• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.632-640
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• 2017

일사량은 태양광 발전시스템의 전력 생산량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소이며, 다른 기상요소들과 달리 기상청의 일기예보를 통해 제공받을 수 없다. 따라서 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위해 일사량 예측에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구는 기상정보 데이터 기반의 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델을 제안한다. Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델은 유사한 태양고도와 유사한 날씨의 데이터 조각들로 나누어 학습하기 위해, 예측하는 시점의 태양고도와 운량을 기준으로 전체 데이터를 동적으로 나눈 후 기계학습 알고리즘인 다중 선형회귀 알고리즘으로 학습하여 일사량을 예측하는데 사용된다. 본 연구의 성능을 검증하기 위해 제안 모델인 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델과 이전 연구에서 제안한 모델, 기존의 상관관계식 기반 일사량 예측 모델에 동일한 기상정보 데이터 셋을 적용하여 비교하였으며, 비교결과 본 연구에서 제안한 모델이 가장 정확한 일사량 예측 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.569-575
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• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.386-386
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• 2020

가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.153-155
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• 2019

본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집시스템과 기상청 API를 통한 기상정보, 상점 서비스를 매시업하여 상품추천시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 그에 맞는 상품을 추천받을 수 있도록 한다. 상품추천시스템에서는 상점 외부에 부착된 환경정보 수집시스템에서 측정한 데이터와 기상청 API 데이터를 DB에 저장하고 DB에 저장된 데이터를 이용하여 상황에 맞는 기후화면디자인과 환경정보 데이터를 html로 구성하여 보여준다. Raspverry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 정보를 보여주며 일정 시간 간격으로 관련 상품 광고를 보여주며 필요한 물건을 추천해준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.21-21
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• 2017

최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1003-1010
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• 2013

본 연구에서는 데이터통신을 사용하기 위하여 기계간의 통신을 기초로 한 TCP/IP는 CDMA/GSM을 사용한다. 이 통신방식은 근해정박부이에서는 시스템 서버에 데이터 백업을 위하여 광법위하게 사용된다. 기후나 신호적용범위 때문에 TCP/IP M2M 통신방식은 종종 데이터 전송이 실패하거나 서버에서의 데이터손실을 유발한다. 해양통신이나 기상학적인 해석을 위해서는 데이터 손실을 줄여야 한다. 본 연구에서는 데이터 전달 손실을 최소화하고 데이터복구에서 사용되는 재시도를 위하여 M2M 데이터손실을 최소화하는 소프트웨어방식을 연구하였다. 이 연구의 유용성을 입증하기 위하여 근해에 위치하는 기상용 부이에서 통신을 이용하여 연구의 유용성을 보여주었다.

• 한국기록관리학회:학술대회논문집
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• 한국기록관리학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.17-23
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• 2019

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 기상예보과정에 직접 참여하여 기상기록정보의 수집, 활용과 그 가능성에 대해 분석하였다. 셋째, 향후 크라우드소싱을 통한 기상정보의 활용에 대한 발전 전망을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.518-518
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• 2015

이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권1호
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• pp.67-74
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• 2022

일반적으로 동역학 방정식을 이용하여 항공기의 거동을 분석하기 위해서는 공기 역학적 성분이 필요하고, 이를 위해서는 진 대기속도가 필수적이다. 대기속도는 피토관과 같은 항공기의 탑재 장비를 이용하여 계측할 수 있으나, 상업용 항공기의 계측 데이터는 항공사 내규 관련 보안성 데이터를 포함할 수 있으므로 확보하기 어렵다. 일반인들이 이용할 수 있는 항적 데이터 중 하나로 방송형자동종속감시 데이터가 있으며 항공기의 속도를 대지속도 형태로 제공한다. 대지속도는 진 대기속도와 바람 속도의 합으로 표현된다. 본 논문에서는 일반인들이 획득 가능한 항적, 기상, 지형 데이터를 결합하여 진 대기속도를 추정하는 방법을 제시한다. 각 데이터를 통합하기 위해 좌표계를 일치시킨 후 고도 기준을 평균 해수면 고도로 통일하였다. 또한, 해상도가 가장 낮은 기상 데이터의 격자를 기준으로 보간을 수행하여 항적 데이터의 모든 점에 대한 바람 벡터를 산출하였다. 이러한 과정을 여러 항적에 적용하여 기상, 지형 데이터의 통합을 통해 진 대기속도를 추정하였다.