• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.1
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• pp.1-7
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• 2011

This paper describes the development of Data Acquisition System (DAS) to obtain the vessel and weather information needing to evaluate collision risks levels between Mokpo harbor bridge and passing vessels. DAS consists of Signal Receiving and Processing Unit to obtain the data sets of passing vessels and weather status, Networking Unit to transmit and distribute the acquisition data sets and Data Management Unit. Through the field tests on the deck of shuttle car ferry between Mokpo Port Passenger Terminal and An-Jua island, Sinan-Gun, we found that the DAS can provide useful data sets for adequate the collision risk evaluation. In addition, the noise-like data sets appeared in the weather data can be suppressed fully using 5-th order Butterworth digital filter.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.18-20
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• 2022

디지털플랫폼정부 구현을 위해 공공데이터 전면개방을 추진하고 있다. 이에 따라 해양기상정보 데이터를 안전하고 신뢰성 있게 활용할 수 있는 체계를 확립하고 서비스 품질 향상을 위해 개선방안 마련이 필요하여 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.43-45
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• 2021

The short-term quantitative precipitation prediction (QPF) system is important socially and economically to prevent damage from severe weather. Recently, many studies for short-term QPF model applying the Deep Neural Network (DNN) has been conducted. These studies require the sophisticated pre-processing because the mistreatment of various and vast meteorological data sets leads to lower performance of QPF. Especially, for more accurate prediction of the non-linear trends in precipitation, the dataset needs to be carefully handled based on the physical and dynamical understands the data. Thereby, this paper proposes the following approaches: i) refining and combining major factors (weather radar, terrain, air temperature, and so on) related to precipitation development in order to construct training data for pattern analysis of precipitation; ii) producing predicted precipitation fields based on Convolutional with ConvLSTM. The proposed algorithm was evaluated by rainfall events in 2020. It is outperformed in the magnitude and strength of precipitation, and clearly predicted non-linear pattern of precipitation. The algorithm can be useful as a forecasting tool for preventing severe weather.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.77-77
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.422-423
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• 2022

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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.588-590
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• 2009

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

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.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.5 no.5
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• pp.471-479
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• 2015

This study was conducted to make use of Korea Meteorological Administration(KMA)'s Automatic Weather Station(AWS) data to operate smart green greenhouse. A Web-based KMA AWS data receiving system using JAVA and APM_SETUP 8 on windows 7 platform was developed. The system was composed of server and client. The server program was developed by a Java application to receive weather data from the KMA every 30 minutes and to send the weather data to smart greenhouse. The client program was developed by a Java applets to receive the KMA AWS data from the server every 30 minutes through communicating with the server so that smart greenhouse could recognize the KMA AWS data as the ambient weather information. This system was evaluated by comparing with local weather data measured by Inc. Ezfarm. In case of ambient air temperature, it showed some difference between virtual data and measured data. But, the average absolute deviation of the difference has a little difference as less than 2.24℃. Therefore, the virtual weather data of the developed system was considered available as the ambient weather information of the smart greenhouse.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.1
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• pp.55-64
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• 2015

Wind turbine market is showed height growth rate of about 30% for year, and is increasingly growing. Total rate of domestic wind turbine installation is showing share of 0.2% of the global market that is 380MW. However, wind turbine installed in domestic are foreign product more than 90%. Similarly, Datalogger of pretest system for ocean wind turbine plant installation has been leaked huge cost to abroad by mostly abroad company product. In this paper, we proposed pretest weather resource measurement system for efficiency and investment cost cutting of wind turbine construction work. Preset weather resource measurement system is ocean weather resource measurement datalogger based on wireless communication(wifi) that have consist of hardware and software(wind rose) that is able to monitoring as datalogger of wireless bridge and battery state, wind direction, wind speed, temperature, humidity, radiation around weather tower and is able to analysis of measured data.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.19 no.2
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• pp.109-145
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• 2019

Citizens are becoming providers of weather information through crowdsourcing on the Internet. In Korea and abroad, national weather service organizations and companies are using weather information provided by citizens for weather forecasting. Recently, it is necessary to pay attention to the changes and the current status of the producers of meteorological information in the meteorological field as they are aware of the importance of information management including data in academia. In this paper, first, the present status and problems of the weather observation network constructed by each weather information producer were identified. Second, to confirm the crowdsourcing in the meteorological area, the researchers directly participated in the weather forecasting process through crowdsourcing and analyzed the collection, utilization, and the possibility of weather record information. Third, prospects for the utilization of weather information through crowdsourcing were presented.