대부분의 기상 레이다 시스템은 중장거리용으로 매우 넓은 지역의 전체적인 기상 현상을 파악하는 목적으로 사용된다. 그러나 최근에 와서는 국지적인 재난현상의 빈발 가능성이 높아짐에 따라 국지적인 기상 레이다를 활용한 기상이변 현상의 탐지가 매우 중요한 문제이다. 따라서 이러한 국지적인 기상 이변 탐지목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 기상상황의 빠른 탐지가 필요하다. 또한 상대적으로 지표면 클러터가 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서에서는 풍속의 변화정도 및 거리에 따른 풍속의 변화율을 이용하여 돌풍 및 풍속 전단현상 등의 급변하는 기상 위험 등을 탐지할 수 있는 방법을 제안하고 분석하였다. 제안한 방법은 탐지과정에서의 지표면 클러터에 의한 영향을 최소화 할 수 있고 빠른 탐지를 위한 간단한 알고리즘 구현이 가능한 방식으로서 향후 기상변화 탐지에 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.
최근 갑작스러운 국지성 기후변화나 기상악화로 인해 다양한 자연재해가 빈번히 발생하고 있으며 이러한 재해로 인한 인명피해 및 재난피해의 규모가 크게 증가하고 있다. 국지적지역에서의 돌발적인 기후변화를 예측하는 것은 기존의 광역 기상예보시스템에 의해서는 어려움과 한계가 있다. 최근에는 소규모 센서네트워크를 활용한 국지적 기상 모니터링에 관한 방법들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 신뢰성 있는 기상데이터의 계측과 모니터링을 위한 기상 필드서버를 설계 및 제작하였다. 제안된 기상 필드서버는 무선통신을 담당하는 센서노드와 온도, 습도, 조도, 이슬점, 기압, 수위 등의 기상정보를 수집하는 기상센서보드로 구성되며, 이를 통합한 필드서버를 구축하여 국지적 기상변화에 신속하게 대처할 수 있도록 하였다. 서버 PC에서는 각각의 기상관련 정보를 모니터링 및 분석하기 위한 프로그램을 구축하여 국지적 지형이나 지역에서 갑작스러운 기후변화를 감지하고 경고 메시지를 제공하여 국지성 재해로부터 피해를 예방하고자 하였다.
복잡한 지형에서 국지적인 순환에 의한 에너지 교환은 기상변화에 중요한 역할을 담당한다. 종관장이 영향이 약하고 양호한 기상조건 하에서 대기 경계층내에서의 온도와 바람장은 국지적인 순환에 영향을 받는다(Kawamura,1979; Kuwagata et al.,1990; Winston et al.,1992). 즉 이러한 기상 조건 하에서는 중규모 순환에 의해 에너지의 수송효과가 크고 각기 수송된 에너지에 의해서 지역별로 대기 경계층내의 가열율에도 차이가 나타난다. (중략)
본 논문은 산악지역이나 지역적으로 급작한 기후 변화를 일으키는 곳을 모니터링할 수 있는 시스템을 통하여 재난피해를 최소화시키기 위한 국지적 기상모니터링 시스템 개발에 관한 것이다. 우선 우리나라의 재해재난 관련 모니터링 시스템에 관한 연구 현황을 수집 및 분석하였으며, 이러한 국지 기상모니터링 시스템의 실현가능성과 장점에 대해 조사하였다. 또한, 외국의 사례들을 참조하여 무선센서 네트워크와 CDMA 망의 통합을 바탕으로 한 효율적인 국지 기상모니터링 시스템의 구축을 위한 방향을 제시 하였으며, 이러한 시스템을 위해 필요한 각종 데이터 수집을 위한 센서보드와 $20{\sim}200m$ 정도의 가까운 거리 마다 설치될 센서노드와 센서인터페이스, 전력공급장치 등에 대하여 조사하고, 제작하여 테스트하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 앞으로의 모니터링 시스템 관련 연구과제의 도출과 통합된 정보가 기상관측소, 방송국, 지역 재난경보시 템과 연결되어서 급작스런 기후변화나 또는 홍수 등의 위험 경보를 그 지역에 있는 관광객 및 거주자에게 휴대폰 또는 방송으로 알려주는 서비스를 통해 많은 연구 분야에서 활용될 수 있으리라 판단된다.
기상 레이다 시스템은 일반적으로 강우 및 풍속 등과 관련된 기상 현상을 나타낸다. 이러한 시스템은 대부분의 경우 장거리용이며 비교적 높은 고도를 지향하고 있어 넓은 지역에서의 전체적인 기상 현상을 파악하는 목적으로는 매우 유용하다. 그러나 최근에 와서 국지적인 폭우나 또는 돌풍 등에 의한 재난현상이 빈번히 발생되고 있기 때문에 이러한 기상이변 현상의 탐지가 매우 중요한 문제이다. 국지적인 기상 이변 탐지목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 국지적인 기상상황의 빠른 탐지가 필요하다. 이러한 운용환경에서는 상대적으로 지표면 클러터가 큰 영향을 미치며 안테나의 신호 획득시간도 매우 짧아진다. 따라서 기존의 도플러 스펙트럼 추정방법에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 AR(autoregressive) 도플러 스펙트럼 추정 방법들을 적용하고 결과들을 고찰하였다. 적용된 방법들을 이용하면 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방법에 비하여 향상된 도플러 스펙트럼 추정이 가능함을 보였다.
산업화나 도시화에 따른 인위적인 토지 이용의 변경은 최근들어 더욱 빈번하고 광범위하게 나타나고 있는 실정이다. 이러한 토지 이용의 변경은 도시계획이나 건축, 공단의 조성, 녹지 변경등의 형태로 나타나고 있으며 이는 국지 기후나 환경을 변화시키는 결과를 가져오기도 한다. 미세 국지 기후의 변화는 지구규모의 기후변화와는 다른 양상을 띠고 발달되며 또한 시ㆍ공간적인 변화가 빠르고 인간에게 미치는 영향은 매우 직접적이다. 이에 따라 미세 국지 기후의 변화와 그 영향은 도시 환경 문제와 관련하여 기상학자들의 관심사로 부각되게 되었다. (중략)
산악지역이나 어떤 한정된 지역에서 급작하게 나타나는 기상변화를 모니터링하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크 기술을 이용한 필드서버를 개발하였다. 국지적 기상변화에 의한 인명 및 재난 피해를 최소화하기 위해 국지역내에 배치된 필드서버간의 데이터 전달이 매우 중요한 기술이다. 일정한 국지적 지역에 배치 된 필드서버들로부터 일정한 시간 간격으로 수집되는 온도, 습도, 조도, 기압, 이슬점, 수위의 기상데이터를 전송하기 위한 플러딩 라우팅 프로토콜 전송방식을 구현하였으며, 이를 제작 된 외부센서모듈과 Telosb 계열의 센서노드에 nesC 언어를 사용한 초소형 무선센서네트워크 플랫폼인 TinyOS로 프로그램 하여서 서버 컴퓨터에서 모니터링 할 수 있도록 하였다.
국지 혹은 지역적인 기후의 특성은 지구규모 또는 종관규모에서의 온실가스 증가로 인한 온난화와 동시에 도시화 (urbanization)에 따른 열섬 현상 (heat island effect)을 포함한 인위적인 요소들이 복합적으로 작용하여 나타날 수 있다. 도시화에 따른 지면피복의 변화는 관측된 온난화 신호에 일정부분 기여하며, 도시 지역은 농촌 및 산림 지역과 비교하여 수문 및 기후학적 측면에서 지역 내 에너지수지 및 물수지의 특성이 상이하기 때문에, 지구온난화에 의한 전 지구적 현상과 도시화에 의한 국소적 현상을 구분하여 파악하는 것은 중요하다. 또한 향후 도시/비도시에 따른 도시화 편향 영향으로 인한 기후변화 예측의 편이를 분석하는데 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 급격한 도시화로 인한 인위적인 기후변화 (anthropogenic climate change)와 종관규모에서의 자연적 기후변화 (natural climate change or climate change)에 기인한 부분을 정량적으로 구분하고자 한다. 이를 위해 도시화의 정도가 서로 다른 도시 지역 및 농촌, 산림 지역을 선정하여 최근 50년간 (1966~2015년) 기상청 관측소의 기상자료와 각 관측지점별 인구수 및 인구증가/감소 추세를 비교함으로써 도시화율의 변화가 기상요소에 미치는 영향의 지역별 차이를 정량적으로 분석하였다.
동북아시아에서 화석연료의 연소로부터 배출되는 인위적 대기오염물질의 증가는 심각한 문제로 대두되고 있다. 우리 나라의 경우는 도시화, 인구 밀집과 자동차의 증가로 인한 대기오염물질 배출은 대도시에서 공기질 저하를 야기하고 있다. 특히, 서울 지역은 가시도(Visibility), 오존 등의 심각한 공기오염문제를 경험하고 있다. 이러한 대기오염은 국지적 기상변화에 따라 발생하는 도시형 스모그나 안개과 밀접한 관계가 있는 것으로 추정되며, 발생시 에어로졸의 특성변화가 예상되고 있으나, 스모그나 안개 발생시 에어로졸의 특성이나 고도 분포에 대한 연구는 미흡한 실정에 있다. (중략)
기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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