• Title/Summary/Keyword: 기상데이터

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해양기상 및 수로환경정보 서비스 운영 개념 설계

  • O, Se-Ung;Choe, Hyeon-Su;Gang, Dong-U
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2018.11a
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    • pp.364-365
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    • 2018
  • 선박의 안전운항을 위해 해양기상 및 수로환경정보는 필수정보로서 현재 Weather Fax나 수로서지를 통해 정보를 활용하고 있다. e-Navigation 전략이행계획에는 해사서비스목록(MSP)을 정의 하였으며, 해양기상 및 수로환경정보를 전자 데이터로 서비스 하기 위해 서비스 개념과 기술 사양을 개발 중이다. 한국형 e-Navigation 서비스 개발 연구에서는 기상청과 국립해양조사원에서 생산하는 데이터를 이용하고 S-100 기반의 국제표준에 따른 데이터 서비스 기술을 개발하고 있다. 본 연구에서는 한국형 e-Navigation 서비스 아키텍처와 개발 기술을 기반으로 해양기상 및 수로환경정보 서비스 운영 개념을 설계 하였다.

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Association rule Mining between Climate factors and Fruits yields (과실 생산량과 기상요소간의 연관분석 마이닝)

  • Woo, Jong-Seon;Batbaatar, Erdenbileg;Ryu, Keun-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.23-25
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    • 2016
  • 이 논문에서는 기후조건과 농업 생산량을 포함하는 농업/기상 데이터에 데이터 마이닝의 연관규칙 기법을 적용하여 농업 생산의 기반이 되는 기후요인들과 생산량 간의 연관성을 분석하고자 한다. 기후 속성들의 값을 포함하고 있는 기상청 기후 데이터와 농업 생산량을 포함하는 통계청의 데이터를 통합 한 후 기후 속성들의 값을 이산화 하여 연관규칙 기법을 적용한다. 실험 결과 각 기후요소들과 생산량 간의 연관 규칙을 표현 할 수 있었다. 이를 통해 기후조건 변화에 따른 농업생산기반 취약성을 예방하는 지표를 마련하고 농업 생산성 향상에 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

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스마트 항로표지 서비스를 위한 빅데이터 플랫폼 구축 연구

  • 김경원;박종빈
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.57-59
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    • 2021
  • 현재 국내 해양에 설치된 항로표지를 통해 해양 상태에 대한 다양한 정보가 수집/관리되고 있으며, 기상청에서 제공되는 기상 데이터 등 항로표지 데이터와 연계를 통해 유용한 서비스 개발이 가능한 데이터가 생상되고 있으나, 각 데이터의 관리 주체/시스템이 분산되어 효율적으로 활용되기 어려운 실정이다. 이에, 본 논문에서는 항로표지 데이터와 타 시스템에서 수집/관리되고 있는 데이터의 연계/분석을 통해 항로표지 데이터 기반의 다양한 서비스 개발에 활용 가능한 스마트 항로표지 빅데이터 플랫폼 구축 기술을 제안한다.

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Urban flood digital twin platform 2D/3D visualization technology (도시홍수 디지털 트윈 플랫폼 2D/3D 가시화 기술(I))

  • Gyeoung-Hyeon Kim;Bon-Hyun Koo;Tae-Young Ham;Kyu-Cheoul Shim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.455-455
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    • 2023
  • 본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.

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The Prediction of Heavy Rain Condition using SVM (SVM을 이용한 호우 상황 예측)

  • Lee, Jae-Dong;Lee, Sung-Woo;Kim, Jae-Kwang;Lee, Jee-Hyong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.444-446
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    • 2012
  • ECMWF(European Centere of Medium-Range Weather Forecasts)에서 정의한 기상 데이터는 254개의 속성으로 구성되어 있다. 기상 데이터는 매 6시간 마다 수집되며 그 양이 방대하다. 하지만 모든 속성을 이용하여 기상을 분석 하는 것은 너무 많은 시간이 소요되고 대부분의 속성들은 기상을 분석하는데 많은 영향을 미치지 않는다. 따라서 적절한 속성을 이용하여 날씨를 정확하게 분석 하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 과거의 기상 데이터를 이용하여 6시간 후의 호우 또는 비호우를 예측하는 실험을 진행 하였다. 기상 데이터 속성의 조합과 관찰 영역 변경에 따라 호우상황 예측 정확도의 변화를 살펴본다. 6시간 이후의 호우/비호우 예측을 함에 있어 조합된 속성이 단일 속성보다 더 좋은 결과를 보이는 것을 알수 있었고 관찰 영역이 더 클수록 좋은 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 하지만 일정 범위가 넘어서면 계산 비용이 높아지고 연산 속도가 현저하게 떨어지고 예측 결과도 범위에 비례하여 크게 향상되지 않는것을 알 수 있었다.

Machine Learning-based Quality Control and Error Correction Using Homogeneous Temporal Data Collected by IoT Sensors (IoT센서로 수집된 균질 시간 데이터를 이용한 기계학습 기반의 품질관리 및 데이터 보정)

  • Kim, Hye-Jin;Lee, Hyeon Soo;Choi, Byung Jin;Kim, Yong-Hyuk
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.10 no.4
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    • pp.17-23
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    • 2019
  • In this paper, quality control (QC) is applied to each meteorological element of weather data collected from seven IoT sensors such as temperature. In addition, we propose a method for estimating the data regarded as error by means of machine learning. The collected meteorological data was linearly interpolated based on the basic QC results, and then machine learning-based QC was performed. Support vector regression, decision table, and multilayer perceptron were used as machine learning techniques. We confirmed that the mean absolute error (MAE) of the machine learning models through the basic QC is 21% lower than that of models without basic QC. In addition, when the support vector regression model was compared with other machine learning methods, it was found that the MAE is 24% lower than that of the multilayer neural network and 58% lower than that of the decision table on average.

An Analysis of Data Transmission Rate of HRIT/LRIT for COMS (통신해양기상위성의 HRIT/LRIT 데이터 전송률 분석)

  • Jung Sung-Chul;Seo Seok-Bae;Ahn Sang-Il;Baek Seon-Kyun
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2006.03a
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    • pp.398-403
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    • 2006
  • 2008년 발사를 목표로 개발되고 있는 통신해양기상위성(COMS : Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 기상 탑재체를 이용한 기상 관측 임무는 기상청 기상위성센터(가칭)의 고유 임무로서, 이는 기상탑재체에서 관측한 자료를 수신 처리하여 고품질의 영상과 분석 자료를 생산하여 기상 예보 업무에 활용하고, 위성을 통하여 국내외 사용자들에게 분배하는 것 등을 포함한다. 위성을 통한 기상 자료 서비스는 국내에서는 최초로 시도되는 것으로, 국제기상위성운영 기관들의 모임인 기상위성조정그룹회의(CGMS Coordination Group for Meteorological Satellites)에서 권고하는 High Rate Information Transmission/Low Rate Information Transmission(HRIT/LRIT)라는 특정 자료 형태를 사용하여 분배하게 된다. 따라서 본 논문에서는 CGMS에서 권고하는 CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems) 전송 규격과 일본의 MTSAT-1R(Multi-functional Transport Satellite) 위성 사용자 서비스 자료 형태를 참고하여 통신해양기상위성의 효과적인 기상자료 분배를 위한 HRIT/LRIT 데이터 전송률을 분석하여 보았다.

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Verification of Land Surface Temperature using COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) (천리안 위성을 이용한 지표면 온도의 검증)

  • Baek, Jong-Jin;Choi, Min-Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.99-102
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    • 2012
  • 지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.

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Channel Design of COMS Sensor Data Transmitter and Receiver System (COMS 센서 데이터 송수신 채널 시스템 설계)

  • Kim, Young-Wan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.3
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    • pp.444-451
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    • 2007
  • The design parameters of transmitter and receiver channel systems for COMS, which provides meteorological and ocean data services, were analyzed and the channel design parameters for a proper design of a small user-terminal were proposed in this paper. The COMS transmits the oceanic observation data by using the S/L-band link to the earth station. The meteorological data also are transmitted to the earth station, the meteorological data services, which are processed in the earth station, are provided to user. The sensor data are transmitted as digital signal type and are received by bilateral small-sized user terminals. So the optimal channel system for transmission and reception of sensor data should be designed on the basis of the channel modeling and analyzed results for primary technologies.