• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.72-72
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• 2022

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 기후변화로 인한 기온상승은 사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후도 동남아와 같은 아열대 기후로 변하고 있는 추세이다. 기후변화 전망보고서에 따르면는 우리나라의 연 강우량이 현재(1,491mm)보다 약 11% 증가(1,658mm) 하고, 연평균기온이 현재 대비 2040년대 0.7℃, 2090년대 3.1℃ 상승할 것으로 전망했다. 기후변화에 의한 여름철 기온 상승과 겨울철 기온 하강은 에너지 소비량과 소비 패턴 변화를 유발하고 에너지 수요와 공급 불일치의 원인이 된다. 이에 정부에서는 기후변화에 적응하기 위해 화석연료 기반의 에너지 생산에서 그린에너지를 이용한 에너지 생산으로 전환이 효과적이라고 공표하였다. 이어 2050년까지 탄소중립 달성을 위해 신재생에너지르 통한 도전과제를 제시하였으며, 기업 및 공공기관의 RE100참여를 확대하고 활용 가능한 유망 재생에너지원을 발굴을 목표로 하고 있다. 이에 본 연구팀은 국가 기상재해·그린에너지 빅데이터 센터를 설립하여 정부의 다양한 이행수단의 근거 데이터를 제공하고, 민·관에서 활용 할 수 있는 그린에너지 데이터를 제공하고자 한다. 본 센터에서는 침수예측데이터, 풍력, 태양광, 소수력, 수열 잠재 에너지 데이터를 생산하고 있으며, 각 데이터에 대한 활용 및 서비스 방안을 소개하고자 한다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.32 no.8
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• pp.15-19
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• 2003

태양열 및 건물에너지 해석용 TRNSYS 프로그램에 사용되는 기상데이터의 구성과 특성 및 관련된 구성요소에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.11a
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• pp.109-110
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• 2013

본 논문에서는 기상조건에 따라 실화발생 확률을 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 화재조사데이터와 기상데이터간의 관계를 데이터마이닝 기법인 의사결정트리로 모델링한 후, 생성된 모델을 가지고 기상조건에 따라 실화발생 확률을 추정한다. 16개 시도별로 5년동안 발생된 화재조사데이터와 매시간 관측된 기상데이터를 가지고 각각 시도별로 모델을 생성하였다. 생성된 16개 모델들 모두는 기상조건을 고려하지 않고 확률을 추정한 경우보다 오차가 작았으며, 모델들로부터 생성된 IF~THEN 형태의 규칙들을 통해 실화가 습도와 관련성이 높다는 현업에서의 가정에 부합되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.531-535
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• 2015

본 연구에서는 한반도 관측 공백지역인 북한지역에 대하여 레이더와 위성 원격탐사자료를 활용하여 강수량과 토양수분 등 수문기상정보를 생산 및 검증하고 효율적인 수문 모니터링 및 수문 기상 재해 감시와 평가 방안을 수립하고자 한다. 또한, 북한지역의 수문 기상 정보 수집 및 통합 DB를 마련하고 북한 수문기상 포털시스템을 구축함으로써 부처 간 자료를 공유할 수 있는 매개체를 마련하여 일관된 정책 수립과 효율적인 물관리를 도모하고자 한다. WPMM(Window Probability Matching Method)방법을 기반으로 구성된 RAD-RAR(Rain rate system) 산정 알고리즘(Rosenfeld et al., 1993)을 활용하여 산출된 합성 강우장 데이터의 정확성을 비교 분석하기 위해 접경지역 AWS 강수량과 세계기상통신망(GTS)기반 강수량을 산출하여 각각 레이더 강수량과 검증분석을 실시하였다. 연구기간은 2012년과 2013년 여름철 기간 중 5개의 기간을 선별하였다. 연구 기간 동안의 RAR 합성 강우장 데이터를 이용하여, 기간 중 1시간 동안 누적된 강수량을 산출하고 접경지역 AWS 강수량과 비교하였고 12시간 누적 강수량을 산출하여 GTS 강수량과 비교 분석을 실시하였다. 전반적으로 레이더 강수량에 비해 AWS 강수량이 더 높게 나타났으며 마찬가지로 레이더 강수량과 GTS 강수량의 비를 통해 레이더 자료가 상대적으로 과소추정되고 있음을 확인 할 수 있었다. 미항공우주국(NASA)과 일본항공우주국(JAXA)을 중심으로 진행된 GPM(Global Precipitation Measurement)미션은 한 개의 핵심위성과 마이크로파 복사계를 탑재한 10여개의 보조위성으로 구성되어 있으며, 매 3시간 간격의 전구 강수량 자료 생산에 목적이 있다. 이는 홈페이지를 통해 Level 1, 2, 3의 GPM 데이터를 배포하고 있다. 특히 Level 2 데이터는 언급된 3시간 간격의 전구 강수량 데이터를 제공한다. 이 경우 복사량을 강수량으로 변환하는 번거로움을 덜 수 있으며 NASA가 제공하는 Panoply라는 프로그램을 이용하여 한반도 강수 자료 가시화가 가능하다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2018.06a
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• pp.107-108
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• 2018

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2018.06a
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• pp.109-110
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• 2018

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.360-365
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• 2014

There are many types of advanced devices for weather prediction process such as weather radar, satellite, radiosonde, and other weather observation devices. Among them, the weather radar is an essential device for weather forecasting because the radar has many advantages like wide observation area, high spatial and time resolution, and so on. In order to analyze the weather radar observation result, we should know the inside structure and data. Some non-precipitation echoes exist inside of the observed radar data. And these echoes affect decreased accuracy of weather forecasting. Therefore, this paper suggests a method that could remove line-shaped non-precipitation echo from raw radar data. The line-shaped echoes are distinguished from the raw radar data and extracted their own features. These extracted data pairs are used as learning data for naive bayesian classifier. After the learning process, the constructed naive bayesian classifier is applied to real case that includes not only line-shaped echo but also other precipitation echoes. From the experiments, we confirm that the conclusion that suggested naive bayesian classifier could distinguish line-shaped echo effectively.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.2
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• pp.125-138
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• 2016

Currently, there is increasing demand for weather information, however, providing meteorology and climate information is limited. In order to improve them, supporting the meteorology and climate big data platform use and training the meteorology and climate big data specialist who meet the needs of government, public agencies and corporate, are required. Meteorology and climate big data requires high-value usable service in variety fields, and it should be provided personalized service of industry-specific type for the service extension and new content development. To provide personalized service, it is essential to build the collaboration ecosystem at the national level. Building the collaboration ecosystem environment, convergence of marine policy and climate policy, convergence of oceanography and meteorology and convergence of R&D basic research and applied research are required. Since then, demand analysis, production sharing information, unification are able to build the collaboration ecosystem.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.22 no.3
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• pp.171-175
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• 2020

Studies in socioeconomic impacts of air pollution are inevitable to merge data of the air pollutant density, weather, and socioeconomic variables. Due to their spatiotemporal disparities in units, to combine these data are time and effort consuming generically. The data described in this article aims to provide the major variables of air pollution and weather at the Si-Gun-Gu level to meet the data needs from social science. The latest (August 2020) data distributed are the balanced panel of 250 Si-Gun-Gu in South Korea for 2001-2018. The weather variables in this data are directly applicable to other social science topics, which are not limited to air pollution research.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1239-1249
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• 2013

According to development of weather radar, researches about observation, analysis or forecast of weather phenomena such as tornado, flash-flood etc. were encouraged by reducing frequency interferences, transmission noises, attenuations of radar signal. In contrast, there is a growing interest in the visualization and expression methods for weather radar data but weather radar manufacturers or the organs of government for weather are just busy interpreting expressed weather images projected on GIS. We propose an effective high definition weather radar information visualization method able to apply various GIS platforms to observe and take actions against rapid local weather changes effectively. In this paper, first we change information acquired from weather radar to raster or vector type high definition data structures using specific algorithms. And then, we quadrate our processed raster/vector type weather data with various GIS platforms accurately to make observers can recognize and check weather situations over exact geographical positions and elevations intuitively. Experimental results verify that our method make observers can recognize and analyze weather changes, tornados, local downpours or flash floods accurately by analyzing high definition weather radar data combined with GIS platform including detailed target locations and elevations.