• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.317-324
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• 2015

GNSS 기상학은 1980년 중반 기상 분야에 활용 가능성이 제기된 후, 전 세계적으로 실용화 가능성이 입증되고 있으며, 현재 기상현업에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. GNSS 신호의 대류권 지연오차에 기반하여 산출한 가강수량은 대기 중 수증기량을 나타낸 것으로, 기후 모니터링, 기후의 변화 탐지 등 다양한 기상현상 분석에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 2014년 2월 울산에 내린 폭설현상 분석을 위해 GNSS 상시관측소와 자동기상관측장치에서 제공하는 기상관측 정보를 이용하여 가강수량을 산출하였다. 산출 과정 중 중요한 파라미터인 가중 평균 기온식은 송동섭의 모델을 적용하였다(Song, 2009a). 연구기간은 폭설이 발생한 2014년 2월과 폭설이 발생하지 않은 2013년 2월의 총 56일이다. 2014년 2월 가강수량의 평균은 11.29mm로 산출 되었으며, 폭설이 발생한 2월 9일부터 12일까지 평균 가강수량은 10.14mm로 전체 평균값보다 11.34% 낮은 값을 보였다. 폭설이 내리지 않은 2013년 2월 가강수량의 평균은 10.34mm로 2014년 평균보다 8.41% 낮은 값을 보였다. 또한 가강수량 외 AWS에서 제공하는 다른 기상인자들과 비교하여 폭설 현상에 대한 분석을 수행하였다. 그 결과 Magnus 경험식을 통해 산출한 포화수증기압 경우 GNSS 가강수량과 0.29의 낮은 상관성을 나타내었다. 또한 기상인자의 종류(강설, 강우)에 따라 가강수량의 증감패턴이 다르게 나타났으며, 강수량이 발생하기 평균 6.5시간 전에 가강수량 값이 급격히 증가한 후 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 GNSS 가강수량 패턴분석이 강수량 전조현상 분석에 유효할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권1호
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• pp.13-18
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• 2009

기상대에서 측정한 '일적산수평면일사량'을 토대로 임의 경사면 상의 '일적산경사면일사량'을 비교적 정확하고 간편하게 알아낼 수 있는 지형보정계수를 고안하였다. 주어진 시간대의 수평면 청천일사량에 대한 경사면 청천일사량의 비율을 '매시일사보정계수'라 정의하고, 청천일사량을 기준으로 수평면의 시간대별 상대 일사강도와 수평면에 대한 경사면의 일사수광비율의 곱으로 표현하였다. 매시일사보정계수를 하루 단위로 적산한 것이 해당 날짜의 지형보정계수이다. 제주도 내 기생화산 '높은오름'의 등고도면 8 방위에서 사면일사수광량을 1년간 관측하는 한편, 이들 지점의 일사량을 지형보정계수에 의해 추정하여 서로 비교하였다. 지형보정계수에 의한 일사추정값의 편차평방근오차는 연평균 $1.61MJ\;m^{-2}$ 이었으나, 4월부터 10월 사이 영농기간에는 절반 이하로 줄어들었다. 경사향에 무관하게 10월에 가장 오차가 작은 반면, 11월에는 경사향에 따른 오차의 변동폭이 가장 컸다. RMSE 값의 연중변동폭은 남향과 북향사면에서 가장 컸고, 남서-남동-북서사면 순으로 줄어들었다. 어떤 경사면이든 365일 동안의 지형보정계수를 한번만 계산해 두면 인근 기상대에서 관측한 임의 날짜의 전천일사량에 이 계수를 적용함으로써 그 날의 적산일사량을 실용적인 오차범위 내에서 추정할 수 있어 복잡지형의 일사수광량 분포를 용이하게 파악할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권4호
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• pp.199-205
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• 2001

넓은 지역에 걸친 병 예찰모형의 동시 다지점 적용은 지역특이적 식물 병 관리체계 구축을 위한 전제조건이다. 예찰모형의 구동변수로서 군락내부 기온자료 역시 충분한 공간해상도와 공간범위로 준비되어야 한다. 생육중기의 여 군락기온구조에 관한 실측정보를 토대로 만들어진 실용성 있는 광역 군락기온분포 예측 기법을 제시한다. 이앙 후 한 달째부터 출수기까지 벼 군락 내 기온 연직구조의 경시변화를 관측하여 맑은 날, 흐린 날, 비오는 날의 군락외부기온(250 cm)과 군락내부기온(10cm)간 편차의 경시변화양상을 정량화 하였고, 이를 토대로 군락외부 기온값이 주어지면 군락내부 임의높이의 기온을 추정할 수 있는 경험식을 작성하였다. 벼논의 경우 맑은 날 인근 관측노장 대비 전국적으로 0.6~1.2$^{\circ}C$ 낮다는 사실을 근거로 기온 공간내삽시 지표피복 특성이 벼논인 경우의 보정량을 결정하였다. 전라남북도 지역을 대상으로 기상청 정규관측소의 매 시간 관측값을 공간내삽 함으로써 초지로 덮여있는 가상지형상의 기온표면을 1km$\times$1km 해상도로 생성하였고, 위성영상자료의 분석을 통해 이들로부터 벼논에 해당되는 픽셀만 추출하여 기온 하강분을 보정함으로써 군락외부 기온을 준비하였다. 벼논특성을 가진 픽셀에 준비된 군락내부 기온추정식을 각각 적용하여 층위별 기온값을 추정하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.36-44
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• 2006

본 연구에서는 강원 영동 및 경북 동부지역의 산악기상관측시스템 구축을 위한 AWS 위치선정, 네트워크 구성(관측시스템, 통신시스템, 자료처리시스템)과 특히, 산불방지를 위해 산림청과 지방자치단체가 기 설치한 산불무인감시카메라, 무선중계탑의 산악기상관측망과의 연계 구축방안과 산악기상관측망의 관리방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 얻어진 사항은 다음과 같다. 산지가 많은 강원도에서는 산악지형에 따른 악기상이 자주 발생하여 강원지방기상청에서는 관측망을 유지관리 하는데 고초를 겪고 있으며 강풍, 뇌전현상 등으로 장비피해를 많이 입어, 보다 피해를 최소화할 수 있는 여러 가지 방안들을 강구하여 왔다 따라서 산악지형에 관측망을 구성하기 위해서는 장비의 견고성을 최우선적으로 반영해야 한다. 전원시설은 가능한 태양전원을 권장하지만 일조량이 적은 깊은 계곡과 같은 지역에 설치가 이루어질 경우 상용전원을 사용할 수밖에 없으며 대부분 산악에서의 전원시설은 열악하여 전원 백업시설 설치를 강구해야 한다. 전원 백업시설의 효율성을 유지하기 위해서는 소비전력이 적은 시스템을 선택하여 관측자료의 손실을 최대한 방지해야만 한다. 또한 태양전원을 이용할 경우 충전과 소모량을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 산악은 뇌전현상이 근접하고 잦기 때문에 뇌전으로부터 장비 보호시설 설치를 강구하기 위해 피뢰접지 및 장비접지 시설에 투자를 아껴서도 안 될 것이다. 뇌전으로부터의 장비 보호시설을 강구하는 것도 중요 하지만 써지에 강한 제품을 채택하는 것이 보다 중요하다고 하겠다. 자료수집에 있어서는 전원 및 통신환경을 감안하여야 하며 전체 통신망을 단일화하는 것도 간결하지만 단일 통신망만을 채택할 경우에는 한계성이 있으므로, 다양한 통신망을 이용하는 것이 자료수집의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 따라서 수집 통신망을 통한 기상 관측 자료를 인근 1차 수집기관을 거쳐 최종 메인 수집장치로 내부망을 따라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.366-373
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• 2021

본 연구는 현장관측자료의 분석을 통해 현장데이터 기반 생육적온 분석 및 재배적지 분석 기준을 제시하고자 하였다. 연구에 활용된 현장 데이터는 고흥, 남해, 신안, 창녕, 해남 등 5개 지역의 난지형 마늘 생산량데이터를 구득하였으며, 관측소별 관측값을 역거리 가중법(Inverse Distance Weighted)를 통해 지역내 농경지 기온데이터를 추출하였다. 데이터 분석에 활용된 기간은 2010년부터 2019년까지 10년간 데이터를 활용하였다. 조사된 생산량과 기온의 국소(Kernel)회귀분석을 통해 생육적온을 분석하였으며, 대역폭에 따라 0.8(18.781℃), 0.9(18.930℃), 1.0(19.542℃), 1.1(20.165℃), 1.2(21.042℃)이었다. 생육적온의 검증 및 재배적지 기준 적용을 위해 온도반응모델을 진행하였다. 분석된 생육적온과 생산량데이터 간의 회귀 분석 및 상관 분석을 수행결과 결정계수(R²)는 0.325~0.438로 분석되었으며, 상관관계 분석에서는 유의 확률 0.001 수준에서 상관계수 0.57~0.66로 분석되었다. 전체적으로 대역폭이 증가함에 따라 결정 계수가 더 높아졌으나 대역폭 1.0을 제외한 모든 대역폭에서는 편향된 결과로 일부 데이터가 모델에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 비선형분석을 통해 모든 데이터가 평이하게 반영된 모델인 대역폭 1.0이 본 연구 목적에 적합한 것으로 분석되었다.

• 대기
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• 제16권1호
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• pp.19-31
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• 2006

The purpose of this study is to develop the statistical model to predict sea level pressure of typhoon period in south coast of the Korean Peninsula. Seven typhoons, which struck south coast of the Korean Peninsula, are selected for this study, and the data for analysis include the central pressure and location of typhoon, and sea level pressure and location of 19 observing site. Models employed in this study are the first order regression, the second order regression and the neural network. The dependent variable of each model is a 3-hr interval sea level pressure at each station. The cause variables are the central pressure of typhoon, distance between typhoon center and observing site, and sea level pressure of 3 hrs before, whereas the indicative variable reveals whether it is before or after typhoon passing. The data are classified into two groups - one is the full data obtained during typhoon period and the other is the data that sea level pressure is less than 1000 hPa. The stepwise selection method is used in the regression model while the node number is selected in the neural network by the Schwarz's Bayesian Criterion. The performance of each model is compared in terms of the root-mean square error. It turns out that the neural network shows better performance than other models, and the case using the full data produces similar or better results than the case using the other data.

• 대기
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• 제29권5호
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• pp.511-523
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• 2019

A new Korean Meteorological Administration (KMA) airborne measurement platform has been established for regular observations for scientific purpose over South Korea since late 2017. CRDS G-2401m analyzer mounted on the King Air 350HW was used to continuous measurement of CO₂, CH₄ and CO mole fraction. The total uncertainty of measurements was estimated to be 0.07 ppm for CO₂, 0.5 ppb for CH₄, and 4.2 ppb for CO by combination of instrument precision, repeatability test simulated in-flight condition and water vapor correction uncertainty. The airborne vertical profile measurements were performed at a regional Global Atmosphere Watch (GAW) Anmyeon-do (AMY) station that belongs to the Total Carbon Column Observing Network (TCCON) and provides concurrent observations to the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) overpasses. The vertical profile of CO₂ shows clear altitude gradient, while the CH₄ shows non-homogenous pattern in the free troposphere over Anmyeon-do. Vertically averaged CO₂ at the altitude between 1.5 and 8.0km are lower than AMY surface background value about 7 ppm but higher than that observed in free troposphere of western pacific region about 4 ppm, respectively. CH₄ shows lower level than those from ground GAW stations, comparable with flask airborne data that was taken in the western pacific region. Furthermore, this study shows that the combination of CH₄ distribution in free troposphere and trajectory analysis, taking account of convective mixing, is a useful tool in investigating CH₄ transport processes from tropical region to Korean region in winter season.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.273-277
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• 2010

This research was performed to examine changes in the timing of the growth of crops along with changes in temperatures due tochanges and to analyze the change of water-supply-reliability by adding an analysis of the change of agricultural water supply patterns in the basin area of Miryang dam in Korea. Had-CM3 model from U.K. was the tool adopted for the GCM model, a stochastic, daily-meteorology-generation-model called LARS-WG was alsoused for downscaling and for the climate change scenario (A1B) which represents Korea's circumstances best. First of all, to calculate changes in the timing of the growth of crops during this period, the theory of GDD was applied. Except for the period of transplanting and irrigation, there was no choice but to find the proper accumulated temperature by comparing actual temperature data and the supply pattern of agricultural use due to limited temperature data. As a result, proper temperatures were found for each period. $400^{\circ}C$ for the preparation period of a nursery bed, $704^{\circ}C$ for a nursery bed's period, $1,295^{\circ}C$ for the rice-transplanting period, $1,744^{\circ}C$ for starting irrigation, and $3,972^{\circ}C$ for finishing irrigation. To analyze future agricultural supply patter changes, the A1B scenario of Had-CM3 model was adopted, and then Downscaling was conducted adopting LARS-WG. To conduct a stochastical analysis of LARS-WG, climate scenarios were generated for the periods 2011~2030, 2046~2065, 2080~2099 using the data of precipitation andMax/Min temperatures collected from the Miryang gauging station. Upon reviewing the result of the analysis of accumulated temperatures from 2011~2030, the supply of agricultural water was 10 days earlier, and in the next periods-2046~2065, 2080~2099 it also was 10 days earlier. With these results, it is assumed that the supply of agricultural water should be about 1 month ahead of the existing schedule to meet the proper growth conditions of crops. From the results of the agricultural water supply patterns should be altered, but the reliability of water supply becomes more favorable, which is caused from the high precipitation change. Furthermore, since the unique characteristics of precipitation in Korea, which has high precipitation in the summer, water-supply-reliability has a pattern that the precipitation in September could significantly affect the chances of drought the following winter and spring. It could be more risky to make changes to the constant supply pattern under these conditions due to the high uncertainty of future precipitation. Although, several researches have been conducted concerning climate changes, in the field of water-industry, those researches have been solely dependent on precipitation. Even so, with the high uncertainty of precipitation, it is difficult for it to be reflected in government policy. Therefore, research in the field of water-supply-patterns or evapotranspiration according to the temperature or other diverse effects, which has higher reliability on anticipation, could obtain more reliable results in the future and that could result in water-resource maintenance to be safer and a more advantageous environment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.297-309
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• 2007

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권6호
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• pp.533-544
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• 2018

강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.