• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
• /
• pp.74-85
• /
• 2014

This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.389-395
• /
• 2014

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.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.290-305
• /
• 2015

필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 농장 맞춤형으로 전달할 수 있는 '농업기상재해 조기경보 시스템'의 실용성과 운영 효율성을 높이기 위하여 현업 서비스 시스템을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 현장 적용을 위한 개선, 서비스 안정화 단계를 거쳤다. 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 약 470 자원농가와 950 여필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지 단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙(Two track) 시스템으로 구성되었다. 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 서비스는 2015년 3월 2일부터 개별 문자통보를 개시하였으며 온라인 홈페이지는 2015년 4월부터 인터넷 주소(http://www.agmet.kr)로 운영을 시작하였다. 현재는 농장 날씨정보, 농장 재해정보, 전국기상위험, 전국기상특보, 문자서비스를 제공하고 있으며 연구가 진행되는 2017년까지 서비스 대상지역 확대, 서비스 컨텐츠 확대, 서비스 품질 개선 등의 연구활동과 함께 지속적으로 유지될 것이다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.1237-1246
• /
• 2010

This paper aims to analyze the perception of university students for the extreme heat watch warning and suggest the usefulness of special weather reports. For this, we have made up a descriptive questionnaires including the perception, mass media, usefulness and satisfaction of special weather report. Using the SPSS 17.0 program, descriptive statistics, t-test, ANOVA and Scheffe test were used to analyze the collected data. The result are as follows; The perception of extreme heat watch warning was some low as 59.1 percentile, we think it needs education and public relations about the extreme heat watch warning. The usefulness of special weather report was 66.6 percentile and of girl students of university that was educated about health care was higher than one of boy students of university, it needs continuous education of these students in order to upgrade satisfaction of special report and mitigate the hazard of extreme heat according to climate change. The main media to get the meteorological information of university undergraduate students were TV and Internet, it needed education and development of new contents. From these findings, suggestions are presented to help improve the extreme heat watch warning.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.117-127
• /
• 2020

농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제47권1호
• /
• pp.37-51
• /
• 2017

호우 예측 정확도의 향상에도 불구하고 호우재해로 인한 사회경제적 비용이 지속적으로 증가하고 있는 것은 기상이 미치는 영향에 대한 이해의 부족 때문이다. 본 연구에서는 WMO에서 제시한 영향예보 핵심개념인 재해, 취약성, 노출 개념을 활용하여 지역별 호우잠재영향을 평가하고 호우발생과 연계하여 호우재해의 위험도를 분석하였다. 노출과 취약성 변수로 호우잠재영향을 구성하였고, 호우재해지수는 호우특보 기준에 따라 선정한 3개의 변수를 선정하여 산정하였다. 호우잠재영향 지수의 가중치는 주성분분석을 이용하여 산정하였으며, 호우재해지수는 동일한 가중치를 부여하여 산정하였다. 호우잠재영향지수와 실제 호우피해액과의 상관분석 결과 높은 상관관계가 증명되어 호우잠재영향지수는 실제의 피해양상을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있었다. 호우재해위험도는 호우잠재영향지수와 호우재해지수로 구성된 위험도 매트릭스를 이용하여 산정하였다. 본 연구는 시공간적으로 변화하는 호우예특보를 위한 호우영향분석 연구의 토대를 제공하고 지역별 호우방재대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
• /
• pp.25-48
• /
• 2014

기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 4,914km2에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.20-25
• /
• 2012

New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.180-194
• /
• 2017

기상위험에 선제적으로 대응할 수 있도록 하기 위하여 농장별 정밀 날씨추정, 작목별 기상위험의 알림과 대응지침의 전달 등 개별 농가 단위의 농업기상위험 관리 기술이 본 연구의 선행 성과물로 개발된 바 있다. 현재 470 자원 농가와 950농장을 대상으로 시군 단위로 관내 농장의 날씨와 기상위험 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 GIS 기반 분포형 경보 시스템이 구축되어 현업 서비스가 운영 중이다(http://www.agmet.kr). 그러나 모든 농가를 서비스 대상으로 하다 보니 많은 작목과 기상위험요소가 나열되어 개별 농가가 시스템에 접속하여 자기 농장만의 농업기상위험 정보를 확인하기에는 불편한 사항이 많다. 따라서 개별 농장별로 정보 확인 편의성을 위하여 휴대전화 번호만을 이용하여 자기 농장만의 날씨, 작목의 생육단계, 작목 기상위험을 최대 미래 9일까지 조회하고, 기상특보 및 기상위험 주의, 경보 수준을 알림 정보로 제공받을 수 있는 농업기상재해 조기경보 모바일용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트폰으로 본 시스템에 접속하여 농장별 날씨와 재배작목의 생육단계, 생육단계별 기상위험과 대응지침을 제공 받는 등 농장별로 특화된 기상위험을 사전 경고 정보로 신속하게 확인할 수 있다. 자기 농장만의 과거부터 미래까지 날씨와 기상위험을 단순하고 보기 쉽게 정리하여 농가에 제공함으로써 기존의 GIS 기반 기상위험 분포형 경보 시스템이 가진 정보 접근 불편함을 해소하였다.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제18권2호
• /
• pp.163-170
• /
• 2020

Floor acceleration plays a major role in the seismic design of nonstructural components and equipment supported by structures. Large floor acceleration may cause structural damage to or even collapse of buildings. For precision instruments in high-tech factories, even small floor accelerations can cause considerable damage in this study. Six P-wave parameters, namely the peak measurement of acceleration, peak measurement of velocity, peak measurement of displacement, effective predominant period, integral of squared velocity, and cumulative absolute velocity, were estimated from the first 3 s of a vertical ground acceleration time history. Subsequently, a new predictive algorithm was developed, which utilizes the aforementioned parameters with the floor height and fundamental period of the structure as the new inputs of a support vector regression model. Representative earthquakes, which were recorded by the Structure Strong Earthquake Monitoring System of the Central Weather Bureau in Taiwan from 1992 to 2016, were used to construct the support vector regression model for predicting the peak floor acceleration (PFA) of each floor. The results indicated that the accuracy of the predicted PFA, which was defined as a PFA within a one-level difference from the measured PFA on Taiwan's seismic intensity scale, was 96.96%. The proposed system can be integrated into the existing earthquake early warning system to provide complete protection to life and the economy.