• Atmosphere
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• v.13 no.4
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• pp.57-70
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• 2003

The National Center for Intensive Observation of Severe Weathers (NCIO) as a part of METRI's principal project "Korea Enhanced Observing Period; KEOP" was established at Haenam Weather Observatory in order to effectively monitor and observe heavy rainfall in summer, which is essential for the identification of the structure and evolution mechanism of mesoscale severe weather system. The intensive field-based experiments in 2002 within southwestern Korea toward various meteorological phenomena ranging from heavy rainfall to snowfall were conducted in collaboration with KMA(Korea Meteorological Administration) and universities. In this study, preliminary analysis results using intensive observation data obtained from these experiments are presented together with the introduction of NCIO and its operational structure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.351-351
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• 2023

강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.688-692
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• 2006

산지 소하천 유역을 대상으로 물순환 과정을 규명하기란 대단히 어려운 실정이다. 1차적으로는 수문자료의 부재가 제일 크며, 자료가 있다 하더라도 홍수기 중심 및 단기간 자료의 축적에 불과하다. 이중 설마천 시험유역은 한국건설기술연구원의 11년간 운영경험을 바탕으로 비교적 장기간의 수문자료를 축적하고 있다. 최근 6년간은 신뢰할 만한 양질의 수문자료를 구축하였으며, 현재는 신뢰도의 완성을 높이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 설마천 시험유역의 유역의 물순환 구조는 자연계의 유입과 유출이 지배적이며, 이들의 수문성분을 규명하기 위해서는 각각의 수문성분들의 관측 및 해석이 필요하며, 각 수문성분들의 물수지 분석을 통하여 정량적인 합의 결과를 가시적으로 확보함이 매우 중요하다. 신뢰도와 정확성에 근거한 관측자료를 이용한 물수지 분석결과는 수문성분들의 총체적 표현이라 할 수 있는 모형(model)의 중요 입력자료이며, 모형의 분석결과를 검증할 수 있는 중요한 기준이 된다. 모형의 결과와의 비교 검토를 통해 산지 소하천 유역의 물순환 관계를 규명하는 기반을 확보하게 될 것이다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 수문관측 자료를 이용하여 물수지 분석을 수행하였다. 물수지 분석의 대상유역인 설마천 시험유역의 신뢰할 만한 관측자료에는 강우량, 유출량, 지하수이용량이며, 증발산량 산정을 위한 기상관측 및 대형증발계를 통한 실제 증발량 관측은 이루어지나 유역을 대표하는 증발산량의 관측이 연속적으로 이루어지지 못하는 실정이다. 그러나, 설마천 시험유역은 소규모이며, 대체로 동질성 있는 유역이라고 가정하여 1개 기상관측소에서 운영하는 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하고 물수지에 적용하였다. 또한, 그 동안 관측하지 못했던 지하수위 관측을 실시함으로써 정확한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1493-1497
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• 2007

산지 소하천 유역을 대상으로 물순환 과정을 규명하기란 대단히 어려운 실정이다. 1차적으로는 수문자료의 부재가 제일 크며, 자료가 있다 하더라도 홍수기 중심 및 단기간 자료의 축적에 불과하다. 이중 설마천 시험유역은 한국건설기술연구원의 12년간 운영경험을 바탕으로 비교적 장기간의 수문자료를 축적하고 있다. 최근 7년간은 신뢰할 만한 양질의 수문자료를 구축하였으며, 현재는 신뢰도의 완성을 높이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 설마천 시험유역의 유역의 물순환 구조는 자연계의 유입과 유출이 지배적이며, 이들의 수문성분을 규명하기 위해서는 각각의 수문성분들의 관측 및 해석이 필요하며, 각 수문성분들의 물수지 분석을 통하여 정량적인 합의 결과를 가시적으로 확보함이 매우 중요하다. 신뢰도와 정확성에 근거한 관측자료를 이용한 물수지 분석결과는 수문성분들의 총체적 표현이라 할 수 있는 모형(model)의 중요 입력자료이며, 모형의 분석결과를 검증할 수 있는 중요한 기준이 된다. 모형의 결과와의 비교 검토를 통해 산지 소하천 유역의 물순환 관계를 규명하는 기반을 확보하게 될 것이다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 수문관측 자료를 이용하여 물수지 분석을 수행하였다. 물수지 분석의 대상유역인 설마천 시험유역의 신뢰할 만한 관측자료에는 강우량, 유출량, 지하수이용량이며, 증발산량 산정을 위한 기상관측 및 대형증발계를 통한 실제 증발량 관측은 이루어지나 유역을 대표하는 증발산량의 관측이 연속적으로 이루어지지 못하는 실정이다. 그러나, 설마천 시험유역은 소규모이며, 대체로 동질성 있는 유역이라고 가정하여 1개 기상관측소에서 운영하는 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하고 물수지에 적용하였다. 또한, 그 동안 관측하지 못했던 지하수위 관측을 실시함으로써 정확한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.26 no.5
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• pp.350-357
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• 2022

With the recent prediction of 'Cycle 25', the importance of space weather research increases. Accordingly, the World Radiocommunication Conference (WRC)-23 has adopted Agenda Item 9.1a) and carried out sharing researches between active/passive space weather observation systems and existing services. Therefore, in this paper, in order to increase the precision of space weather environment data and secure the frequency spectrum for observation systems, the direct interference effect from the weather radar in Gosan, Jeju on the space weather observation receiver in Hallim, Jeju, and the indirect interference on the observation receiver by diffraction and scattering from the radar target have been analyzed. As a result, it can be known that the radar direction, the propagation direction diffracted and scattered from the target, and the Rradar Cross Section (RCS) of the radar target, the reception area of the space weather observation antenna, and the antenna off-boresight are important parameters for the interference effect analysis.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.1
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• pp.91-97
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• 2005

Class A evaporation pan has been used throughout the world to measure free water evaporation mainly by manual observation once a day. In this study, a new automatic water level measurement method is used for understanding of free water evaporation and numerical analysis. This new technique measures the weight of buoyancy bar in water, and does not need calibration because it is not affected by water density change with water temperature. Field observations of evaporation were made near Haenam Meteorological Station over paddy field located in southwestern Korea from 20 April to 30 May 2004 and the data from ten clear days (16 - 25 May) were used for this analysis. The observed total evaporation was about 50.7mm during this period whereas the estimated from an empirical equation was 50.4mm. As expected, the pan evaporation is well correlated with wind speed and the vapor pressure deficit between the water surface and the air.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.106-106
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• 2020

물 이용 측면에서 유출해석은 강수, 증발산, 침투, 유출 등 물 순환의 핵심이다. 또 기상자료는 증발산량을 산정하는데 꼭 필요하다. 그러나 해외 수자원 사업에서 기상자료가 없어 곤란을 겪는 경우가 많다. 여기서, NASA POWER에서 전지구 0.5° 격자로 제공하는 위성기반의 일 기상자료를 이용한 증발산량과, 지상의 기상자료를 이용한 증발산량을, 각각 일 유출 모형에 적용한 결과를 비교하였다. 유역면적 4,134 ㎢인 대청댐 유역에 1984년부터 2001년까지 일별 유입량을 모의하고 관측 유입량과 비교하고, R², RMSE, NSE 등으로 평가하였다. 지상의 기상관측소는 위도 36.21°, 경도 127.34°인 대전 관측소를, 위성자료는 대전 지점과 동일한 위치의 경위도의 기상자료를 적용하였고, 일 증발산량은 Penman-Monteith 방법으로, 일 유출량은 ONE 모형에 의해 모의하였다. 강수량을 대청댐 유역 면적강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.1 mm, 일 최대 82.9 mm, 유출률 56.1%(관측은 연 강수량 1,191.3 mm, 연 유입량 668.3 mm, 일 최대 87.0 mm, 유출률 56.1%)로 나타났고, R² 0.805, RMSE 2.425, NSE 0.802였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.4 mm, 일 최대 83.7 mm, 유출률 57.8%로 나타났고, R² 0.803, RMSE 2.431, NSE 0.801였다. 또한, 강수량을 위성 제공의 강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 718.0 mm, 일 최대 97.7 mm, 유출률 56.7%(관측은 연 강수량 1,265.3 mm, 유출률 52.8%)로 나타났고, R² 0.582, RMSE 3.524, NSE 0.581였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 741.5 mm, 일 최대 99.0 mm, 유출률 58.6%로 나타났고, R² 0.578, RMSE 3.541, NSE 0.577였다. 결과적으로 위성 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하여 일 유출해석에 적용한 결과는 지상 기상자료를 이용한 경우와 거의 같은 값을 나타내, NASA POWER가 제공한 기상자료의 활용성은 매우 높게 나타났다. 그러나 위성 제공 강수량의 활용은 R², RMSE, NSE 등의 지표가 낮게 나타나, 신중하게 검토되어야 할 것으로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.231-231
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• 2019

수문자료는 수문과정을 이해하고 그 특성을 파악하여 장래 예견되는 자연재해로부터 인간의 생명과 재산을 보호하는데 있어서 매우 중요하다. 특히 수자원 계획 수립 및 대규모 수공구조물 설계 시 수문학적 설계기준이 되는 강수량 및 유출량과 같은 설계 수문량을 정확하게 산정하기 위해서는 장기간의 과거자료가 필요하다. 그러나 한국의 경우 수문자료 관측을 위한 관측소가 대부분 근래에 설치되어 자료의 기록기간이 짧은 실정이며, 수문자료의 질적인 면에서의 신뢰성이 의심되는 경우가 많아 수문 시계열 자료의 특성을 파악하는 것이 더욱 중요하다. 한국의 경우 수문 시계열 자료가 정상성이나 독립성을 지니고 있다고 가정하고 수문분석을 실시하는 경우가 많기 때문에 정상성을 가정한 수문분석으로 인해 왜곡된 결과를 얻을 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국의 기상청 63개의 기상관측소 중 45년 이상의 장기간의 관측 자료를 가지고 있는 37개의 기상관측소의 연강수량 자료를 대상으로 Data Screening 방법을 이용하여 정상성 분석을 실시하였다. 분석결과 37개소의 기상관측소 연 강수량의 시계열 자료 중 4개 관측소의 연강수량 자료에서 경향성을 보였으며 평균과 분산의 시간변동성을 의미하는 안정성은 22개 관측소 연강수량 자료에서 불안정성을 나타내었다. 또한 4개 관측소 연강수량 자료에서 지속성을 나타내었다. 본 논문에서는 경향성이 없고 평균과 분산의 안정성이 존재하며 지속성을 보이지 않는다는 조건을 동시에 만족하는 연 강수량 시계열 자료만을 정상성이 있다고 판단하였으며 분석 결과, 37개 관측소 중 23개 관측소(약 62%) 연 강수량자료가 비정상성을 나타냄을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.35 no.4
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• pp.215-224
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• 2014

Data assimilation effect of mobile rawinsonde observation was evaluated using Unified Model (UM) with a Three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system during the intensive observation program of 2013 summer season (rainy season: 20 June-7 July 2013, heavy rain period: 8 July-30 July 2013). The analysis was performed by two sets of simulation experiments: (1) ConTroL experiment (CTL) with observation data provided by Korea Meteorological Administration (KMA) and (2) Observing System Experiment (OSE) including both KMA and mobile rawinsonde observation data. In the model verification during the rainy season, there were no distinctive differences for 500 hPa geopotential height, 850 hPa air temperature, and 300 hPa wind speed between CTL and OSE simulation due to data limitation (0000 and 1200 UTC only) at stationary rawinsonde stations. In contrast, precipitation verification using the hourly accumulated precipitation data of Automatic Synoptic Observation System (ASOS) showed that Equivalent Threat Score (ETS) of the OSE was improved by about 2% compared with that of the CTL. For cases having a positive effect of the OSE simulation, ETS of the OSE showed a significantly higher improvement (up to 41%) than that of the CTL. This estimation thus suggests that the use of mobile rawinsonde observation data using UM 3DVAR could be reasonable enough to assess the improvement of prediction accuracy.