• 대기
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• 제18권4호
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• pp.267-277
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• 2008

The occurrence and strength of the Asian Dust over the Korea Peninsular have been increased by the expansion of the desert area. For the continuous monitoring of the Asian Dust event, the geostationary satellites provide useful information by detecting the outbreak of the event as well as the long-range transportation of dust. The Infrared Optical Depth Index (IODI) derived from the MTSAT-1R data, indicating a quantitative index of the dust intensity, has been produced in real-time at Korea Meteorological Administration (KMA) since spring of 2007 for the forecast of Asian dust. The data processing algorithm for IODI consists of mainly two steps. The first step is to detect dust area by using brightness temperature difference between two thermal window channels which are influenced with different extinction coefficients by dust. Here we use dynamic threshold values based on the change of surface temperature. In the second step, the IODI is calculated using the ratio between current IR1 brightness temperature and the maximum brightness temperature of the last 10 days which we assume the clear sky. Validation with AOD retrieved from MODIS shows a good agreement over the ocean. Comparison of IODI with the ground based PM10 observation network in Korea shows distinct characteristics depending on the altitude of dust layer estimated from the Lidar data. In the case that the altitude of dust layer is relatively high, the intensity of IODI is larger than that of PM10. On the other hand, when the altitude of dust layer is lower, IODI seems to be relatively small comparing with PM10 measurement.

• 한국측량학회지
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• 제35권2호
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• pp.113-122
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• 2017

Natural disasters caused by climate change are increasing globally. There are few studies on the quantitative analysis methods for predicting damages in the island area due to sea level rise. Therefore, it is necessary to study the damage prediction analysis method using the GIS which can quantitatively analyze. In this paper, we analyze the cause and status of sea level rise, quantify the vulnerability index, establish an integrated terrestrial modeling method of the ocean and land, and establish a method of analyzing the damage area and damage scale due to sea level rise using GIS and the method of making the damage prediction figure was studied. In order to extract the other affected areas to sea level rise are apart of the terrain model is generated by one requires a terrain modeling of target areas are offshore and vertical reference system differences in land, found the need for correction by a tidal observations and geoid model there was. Grading of terrain, coastline erosion rate, coastal slope, sea level rise rate, and even average by vulnerable factors due to sea level rise indicates that quantitative damage prediction is possible due to sea level rise in the island area. In the case of vulnerable areas extracted by GIS, residential areas and living areas are concentrated on the coastal area due to the nature of the book area, and field survey shows that coastal changes and erosion are caused by sea level rise or tsunami.

• 대기
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• 제30권3호
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• pp.293-309
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• 2020

There are lots of indices that define the intensity of East Asian summer monsoon (EASM) in climate systems. This paper assesses the prediction skill for EASM indices in a Global Seasonal Forecasting System (GloSea5) that is currently operating at KMA. Total 5 different types of EASM indices (WNPMI, EAMI, WYI, GUOI, and SAHI) are selected to investigate how well GloSea5 reproduces them using hindcasts with 12 ensemble members with 1~3 lead months. Each index from GloSea5 is compared to that from ERA-Interim. Hindcast results for the period 1991~2010 show the highest prediction skill for WNPMI which is defined as the difference between the zonal winds at 850 hPa over East China Sea and South China Sea. WYI, defined as the difference between the zonal winds of upper and lower level over the Indian Ocean far from East Asia, is comparatively well captured by GloSea5. Though the prediction skill for EAMI which is defined by using meridional winds over areas of East Asia and Korea directly affected by EASM is comparatively low, it seems that EAMI is useful for predicting the variability of precipitation by EASM over East Asia. The regressed atmospheric fields with EASM index and the correlation with precipitation also show that GloSea5 best predicts the synoptic environment of East Asia for WNPMI among 5 EASM indices. Note that the result in this study is limited to interpret only for GloSea5 since the prediction skill for EASM index depends greatly on climate forecast model systems.

• 해양환경안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.133-140
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• 2007

예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 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 안전성의 관점에서 구성된 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 빚 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 최종적으로 선박의 항로 안전 계획 및 평가를 위한 보조 수단이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.157-178
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• 2016

본 논문은 우리나라 최초로 선박관리산업의 시장규모를 추정하고 경영실태분석을 수행하여 환경변화에 대응하는 경영개선방안을 제시하였다. 최근 글로벌 해운선사들은 해운원가절감과 서비스의 제고를 위한 전문선박관리업체에 선박 선원관리 일체를 아웃소싱하는 추세이지만 우리나라 선박관리산업의 시장규모는 외항선사 매출규모의 3.75%에 지나지 않고 있어 시장규모 확대가 필요하다. 경영실태분석결과에 의하면, 우리나라 선박관리업체는 경영능력, 국제비지니스역량 및 마케팅 역량이 미흡하여 수익성이 매우 미흡한 편이다. 또한 규모의 영세성과 재무구조가 취약하여 전문적인 선박관리를 위해서는 국제화 및 대형화가 시급하다고 볼 수 있다. 이를 위해서는 정부는 선원의 노령화와 승선기피를 방지하기 위한 선원양성 및 지원정책과 더불어 금융지원과 세제지원이 필요한 것으로 사료되고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.517-523
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• 2020

평택·당진항은 국내에서 가장 많은 완성차 물동량을 처리하는 항만으로 특히 수입 자동차는 국내 전체 물동량의 95% 이상을 처리하고 있다. 그러나 2015년부터 수입 자동차 물동량 증가가 정체되고 있어, 항만 개발이나 자동차 관련 산업에 투자를 계획하고 있는 관계자들에게 새로운 물동량 추정이 필요한 시점이다. 한편, 자동차 물동량 예측 시 그동안 GDP(국내총생산) 등 경제와 관련된 변수가 많이 활용되었으나, 선행연구를 통해 선진국에서는 이러한 경제관련 변수가 자동차 물동량에 미치는 영향이 점점 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 특히 우리나라와 같이 짧은 시간내에 경제성장을 달성하고 선진국으로 진입한 경우에는 경제변수에 대한 주의가 필요하다. 이에 본 연구에서는 우리나라가 직면하고 있는 인구감소를 주요 요인으로 하여 시스템다이내믹스를 통해 평택·당진항의 수입 승용차 물동량을 예측하고자 한다. 예측결과 평택·당진항의 수입승용차 물량은 '21년을 기점으로 조금씩 감소하는 것으로 분석되었다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였고, 수입 승용차 점유율에 대한 시나리로 분석을 실시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.216-222
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• 2021

COVID-19 펜데믹 상황으로 인해 비군사·초국경적으로 발생하는 비전통적 안보위협에 대한 국가적 관심은 더욱 높아지고 있다. COVID-19로부터 발생한 국가적 피해 규모와 강도가 상상을 초월하기 때문이다. 이와 관련하여 육군은 다양한 집단지성 플랫폼을 통해 미래 한반도에서 발생할 수 있는 비전통적 안보위협을 예측하는 노력을 강구하고 있다. 향후 기후변화, 4차 산업혁명 도래에 따른 사회변화 및 기술발전으로 인해 비전통적 안보위협은 다양화될 것이다. 특히, 도시화율, 인터넷 보급률 및 대륙과 해양의 대기가 충돌하는 지리적 위치 등을 고려했을 때 우리나라에 가해질 비전통적 안보위협은 다른 나라의 경우보다 더욱 치명적일 것이다. 따라서 범정부 차원에서 민·관·군·산·학·연의 집단지성 플랫폼을 활용하여 비전통적 안보위협을 예측하는 것이 무엇보다도 중요할 것이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.135-142
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• 2022

Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.

• 한국지구과학회지
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• 제26권5호
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• pp.395-403
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• 2005

본 연구는 1993년부터 2003년 동안 겨울철 제주도 지방에 눈이 내린 경우를 대상으로 대기가 해양으로부터 얻은 열교환량을 계산하여 보웬비(현열속/잠열속)와 강설간의 관계를 분석한 것이다. 대상지역은 제주도 4개 관측지점인 제주, 서귀포, 성산포, 고산이다. 적설 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 찾기 위하여 바람과 같은 기상의 영향이 가미된 보웬비와 적설과의 관계를 해기차와 적설과의 관계와 비교해 보았다. 그 결과 신적설 시, 지역별 최저 해기차는 제주시, 서귀포, 성산포, 고산에서 각각 10.9, 12.3, 11.5, $14.3^{\circ}C$였고, 그 이상의 해기차에서 신적설 확률은 각각 26, 29, 13, $23\%$인데 비해, 신적설시 지역별 최저 보웬비는 각각 0.59, 0.60, 0.65, 0.65였고, 그 이상의 보웬비에서 신적설 확률은 33, 70, 31, $58\%$로 나타나 보웬비가 해기차보다 높은 확률을 보였다. 보웬비에 의한 확률이 해기차에 의한 확률보다 높게 나타나는 이유는 해기차에 의해 형성된 강설의 조건에 바람에 의한 열교환이 강설의 조건을 강화시킨 것이 보웬비에 나타났기 때문으로 생각된다. 10년$(’93\~’02)$간 자료를 분석한 결과 각 지역별 신적설이 $10.0\~0.9cm$ 일 때 평균 보웬비는 $0.63\~0.67$이고 신적설이 $1.0\~4.9cm$ 일때 평균 보웬비는 0.72 이상으로 조사되어 강설시 적설량과 보웬비는 비례관계가 있음을 알 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-122
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• 1993

장마는 일반적으로 6월 21-26일에 시작되는데 1961년부터 1990년까지의 일강수자료와 동부아시아의 일기도를 분석하여 장마와 늦장마 시작일의 분포를 보면 El Ni${\~{n}}$o해에는 늦어지고 La Nina현상이 나타나는 해에는 일찍 시작되는 경향이 있어서, 장마 및 늦장마 시작일과 태평양의 해수면은 도(SST) 및 북반구 500mb 고도값과의 관계를 분석하여 장마와 늦장마의 시작시기를 예측할 수 있는 모델을 구축하고자 하였다. 장마 시작일은 중태평양의 5월 평균 SST, 북부 허스슨만의 3월 평균 500mb 고도값과 유의한 상관관계를 보인다. 8월 18일경에 중서부 지방에서부터 시작되는 늦장마의 시작일은 호주 서안에 면한 인도양의 5월 평균 SST, 그리고 적도 남부 중태평양의 5월 평균 SST, 시베리아 북서부의 7월 평균 500MB 고도값과 유의한 상관관계를 나타내므로 polynomial regression을 사용하여 장마와 늦장마 시작일의 최적 예측모델을 구축하였다. 이 모델은 장마 시작일의 경우 비교적 정확하게 예측 할 수 있으나 (residual=${\pm}$5.0) 늦장마의 경우에는 평균오차가 3.3일이고 최대오차가 10일에 달하므로 보다 정확한 예측모델을 구축하기 위한 지속적인 연구가 필요하다.