• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.382-395
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• 2013

The providers of meteorological information want to know the level of satisfaction of forecast users with their services. To provide better service, meteorological communities of each nation are administering a survey on satisfaction of forecast users. However, most researchers provided these users with simple questionnaires and the respondents had to choose one answer among different satisfaction levels. So, the results of this kind of survey have low explanation power and are difficult to use in developing strategy of forecast service. In this study, instead of cost-loss concept, we applied satisfaction-dissatisfaction concept to the $2{\times}2$ contingency table, which is a useful tool to evaluate value of forecast, and estimated satisfaction value of 24h precipitation forecasts in Shanghai, China and Seoul, Korea. Moreover, not only the individual satisfaction value of forecast but the user group's satisfaction value was evaluated. As for the result, it is effective to enhance forecast accuracy to improve the satisfaction value of deterministic forecast user group, but in the case of probabilistic forecast, it is important to know the level of dissatisfaction of user group and distribution of probability threshold of forecast users. These results can help meteorological communities to search for a solution which can provide better satisfaction value to forecast users.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1160-1164
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• 2008

본 연구에서는 유역유출예측시스템인 RRFS(Rainfall Runoff Forecasting System)를 이용하여 금강유역에 대해 기법별 월단위 유출예측을 수행하였다. 적용된 유출예측기간은 '07년 1월부터 12월까지이며 월단위로 유출예측이 수행되었으며, 유출예측 검증을 위한 주요지점으로는 금강유역 내에 있는 용담댐 지점, 대청댐 지점 그리고 공주지점이다. 본 연구에 적용된 유출예측기법으로는 1) 과거 관측 월유출량 자료를 이용한 유출량 예측 기법, 2) ESP 기법을 통한 유출량 예측 기법, 3) 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측 기법, 4) 기상수치예보 자료를 이용한 유출량 예측 기법이다. ESP 기법에서는 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였으며, 이를 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률값을 최종적으로 결정하여 유출예측에 적용하였다. 또한 기상전망을 고려한 ESP 기법에서는 기상청에서 제공하는 강수전망(N:평년, A:많음, B:적음)에 대한 정보를 고려하여 ESP 확률을 결정하여 유출예측을 수행하였다. 그림 1과 2는 예로서 4월과 10월에 대해 예측기법에 따른 주요지점별 유출예측결과를 비교한 것이며, 기법별 유출예측결과에 대한 비교분석결과 전반적으로 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측기법이 가장 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.10
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• pp.843-851
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• 2011

In hydrology, it is appropriate to use probabilistic method for forecasting mid/long term streamflow due to the uncertainty of input data. Through this study, it is expanded mid/long term forecasting system more effectively adding priory process function based on PDF-ratio method to the RRFS-ESP system for Guem River Basin. For implementing this purpose, weight is estimated using probabilistic weather forecasting information from KMA. Based on these results, ESP probability is updated per scenario. Through the estimated result per method, the average forecast score using ESP method is higher than that of naive forecasting and it confirmed that ESP method results in appropriate score for RRFS-ESP system. It is also shown that the score of ESP method applying revised inflow scenario using probabilistic weather forecasting is higher than that of ESP method. As a results, it will be improved the accuracy of forecasting using probabilistic weather forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.11a
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• pp.109-110
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• 2013

본 논문에서는 기상조건에 따라 실화발생 확률을 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 화재조사데이터와 기상데이터간의 관계를 데이터마이닝 기법인 의사결정트리로 모델링한 후, 생성된 모델을 가지고 기상조건에 따라 실화발생 확률을 추정한다. 16개 시도별로 5년동안 발생된 화재조사데이터와 매시간 관측된 기상데이터를 가지고 각각 시도별로 모델을 생성하였다. 생성된 16개 모델들 모두는 기상조건을 고려하지 않고 확률을 추정한 경우보다 오차가 작았으며, 모델들로부터 생성된 IF~THEN 형태의 규칙들을 통해 실화가 습도와 관련성이 높다는 현업에서의 가정에 부합되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05b
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• pp.1155-1160
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• 2002

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.404-404
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• 2011

최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.303-303
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• 2011

효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.1
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• pp.1-10
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• 2012

Digital Forecast of the Korea Meteorological Administration (KMA) represents 5 km gridded weather forecast over the Korean Peninsula and the surrounding oceanic regions in Korean territory. Digital Forecast provides 12 weather forecast elements such as three-hour interval temperature, sky condition, wind direction, wind speed, relative humidity, wave height, probability of precipitation, 12 hour accumulated rain and snow, as well as daily minimum and maximum temperatures. These forecast elements are updated every three-hour for the next 48 hours regularly. The objective of this study was to construct Forest Fire Danger Rating Systems on the Korean Peninsula (FFDRS_KORP) based on the daily weather index (DWI) and to improve the accuracy using the digital forecast data. We produced the thematic maps of temperature, humidity, and wind speed over the Korean Peninsula to analyze DWI. To calculate DWI of the Korean Peninsula it was applied forest fire occurrence probability model by logistic regression analysis, i.e. $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$. The result of verification test among the real-time observatory data, digital forecast and RDAPS data showed that predicting values of the digital forecast advanced more than those of RDAPS data. The results of the comparison with the average forest fire danger rating index (sampled at 233 administrative districts) and those with the digital weather showed higher relative accuracy than those with the RDAPS data. The coefficient of determination of forest fire danger rating was shown as $R^2$=0.854. There was a difference of 0.5 between the national mean fire danger rating index (70) with the application of the real-time observatory data and that with the digital forecast (70.5).

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.345-352
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• 2006

현 기상의 시점에서 강수 확률 예측을 위해 가장 적절한 모형은 공간적 종속성과 시간적 종속성을 고려한 모형이 선택되어져야 한다. 보통 마크프 연쇄 모형과 예보인자를 이용하는 회귀 모형이 모두 고려된 모형을 사용한다. 본 논문에서는 강수 형태를 세 개의 상태로 나눈 경우, 즉 맑은 경우, 흐린 경우, 비온 경우로 나누어 마코프 로지스틱 회귀모형을 세우고 강수확률을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 서울 지역의 강수 자료를 이용하여 기존의 마코프 회귀모형과 마코프 로지스틱 회귀모형을 서로 비교하여 실제적 적용 문제를 다루었다.