• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.114-114
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• 2023

기상레이더는 대류권의 기상 관측에 널리 사용되며, 기상예보를 비롯하여 항공, 농업, 수문학 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 기상레이더센터는 SSPA(Solid State Power Amplifier) 기반 X-Band 주파수대역(9GHz)을 사용하는 연구용 소형기상레이더 관측망을 운영하고 있다. 주로 수도권 저층 대기에서 발생하는 위험 기상현상을 1분 단위로 빠르게 관측하면서 정확한 강수 정보생산을 위한 연구를 수행하고 있다. 레이더 관측 자료는 전파를 이용하여 넓은 범위에 분포하는 눈, 비, 우박 등 대기수상체를 관측하여, 강수량 추정을 통해 강수 정보를 생산한다. 이에 따라 레이더 관측 자료의 정확성과 신뢰도를 높이기 위해서 레이더 품질관리 기술 적용은 필수적이다. 기상레이더센터는 소형기상레이더로 관측한 이중편파 자료의 효과적인 품질관리를 위한 각종 자료처리 모듈을 개발하여, 실시간 자료처리 프로그램에 적용하였다. 우선, 저층 대기 관측 시 기상에코와 더불어 강한 반사도로 나타나는 지형에코를 판별하는 모듈과 선형 또는 쐐기형태의 전파간섭에코를 비롯한 비기상에코를 효과적으로 제거하는 기술을 개발하였다. 다음으로, X-Band 주파수대역 기상레이더 관측 자료의 취약점인 강한 강수 시 발생하는 반사도 감쇠 현상을 보정하기 위한 기술도 개발하였다. 소형기상레이더 품질관리 개발과 적용을 통하여 생산된 자료는 HSR(Hybrid Surface Rainfall), 레이더 강수량 추정, 대기수상체 등 다양한 기상 산출물 생산과 동시에 기상 감시 및 연구 분야에 효과적으로 활용하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.9-9
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• 2015

레이더 기술의 발전으로 말미암아, 현재의 기상 레이더는 그 관측 범위와 정밀성 뿐 아니라, 시공간 해상도의 월등한 향상을 이룩하였으며, 특히 이중편파 기술을 이용한 기상 관측을 통해 기존의 단일편파 레이더로 해석할 수 없었던 다양한 대기현상 분석을 가능케 하였다. 이처럼 기상레이더 관측 기술의 발전은 광범위한 관측반경과 높은 시공간해상도로 관측 정확성을 향상시킨 반면, 해상도 증가에 따른 기본적인 자료량이 증가되었으며 이중편파를 활용한 자료해석기법의 다양화로 인해 레이더 자료의 용량 또한 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이러한 이유로 현재 도입이 진행중인 고성능의 기상레이더들로부터 광범위한 국토 범위에 대해 지속적으로 관측되는 방대한 양의 레이더 자료를 저장하고 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용이 요구될 것으로 우려된다. 그러한 문제점을 해결하기 위해 레이더 자료의 유통 특성을 분석한 바, 기상레이더 자료는 자료의 획득시부터, 신호처리, 품질관리, 기상분석 등의 단계를 거치며, 각 단계의 사용자에 의해 각각 처리되고 가공되는 특성이 있음을 확인하였다. 따라서 제안 기법은 각 레이더 자료의 특성을 재해석하는 방법으로 압축함으로써 용량을 최소화시키는 동시에, 레이더 자료의 각 유통 단계의 여러 사용자들에게 서비스 될 수 있는 생성, 가공 및 단순화된 형태의 자료를 모두 포함하면서 각 단계의 사용자들에 적합한 자료의 형태로 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과, 기상레이더 자료의 특성과 기상 에코의 분포를 이용한 내용 기반 손실 압축 기법을 통해 다양한 사용자들을 위한 적응적이고, 효율적인 압축을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.67-69
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• 2021

Weather radar images can be used in a variety of ways because of their high visibility in terms of visuals. In other words it has the advantage of being able to grasp the flow of weather phenomena using not only the raw data of the weather radar, but also the change characteristics between consecutive images. In particular image processing techniques are gradually expanding in the field of meteorological research, and in the case of image data having high resolution such as weather radar images it is expected to produce useful information through a new approach called image processing techniques. In this study the weather phenomena flow was calculated as a vector from the change of the weather radar image according to time interval with the optical flow method, one of the image processing techniques. The characteristics of the weather phenomena to be analyzed were derived through vector analysis resolution suitable for the scale of weather, vector interpolation in regions where no radar echo exists, and the removal of relative flow vectors to distinguish the flow of specific weather and the entire atmosphere. Through this study, it is expected that not only the use of raw data of weather radar, but also the widening of the application area of weather radar, such as the use of unique characteristics of image data, and the active use of image processing techniques in the field of meteorology in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.2-2
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• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• 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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• 2018.05a
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.900-903
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• 2005

본 연구에서는 기상레이더의 원시자료를 홍수해석분야에 적용하기 위해서 먼저 3차원 공간상에서 구면좌표계값을 가지는 레이더 자료를 직교 좌표계로 변환하기 위한 CAPPI 산출 프로그램을 개발하였다. 개발된 모형은 CAPPI 자료의 이용목적에 따라서 다양한 해상도 및 고도에 대한 자료가 필요할 수 있다는 생각하에 임의의 해상도 및 고도 등에 대한 옵션을 사용자가 임의로 지정함으로서 빠르고 효율적으로 계산할 수 있도록 구성하였다. 기상레이더와 연계한 개선된 강우량 자료를 산정하기 위해서 cokriging 기법을 적용하였는데, 강우의 공간적 분포양상 및 경계를 정확하게 묘사할 수 있는 레이더 자료와 한 지점에서 좋은 정확도를 가지는 강우량 자료를 조합한 2차원 정량강우량 산정을 위해서 지형통계학적 분석을 실시하였다. 2002년 태풍 루사에 대해서 본 기법을 적용하였으며, 산정된 2차원 정량강우량은 유역에서의 실시간 홍수량을 산정하기 위해서 이용되었다. 본 연구에서는 기상-강우-유역홍수량 산정에 이르는 통합홍수해석을 실시함으로서 유역 유출량 산정에 대한 새로운 개선된 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-17
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• 2017

최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.19-19
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• 2016

오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.