• 대기
• /
• 제25권1호
• /
• pp.67-83
• /
• 2015

Predicting the location and intensity of precipitation still remains a main issue in numerical weather prediction (NWP). Resolution is a very important component of precipitation forecasts in NWP. Compared with a lower resolution model, a higher resolution model can predict small scale (i.e., storm scale) precipitation and depict convection structures more precisely. In addition, an ensemble technique can be used to improve the precipitation forecast because it can estimate uncertainties associated with forecasts. Therefore, NWP using both a higher resolution model and ensemble technique is expected to represent inherent uncertainties of convective scale motion better and lead to improved forecasts. In this study, the limited area ensemble prediction system for the convective-scale (i.e., high resolution) operational Unified Model (UM) in Korea Meteorological Administration (KMA) was developed and evaluated for the ensemble forecasts during August 2012. The model domain covers the limited area over the Korean Peninsula. The high resolution limited area ensemble prediction system developed showed good skill in predicting precipitation, wind, and temperature at the surface as well as meteorological variables at 500 and 850 hPa. To investigate which combination of horizontal resolution and ensemble member is most skillful, the system was run with three different horizontal resolutions (1.5, 2, and 3 km) and ensemble members (8, 12, and 16), and the forecasts from the experiments were evaluated. To assess the quantitative precipitation forecast (QPF) skill of the system, the precipitation forecasts for two heavy rainfall cases during the study period were analyzed using the Fractions Skill Score (FSS) and Probability Matching (PM) method. The PM method was effective in representing the intensity of precipitation and the FSS was effective in verifying the precipitation forecast for the high resolution limited area ensemble prediction system in KMA.

• 대기
• /
• 제28권3호
• /
• pp.247-261
• /
• 2018

The objective of this paper is to compare probabilistic temperature forecasts from different regional and global ensemble prediction systems over PyeongChang area. A statistical post-processing method is used to take into account combination and calibration of forecasts from different numerical prediction systems, laying greater weight on ensemble model that exhibits the best performance. Observations for temperature were obtained from the 30 stations in PyeongChang and three different ensemble forecasts derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Ensemble Prediction System for Global and Limited Area Ensemble Prediction System that were obtained between 1 May 2014 and 18 March 2017. Prior to applying to the post-processing methods, reliability analysis was conducted to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. Then, ensemble model output statistics and bias-corrected methods were applied to each raw ensemble model and then proposed weighted combination of ensembles. The results showed that the proposed methods provide improved performances than raw ensemble mean. In particular, multi-model forecast based on ensemble model output statistics was superior to the bias-corrected forecast in terms of deterministic prediction.

• Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
• /
• 제54권4호
• /
• pp.623-637
• /
• 2018

This study investigates the effects of horizontal resolution, cumulus parameterization scheme (CPS), and probability forecasting on precipitation forecasts over the Korean Peninsula from 00 UTC 15 August to 12 UTC 14 September 2013, using the limited-area ensemble prediction system (LEPS) of the Korea Meteorological Administration. To investigate the effect of resolution, the control members of the LEPS with 1.5- and 3-km resolution were compared. Two 3-km experiments with and without the CPS were conducted for the control member, because a 3-km resolution lies within the gray zone. For probability forecasting, 12 ensemble members with 3-km resolution were run using the LEPS. The forecast performance was evaluated for both the whole study period and precipitation cases categorized by synoptic forcing. The performance of precipitation forecasts using the 1.5-km resolution was better than that using the 3-km resolution for both the total period and individual cases. The result of the 3-km resolution experiment with the CPS did not differ significantly from that without it. The 3-km ensemble mean and probability matching (PM) performed better than the 3-km control member, regardless of the use of the CPS. The PM complemented the defect of the ensemble mean, which better predicts precipitation regions but underestimates precipitation amount by averaging ensembles, compared to the control member. Further, both the 3-km ensemble mean and PM outperformed the 1.5-km control member, which implies that the lower performance of the 3-km control member compared to the 1.5-km control member was complemented by probability forecasting.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권11호
• /
• pp.1025-1037
• /
• 2020

본 연구는 호우경보에 사용되는 Limited area ENsemble prediction System (LENS) 강우예측자료에 대한 공간적 특성 및 적용성을 평가하였다. LENS는 13개의 강우앙상블 멤버를 가지고 있어 호우경보를 발령하는데 있어 확률적인 방법을 활용할 수 있다. 그러나 LENS의 자료의 접근성은 매우 낮아 강우예측자료의 적용성에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 행정구역별로 활용되는 호우경보 시스템에 따라 하나의 지점값과 면적평균값을 관측값과 비교하여 평가지수를 산정하였다. 또한, LENS의 발령시간에 따르는 각 앙상블 멤버들의 정확성을 평가하였다. LENS는 멤버별로 과대 혹은 과소 예측의 불확실성을 보여줬다. 면적단위의 예측이 지점단위의 예측보다 더 높은 예측성을 보여주었다. 또한, 다가오는 72시간의 강우를 예측하는 LENS 자료는 수재해의 영향성이 있을 수 있는 강우 사상에 대하여 예측성능이 좋은 것으로 평가되었다. 추후 국지강우앙상블시스템(LENS) 자료는 행정구역 또는 유역면적 단위의 홍수 대비에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.203-210
• /
• 2019

Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.

• 대기
• /
• 제31권2호
• /
• pp.185-198
• /
• 2021

In this study, we examined a spatial downscaling method based on Gradient and Inverse Distance Squared (GIDS) weighting to produce high-resolution grid data from a numerical weather prediction model over Korean Peninsula with complex terrain. The GIDS is a simple and effective geostatistical downscaling method using horizontal distance gradients and an elevation. The predicted meteorological variables (e.g., temperature and 3-hr accumulated rainfall amount) from the Limited-area ENsemble prediction System (LENS; horizontal grid spacing of 3 km) are used for the GIDS to produce a higher horizontal resolution (1.5 km) data set. The obtained results were compared to those from the bilinear interpolation. The GIDS effectively produced high-resolution gridded data for temperature with the continuous spatial distribution and high dependence on topography. The results showed a better agreement with the observation by increasing a searching radius from 10 to 30 km. However, the GIDS showed relatively lower performance for the precipitation variable. Although the GIDS has a significant efficiency in producing a higher resolution gridded temperature data, it requires further study to be applied for rainfall events.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.317-317
• /
• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.111-126
• /
• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.