• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.442-442
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• 2022

고해상도 시공간적 격자 형태의 레이더 강수는 돌발홍수(flash flood)와 같은 기상재해에 대비하기 위하여 실시간 예측정보로 활용된다. 그러나 대부분의 레이더 강수는 과소 추정되는 경향이 있어 정량적인 보정 과정인 QPE (Quantitative Precipitation Estimation)가 필요하다. 일반적으로 레이더 강수자료 보정은 지점 관측자료를 활용하지만, 본 연구에서는 지상 강수량 기반의 고해상도 격자 강수자료를 생산하여 레이더 강수자료와 직접적으로 비교하고자 한다. 이에 고도와 지형적 특성을 고려한 PRISM(Precipitation-elevation Regressions on Independent Slopes Model) 방법을 사용하여 고해상도 격자기반의 자료를 생성하였다. PRISM 방법은 고도와 지리정보를 독립변수로 갖는 회귀모형 기반의 기후인자 추정 모형이다. 생산된 고해상도 격자 강수자료와 레이더 강수자료를 QPF (Quantitative Precipitation Forecast) 모델의 입력자료로 사용하여 예측결과를 비교하였다. 해당 QPF 모델은 이류(advection)와 확률론적 섭동(stochastic perturbation)을 기반으로 하며, 강수 앙상블 자료를 생산한다. QPF 모델에 대해 투 트랙(two-track) 방법으로 생산된 예측정보를 통해 레이더 강수자료의 격자별 후처리 보정이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1773-1776
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• 2005

본 논문에서는 운영체제 측면에서 QoS를 보장하기 위해 우선순위 기반의 네트워크 프로토콜 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선순위에 따라 네트워크 패킷을 분류하고 프로토콜을 처리한다. 이를 위해 패킷분류기(Packet Classifier)와 프로토콜엔진(Protocol Engine)을 포함하는 QPF(QoS Provisioning Framework)를 설계하고 리눅스 커널 내부에 구현하였다. 과거의 인터럽트 기반의 방식에서는 네트워크 패킷이 선착순(first-in first-out)으로 처리되어 응용 프로그램에서 요구하는 QoS를 보장하기 어려우며, 또한 항상 네트워크 패킷의 처리가 응용 프로그램보다 우선적으로 처리되어 수신교착상태(Receive Livelock) 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 QPF는 네트워크 패킷을 우선순위에 따라 처리함은 물론 네트워크 처리에 사용되는 CPU 시간을 조절할 수 있어 위와 같은 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.43-45
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• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권5호
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• pp.335-346
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• 2017

본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.51-56
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• 2006

Biases embedded in numerical weather precipitation forecasts by the RDAPS model was determined, quantified and corrected. The ultimate objective is to eventually enhance the reliability of reservoir operation by Korean Water Resources Corporation (KOWACO), which is based on precipitation-driven forecasts of stream flow. Statistical post-processing, so called MOS (Model Output Statistics) was applied to RDAPS to improve their performance. The Artificial Neural Nwetwork (ANN) model was applied for 4 cases of 'Probability of Precipitation (PoP) for wet and dry season' and 'Quantitative Precipitation Forecasts (QPF) for wet and dry season'. The reduction on the large systematic bias was especially remarkable. The performance of both networks may be improved by retraining, probably every month. In addition, it is expected that performance of the networks will improve once atmospheric profile data are incorporated in the analysis. The key to the optimal performance of ANN is to have a large data set relevant to the predictand variable. The more complex the process to be modeled by the ANN, the larger the data set needs to be.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2020

집중호우로 인한 이재민 발생, 침수 등 많은 인명 및 재산 피해가 지속적으로 발생함에 따라, 홍수재해를 사전에 대응하는 다양한 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 이용하여 강우의 이동방향과 이동속도를 추정하여 초단기 정량강우예측(QPF)이 가능한 기법을 개발하고, 2016년 태풍 차바 사상에 대하여 비슬산 레이더자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 개발기법은 1단계 레이더 강우강도 앙상블 멤버 생성, 2단계 레이더 강우강도 이동속도 계산, 3단계 레이더 강우강도 앙상블 초단기 예보, 4단계 초단기 예보 검증의 과정으로 이루어진다. 본 연구결과물인 레이더 기반 초단기 강우예측자료는 수치예보기반 강우예측자료 및 다양한 레이더 기반 초단기예보자료들과 함께 강우예측율 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• 천문학회보
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• 제38권1호
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• pp.59.1-59.1
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• 2013

HBC722 (also known as LkHa 188-G4 and PTF 10qpf; A. Miller et al., 2011) is one of the FU Orionis-like young stellar objects which outbursted in August 2010 (Semkov et al., 2010). We have been monitoring the post-outburst phase of this object since November 2010 with Korean Astronomy and Space Science Institute Near Infrared Camera System (KASINICS), at Bohyunsan Optical Astronomy Observatory (BOAO). Four filters, J, H, Ks, and H2 band, were used for this observation. We did aperture photometry to find photometric variation. The light curve shows a long period brightness change. After decrease of the brightness, which was reported at the KAS 2011 fall meeting, HBC722 brightens up slowly now. However we cannot confirm any short period variations, previously reported by Green et al (2013), due to large scatters in the obtained light curve.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.103.1-103.1
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• 2012

We present the results of SDSS r, i and z band photometry for HBC722 (also known as $LkH{\alpha}$ 188 G4, PTF10qpf and V2493 Cyg), with Camera for Quasars in Early uNiverse (CQUEAN) attached to 2.1m Otto Struve telescope at McDonald Observatory, USA. HBC722 is a newly erupted FU Orionis type object, which produced optical outburst (${\Delta}V$=4.7 mag) over a year that peaked in 2010 September. We carried out the monitoring observations during 48 nights from 2011 April to 2012 June to check the short-term and the long-term variabilities for chasing the Keplerian rotation of the system. Comparing the photometric results of r, i and z band, we describe the color variability which is related to the physical properties of the system like circumstellar disk and accretion process.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.336-336
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• 2020

기후변화와 기상이변으로 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우가 급증하고 있으며, 그로 인한 홍수피해와 2차 피해 발생이 증가하고 있어 이에 대한 정량적인 분석이 필요하다. 또한 서울 우면산, 춘천 마적산, 삼척 신남마을 등 토석류로 인한 피해가 증가하여 많은 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 특정지역에서 강우량이 유출량에 미치는 영향을 분석하여 강우로 인해 발생하는 2차 피해인 토석류로 인한 피해를 분석하고자 하였다. 2019년 10월 토석류 피해가 있었던 삼척시 신남마을을 분석지역으로 설정하였으며, 분석에 이용된 강우사상은 실제로 피해를 일으켰던 태풍 '미탁' 사상과 기상청이 제공하는 정량적 예측강우(QPF)를 머신러닝의 XGBoost 기법을 적용하여 개발한 정량적 수문 예측 강우(HQPF)를 이용하였다. 강우-유출모형(S-RAT)으로 강우사상에 따른 유출량과 첨두유출량을 산정하였고, 모델 커플링 기법으로 2차원 토석류 수치모형(RAMMS)을 통해 토석류의 피해규모를 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2020

The present study is aimed to correcting radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty analysis of water levels contributed at each stage in the process. For this reason, a long short-term memory (LSTM) network is used to reproduce three-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts from the quantitative precipitation forecasts (QPFs) of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE). The Gangnam urban catchment located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 24 heavy rainfall events, 22 grid points from the MAPLE system and the observed MAP values estimated from five ground rain gauges of KMA Automatic Weather System. The corrected MAP forecasts were input into the developed coupled 1D/2D model to predict water levels and relevant inundation areas. The results indicate the viability of the proposed framework for generating three-hour MAP forecasts and urban flooding predictions. For the analysis uncertainty contributions of the source related to the process, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) using delayed rejection and adaptive metropolis algorithm is applied. For this purpose, the uncertainty contributions of the stages such as QPE input, QPF MAP source LSTM-corrected source, and MAP input and the coupled model is discussed.