• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.304-311
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• 2013

악양기상관측망을 대상으로 소형 서버 기반의 기상자료 실시간 표출시스템을 구축하였다. 시스템은 기상관측장비로부터 실시간으로 수집되는 1분간격의 기상자료를 DB로 구축하는 데이터수집 단계와 최대, 최소, 평균, 적산 등의 통계처리에 의해 10분, 1시간, 1일간격의 기상자료를 생성하는 데이터통계 단계, 데이터수집과 통계처리 단계에서 수집된 DB정보를 활용하여 웹서비스 형태로 자료를 보여주는 정보서비스 단계로 각각 구성하였다. DB에 수집된 AWS 기상실황자료는 웹페이지에서 1개 지점, 전체지점, 분석자료의 형태로 서비스하며, 원하는 기간에 대한 기상요소를 사용자가 선택하여 다운로드 받을 수 있도록 구축하였다. 1개 지점에 대한 악양 AWS 정보서비스 페이지에서는 선택한 AWS지점에 대해 시계열 변화추이를 살펴볼 수 있으며, 전체지점에 대한 페이지에서는 악양면 내 고도와 지형특성에 따라 달라지는 기상반응을 지점별로 비교분석 할 수 있도록 서비스를 제공한다. 일별 분석자료 페이지는 하루 동안 수집된 1분 간격 데이터를 요소별로 통계처리하여 테이블 형태로 보여주도록 구성하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.63.1-63.1
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• 2011

본 연구에서는 제주 삼달 지역의 Hub 높이에서 측정된 실측 자료와 기상청에서 측정된 AWS 자료 1년(2010년)치를 토대로 Wind-Pro에 적용하여 풍황자원 분석을 하였다. 허브의 실측높이인 삼달지역 관측자료(100m)와 허브 보정값인 기상청 AWS 자료(15m)를 통해 각각의 연간발전량과 단지 효율을 측정하여 비교 분석하였고 실측높이와 보정치를 이용한 값을 적용하여 발전량 및 효율을 산출 비교하고 이를 통해 그 차이점을 분석하고자 한다. 이는 단지분석 시에 발생될 보정값의 불확도를 판단하는데 그 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.259-263
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• 2008

최근 기후변화로 인해 집중호우, 태풍, 폭설 등 악기상 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 태풍은 단일 기상현상 가운데 가장 강력하며, 태풍으로 인하여 집중호우 폭풍 및 해일 등 부차적 악기상이 함께 발생하여 인명 및 경제 사회적인 피해 또한 막대하지만, 태풍으로 인한 강수량 측정은 다른 현상에 비해 정확한 측정이 어렵다. 이것은 태풍이 발생에서 소멸까지 일생의 대부분을 해상에서 보내, 육상 관측으로는 정확한 강수량 측정이 어렵기 때문이다. 그러나 위성자료를 활용하면 해상에서의 태풍 구름에 의한 강수분포를 추정할 수 있으며, 특히 구름을 투과하여 아래 내부구조 파악이 가능한 마이크로파 영역의 적외복사에너지를 이용하면 좀더 정확한 강수량 자료를 얻을 수 있을 것이다. 그러나 관측영역 확대를 위해서는 가능한 마이크로파위성자료를 합성처리하여 활용하는 것이 효과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 현재 기상청에서 수신하고 있는 Aqua/AMSR-E, SSM/I, TMI, QuilSCAT 등에서 산출되는 강수량을 상호 검증기법을 이용하여 합성처리 하였다. 위성자료마다 정확도와 해상도가 다른 것에 대해서는 높은 정확도에 가중치를 주고, 고해상도 자료에 맞추어 픽셀 크기를 맞추었다. 사용한 자료는 2005년$\sim$2007년 간 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 준 나비, 나리, 에위니아 등 3개 사례이며, 검증은 자동관측자료(AWS : Automatic Weather Station)자료와 일본 AWS자료(AMEDAS : Automatic Measurement Data Aquisition System) 및 미해군 연구소 발표자료를 이용하여, 시계열오차 분석 및 산포도를 분석하였다.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2020

우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.165-172
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• 2015

지구 온난화와 연관된 기후 변화는 악기상 현상의 발생 빈도 및 강도를 증가시킨다. 따라서 산불, 산사태 등 산림 재해의 예방 및 대응을 위한 정밀한 산림 미기상 예측 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년 3월 봉화와 강릉에서 발생한 산불을 WRF와, 3D-var로 모의 하였다. WRF에서 나온 Output 자료를 이용하여 MUKLIMO 모형을 기반으로 산림 미기상 해석 및 모의를 위한 예측 시스템의 구축과 최적화를 이루었다. 이를 위해 3차원 변분 자료 동화 방법을 사용하여 기상청 AWS 관측 자료를 동화하였고, WRF의 예보에 MUKLIMO 모형을 결합하여 100m의 고해상도 바람장을 산출하였다. 자료동화를 수행하지 않은 CNTL 실험에 비해 자료 동화를 수행한 KMA 혹은 KMA_KFRI실험의 모의 결과가 관측과 가까워짐을 확인하였다. MUKLIMO에서 산출된 바람장 자료를 이용하여 보다 정확한 산림 미기상 예측 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.38-39
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• 2010

낙뢰란 뇌운 속에서 분리 축적 된 음 (-)과 양 (+)의 전하 사이 또는 뇌운 속의 전하와 지면에 유도되는 전하 사이에서 발생하는 불꽃 방전을 말한다. 뇌운 안에는 이 불꽃 방전을 반복하기에 충분한 전하의 분리가 계속 일어나고 있는데, 그 결과 양전하 (+)는 구름의 상부에 넓게 분산되어 분포하고, 음전하 (-)는 주로 구름 하부에 분포한다. 이 때 음전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 부극성 (-)낙뢰, 양전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 정극성 (+)낙뢰라 한다. 낙뢰의 약 80%는 구름 내부 또는 구름 대 구름 사이에서 발생하고, 약 20%만이 구름과 지면 사이에서 발생하는데, 이러한 구름-지면 낙뢰 (Cloud-to-ground lightning)는 가장 위험하고 그 피해도 크다. 우리나라는 동아시아 몬순 기후의 영향으로 여름철에 대기가 불안정하여 낙뢰가 집중적으로 발생하며, 복잡한 지형과 해양의 영향으로 낙뢰현상의 공간적 변동도 크게 나타난다. 이러한 낙뢰는 최근으로 올수록 강도가 증가하고 있어 그 피해의 증가가 우려되기 때문에 낙뢰 발생 특성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 낙뢰자료와 강수자료, 그리고 시 공간 분해능이 뛰어난 MTSAT-1R (Multi-functional Transport SATellite - 1 Replacement) 정지궤도 위성의 휘도온도를 이용하여 낙뢰 발생 시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하고자 한다. 이러한 연구는 대류활동에 대한 정보 제공 뿐 아니라, 낙뢰 예측성 향상 및 재해 경감에도 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2001년 기상청에 도입되어 운영 중인 신 낙뢰관측 시스템 (Total Lightning Detection System, TLDS)에서 관측된 낙뢰자료와 MTSAT-1R 위성에서 관측된 휘도온도 자료, 그리고 자동기상관측장비 (Automatic Weather System, AWS)에서 관측된 강수자료를 사용하였으며, 세 자료의 출처는 모두 기상청이다. 분석 기간은 2006년부터 2007년까지이며 우리나라에서 낙뢰발생 빈도가 여름철에 집중되어 나타나는 것을 고려하여 여름철 (6~8월) 낙뢰에 대해서만 분석하였다. 또한 낙뢰 발생 사례에 대하여 관측 효율이 90% 이상으로 알려진 위도 $33{\sim}39^{\circ}N$, 경도 $124{\sim}130^{\circ}E$ 영역에서 낙뢰발생시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하였다. 사례는 낙뢰 발생 횟수가 많은 날을 중심으로 먼저 적외영상과 낙뢰영상을 정성적으로 분석한 후 뇌우의 지속시간이 긴 9개 사례를 선정하였다. MTSAT-1R 위성과 낙뢰자료 및 강수자료는 관측주기와 공간규모가 서로 다르기 때문에 세 자료를 함께 사용하기 위해서는 시 공간을 일치시키는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위성자료 관측시간(00분, 33분)과 AWS 지점 위 경도를 시 공간 일치를 위한 기준으로 사용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2019

기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.434-439
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• 2019

최근 지구온난화로 인한 기상이변, 도시화로 인한 도심의 열섬현상 등으로 도시 온도변화 및 지표면 온도 변화에 대한 관심이 증대되고 있다. 우리나라에서는 1904년부터 현재까지 기온, 강수량 등 기상 데이터를 수집하고 있다. 최근에는 종관기상관측장비(ASOS; Automated Surface Observing System) 96개소, 방재기상관측장비(AWS) 494개소의 지상기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 지상관측망의 경우 각 설치 지점에 대한 점 데이터를 제공하고 있으므로, 측정 지점을 제외한 곳의 지상기상 데이터는 보간법을 통해 예측하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 지상의 지표면 온도 측정의 해상도를 향상시키기 위해 위성영상을 이용한 지표면 온도를 산출하고, 그 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 서울특별시를 대상으로 Landsat 8 OLI TIRS의 위성영상을 계절별로 획득하고, 열적외 밴드에 NASA식을 적용하여 지표면 온도로 변환하였다. 지상의 측정 자료는 AWS를 통해 측정한 기온 데이터를 활용하였다. AWS 기온 데이터는 관측소 기반의 점 데이터이므로, Landsat 영상과의 비교를 위해 크리깅 보간법으로 보간을 수행하였다. 위성영상기반의 지표면 온도와 AWS 기온 데이터를 비교한 결과 계절에 따른 온도차는 RMSE값을 바탕으로 가을, 겨울, 여름, 봄의 순서로 Landsat 위성영상의 적용 가능성을 판단할 수 있었으며, 위성영상의 시기별 평균온도와 AWS 온도 사이에는 최대 평균 $2.11^{\circ}C$이내, 최대 RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$인 것을 감안하면 정확도 향상을 위해 NASA식에 보정값이 필요하다는 것을 알 수 있었다.