• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.77-77
• /
• 2015

기상이변으로 인한 사회 경제적 피해의 증가로 기상정보에 대한 중요성이 커지면서 해외에서는 민간 기업이 기상 관측망을 구축하는 사례가 나타났다. 미국의 Earth Network은 전 세계에 1만개의 기상 관측센서를 설치하였고, 일본의 통신회사인 NTT DoCoMo는 일본에 4000여 개의 기상 및 환경관측 센서를 구축하였다. 국내에서는 SK플래닛이 자사의 플랫폼 기술과 SK텔레콤의 기지국 인프라를 활용하여 수도권 지역에 국지기상 관측망을 구축하였다. SK플래닛은 2013년 서울지역에 1km 간격으로 264개의 기상센서를 설치하고, 2014년 인천 경기지역에 3km 간격으로 825개의 기상센서를 추가 설치하여, 현재 1089개의 국지기상 관측망을 운용하고 있다. 관측에 사용한 센서는 우량계와 복합 기상센서로 강수량, 기온, 습도, 바람, 기압을 측정한다. 관측된 자료는 데이터로거에서 기상청의 자료처리 표준규격에 따라 처리한 후 M2M 모뎀을 통해 1분마다 서버로 전송한다. 전송된 자료는 기상정보 플랫폼의 수집 서버에서 프로토콜 변환 후 원본자료 DB에 저장하고, 실시간 품질관리를 마친 후 품질관리 자료 DB에 저장한다. 관측 지점의 기본정보 및 작업이력은 메타데이터 DB에 저장되고 관리자 페이지를 통해 조회 및 수정 된다. 관측 자료의 품질 보증은 제조사의 센서 Calibration부터 서비스 모니터링 까지 각 단계별로 체계적인 품질관리를 통해 이루어진다. 품질관리를 마친 국지기상 관측 데이터는 응용프로그램 개발자가 편리하게 사용할 수 있는 API(Application Programming Interface)형태로 제공된다. 2013년 여름부터 수집된 1~3km 해상도의 SK플래닛 국지기상 관측 자료를 통해 그 동안 정량적으로 확인하지 못한 국지성 호우 시의 강수량 편차에 대해 알 수 있었다. 2014년 7월 31일 양평지역에 내린 국지성 호우는 시간당 최대 90mm 이상의 비가 내린 사례로, 귀여리 관측소(SK 플래닛)에 시간당 93.1mm가 내리는 동안 퇴촌 관측소(기상청)에는 17.5mm의 비가 내려, 두 관측지점 간 거리가 3.4km 임에도 불구하고 시간당 75mm 이상의 강수량 차이를 보였다. 앞으로 SK플래닛의 국지기상 관측 자료가 국지성 호우의 조기 경보 및 예측 정확도 향상에 활용되어 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는데 많은 도움이 되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.114-114
• /
• 2023

기상레이더는 대류권의 기상 관측에 널리 사용되며, 기상예보를 비롯하여 항공, 농업, 수문학 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 기상레이더센터는 SSPA(Solid State Power Amplifier) 기반 X-Band 주파수대역(9GHz)을 사용하는 연구용 소형기상레이더 관측망을 운영하고 있다. 주로 수도권 저층 대기에서 발생하는 위험 기상현상을 1분 단위로 빠르게 관측하면서 정확한 강수 정보생산을 위한 연구를 수행하고 있다. 레이더 관측 자료는 전파를 이용하여 넓은 범위에 분포하는 눈, 비, 우박 등 대기수상체를 관측하여, 강수량 추정을 통해 강수 정보를 생산한다. 이에 따라 레이더 관측 자료의 정확성과 신뢰도를 높이기 위해서 레이더 품질관리 기술 적용은 필수적이다. 기상레이더센터는 소형기상레이더로 관측한 이중편파 자료의 효과적인 품질관리를 위한 각종 자료처리 모듈을 개발하여, 실시간 자료처리 프로그램에 적용하였다. 우선, 저층 대기 관측 시 기상에코와 더불어 강한 반사도로 나타나는 지형에코를 판별하는 모듈과 선형 또는 쐐기형태의 전파간섭에코를 비롯한 비기상에코를 효과적으로 제거하는 기술을 개발하였다. 다음으로, X-Band 주파수대역 기상레이더 관측 자료의 취약점인 강한 강수 시 발생하는 반사도 감쇠 현상을 보정하기 위한 기술도 개발하였다. 소형기상레이더 품질관리 개발과 적용을 통하여 생산된 자료는 HSR(Hybrid Surface Rainfall), 레이더 강수량 추정, 대기수상체 등 다양한 기상 산출물 생산과 동시에 기상 감시 및 연구 분야에 효과적으로 활용하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.198-198
• /
• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.7-7
• /
• 2015

가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.9-9
• /
• 2015

레이더 기술의 발전으로 말미암아, 현재의 기상 레이더는 그 관측 범위와 정밀성 뿐 아니라, 시공간 해상도의 월등한 향상을 이룩하였으며, 특히 이중편파 기술을 이용한 기상 관측을 통해 기존의 단일편파 레이더로 해석할 수 없었던 다양한 대기현상 분석을 가능케 하였다. 이처럼 기상레이더 관측 기술의 발전은 광범위한 관측반경과 높은 시공간해상도로 관측 정확성을 향상시킨 반면, 해상도 증가에 따른 기본적인 자료량이 증가되었으며 이중편파를 활용한 자료해석기법의 다양화로 인해 레이더 자료의 용량 또한 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이러한 이유로 현재 도입이 진행중인 고성능의 기상레이더들로부터 광범위한 국토 범위에 대해 지속적으로 관측되는 방대한 양의 레이더 자료를 저장하고 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용이 요구될 것으로 우려된다. 그러한 문제점을 해결하기 위해 레이더 자료의 유통 특성을 분석한 바, 기상레이더 자료는 자료의 획득시부터, 신호처리, 품질관리, 기상분석 등의 단계를 거치며, 각 단계의 사용자에 의해 각각 처리되고 가공되는 특성이 있음을 확인하였다. 따라서 제안 기법은 각 레이더 자료의 특성을 재해석하는 방법으로 압축함으로써 용량을 최소화시키는 동시에, 레이더 자료의 각 유통 단계의 여러 사용자들에게 서비스 될 수 있는 생성, 가공 및 단순화된 형태의 자료를 모두 포함하면서 각 단계의 사용자들에 적합한 자료의 형태로 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과, 기상레이더 자료의 특성과 기상 에코의 분포를 이용한 내용 기반 손실 압축 기법을 통해 다양한 사용자들을 위한 적응적이고, 효율적인 압축을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.317-317
• /
• 2019

기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.138-138
• /
• 2016

강수량은 농업과 수자원관리, 그 외 사회 기반 사업들에게 광범위하게 영향을 미치는 매우 중요한 기상요소이므로 강수량 관측자료는 사회전반에 활용되고 있다. 하지만 강수량은 공간적인 불연속성이 크기 때문에 조밀한 관측자료를 필요로 하고 있으며, 때문에 관측이 이루어지지 않은 미관측 지점의 강수량 자료를 복원하려는 연구도 계속 진행되고 있다. 관측자료를 이용하여 미관측 지점의 강수량을 복원하는 방법으로 지상 강수량 관측자료와 연직 상층기상자료 및 고해상도 지형자료를 이용하여 복원하는 정량적 강수량 진단 모형이 이미 개발되어 대한민국을 대상으로 강수량 복원이 이루어진 바 있다. 대한민국은 전국이 대략 10 km 정도로 비교적 조밀하고 일정한 지상 관측망을 가지고 있어 관측자료를 이용한 강수량 복원에 유리하다. 하지만 전 세계 많은 지역에서 강수량 관측자료는 매우 부족한 실정이며 가깝게는 북한과 중국에서부터 아프리카와 남아메리카 등 일부 강수량 관측이 전혀 이루어지지 않는 지역도 존재한다. 이러한 지역에 대한 강수량 복원 정확도에 대해서는 지금까지 연구된 바 없으며 관측자료 수에 따른 복원 민감도에 대한 연구도 이루어지지 않았다. 따라서 대한민국에 비해 관측자료가 부족한 지역에 대해 복원 정확도를 파악할 필요성이 있으므로 본 연구에서는 관측소 밀집정도에 따른 미관측 지역의 강수량 복원 민감도 분석을 하였다. 대한민국은 572개 지점의 지상기상관측망(자동기상관측장비 AWS 477개, 종관기상관측장비 ASOS 95개 지점)을 운영하고 있으며, 10개 지점의 기상레이더가 전국을 감시하고 있어 미관측 지점에 대해 검증자료로 활용할 수 있으므로 강수량 복원 민감도 분석 대상 지역으로 선정하였다. 강수량 복원 정확도 검증을 위해 강수량 복원자료의 격자점과 가장 근접한 관측지점을 검증지점으로 선정하고, 강수량 복원에는 검증지점을 제외한 관측자료만을 이용하였다. 관측자료 밀집정도에 따른 민감도 분석을 위해 관측자료를 100% 사용하였을 때와 일부만 사용하였을 때로 나누어 분석하였다. 관측소 밀집도에 따른 강수량 복원 정확도 민감성 분석을 통해 관측소가 부족한 북한, 중국, 아프리카 등지의 미관측 지점 복원 정확도를 추정할 수 있으며 관측소가 부족하거나 전무한 지역에서 강수량 복원 정확도를 늘리기 위해 필요한 관측소 수를 파악하는 데에 적용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.16-16
• /
• 2019

기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.

• Korean Journal Plant Pathology
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.121-128
• /
• 1996

농업 기상 자료의 수집 및 식물병 예찰 절차를 통합한 시스템을 -32비트 개인용 컴퓨터 운영 체계인 OS/2에서 개발하였다. 통합 시스템은 무인기상관측기(AWS)로부터 자료 수집을 하는 절차, 준실시간 기상자료로부터 병예찰을 하는 절차, 기상 정보와 병예찰 정보를 글과 그림으로 출력하는 절차의 세 부분으로 나뉘어 있다. 통합 시스템은 여러 지역의 실시간 기상 자료를 수집하며 기상 자료를 이용하여 각 지역의 병예찰 정보를 즉시 생성한다. 본 연구에서는 기상 자료를 이용한 병예찰 모형의 예로서 도열병 예찰 시뮬레이션 모형을 사용하였다. 또한 식물병 예찰을 위하여 무인기상관측기가 갖추어져야 하는 최소한의 요구 사항을 검토하였다. 본 시스템은 각종 식물병 예찰 모형의 개발과 관련하여 각 모형의 구동을 위하여 쓰여질 수 있을 것이다. 현재 각 농촌진흥원과 지도소에는 많은 수의 무인기상관측기가 설치되어 있으므로 이를 이용하여 본 시스템을 실용화 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.267-267
• /
• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.