모바일 기상 정보 서비스에서 USN, 휴대폰, 대중 교통차량 등 다양한 클라이언트로부터 센싱된 데이터는 무선 통신망을 통하여 서버에 수집되어야 한다. 수집된 데이터는 지속적으로 증가하는 대용량 데이터로서 특별한 쿼리 방법과 자료 구조가 요구된다. 이 논문은 기상 정보 서비스를 위해 필요한 시스템 구조를 설계하고 자료구조와 쿼리 유형을 분석한다.
기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.
정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.
최근 안전에 대한 관심이 크게 높아지고 있으며, 도로 교통 분야에서도 안전의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 도로 교통 분야의 안전성 제고를 위하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 평가가 필요하며, 자연재해 대비를 목적으로 도로 시설물의 피해 저감이 가능한 기술 적용이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 계측 유형별 풍속 데이터와 이를 적용한 도로표지의 구조 안전성을 비교 분석하여 기상 계측 유형의 시설물 안전성 평가에 대한 영향을 분석하였다. 더불어 도로표지의 안정성 확보 방안을 도출하였으며, 도출한 안정성 확보 방안 중 풍하중 저감 기술에 대한 효과를 분석하였다. 계측 유형별 풍속 데이터 분석 결과, 기상관측차량시스템의 풍속 데이터는 기상청과 도로기상정보시스템의 풍속 데이터에 비하여 약 2.43배로 크게 나타났다. 또한 기상관측차량시스템의 풍속 데이터를 적용한 도로표지의 안정성 검토를 통하여 돌풍으로 인한 도로표지의 파괴 및 전도의 가능성이 있는 것으로 분석되며, 안정성 확보 방안 마련이 필요한 것으로 판단된다. 도로 선형 단위의 기상 데이터를 활용하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 분석과 모니터링이 가능할 것으로 판단되며, 풍하중 저감 기술 적용을 통하여 도로 안전도의 제고가 기대된다.
산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.
Tropospheric delay is one of the largest error source in pseudolite navigation system. Because a pseudolite is installed on the ground and transmits its signal to a user in the air or on the ground, the conventional tropospheric delay model developed for a satellite navigation doesn't work properly. In this paper, performance analysis of several pseudolite tropospheric delay models has been done using meteorological data. Based on the result, a new compensation method for Hopfield model has been proposed.
태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.
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 미 완료된 시점이다. 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 일상생활에서 화재에 대한 주민들의 경각심을 고취시킬 수 있도록 기상조건에 따른 화재위험을 평가할 수 있는 날씨 관련 서비스를 제안한다. 제안된 서비스는 기상예보에 따른 화재위험평가등급과 특정 기상조건에서 화재요인에 따른 화재위험도를 제공한다. 제안한 서비스에서는 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 화재조사데이터와 관측된 기상데이터로부터 화재위험평가등급을 산출할 수 있는 화재 위험도 매트릭스를 생성한다. 주민들은 제안한 서비스를 통해 특정 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 직접 평가할 수 있고, 화재위험도를 저감시킬 수 있는 예방책을 사용자가 선택할 수 있다. 제안한 서비스를 시스템화하여 서비스의 현실성을 확인하였다. 시스템은 온라인상에서 기상청의 기상예보가 갱신될 때마다 시도별로 기상예보에 따른 화재위험평가등급을 표시하고, 각 시도별로 해당 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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