• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.15-31
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• 2001

한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.717-726
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• 2006

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제14권6호
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• pp.555-563
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• 2005

This study presents the characteristics of nocturnal inversion layer and their effect on the concentration variations of surface air pollutants using tethersonde and automatic weather station (AWS, 2 layer tower) system in Ulsan during 2003, The method for the distinction of inversion intensity was decided based on the sum of nocturnal temperature gradient. As the results, there was a close correlation (correlation coefficient of 0,76) between the maximum inversion height obtained from tethersonde and the sum of nocturnal temperature gradient. The air pollutant concentration was also directly proportional to the inversion intensity. When the inversion intensity was strong in the nighttime, ozone $(O_3)$ concentration was lower, while nitrogen dioxide $(NO_2)$ concentration was higher. The carbon monoxide (CO) concentration was gradually higher according to the nocturnal inversion intensity, whereas sulfur dioxide $(SO_2)$ concentration was relatively constant. In addition, we found that there was no correlation between the inversion intensity and TSP concentration.

• 한국해양학회지:바다
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• 제9권3호
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• pp.137-152
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• 2004

한반도 남서해안에서 연안지대의 기후학적 특성을 조사하기 위해 AWS(automatic weather system)와 4개 지점의 부이자료를 사용하였다. 연안지대를 기후학적으로 정의하였는데 해안선을 가로지르는 풍속과 온도의 기울기에 있어서 뚜렷이 대비가 나타나는 지대로 정의하였고, 연안지대가 고정적인 것이 아니라 종관풍에 따라 변동될 수 있다는 것을 보였다. 한반도의 남해와 서해에서 부이와 나란한 AWS지점으로 구성된 4개의 단면도선을 거제도부이라인, 거문도부이라인, 칠발도부이라인, 덕적도부이라인으로 선택하였다. 일주기와 월변동의 분석에서 월별평균과 극값, 부이와 각 지점간의 온도경도와 풍속의 누적빈도수가 연안의 범위와 특징을 조사하는데 응용되었다. 그 결과 연안지대의 최대범위는 거제도부이라인은 offshore에서 생림(해안선에서 약 34 km), 거문도부이라인은 순천(약 52 km), 칠발도부이라인은 자은도(약 27 km), 덕적도부이라인은 용인(약 65 km)으로 분석되었다. 종관풍에 따른 연안지대의 변동을 onshore, offshore, calm에 대해 조사하였다. 그 결과 onshore 일 때 연안지대의 범위는 65∼90 km로 변화한다. 더욱 우리는 태풍(MAEMI)에 의해 영향을 받은 2003년 9월 12일∼13일 동안에 거제도부이라인에 대한 풍속과 온도의 변화와 해상과 육상의 풍속비를 알기 위해 조사하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제20권4호
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• pp.393-408
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• 2014

본 연구에서는 우리나라 여름철 극한강수현상 발생의 시 공간적 특성을 밝히고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 최근 10년간(2002~2011년) 기상청 산하 전국 약 360여개 방재기상관측장비 및 종관기상관측장비의 일강수량 자료이다. 일강수량 80mm 이상의 극한강수현상과 일강수량 극값은 여름장마기(6월 하순~7월 중순)에 전국적으로 높게 나타났지만, 장마전선이 북상하는 장마휴지기(7월 하순~8월 초순)에는 경기북부~강원 영서 북부 지역에, 장마전선이 남하하는 늦장마기(8월 중순~9월 초순)에는 경기도~강원 영서 남부 지역 및 지리산, 한라산 주변지역에서 높게 나타났다. 세부 지역별로 극한강수현상의 발생빈도와 극값 분포를 살펴보면, 종관규모인 장마전선의 위치뿐만 아니라 해발고도와 사면의 방향성과 같은 지형요소와 기류의 유입 등이 극한기후현상의 시 공간성에 영향을 미치는 기후인자임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 우리나라 각 지역과 여름철 시기별로 상이하게 나타나는 극한강수현상의 발생빈도와 강도를 고려하여 지역별로 차별화된 호우 피해 저감 대책이 필요함을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.333-346
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• 2024

수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2008년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.976-980
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• 2008

Ventilation equipment performs a cental role to maintain comfort subway environment. So ventilation equipment of Busan subway first line is needed to improvement thermal environment. In this study, condition of thermal environment is presented to improve ventilation equipment at existing subway station platforms by measuring thermal environment of platforms operated ventilation equipment at 14 stations of Busan subway first line. AWS of data in comparison with the neighbouring platforms and thermal environment analysis.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권5호
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• pp.265-270
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• 2016

Extreme tropospheric anomalies such as typhoons or regional torrential rain can degrade positioning accuracy of the GPS signal. It becomes one of the main error terms affecting high-precision positioning solutions in network RTK. This paper proposed a detection algorithm to be used during atmospheric anomalies in order to detect the tropospheric irregularities that can degrade the quality of correction data due to network errors caused by inhomogeneous atmospheric conditions between multi-reference stations. It uses an atmospheric grid that consists of four meteorological stations and estimates the troposphere zenith total delay difference at a low performance point in an atmospheric grid. AWS (automatic weather station) meteorological data can be applied to the proposed tropospheric anomaly detection algorithm when there are different atmospheric conditions between the stations. The concept of probability density distribution of the delta troposphere slant delay was proposed for the threshold determination.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.147-148
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• 1999

대기 화산 모형은 유독 화학 물질이나 방사능 물질 누출 사고시, 방재 대응에 매우 중요한 도구로 사용될 수 있다. 이런 목적을 위해 미국, 유럽 등에서는 1980년을 전후하여 모형 체계 개발에 착수하였고, 현재는 실용화되어 현업에서 운용되고 있다(Lee, et. al, 1997; J. Ehrhardt, 1998). 국내에서는 원자력 안전 기술원을 중심으로 원자력 발전소 주변 반경 십여 km지역에 위치한 기상청의 자동 종합 기상 측정 장치(AWS, Automatic Weather Station)의 실측 바람장을 기반으로 확산 예측을 수행할 수 있는 시스템을 운용하고 있다(원자력안전기술원, 1999).(중략)

• KIEAE Journal
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• 제12권1호
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• pp.127-132
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• 2012

The energy consumption in the world is growing rapidly. And the environmental issues of climate become a important task. The interest in renewable energy like wind and solar is increasing now. Especially, by reducing power transmission loss, a small wind power is getting attention at the residential areas and campus of university. In this study, we attempted to estimate and compare the wind energy density using wind data of AWS (Automatic Weather Station) of H University. In this case of a campus, the weibull distribution parameter C is 2.27, and K is 0.88. According to the data, the energy density of the small wind power is 12.7 W/m2. We did CFD(Computational Fluid Dynamics) simulations at H University campus by 7 wind directions(ENE, ESE, SE, NW, WNW, W, WSW). In the results, we suggest 4 small wind powers. The small wind power generating system can produce 4,514kWh annually.