• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.324-336
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• 2008

본 연구에서는 최근의 한반도 여름철 강수특성을 파악하기 위해 장기간($1958{\sim}2007$년) 관측을 수행하고 있는 기상관측소를 대상으로 강수량의 변화 경향을 시 공간적으로 분석하였다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 연변화를 분석하고 여름철을 장마와 장마 후 강수기간으로 구분하여 그 특징을 살펴보았다. 장마기간에는 남서풍과 준정체전선의 영향으로 산악지역의 풍상측에서 최대 강수량이 발생하였으며 장마 후 강수기간에는 한반도 주변의 서쪽 및 남동쪽에서 유입되는 하층순환장과 함께 태풍, 대류불안정, 저기압성 강수에 의해 주로 남해안과 영동 산간 및 해안지방에서 최대 강수량이 나타났다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 시계열 변화에서는 모든 지점에서 강수량이 증가하는 경향을 보여주었으며 이 중에서도 최근 10년이 가장 큰 증가 경향을 보였다. 일 강수량을 10년 단위로 평균하여 분석한 결과, 모든 지점에서 최근 10년에 장마 및 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 지점별로 증가 경향은 차이를 보여주었는데, 강릉은 장마 후 강수기간의 강수량이 장마기간보다 더 많았으며 최근 들어 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하였다. 서울과 부산의 경우는 최근 10년 동안 여름철 강수량의 두 개 최대값 사이의 강수량이 크게 증가하는 경향을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권4호
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• pp.62-68
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• 2008

본 연구에서는 토양 이송 장치, 로터리킬른, RTO, 사이클론 및 백필터 등으로 구성되어 있고 이동이 가능한 저온열탈착 장치를 제작하여 현장유류오염토양의 처리시험을 수행하였다. 제작된 열탈착장치는 LPG를 연료로 사용하고 배출되는 가스를 RTO를 통하여 재순환하는 방식을 적용하여 경제적인 운전이 가능하도록 하였다. 장치의 현장시험을 위하여 경유와 $C_30$ 이상의 heavy oil로 혼합 오염된 현장토양(2,690 mg TPH/kg soil) 을 먼저 선별기를 통해 50 mm 이하의 입경을 가진 토양으로 채 분리한 후, LTTD 장치의 로터리킬른에 체류시간 15분 조건에서 시간당 7$m^3$의 양으로 투입하였다. 열탈착장치의 온도를 각각 평균 $567^{\circ}C$와$692^{\circ}C$로 조정한 후 오염토양의 정화 운전을 수행한 결과, 배출되는 정화토양의 TPH 농도는 각각 46 mg/kg과 32 mg/kg로서 각각 평균 98.3과 98.9%의 높은 정화 효율을 얻을 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제29권1호
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• pp.29-44
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• 2008

본 연구에서는 El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation(ENSO) 발달과 소멸의 영향에 따른 태풍 강도와 태풍 발생지역의 상관성을 살펴보았다. 1950년부터 2006년까지의 장기간 자료를 이용하였으며, 먼저 엘니뇨 발달해와 정상해를 정의하였다. 엘니뇨 발달해 동안에 태풍 강도와 태풍 발생지역이 높은 상관성을 나타내고 이는 누적 저기압 에너지와 태풍 에너지 강도가 증가한 결과이다. $Ni{\tilde{n}}o$ 3.4 지역의 해수면 온도를 기준으로 한 경우 엘니뇨 발달해에는, category 4+5에 해당하는 태풍의 발생지역이 동쪽으로 치우쳐 나타난다. 태풍 발생 잠재 함수와 하층의 저기압성 회전성은 태풍급에 해당하는 강도로 발달할 수 있는 강한 열대성 저기압의 발생에 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 역학적 잠재력[DP, Gray(1977)]과 MJO의 EOF 첫 번째 모드와 두 번째 모드의 시계열에 해당하는 RMM1, RMM2 (Wheeler and Hendon, 2004)를 이용하여 태풍 발생의 잠재함수와 대기 하층의 저기압성 회전성을 측정하였다. ENSO가 발달하는 해와 소멸하는 해와 영향을 찾아보기 위하여 엘니뇨가 소멸이 급격히 일어나 라니냐로 전환되는 Type I과 정상해로 회복하는 Type II를 정의하였다. Type I의 엘니뇨 소멸기간 동안에는 DP값과 RMM1, RMM2의 발달이 현저하게 서쪽으로 치우쳐 나타나며 강한 태풍의 발달을 지체시킴을 알 수 있었다.

• 대기
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• 제24권4호
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• pp.565-571
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• 2014

본 연구에서는 국가태풍센터에서 운영하는 북서태평양 태풍 진로 계절예측모델의 6월부터 10월까지의 고정된 예측시점을 현업 예보자가 목적에 따라 3개월 단위로 그 예측기간을 조정할 수 있도록 개선하였다. 여름철과 가을철 태풍 전망을 발표하는 기상청 장기예보 일정에 부합해 예측결과를 산출하기 위해 계절별로 나누어 북서태평양의 대표적 태풍 진로 유형을 새로 분류하고 각 유형별 대규모 순환장과의 상관성을 분석해서 예측모델을 개발하였다. 이 모델들의 성능을 평가하고 현업에서의 활용 가능성을 확인하기 위해 교차타당화 방법을 이용해 1982년부터 2010년까지 과거기간 동안의 예측성능을 검증하였다. 태풍 진로 밀도의 예측에 있어 관측과 모델 값의 상관계수는 여름철에 0.70, 가을철에 0.55 정도를 보였으며, 이는 예측치가 관측에서 나타난 변동성의 99% 유의수준에서 모의되는 것으로 나타났다. 두 계절 모두 기후적인 관점에서 우수한 예측성능을 보였고, 또한 기존에 개발되었던 6월부터 10월까지 기간을 대상으로 하는 모델의 성능과 비슷한 수준인 것으로 나타났다. 이러한 예측 대상기간의 수정은 사용자가 본 모델의 초기 입력자료로 사용되는 네임리스트 입력 파라미터를 조정해 쉽게 조절할 수 있다. 또한 본 모델 예측 결과에 한반도 비상구역의 결과를 집중해서 산출하는 후처리 모듈을 추가하여 현업 예보에서 신속하게 모델을 구동하고 정확한 한반도 태풍활동 예측결과를 산출할 수 있도록 하였다. 비록 가을철 한반도 비상구역 태풍활동의 피크 해 모의에 한계성이 일부 나타났으나 향후 새로운 예측인자 도입 및 최적화, 다른 회귀분석 방법 시험 등을 통해 극복할 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 개발된 3개월 단위 예측 모듈, 유저 친화적 인터페이스, 그리고 후처리 스크립트 추가를 통한 한반도 지역 예측기능들은 기상청 국가태풍센터의 태풍 장기 예보 업무에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1187-1198
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• 2014

서북태평양에서 발생하는 태풍은 돌풍 및 강우를 동반하여 한반도뿐만 아니라 동아시아에 상당한 인적 및 물질피해를 야기함에 따라 이에 대한 수방대책 및 치수정책 수립이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 고려한 태풍강우량 추출기법을 제안하고 과거 태풍 감시구역을 이용한 태풍강우 추출기법과 비교하여 적용성을 검토하였다. 태풍규모를 결정하기 위해 본 연구에서는 평균 태풍강우량을 산정하였으며, 산정결과 태풍 규모가 반경 700 km일때 평균 태풍강우량이 최대로 나타났다. 또한, 본 연구에서 제안하는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 태풍강우량 추출기법은 과거 태풍 감시구역을 이용한 강우량 추출기법의 한계를 보완할 수 있을 것으로 판단되며, 유역별, 행정구역별로 태풍이 야기한 직접적인 강우를 추출할 수 있으며 주관적인 판단에 의해 발생할 수 있는 태풍강우의 과대 및 과소평가의 위험성을 최소화 할 수 있다. 본 연구의 결과는 향후 태풍과 집중호우의 특성분석과 기상인자를 활용한 강우예측, 수공구조물 설계, 산사태, 토석류에 대한 사전 대비책 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제25권4호
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• pp.611-622
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• 2015

Heavy rainfall ($>30mm\;hr^{-1}$) over the Korean Peninsula is examined in order to understand thermo-dynamic characteristics of the atmosphere, using radiosonde observational data from seven upper-air observation stations during the last 17 years (1997~2013). A total of 82 heavy rainfall cases during the summer season (June-August) were selected for this study. The average values of thermo-dynamic indices of heavy rainfall events are Total Precipitable Water (TPW) = 60 mm, Convective Available Potential Energy (CAPE) = $850J\;kg^{-1}$, Convective Inhibition (CIN) = $15J\;kg^{-1}$, Storm Relative Helicity (SRH) = $160m^2s^{-2}$, and 0~3 km bulk wind shear = $5s^{-1}$. About 34% of the cases were associated with a Changma front; this pattern is more significant than other synoptic pressure patterns such as troughs (22%), migratory cyclones (15%), edges of high-pressure (12%), typhoons (11%), and low-pressure originating from Changma fronts (6%). The spatial distribution of thermo-dynamic conditions (CAPE and SRH) is similar to the range of thunderstorms over the United States, but extreme conditions (supercell thunderstorms and tornadoes) did not appear in the Korean Peninsula. Synoptic conditions, vertical buoyancy (CAPE, CIN), and wind parameters (SRH, shear) are shown to discriminate among the environments of the three types. The first type occurred with high CAPE and low wind shear by the edge of the high pressure pattern, but Second type is related to Changma front and typhoon, exhibiting low CAPE and high wind shear. The last type exhibited characteristics intermediate between the first and second types, such as moderate CAPE and wind shear near the migratory cyclone and trough.

• 대기
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• 제16권2호
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• pp.97-110
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• 2006

This study investigates the response of a typhoon model to the change of the sea surface temperature (SST) throughout the model integration. The SST change is parameterized as a formulae of which the magnitude is given as a function of not only the intensity and the size but the moving speed of tropical cyclone. The formulae is constructed by referring to many previous observational and numerical studies on the SST cooling with the passage of tropical cyclones. Since the parameterized cooling formulae is based on the mathematical expression, the resemblance between the prescribed SST cooling and the observed one during the period of the numerical experiment is not complete nor satisfactory. The agreements between the prescribed and the observed SST even over the swath of the typhoon passage differ from case to case. Numerical experiments are undertaken with and without prescribing the SST cooling. The results with the SST cooling do not show clear evidence in improving the track prediction compared to those of the without-experiments. SST cooling in the model shows its swath along the incomplete simulated track so that the magnitude and the distribution of the sea surface cooling does not resemble completely with the observed one. However, we have observed a little improvement in the intensity prediction in terms of the central pressure of the tropical cyclone in some cases. In case where the model without the SST treatment is not able to yield a correct prediction of the filling of the tropical cyclone especially in the decaying stage, the pulling effect given by the SST cooling alleviates the over-deepening of the model so that the central pressure approaches toward the observed value. However, the opposite case when the SST treatment makes the prediction worse may also be possible. In general when the sea surface temperature is reduced, the amount of the sensible and the latent heat from the ocean surface become also reduced, which results in the weakening of the storms comparing to the constant SST case. It turns out to be the case also in our experiments. The weakening is realized in the central pressure, maximum wind, horizontal temperature gradient, etc.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

• 공업화학
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• 제16권2호
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• pp.194-199
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• 2005

본 연구에서는 배연가스속에 함유되어 있는 휘발성 유기화합물과 입자물질 등의 오염물질을 보텍스 사이클론의 원리를 이용하여 동시에 제거하는 메카니즘을 규명하고 나아가 효율을 높이기 위한 영향인자들을 분석 하였다. 보텍스 사이클론 속에 접선방향으로 압축된 공기를 주입함으로써 Joule-Thomson 팽창에 의하여 형성된 저온부분에서 페놀, 탄산가스 및 수분이 활성탄소 입자표면에 응집, 응축 및 흡착이 일어나도록 하였다. 활성탄소와 같은 입자물질은 쉽게 응축될 수 있는 물질들이 저절로 응집이나 응축은 입자물질의 입경이 증가함에 따라 속도는 급속도로 빨라져서 제거효율이 상승된다. 본 연구실험에서 탄산가스와 페놀의 제거효율은 각각 87.3%와 93.8%로 얻어졌다. 그리고 페놀 제거효율은 톨루엔과는 달리 상대습도의 증가에 따라 함께 증가되었고, 활성탄의 주입으로 제거효율도 증폭되었다. Joule-Thomson 계수는 상대습도 10%~50% 범위에서는 도입되는 압력이 높아짐에 따라 같이 상승하였다. 실험의 결과로는 도입되는 압력과 수분이 보텍스 사이클론의 처리효율에 미치는 영향은 공기 속에 함유되어 있는 대상물질의 물리화학적 특성과 입자물질의 특성에 따라 많은 영향을 받고 있음을 알 수 있고, 따라서 휘발성 유기화합물의 제거효율은 수분의 양과 입자물질의 물리화학적 특성을 조절함으로 제어할 수 있다고 판단된다.