• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1071-1081
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• 2021

In addition to the current quality control procedures for the weather observation performed by the Korea Meteorological Administration (KMA), this study proposes quality inspection standards for Internet of Things (IoT) urban weather observed data based on machine learning that can be used in smart cities of the future. To this end, in order to confirm whether the standards currently set based on ASOS (Automated Synoptic Observing System) and AWS (Automatic Weather System) are suitable for urban weather, usability was verified based on SKT AWS data installed in Seoul, and a machine learning-based quality control algorithm was finally proposed in consideration of the IoT's own data's features. As for the quality control algorithm, missing value test, value pattern test, sufficient data test, statistical range abnormality test, time value abnormality test, spatial value abnormality test were performed first. After that, physical limit test, stage test, climate range test, and internal consistency test, which are QC for suggested by the KMA, were performed. To verify the proposed algorithm, it was applied to the actual IoT urban weather observed data to the weather station located in Songdo, Incheon. Through this, it is possible to identify defects that IoT devices can have that could not be identified by the existing KMA's QC and a quality control algorithm for IoT weather observation devices to be installed in smart cities of future is proposed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1053-1057
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• 2008

본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.8 no.1
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• pp.36-44
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• 2006

In this study, we constructed a forest fire danger map in the Yeongdong area of Gangwon-do and Northeastern area of Gyeongsangbuk-do using a forest fire rating model and geographical information system (GIS). We investigated the appropriate positions of the automatic weather station (AWS) and a comprehensive network solution (a system including measurement, communication and data processing) for the establishment of an optimum mountain meteorological observation network system (MMONS). Also, we suggested a possible plan for combining the MMONS with unmanned monitoring camera systems and wireless relay towers operated by local governments and the Korea Forest Service for prevention of forest fire.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.94-94
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• 2011

최근에 산악지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있고, 2009년에는 북한의 무단 댐방류로 인해 인명피해가 발생함에 따라서 산악이나 북한 지역과 같은 지역의 모니터링이 필요하게 되었으며, 강수량의 기후학적 분포의 특성과 같은 장기적인 강수량 정보가 필요하게 되었다. 레이더는 넓은 영역에 대해서 시 공간적으로 고해상도의 자료를 제공할 수 있기 때문에 국지 규모의 단시간 강수량 정보를 제공하는데 유용하다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기존의 층운형 Z-R 관계식(Z=$200R^{1.6}$, Marshall-Palmer, 1948)을 이용한 레이더 강우강도 산출에서 과소추정 문제를 개선하기 위해 레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rain rate; RAR) 산출 시스템을 개발하여 현재 운영하고 있다. RAR 산출 알고리즘은 각 레이더에 대해서 레이더 강우강도와 지상 AWS 우량계 자료를 비교하여 실시간으로 Z-R 관계식을 산출하여, 레이더 반사도를 강우강도로 변환하고, 이를 합성하여 한반도 영역에 대해서 강우강도 정보를 제공한다. 2010년에는 RAR 자료와 지상 AWS 우량계 자료를 이용하여 레이더-AWS 누적강수량을 산출하는 시스템을 구축하였으며, 현재 시험운영 중에 있다. 본 연구에서는 레이더-AWS 누적강수량의 정확도를 평가하기 위해서 2009년에 대해 레이더-AWS 누적강수량 자료와 지상 AWS 누적강수량 자료에 대해 RMSE, Bias 등의 통계값을 산출하였으며, 북한 지역에 대한 적용가능성을 분석하기 위해서 레이더 관측 반경 내의 북한 지역의 GTS 지점 자료를 이용하여 사례 분석하였다. 본 연구는 레이더 자료를 이용한 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 모니터링을 통하여 이러한 지역의 사고에 대비할 수 있고, 기후학적인 강수량 정보 제공 및 향후 유역별 레이더 면적강수지도 시험판 개발을 통하여 수문 기상 분야에 적용하여 효과적인 물관리에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.23 no.7
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• pp.597-601
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• 2002

Automatic Weather Systems (AWS) were placed at many educational as well as governmental institutes for the measurement of weather in Korea. However, weather information from AWS was not used as a real time system because of the complexity of the web display. For the web display ;ud automatic store of weather data to be used as a real time system, KNU Weather Now-V1.0 was developed. The system is very simple but useful for students and other users. Thus, everybody can use stored weather data and can process the data easily. This study focuses on the development of the system and the educational usage of AWS.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.181.1-181.1
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• 2010

풍력터빈에서 전력생산량은 속도의 세제곱에 따라 바람의 속도에 크게 영향 받는다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 새만금 인근 해안의 2005부터 2007년까지의 AWS(지역별 관측자료)와 해양에서 떨어진 새만금 서해의 2000년부터 2009년까지 QuikSCAT위성 데이터를 이용하여 속도에 따른 확률 밀도 분포를 획득하였다. 측정된 관측 데이터는 80m 높이에서의 보정 자료를 근거로 하였으며, IEC 61400-12와 13을 근거로 실증단지 적합성에 대한 분석을 하였다.

• Korean Journal Plant Pathology
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• v.12 no.1
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• pp.121-128
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• 1996

농업 기상 자료의 수집 및 식물병 예찰 절차를 통합한 시스템을 -32비트 개인용 컴퓨터 운영 체계인 OS/2에서 개발하였다. 통합 시스템은 무인기상관측기(AWS)로부터 자료 수집을 하는 절차, 준실시간 기상자료로부터 병예찰을 하는 절차, 기상 정보와 병예찰 정보를 글과 그림으로 출력하는 절차의 세 부분으로 나뉘어 있다. 통합 시스템은 여러 지역의 실시간 기상 자료를 수집하며 기상 자료를 이용하여 각 지역의 병예찰 정보를 즉시 생성한다. 본 연구에서는 기상 자료를 이용한 병예찰 모형의 예로서 도열병 예찰 시뮬레이션 모형을 사용하였다. 또한 식물병 예찰을 위하여 무인기상관측기가 갖추어져야 하는 최소한의 요구 사항을 검토하였다. 본 시스템은 각종 식물병 예찰 모형의 개발과 관련하여 각 모형의 구동을 위하여 쓰여질 수 있을 것이다. 현재 각 농촌진흥원과 지도소에는 많은 수의 무인기상관측기가 설치되어 있으므로 이를 이용하여 본 시스템을 실용화 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.320-325
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• 2007

인간의 보다 질 높은 생활관을 추구하기 위하여 친 환경적인 산업개발 및 환경 복원 사업에 대한 노력이 최근 들어 끊임없이 지속되고 있다. 본 연구에서는 서울시 청계천을 대상으로 청계천 복원 전과 복원후의 지표 열 분포도를 작성하고 이를 기반으로 청계천 복원 전${\cdot}$후의 지표 열 변화를 분석하였다. 아울러 지표온도와 현지 관측 자료인 AWS 자료와의 비교 분석을 수행하여 지표온도와 대기온도 차를 도출하였다. ASTER 영상 열적외센서(TIR) 와 GIS 를 활용하여 도시 지표면의 온도를 추출하고, AWS 기 상관측자료와의 상관성 분석 함으로써 도심의 지역적 인 지표 열 패턴과 국지적인 기후연구에 활용가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.04a
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• pp.61-62
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• 1999

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.374-374
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• 2011

이상기후 및 기상변동성의 증가로 극치강수량의 시공간적인 변동성이 크게 증가되고 있다. 서울시에 2010년 9월 21일에 내린 폭우사례와 같이 공간적으로 변동성이 큰 형태의 강우가 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이러한 점에서 과거 강우자료로부터 시공간적인 추출하고 이를 범주화하는 연구는 방재관점에서 매우 중요한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 강수의 시공간적 특성을 평가하기 위해서는 상대적으로 조밀한 강수관측망이 요구된다. 서울시의 경우 기상청에서 운영하는 관측소이외에도 서울시에서 운영하는 강수관측지점이 다수 존재한다. 이러한 점에서 착안하여 본 연구에서는 서울시에 운영하고 있는 26개의 AWS자료를 활용하여 시공간적인 강수변동성을 추출하고 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 시간강수량 및 일강수량을 대상으로 연구를 진행하였으며 공간상관성분석, 지체상관분석을 실시하여 서울시 강수량 특성을 정량화 하였다. 강수의 공간적인 변동성은 2002년부터 2009년까지 26개 강수지점으로부터 추정된 150mm이상 최대강우사상 10개와 일강수량이 20mm미만이 10개의 강우사상의 지점별 표준편차를 통해서 대표적으로 분석하였다. 일강수량을 대상으로 공간적인 특성을 평가해본 결과 강수량의 크기가 클수록 서울시 강수장의 특성은 매우 불균질한 특성을 보여주고 있으며 반대로 강수량이 작은 경우 상대적으로 균질한 특성을 보여주고 있다.