A fine-grid (3 km ${\times}$ 3 km), three-dimensional nowcast system of sea levels, currents, temperature, and salinity is being developed for the Taiwan Strait. The project takes a balanced approach relying equally on models and observations, will have the capacity of real-time data assimilation, and is aimed at both practical and scientific applications. To determine boundary conditions and verify model results, eight coastal tide-gauge stations were first established along both sides of the strait. Strait-wide hydrographic surveys were conducted by research vessels. Currents are being measured using bottom-mounted ADCP moorings in a meridional deep channel off southwest Taiwan and along a traverse section in the central part of the strait. In addition to a fine-resolution three-dimensional model of the Taiwan Strait, an adjoint model and a larger-domain two-dimensional model were used to better determine boundary conditions in the northern and southern boundaries of the strait. In the first stage of model development, barotropic tides were successfully simulated in a hindcast mode. The protocol product has been released to general public, including government agencies, universities and general users.
Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.
The AIRWARE System was developed from one of the EUREKA PROJECT E!3266-EUROENVIRON WEBAIR System. The AIRWARE can nowcast and forecast the air quality of Seoul and Gyeonggi-do regions. To nowcast and forecast concentration of pollutants, MM5, AERMOD/CAMx, and SMOKE Models were used for each meteorologic data, measured data, and emission data. All DB were constructed for 2001 year. The episode analysis and time series analysis were accomplished to analyze the AIRWARE reliability. The simulated results were very well agreed with measured result for measured pollutants and meteorological data. The developed AIRWARE system can analyze with real-time, support web-based air quality information. This information can used with policy data to manage the air quality and prepare reduction plan in air impact assessment or air environmental plan.
We have developed solar and space weather monitoring system for space weather users since 2007 as a project named 'Construction of Korea Space Weather Prediction Center'. In this presentation we will introduce space weather monitoring system for Geostationary Satellites and Polar Routes. These were developed for satisfying demands of space weather user groups. 'Space Weather Monitoring System for Geostationary Satellites' displays integrated space weather information on geostationary orbit such as magnetopause location, nowcast and forecast of space weather, cosmic ray count rate, number of meteors and x-ray solar flux. This system is developed for space weather customers who are managing satellite systems or using satellite information. In addition, this system provides space weather warning by SMS in which short message is delivered to users' cell phones when space weather parameters reach a critical value. 'Space Weather Monitoring System for Polar Routes' was developed for the commercial airline companies operating polar routes. This provides D-region and polar cap absorption map, aurora and radiation particle distribution, nowcast and forecast of space weather, proton flux, Kp index and so on.
Cosmic radiation exposure of the flight crews in Korea has been managed by Radiation Safety Management around Living Life Act under Nuclear Safety and Security Commission. However, the domestic flight crews are excluded from the Act because of relatively low route dose exposure compared to that of international flight crews. But we found that the accumulated total annual dose of domestic flight crews is far from negligible because of relatively long total flight time and too many flights. In this study, to suggest the necessity of management of domestic flight crews' radiation exposure, we statistically analyzed domestic flight crew's accumulative annual dose by using cosmic radiation estimation models of the Civil Aviation Research Institute (CARI)-6M, Nowcast of Atmospheric Ionizing Radiation for Aviation Safety (NAIRAS), and Korean Radiation Exposure Assessment Model (KREAM) and compared with in-situ measurements of Liulin-6K LET spectrometer. As a result, the average exposure dose of domestic flight crews was found to be 0.5-0.8 mSv. We also expect that our result might provide the basis to include the domestic flight crews as radiation workers, not just international flight attendants.
신속하고 정확한 시장의 물가 파악은 소비자 개인을 넘어 정부와 관련 기업의 주요 관심 사항이다. 그러나 국가 단위의 물가 데이터 취합은 적지 않은 시간과 비용이 필요하다. 특히 통계 데이터 관련 인프라가 미약한 개발도상국의 경우 물가 지표 파악은 일 혹은 주 단위로 지연되어 국가의 정책 결정에 필요한 주요한 데이터의 부재가 있을 뿐만 아니라 투자 잠재성을 저하시킨다. 이러한 배경에서 이 연구는 온라인 소셜 네트워크 빅데이터를 활용한 실시간 물가 예측(Nowcast) 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 트위터와 같은 온라인 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 주요 소비재 시장물가를 실시간으로 단기 예측하는 알고리즘으로, 실제 15개월간 인도네시아를 대상으로 주요 식자재의 일별 물가 추이 예측에서 높은 정확도를 보임을 검증하였다. 해당 모델은 다양한 언어와 상품군으로 확장 가능하며, 기존 경제 통계를 보조함으로써 시장동향의 파악으로 정부와 기업의 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
A practical algorithm for prediction of the sea surface temperatures (SST)from the satellite remote sensing data is presented in this paper. The fluctuations of SST consist of deterministic normals and stochastic anomalies. Due to large thermal inertia of sea water, the SST anomalies can be modelled by autoregressive or Markov process, and its near future values can be predicted provided the recent values of SST are available. The actual SST is predicted by superposing the pre-known SST normals and the predicted SST anomalies. We applied this prediction algorithm to the NOAA AVHRR weekly SST data for 18 years (1981-1998) in the seas adjacent to Korea (115-$145^{\circ}E$, 20-$55^{\circ}N$). The algorithm is applicable not only for prediction of SST in near future but also for nowcast of SST in the cloud covered regions.
실시간 관측자료를 사용하여 현재상태를 진단하고 이후의 변화를 예보하는 것은 우주환경 모니터링 시스템의 필수적인 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 ION(IDL On the Net)을 이용하여 웹 기반의 우주환경모니터링 시스템을 구축하였다(http://sun.kao.re.kr). 이 웹 페이지에서는 현재의 태양 및 지자기 데이터를 보여주고 위성, 통신, 지상 전력시스템에 줄 수 있는 영향을 예측하여 제시하고 있다. 그리고 NOAA/SEC에서 매일 제시하는 태양 X선 플레어, 프로톤 현상, 지자기 폭풍의 예보결과를 표시한다. 또한 행성간 태양 충격파와 CME(Coronal Mass Ejection; 코로나 물질 방출)의 지구도달 시간을 예측하기 위해 두 가지의 예측모델이 웹에서 구동되도록 하였다. 현재 우리는 여러가지 태양 및 지자기 활동과 관련된 각종데이터를 IDL과 FTP 프로그램을 사용하여 실시간으로 다운받아 우주환경 데이터베이스를 확장하고 있다. 본 논문에서는 한국천문연구원의 우주환경모니터링시스템 개발에 관하여 자세히 기술한다.
유역 상류의 소규모 산지 유역 또는 도시 배수분구 정도의 도시 유역은 지체시간이 수 십 여분에 불과하기 때문에 우량계만으로는 대응에 필요한 충분한 예측 선행시간을 확보하기 어렵다. 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 한강홍수통제소에서는 강우레이더 강우강도를 초단기 예측 모델인 Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘의 입력 자료로 활용하여 초단기 예측 강수 자료를 생산하고 있다. 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 한강홍수통제소에서 생산하고 있는 초단기 예측 강수 자료를 입력 자료로 하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였고 2019년부터 동네규모의 1시간 전 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 본 연구에서는 돌발홍수연구센터에서 구축한 돌발홍수 예측 시스템을 설명하고 2019년도에 발생한 수재해 사례를 분석하여 전국 도시·산지·소하천 돌발홍수 예측 시스템의 예측 정확도를 검증하였다. 돌발홍수 예측 시스템의 정확도 검증에는 총 31개의 수재해 사례를 적용하였고 예측 정확도는 Probability of Detection (POD) 기준으로 90.3%로 매우 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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