• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.61-70
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• 2004

본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기상 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제38권1호
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• pp.1-11
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• 2018

In this work, we propose weather prediction models to estimate hourly outdoor temperatures and solar irradiance in the next day using forecasting information. Hourly weather data predicted by the proposed models are useful for setting system operating strategies for the next day. The outside temperature prediction model considers 3-hourly temperatures forecasted by Korea Meteorological Administration. Hourly data are obtained by a simple interpolation scheme. The solar irradiance prediction is achieved by constructing a dataset with the observed cloudiness and correspondent solar irradiance during the last two weeks and then by matching the forecasted cloud factor for the next day with the solar irradiance values in the dataset. To verify the usefulness of the weather prediction models in predicting a short-term building load, the predicted data are inputted to a TRNSYS building model, and results are compared with a reference case. Results show that the test case can meet the acceptance error level defined by the ASHRAE guideline showing 8.8% in CVRMSE in spite of some inaccurate predictions for hourly weather data.

• 한국대기환경학회지
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• 제31권5호
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• pp.430-436
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• 2015

Numerical air quality forecasting suffers from the large uncertainties of input data including emissions, boundary conditions, earth surface properties. Data assimilation has been widely used in the field of weather forecasting as a way to reduce the forecasting errors stemming from the uncertainties of input data. The present study aims at evaluating the effect of input data on the air quality forecasting results in Korea when data assimilation was invoked to generate the initial concentrations. The forecasting time was set to 36 hour and the emissions and initial conditions were chosen as tested input parameters. The air quality forecast model for Korea consisting of WRF and CMAQ was implemented for the test and the chosen test period ranged from November $2^{nd}$ to December $1^{st}$ of 2014. Halving the emission in China reduces the forecasted peak value of $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul as much as 30% and 35% respectively due to the transport from China for the no-data assimilation case. As data assimilation was applied, halving the emissions in China has a negligible effect on air pollutant concentrations including $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul. The emissions in Korea still maintain an effect on the forecasted air pollutant concentrations even after the data assimilation is applied. These emission sensitivity tests along with the initial condition sensitivity tests demonstrated that initial concentrations generated by data assimilation using field observation may minimize propagation of errors due to emission uncertainties in China. And the initial concentrations in China is more important than those in Korea for long-range transported air pollutants such as $PM_{10}$ and $SO_2$. And accurate estimation of the emissions in Korea are still necessary for further improvement of air quality forecasting in Korea even after the data assimilation is applied.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권3호
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• pp.261-272
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• 2012

In this study, climate variability was predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model under two different scenarios (current trends scenario; SC1 and managed scenario; SC2) for future urban growth over the Seoul metropolitan area (SMA). We used the urban growth model, SLEUTH (Slope, Land-use, Excluded, Urban, Transportation, Hill-Shade) to predict the future urban growth in SMA. As a result, the difference of urban ratio between two scenarios was the maximum up to 2.2% during 50 years (2000~2050). Also, the results of SLEUTH like this were adjusted in the Weather Research and Forecasting (WRF) model to analysis the difference of the future climate for the future urbanization effect. By scenarios of urban growth, we knew that the significant differences of surface temperature with a maximum of about 4 K and PBL height with a maximum of about 200 m appeared locally in newly urbanized area. However, wind speeds are not sensitive for the future urban growth in SMA. These results show that we need to consider the future land-use changes or future urban extension in the study for the prediction of future climate changes.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.51-59
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• 2003

해양사고 예보 시스템(MCFS)은 해양사고의 예측건수와 위험수준을 일기예보와 같이 방송하기 위한 것이다. MCFS는 해양사고 수량화 D/B, 예측 모델, 3차원 통계 가시화 시스템 등으로 구성되어 있다. 이 논문에서는 수량화 D/B의 구현 절차를 기술했다. 해양사고 데이터는 1990년부터 2000년까지 11년간 위도 33$^{\circ}$N~35$^{\circ}$N와 경도124$^{\circ}$E~127$^{\circ}$E의 대한민국 서남해안 일대에서 발생한 총 724건을 수집하였다. 수량화 D/B의 분석방법을 제안하고 그 유효성을 검토하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1275-1288
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• 2015

미기상해석모듈(microscale weather analysis module)은 복사에너지, 열, 습도 등의 순환을 시-공간적으로 세밀하게 설명하고 모의실험 할 수 있도록 개발한 초고분해능($1km{\times}1km$ 이내)의 기상모델이다. 본 논문은 미기상해석모듈의 정확성을 시공간적으로 검증할 수 있도록 고안한 객체기반 검증법을 제안한다. 이 검증법은 통계그래픽을 사용하는 시각적인 방법이며, 미기상해석모듈의 평가통계출력장 구축단계, 객체식별 및 병합단계, 모듈의 정확성 검증단계로 이루진다. 이를 위해 두 가지 통계를 사용하여 삼차원의 평가통계출력장을 구축하였고, 구축된 출력장에서 정의되는 시계열통계들에 대해 합성(convolution), 가면화(masking) 및 병합작업(merging)을 시행하여 출력장에서 모듈검증대상 지역인 객체를 식별하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 객체기반 검증법의 유용성을 보였다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.391-404
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• 2011

This study investigates the impact of cumulus parameterization scheme (CPS) with different horizontal grid sizes on the simulation of the local heavy rainfall case over the Korean Peninsula. The Weather Research and Forecasting (WRF)-based real-time forecast system of the Joint Center for High-impact Weather and Climate Research (JHWC) is used. Three CPSs are used for sensitivity experiments: the BMJ (Betts-Miller-Janjic), GD (Grell-Devenyi ensemble), and KF (Kain-Fritsch) CPSs. The heavy rainfall case selected in this study is characterized by low-level jet and low-level transport of warm and moist air. In 27-km simulations (DM1), simulated precipitation is overestimated in the experiment with BMJ scheme, and it is underestimated with GD scheme. The experiment with KF scheme shows well-developed precipitation cells in the southern and the central region of the Korean Peninsula, which are similar to the observations. All schemes show wet bias and cold bias in the lower troposphere. The simulated rainfall in 27-km horizontal resolution has influence on rainfall forecast in 9-km horizontal resolution, so the statements on 27-km horizontal resolution can be applied to 9-km horizontal resolution. In the sensitivity experiments of CPS for DM3 (3-km resolution), the experiment with BMJ scheme shows better heavy rainfall forecast than the other experiments. The experiments with CPS in 3-km horizontal resolution improve rainfall forecasts compared to the experiments without CPS, especially in rainfall distribution. The experiments with CPS show lower LCL(Lifted Condensation Level) than those without CPS at the maximum rainfall point, and weaker vertical velocity is simulated in the experiments with CPS compared to the experiments without CPS. It means that CPS suppresses convective instability and influences mainly convective rainfall. Consequently, heavy rainfall simulation with BMJ CPS is better than the other CPSs, and even in 3-km horizontal resolution, CPS should be applied to control convective instability. This conclusion can be generalized by conducting more experiments for a variety of cases over the Korean Peninsula.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권4호
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• pp.285-296
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• 2007

시 공간 분해능이 우수한 GPS 가강수량 자료를 활용하면 강수나 구름과 같이 변동성이 큰 기상현상에 대한 수치예보모델의 예측성 한계를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 GPS 가강수량 자료를 수치 예보모델에 초기치로서 적용하기 위해 한국천문연구원과 해양수산부가 운영하고 있는 GPS 상시관측소 자료로부터 GPS 가강수량을 계산하였다. 시 공간적 규모가 작아 기존 수치예보모델에서 예측하기 어려운 국지적 집중호우사례를 선정하였다. 차세대 수치예보모델인 WRF(Weather Research & Forecasting)모델의 3차원 변분동화(3D-Var)기법을 이용하여 GPS 가강수량 자료를 초기치에 동화하였다. 이 연구는 GPS 가강수량 자료가 수치예보모델의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 수치예보모델의 예측성 향상을 위한 연구방향을 제시 하였다.

• 산업공학
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• 제24권4호
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• pp.351-361
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• 2011

Forecasting of electricity demand have difficulty in adapting to abrupt weather changes along with a radical shift in major regional and global climates. This has lead to increasing attention to research on the immediate and accurate forecasting model. Technically, this implies that a model requires only a few input variables all of which are easily obtainable, and its predictive performance is comparable with other competing models. To meet the ends, this paper presents an energy demand forecasting model that uses the variable selection or extraction methods of data mining to select only relevant input variables, and employs support vector regression method for accurate prediction. Also, it proposes a novel performance measure for time-series prediction, shift index, followed by description on preprocessing procedure. A comparative evaluation of the proposed method with other representative data mining models such as an auto-regression model, an artificial neural network model, an ordinary support vector regression model was carried out for obtaining the forecast of monthly electricity demand from 2000 to 2008 based on data provided by Korea Energy Economics Institute. Among the models tested, the proposed method was shown promising results than others.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.995-1009
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• 2015

초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.