기상레이더의 발전과 더불어 국내외적으로 정밀한 기상레이더를 이용한 토네이도, 돌발홍수 등의 돌발적인 기상현상에 대한 기상데이터 분석 및 기상현상 예측 기술 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그에 반해 레이더 자료에 대한 시각화 및 표출 방법에 대한 관심이 증가하고 있지만, 현재까지의 기상과 관련한 각 국가 기관 등에서는 단순히 표출된 레이더영상을 GIS 데이터에 사상하여 해석하는 데 급급한 실정이다. 본 논문은 저고도에서 일어나는 국지성, 기습성 기상변화를 관측하고 효과적으로 대응하기 위해, 시 공간적고해상도를 갖는 기상레이더로부터 관측된 데이터 자료를 효과적으로 표현하기 위해 다양한 GIS 플랫폼에서 서비스할 수 있는 고해상도 기상관측 데이터의 표현 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 기상레이더로부터 획득된 데이터를 이용하여 래스터 및 벡터 형태의 고해상도 자료구조로 변환하여 GIS 플랫폼 상에서 정확한 좌표위치와 고도에 직관적으로 인지할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시하였다. 실험결과 GIS 플랫폼과 융합된 고해상도 기상데이터를 이용함으로써 돌발성 기후변화, 국지성 폭우, 토네이도 등의 정확한 위치와 고도 등의 정보를 포함하여 기상상황을 직관적으로 인지하고, 상세히 분석할 수 있는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 안드로이드상의 날씨정보에 대해서 사용자가 보다 효과적으로 인식가능하도록 시각적인 표현을 제공하는 날씨정보시각화 시스템을 개발한다. 날씨정보 시각화는 날씨를 표현하는 기온, 바람, 비, 황사, 천둥번개, 일조량 등 다양한 요소들을 일차원적인 숫자표현이 아닌 2,3차원적인 시각적 효과를 느낄수 있는 미디어로 표현함으로 인해 사용자들이 쉽게 인지할 수 있는 정보표현법이다. 여기서 나타내고자 하는 날씨정보는 일반적인 날씨표현과 동일한 현재날씨와 주간날씨 그리고 특정일자의 날씨등을 시각화하는 것을 대상으로하며 날씨에 관한 정보제공은 구글API를 이용하여 개발하고 안드로이드를 어떻게 분석하여 활용할 수 있는지에 관해서 검토하기로 한다.
In recent years, the quixotic nature and concentration of rainfall due to global climate change has intensified. To monitor localized heavy rainfalls, a reliable disaster monitoring and warning system with advanced remote observation technology and high-precision display is important. In this paper, we propose a GIS-based intuitive and realistic 3D radar data display technique for accurate and detailed weather analysis. The proposed technique performs 3D object modeling of various radar variables along with ray profiles and then displays stereoscopic radar data on detailed geographical locations. Simulation outcomes show that 3D object modeling of weather radar data can be processed in real time and that changes at each moment of rainfall events can be observed three-dimensionally on GIS.
Typhoon simulation based on dynamical forecasting results is demonstrated by utilizing geodesic model GME (operational global numerical weather prediction model of German Weather Service). It is based on uniform icosahedral-hexagonal grid. The GME gridpoint approach avoids the disadvantages of spectral technique as well as the pole problem in latitude-longitude grids and provides a data structure extremely well suited to high efficiency on distributed memory parallel computers. In this study we made an attempt to simulate typhoon 'NARI' that passed over the Korean Peninsula in 2007. GME has attributes of numerical weather prediction model and its high resolution can provide details on fine scale. High resolution of GME can play key role in the study of severe weather phenomenon such as typhoons. Simulation of future typhoon that is assumed to occur under the global warming situation shows that the life time of that typhoon will last for a longer time and the intensity will be extremely stronger.
Meteorological data contains observation and numerical weather prediction model output data. The computerized analysis and visualization of meteorological data often requires very high computing capability due to the large size and complex structure of the data. Because the meteorological data is frequently formed in multi-variables, 3-dimensional and time-series form, it is very important to visualize and analyze the data in 3D spatial domain in order to get more understanding about the meteorological phenomena. In this research, we developed interactive 3-dimensional visualization techniques for visualizing meteorological data on a PC environment such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line. The visualization techniques developed in this research are expected to be effectively used as basic technologies not only for deeper understanding and more exact prediction about meteorological environments but also for scientific and spatial data visualization research in any field from which three dimensional data comes out such as oceanography, earth science, and aeronautical engineering.
To address the increase of weather hazards and the emergence of new types of such hazards, an optimization technique for three-dimensional (3D) representation of meteorological facts and atmospheric information was examined in this study as a novel method for weather analysis. The proposed system is termed as "meteorological and air quality information visualization engine" (MAIVE), and it can support several file formats and can implement high-resolution 3D terrain by employing a 30 m resolution digital elevation model. In this study, latest 3D representation techniques such as wind vector fields, contour maps, stream vector, stream line flow along the wind field and 3D volume rendering were applied. Implementation of the examples demonstrates that the results of numerical modeling are well reflected, and new representation techniques can facilitate the observation of meteorological factors and atmospheric information from different perspectives.
In this paper, a simplified visualization method is proposed for an urban space in consideration of weather and sun moving. In the proposed method, buildings and roads with shadows are visualized by the ray tracing algorithm. Also sky, snow, and rain are visualized by textures. Some textures such as snow and rain are generated in advance by the ray casting algorithm. Then we can obtain images with weather condition and shadows of sunlight by buildings along the road in relatively low computational cost
Recently, there are increasing need to make a synthetic assessment about oceanic data which is collected over the various scientific field, in addition to just gathering oceanic data. In this study, we made a basic map using satellite image, aerial photo, multi-beam data, geological stratum data etc. And as well we are producing comprehensive SVT(Scientific Visualization Toolkit) which can visualize various kinds of oceanic data. These oceanic data include both survey data such as tidal height, tide, current, wave, water temperature, salinity, oceanic weather data and numeric modelling results such as ocean hydrodynamic model, wave model, erosion/sediment model, thermal discharged coastal water model, ocean water quality model. In this process, we introduce GIS(Geographic Information System) concepts to reflect time and spatial characteristics of oceanic data.
태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.
The need for reusing synthetic environment data that are employed in the field of modeling and simulation has recently been rising. SEDRIS (Synthetic Environment Data Representation & Interchange Specification) is a standard to exchange synthetic environment data, and is the specification utilized in various military simulations of the Pentagon for representing and exchanging 3D data. SEDRIS represents environmental areas based on a data model; it can represent wind speed, wind directions, weather changes, the information of buildings, as well as terrain data. In some situations, however, the synthetic environment data stored in SEDRIS format should be converted to various visualization formats. First, because SEDRIS is a form of a super-set, it is necessary to verify whether large scale SEDRIS files are stored successfully through visualization. Second, the synthetic environment data should be visualized in some visualization programs for the simulation results to provide an immersive and realistic sense. In this study, we have developed converters for converting SEDRIS data to various visualization formats and visualized the converted results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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