• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.79-87
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• 2017

기상수치예보모델의 강수물리과정은 강수 발생과 연관된 입자의 낙하속도, 부착 및 자동전환, 입자크기분포 등의 과정을 다룬다. 하지만 수치예보모델의 미세물리과정과 모수에는 상당한 불확실성이 내포되어 있다. 수치예보모델의 불확실성을 줄이기 위하여 일반적으로 모수 추정을 사용한다. 이 연구에서는 모수 추정을 위한 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전알고리즘과 하모니탐색 알고리즘을 사용하고 우리나라에서 발생한 강수사례에 대해 통합모델의 강수물리과정에서 사용하는 모수를 최적화하였다. 두 알고리즘의 서로 다른 특성으로 인해 최적화 과정 중의 차이가 보였다. 마이크로 유전알고리즘은 440회 수행 후 약 1.033의 적합도로 수렴하였고 하모니탐색 알고리즘은 60번 수행 후 약 1.031의 적합도로 수렴하였다. 이를 통해 하모니탐색 알고리즘이 마이크로 유전알고리즘보다 더 빨리 최적의 모수를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 따라서 계산비용이 방대한 기상수치예보모델의 최적화 문제에서 빠른 시간 내에 최적의 모수를 탐색해야 한다면 하모니 탐색 알고리즘이 더 적합하다는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.95-95
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• 2016

한반도 중부지방은 2014년과 2015년에 연이은 강수량 부족으로 많은 지역에서 가뭄 현상이 나타났다. 특히, 한반도는 여름철에 강수가 집중되는 몬순기후대에 속하기 때문에 여름철 강수량은 생활용수나 농업용수 확보 등 이수 측면에서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한, 한반도(남한)의 중부지역 가뭄을 유발하는 강수량의 부족 현상은 대략 5-10년(평균 7-8년) 주기로 반복된다. 그리고 이러한 10여년 주기 변동성과 더불어 예외적인 경우가 발생하고 매번 그 심도도 변화한다. 이러한 주기성을 우연이라 보기는 어려울 것이나 예외적인 경우나 심도를 가늠할 수 없다는 점(인과관계가 불분명하다는 점)에서 확정론적 현상이라 단정하기도 어려운 현실이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 주기적 가뭄을 야기하는 강수량 변동의 원인을 지구물리학적 측면에서 추론해 보고자 한다. 가뭄은 인위적인 조건에 의해서도 발생하고 인과관계에 따른 정의도 다양하지만, 본 연구에서는 자연 상태에서 강수량의 부족에 의한 가뭄 조건만을 고려하였다. 강수과정은 지구의 물순환 운동에 의해 야기되고 지구의 물순환 운동은 지구의 역학적 운동 및 상호작용 관계에 의해 발생한다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는, 지구물리 과정의 일부로 강수과정을 유발하는 지표인자로 SST와 같은 기후 인자에 대해 변동 주기의 상관성을 범지구적인 시공간 규모에서 검토하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.1-18
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• 2020

본 논문은 기상 모델의 미세구름물리 모수화 과정 내의 눈송이의 질량-크기 관계가 지표 강수 모의에 미치는 영향에 대해 연구에 관한 것이다. WDM6와 WSM6 미세구름물리 모수화 방안이 연구를 위해 사용되었다. 실제 관측된 자료를 바탕으로 산출된 Thompson의 눈송이의 질량-크기 관계를 도입하여 WDM6와 WSM6 내의 눈송이의 질량-크기 관계식을 대체하였다. 이상적인 스콜선과 한반도 겨울철 강수 사례에 대해 수정된 WDM6와 WSM6를 사용하여 민감도 실험을 실시하였다. 결과적으로, 대기 하층에서는 싸락눈과 빗방울의 혼합비가 증가하였고 눈송이의 혼합비는 감소하였다. 이러한 혼합비와 지표 강수의 변화는 빗방울과 눈송이의 충돌 및 병합 과정과 싸락눈의 융해 과정에 기인한 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.985-985
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• 2012

최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.343-343
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• 2012

미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.

• 대기
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• 제33권2호
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• pp.105-124
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• 2023

본 문헌 검토 논문에서는 대기물리 분야를 편의상 대기복사, 대기 에어로졸, 구름물리 관측 및 실험, 구름모델링, 강수물리로 나누어 각 분야에서 196 3년 한국기상학회가 발족된 이후 지난 60년간 역사적으로 어떠한 학술적인 발전을 이루어왔는지를 검토하였다. 대기복사 분야에서는 주로 복사관측과 복사이론 연구에 꾸준한 발전을 이루어왔으나 상대적으로 학회 회원들의 활동이 저조했다고 할 수 있다. 대기 에어로졸과 구름물리 분야는 기후변화 인자로서의 에어로졸의 역할과 그 중요성이 부각되면서 많은 연구가 이루어졌다. 다양한 첨단 에어로졸 관측장비를 이용한 관측, 기상관측 전용항공기의 도입과 이를 이용한 에어로졸 연직분포 관측, 구름 속의 구름입자 직접 관측 등이 가능해졌고, 여러 국제 공동 에어로졸/구름 관측 캠페인에 주도적으로 참여하여 의미 있는 연구결과를 발표하고 있으며, 구름모델링 분야에서는 구름과정 모수화 연구에 학회 회원들의 기여가 두드러졌다. 또한 지상 원격탐사 장비를 이용한 강수입자 특성과 강수 물리 과정에 대한 연구도 매우 활발히 이루어졌다. 2022년 초에는 국립기상과학원이 구름챔버 제작을 완성하여 현재 세계적으로도 드물게 이루어지고 있는 구름챔버를 이용한 구름물리, 인공강수 연구를 시작 할 수 있게 되었다. 이러한 선도적 활동을 발판으로 향후에는 한국기상학회 회원들이 대기물리 분야에서 세계 기상학계를 이끌어 가는 커다란 발전을 이룰 것으로 전망해 본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권2호
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• pp.109-118
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• 2019

구름과 에어로졸의 상호 작용은 기후 시스템에서 중요한 강제력 메커니즘 중 하나로 알려져 있지만, 에어로졸 변화가 구름의 양과 수명에 미치는 영향에 대해서는 서로 일치하지 않는 연구결과를 보이고 있다. 더구나 구름과 강수에 대한 에어로졸 효과는 기상요인으로부터 발생하는 효과와 쉽게 분리되지 않는다. 이 논문에서는 구름두께(H), 액체수함량(Liquid water path, LWP)과 같은 구름 거시물리 인자들이 강수에 미치는 영향을 최소화한 상태에서, 에어로졸 농도 변화가 강수변화에 미치는 영향을 기술하는, 강수민감도($S_o$)에 대한 연구를 살펴보았다. 구름 두께가 얇거나 구름이 포함하고 있는 액체수함량이 작을 경우 에어로졸 농도가 증가하여도 강수율에는 변화가 없었다. 그러나 구름 두께나 액체수함량이 중간 정도인 경우에는 에어로졸 농도가 증가할수록 강수량이 감소한다. 이것은 대기 중에 존재하는 에어로졸이 구름씨앗으로 작용하여 수많은 작은 크기의 구름입자를 생성하여, 강수로 이어지는 충돌 병합과정을 억제하기 때문이다. 구름두께나 액체수함량이 큰 경우에는 대기 중에 이미 충분한 수분이 존재하여, LWP 또는 H가 증가할수록 강수민감도는 감소한다. 이러한 LWP 또는 H 영역에 따른 강수민감도 변화특성은 구름 속에서 작용하는 우세한 구름물리 과정에 따라 다르게 나타난다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.171-171
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• 2017

강우의 시간분포는 다양한 시간규모에 걸쳐 프랙털 또는 멀티프랙털 특성을 가지고 있음이 알려졌다. 기존의 연구는 주로 시간단위 이상의 프랙털 특성에 관한 것이었다. 실제로 극한 홍수를 가져오는 집중호우는 짧은 시간 규모에서 발생함에도, 이것에 대해서는 관측 자료가 제한되어 극소수의 실험적 연구만 가능했다. 본 연구에서는 기상청에서 제공한 고해상도(1분 단위) ASOS(Automated Synoptic Observation System) 자료를 이용하여, 강우 사상 안에서의 프랙털 특성을 분석해보았다. 대부분의 사상에서 단일 멱함수보다는 2개의 멱함수로 나누어지는 것이 밝혀졌으며, 나뉘는 시간 규모(T*)는 $3{\times}10$ 분으로 파악되었다. 이 시간 규모는 한 단위의 집중호우를 가져올 수 있는 구름크기의 물리적 상한과 관련이 있는 것으로 보인다. T*보다 작은 시간 규모에서의 멱함수 지수는 그 이후의 값보다 대체로 작은 것으로 나타났다. 이는 호우가 집중되는 기간의 변동성이, 강수가 물리적 한계에 도달한 이후보다 훨씬 작기 때문으로 보인다. 구체적인 멱함수의 지수는 강수의 발생과정과도 관련이 있을 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1058-1062
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• 2008

지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.