이 단보는 농업기상재해 조기경보시스템을 전국적인 현업서비스로 정착시키기 위한 초기단계 기술구현에 관해 설명한다. 먼저 집수역별 기상특보 서비스는 기상청에서 발표하는 기존 150개 시군단위 특보발생 여부를 공간통계기법에 의해 810개 집수역 단위의 순차적인 위험도로 표현하였다. 두번째로 집수역별 지발성 재해경보 서비스는 76개 정규기상관측소의 일별 자료를 토대로 810개 집수역의 중장기 경과기상을 주단위로 감시하여 같은 기간의 기후학적 평년기상에 대비한 현 시점의 만성적 재해위험을 상대지수로 표현하였다. 마지막으로 조기경보서비스 시범지역인 섬진강 하류유역 내 자원농가에 대해여 재해위험을 필지별로 산출하여 개별적으로 전달하기 위한 기반을 마련하였다. 이들 세 종류의 정보를 국토교통부 공간정보 오픈 플랫폼 배경지도 위에 전국 집수역 및 시범지역 내 농장단위 재해위험 레이어로 중첩시켜 준실시간 지도 서비스를 구축하였다.
Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.
The amount of damages caused by natural hazards is consistently growing due to the unusual weather and extreme events. At the same time, property damage by natural hazards is rapidly increasing as well. Hence, we need systematic anti-disaster activities and consulting that can react to such a situation. To address these needs, we investigated and analyzed insured claim payouts from natural hazards by administrative area, and calculate the risk index utilizing GIS. According to the index, this map is identifying the areas of greatest natural hazard risk. The ranking of natural disaster vulnerability based on the risk index, and risk grades were divided into five based on the ranking. This map integrates the natural hazard losses to assist in comprehensive and effective loss prevention activities using analysis of regional loss claims from natural hazards. Moreover, this map can be as utilized as loss mitigation and prevention activities to verify the distribution of exposure and hazards.
연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.
As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
The purpose of this study is for the fundamental understandings about building morphological parameters and aerodynamic roughness parameters of Seoul, Korea using the detailed urban geographic information datasets. Applied roughness parameter calculations are based on a digital map of buildings with lot area polygons. The quality of the developed roughness length ($z_0$) of Seoul was evaluated with densely installed 107 automatic weather stations. The correlation coefficient results between averaged wind speeds of AWS data and averaged $z_0$ is -0.303 in night and -0.398 in day (200 m radii circles case). Further $z_0$ enhancement should follow by considering other surface features such as high tree and orography of Seoul. However, this study would meet the needs to for local- or meso-scale meteorological modeling applications of Seoul. However, further studies would require for enhancing the $z_0$ applications of Seoul.
Following the global air-traffic market growth outlook, urgency of technical development is needed in responding to changes in the international air-traffic management paradigm and to prepare technology securing and spreading strategies, which are consistent with systematic aviation weather service policies and evolution direction. Although air traffic has decreased significantly due to COVID-19, normalcy is expected from 2024, as announced by IATA. According to the future air transportation market outlook and development trends of related technologies, Korea has established and implementing the next-generation air transportation system construction plan(NARAE) to secure international competitiveness and leadership in the future. Therefore, this paper describes the technical, economic background and requirements of numerical model-based aviation weather R&D projects for successful implementation of domestic NARAE plans and providing aviation safety and air traffic service efficiency. Furthermore, we proposed numerical-model-based technology development content, strategies and detailed load-map.
현재 우리나라의 수치지도는 전통적인 항공사진측량 방법을 통해 제작되고 있다. 항공사진측량은 넓은 지역에 대한 지도를 제작하는데 가장 경제적인 방법이다. 그러나 기상 등의 영향으로 적기 측량이 어렵고 측량 면적이 좁은 경우에는 경제성 측면에서 비효율적이다. 따라서 전국에 산재된 소규모의 지형변화지역을 일일이 촬영하여 지도를 갱신하기에는 시간과 비용 면에서 어려움이 크다. 이에 반해 무인항공사진측량은 구름 아래의 저고도에서 촬영하므로 흐린 날씨에서도 작업이 가능하다. 또한 이동성이 우수하고 촬영이 신속하며 측량비가 저렴하여 여러 군데에 산재한 소규모 지도제작에 매우 적합하다. 따라서 본 연구에서는 SIFT와 SfM 기법을 사용한 무인항공사진측량 방법으로 소규모 지형에 대한 정사영상과 수치지도를 제작하고 그 정확도를 검증함으로써 향후 수치지도 갱신에의 적용 가능성을 실험하였다. 제작한 수치지도의 정확도는 검사점에 대한 지상측량 성과와 비교하여 검증하였다. 검증 결과, 수치지도의 좌표는 실측좌표와 비교하여 평균제곱근 오차가 X방향으로 ±2.6cm, Y방향으로 ±2.8cm, 수직방향으로 ±5.8cm의 범위에 들어 무인항공사진측량이 수치지도 갱신에 충분히 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
선박의 안전한 항해를 위해서 필수 장비 중 하나인 기상 팩스 장비는 연안국에서 FSK 방식으로 변조된 무선 주파수를 통해서 보내는 기상도를 선박에서 수신하여 이미지화 하는 장비이다. 연안국에서는 기상도를 스캔 한 후에 중심 주파수를 1900Hz로 하고, 흑점을 1500Hz, 백점을 2300Hz 신호로 FSK 변조하여 방송하면 선박에서 이 신호를 수신한다. 따라서 현재는 기상 팩스를 받기 위해서는 기상 팩스 장비가 필요하다. 본 논문에서는 선박에 일반적으로 설치되어 있는 IBM-PC를 이용하여 소프트웨어만을 사용하여 기존의 기상 팩스 장비가 가지고 있는 모든 기능을 구현하고, 기상도의 출력, 편집, 저장 기능을 추가로 설계 및 구현하였다. IBM-PC에서는 RS-232C 보트를 통해 수신된 신호를 Timer Interrupt와 Serial Interrupt를 사용하여 이미지화 하고 주파수를 선택할 수 있게 하고, 실시간 처리 등을 소프트웨어적으로 가능하게 하였다. IBM-PC를 사용함으로 기상도의 수신 및 상태를 개선하는 이미지의 보정이 가능하며, 저장 후 처리가 용이하고, 별도의 기상 팩스 장비를 구입할 필요가 없는 경제적인 기상 팩스 시스템이다.
This paper describes a web-based information system for plant disease forecast that was developed for crop growers in Gyeonggi-do, Korea. The system generates hourly or daily warnings at the spatial resolution of $240\;m{\times}240\;m$ based on weather data. The system consists of four components including weather data acquisition system, job process system, data storage system, and web service system. The spatial resolution of disease forecast is high enough to estimate daily or hourly infection risks of individual farms, so that farmers can use the forecast information practically in determining if and when fungicides are to be sprayed to control diseases. Currently, forecasting models for blast, sheath blight, and grain rot of rice, and scab and rust of pear are available for the system. As for the spatial interpolation of weather data, the interpolated temperature and relative humidity showed high accuracy as compared with the observed data at the same locations. However, the spatial interpolation of rainfall and leaf wetness events needs to be improved. For rice blast forecasting, 44.5% of infection warnings based on the observed weather data were correctly estimated when the disease forecast was made based on the interpolated weather data. The low accuracy in disease forecast based on the interpolated weather data was mainly due to the failure in estimating leaf wetness events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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