본 논문에서는 현재 건설 중인 목포대교와 선박 사이의 충돌 위험도 평가에 필요한 선박 정보와 기상 정보 수집 장치(Data Acquisition System, DAS) 개발에 관하여 기술하였다. 본 연구에서는 DAS를 통항 선박과 기상 현황 데이터를 수집하기 위한 신호 수신 및 처리 유닛과, 데이터 전송과 분배를 위한 네트워킹 유닛, 데이터 관리를 위한 유닛 등으로 구성하였다. 목포항 여객터미널과 신안군 안좌도를 왕복하는 카페리 선상에서의 현장 실험을 통해, 충돌 위기 평가에 적합한 정보를 DAS가 제공할 수 있음을 알았다. 또한 5차 버터워스 디지털 필터를 이용하여 기상 데이터에 포함된 잡음성 데이터를 충분히 억제할 수 있었다.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미완료된 의 논의가 시작되고 있는 상황이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 간이기상관측기구를 사용하여 수집되는 데이터를 모니터링 할 수 있도록 시스템구축을 목표로 데이터를 유 무선으로 수집하고, 얻어진 데이터는 일정 시간 간격으로 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안한다. 이런 시스템을 이용하여 수집된 기상데이터는 홈페이지를 통하여 분석과 모니터링이 가능하며, 제어하고자 하는 기기와 연결시킴으로 기상관련 자동화 시스템을 운영할 수 있다.
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.
오늘날 농촌의 인구가 고령화됨에 따라 농업 자동화는 필수가 되었다. 본 연구에서는 단동온실 자동화를 위한 외부 환경 측정 기술이 연구되었다. 연구를 위해 (주)이지팜에서 측정한 외부 환경 데이터를 사용하였다. 또한 Windows 7 환경에서 JAVA와 APM_SETUP 8을 이용하여 웹 기반의 기상청 AWS 데이터를 받는 시스템을 개발하였다. 스마트온실에 가상 외부기상데이터를 제공하기 위한 프로그램은 서버와 클라이언트로 구성되었다. 서버 프로그램은 30분마다 기상청으로부터 날씨 데이터를 받아서 스마트온실에 보내주도록 만들어졌다. 클라이언트 프로그램은 자바 애플릿으로 개발되어, 서버와 통신하여 30분마다 기상청 AWS 데이터를 받아서, 수신된 기상청 AWS 데이터를 스마트 온실 외부 환경 정보로 인식한다. 이 시스템은 (주)이지팜에서 측정한 기상 데이터와 비교함으로서 평가되었다. 외기 온도의 경우 기상청 AWS 데이터와 약간의 차이를 보였다. 그러나 평균절대편차는 2.24℃ 이하로 적은 차이를 보였다. 그러므로 개발된 가상 외부기상측정시스템의 날씨 정보는 스마트온실의 외부 날씨 정보로 사용될 수 있을 것이라 생각된다.
풍력시장은 매년 연 30%정도의 고도 성장률을 보이고 있으며, 점차 늘어나고 있는 추세이다. 국내 풍력발전기 설치 총량은 380MW로 전 세계시장의 0.2%의 점유율을 보이고 있다. 그러나 국내에 설치된 풍력발전기의 90%이상이 해외기업 제품이다. 또한 해상 풍력 발전소 설치를 위한 사전 조사 시스템에 적용되는 데이터로거도 대부분 해외기업 제품으로 막대한 비용이 해외로 유출되는 실정이다. 이에 본 논문에서는 풍력 발전기건설 업무의 효율성과 투자 비용절감을 위한 사전 기상자원 측정 시스템을 제안한다. 사전 기상자원 측정 시스템은 기상탑의 기상 관측 데이터로거 H/W와 무선 브리지, 기상탑 주변의 풍향, 풍속, 온 습도, 일사량, 데이터로거의 전력 상태를 모니터링할 수 있며, 측정된 데이터를 분석할 수 있는 Wind Rose S/W로 구성된 무선 통신(Wifi)기반의 해양 기상자원 측정 데이터로거 및 분석 모니터링 시스템이다.
기상정보를 주로 제공받아온 시민은 인터넷 기술 기반의 크라우드소싱을 통해 기상정보를 제공하는 주체 중 하나로 자리잡아가고 있다. 국내외에서 국가 기상 서비스 기관과 기업은 시민들이 생산한 기상관측정보를 기상예보에 활용하고 있는 추세이다. 최근 기록학계에서 데이터를 포함한 정보 관리의 중요성을 인지하고 있는 만큼 기상 분야에서 일어나고 있는 기상기록정보 생산주체의 변화와 현황에 대해 주목할 필요가 있다. 그리하여 본 논문에서는 첫째, 각 기상정보생산 주체가 구축한 기상관측망의 현황과 문제점에 대해 확인하였다. 둘째, 기상 영역에서 이루어지고 있는 크라우드소싱을 확인하기 위해 크라우드소싱을 통한 기상예보 과정에 직접 참여하여 기상기록정보의 수집, 활용과 그 가능성에 대해 분석하였다. 셋째, 향후 크라우드소싱을 통한 기상정보의 활용에 대한 발전 전망을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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