• 한국지구과학회지
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• 제41권6호
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• pp.557-574
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• 2020

이 연구의 목적은 일기도, 850 hPa 면의 유선, 후방궤적과 기상, 그리고 대기질 모델을 이용하여 비황사기간 동안 청주시 미세먼지 PM2.5의 고농도 원인을 분석하는 것이다. 청주시 PM2.5 고농도 사례일 동안 시계열과 일기도를 분석한 결과, 중국 또는 주변 지역으로부터 PM2.5의 장거리 수송과 관련된 기상 패턴을 나타내었다. 실제로 PM2.5 시계열에서 자체 기여 농도보다 2-3배 이상 증가한 60-80 ㎍ m-3가 장거리 수송과 관련된 배경농도로 관측되었다. PM2.5의 고농도는 대체로 상층 제트류가 한반도를 통과하면서 지상 고기압과 저기압의 발달 위치에 따라 분포하였다. 결과적으로 청주시 PM2.5 고농도 발생 원인은 중국 북경이나 기타 인근 지역에서 산업, 가정 및 에너지 연소 기원으로 발생한 스모그 형태의 대기 오염물질 덩어리가 장거리 수송의 기압배치에 따라 빠른 풍속 대를 타고 이동했기 때문이다. PM2.5를 포함한 대기오염물질이 지상 고기압 확장역이나 절리저기압 또는 지상저기압 배치에 따라 벨트나 띠 형태의 오염 덩어리로 북쪽에서 남쪽으로 청주시 분지 지형을 통과하는 M자형 패턴을 나타내거나, 강줄기 형태의 띠들이 바람의 영향을 받아 U자형으로 변하는 점진적 증가형 패턴으로 나타난다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.478-484
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• 2018

본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.16-29
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• 2013

본 연구는 경상남도 창원시를 대상으로 MetPhoMod 모델링의 야간시간대 바람패턴결과를 이용하여 공기순환성 평가를 실시하였다. 공기순환성 평가는 바람의 지속성과 교란성의 평가지수를 이용하여 분석하였으며, 바람의 지속성은 바람패턴의 풍속, 바람의 교란성은 풍향의 다양성 결과를 활용하였다. 분석결과 도시지역 중 공기순환성이 취약한 지역은 봉림동, 용지동, 반송동 등으로 나타났으며, 특히 용지동과 상남동, 사파동의 고층아파트 및 상업지역, 단독주거지역에서 바람정체현상이 발생하는 것으로 확인되었다. 따라서 이러한 공기순환성이 취약하여 바람정체현상이 발생하는 지역에 대해 공간개선을 함으로써 바람의 유동이 원활할 수 있도록 조성되어야 할 것이며, 도시외곽에서 생성되는 바람이 지속적으로 유입될 수 있도록 개발계획차원에서 바람길 조성방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.65-73
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• 2001

교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권5호
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• pp.447-458
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• 2020

본 연구에서는 K-means 군집 분석을 통하여 최근 5년간(2014-2018) 한반도 남동 지역의 고농도 미세먼지 발생에 영향을 미치는 주요 종관 기상 패턴을 분류하였다. 또한 고농도 미세먼지 사례일의 발생과 관련된 지역적 차이를 살펴보기 위하여 NCEP (National Centers for Environmental Prediction)/FNL (Final Operational Global Analysis) 재해석 기상자료를 이용하여 부산, 울산, 경남 지역의 미세먼지 발생 특성과 관련된 종관 규모 기상의 특성에 대한 비교 연구도 수행하였다. 한반도 남동 지역의 고농도 미세먼지 사례일과 관련된 종관 기상 패턴은 총 5개(C1-C5)로 분류된다. 각 군집의 발생빈도는 24.8% (C1), 21.3% (C2), 20.4% (C3), 17.3% (C4), 16.2% (C5)이다. 기상 패턴 분석을 통하여 제시된 남동 지역의 고농도 미세먼지를 유발하는 요인에는 지역 외부에서 장·단거리 수송(C1, C3, C5)에 의한 영향과 지역내 배출(C2, C4)에 의한 것임을 알 수 있었다. 또한 고농도 미세먼지 발생일에 대해 부산, 울산, 경남 세 지역의 기상장을 분석하였을 때, 500 hPa 지위 고도 및 풍속 등의 기상학적 특성이 지역별로 다르게 나타났다. 그리고 고기압의 작은 위치 변화가 각 지역의 미세먼지 발원과 장거리 이동 경향성에 영향을 미치고 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권2호
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• pp.269-296
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• 2006

본 연구는 신 재생전원설비가 전력공급설비로서의 역할을 키워감에 따라 나타날 수 있는 공급상의 문제를 신 재생에너지원별로 확률적인 분석을 통하여 제기하였다. 각 원별 패턴은 풍속, 일사량, 그리고 월력에 근거한 조수간만의 차이 등에 의해 영향을 받으며 이들은 확률적 분포를 갖는다는 점에 주목하여 피크공급에 대한 각 원별 기여도에 대한 확률적 분석을 시도하였다. 분석의 결과, 통상적인 전력수급계획에서 각 에너지원별 혹 발전원별 설비이용률만을 고려하여 설비계획에 반영하는 기존의 방법론이 갖는 한계를 보여준다.

• 대한조선학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.15-21
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• 1999

KRISO 300K VLCC 이중모형선 주위의 유동특성을 풍동실험을 통해 연구하였다. 선체 선미 주위유동과 후류유동의 평균속도 성분, 난류강도, 레이놀즈 전단응력 및 난류 운동에너지 분포를 열선풍속계를 이용하여 측정하였다. 실험은 선미와 후류의 횡단면에서 수행하였으며, 선체 표면에서의 유동 패턴을 정성적으로 조사하기 위하여 유막법을 이용한 유동가시화도 수행하였다. 선미와 근접 후류영역은 매우 복잡한 3차원의 유동특성을 가지고 있으며, 특히 종방향 와류영역에서 고리 모양의 후류 구조를 볼 수 있었다. 그리고 중앙평행부에서의 얇은 경계층은 선미 영역을 지나며 점차 두꺼워지고 복잡한 3차원 난류후류로 발전하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권3호
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• pp.148-156
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• 2011

산불발생 위험성이 높은 봄철(2~5월)을 대상으로 2000년부터 2008년까지의 한반도 황사 관측 유무에 따른 산불발생과의 상관관계를 알아보고 황사로 인한 산불발생 패턴을 파악하기 위하여 9개의 황사 영향권역을 설정한 후 황사가 관측된 날과 황사가 관측되지 않았던 전 후 3일에 대한 지역별 자료를 ArcGIS 9.2에서 1km${\times}$1km 공간 해상도로 거리역산가중(IDW) 분석을 실시하였다. 그리고 산불발화지 인근 기상관측소의 기온, 상대습도, 풍속 자료는 황사가 있던 날과 없던 전 후 3일에 대한 산불발생패턴을 파악하고 황사와 산불발생위험의 상관분석을 실시하였다. 2000~2008년 황사 관측은 3월에 36회, 4월에 30회 순으로 발생하였고, 권역별로는 황사빈도가 경기와 충북 권역에서 가장 높게 나타났다. 황사관측 유무에 따른 지역별 산불발생빈도는 황사 3일 전이 가장 높게 나타났으며, 경기와 강원 영서 권역이 경계한 인접지역과 충청 및 경북 내륙에서 가장 높게 나타났다. 반대로 경남 권역은 2건 이하로 가장 낮은 산불발생빈도를 보였다. 황사관측 유무에 따른 산불발생과 위험지수의 상관관계는 황사 전 후 3일에만 상관계수($R^2$)가 0.50038과 0.53978로 1% 유의수준에서 상관하는 것으로 나타났다. 그러나 황사가 관측된 날에는 서로 상관하지 않는 것으로 나타났다. 산불발생빈도와 기상과의 관계를 분석한 결과는 황사관측 유무 모두에서 풍속이 산불발생과 1% 유의수준에 -0.58623 ~ -0.61245로 상관이 높은 것으로 나타났다. 또한 상대습도는 황사관측 일과 3일 후에 -0.2568, -0.35309(p${\leq}$0.01)로 유의한 것으로 나타났으며, 황사3일 전은 -0.23701(p${\leq}$0.05)의 상관을 보였다. 그러나 평균기온은 황사관측 유무에 따라 산불발생이 전혀 상관하지 않았다. 따라서 우리나라 산불의 대부분은 인위적으로 발생하기 때문에 지역별로 황사 관측 유무에 따라 야외활동의 증감이 산불발생에 영향을 주는 것으로 판단되며, 기상 요소 중에서 평균풍속은 황사 관측과 무관하게 산불발생에 가장 큰 영향을 주었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.199-207
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• 2016

본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.