기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.
효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
자연의 위협으로부터 인명을 지키고 사회 경제활동에 영향을 최소한으로 억제하기 위해선 피할 수 없는 자연현상의 발생을 예측하여 충분히 대비하는 일이다. 기상예측기술은 대기관측과 컴퓨터 등 첨단기술에 의존하는 일종의 종합기술이다. 새로운 기상관측체계 수립과 최근 도입가동된 슈퍼컴퓨터에 기대를 걸어본다. 그러나 일방적으로 전달되는 기상전보전달체계에서 벗어나 국민 각자가 요구하는 특정지역, 특정시간에 기상정보를 전달할 수 있는 체계로 발전되어야 한다.
본 연구에서는 화학사고와 관련하여 위험확산 예측기술개발을 위해 필요한 기상관측장비의 설치위치를 공간분석기법을 활용하여 우선순위로 설치되어야 하는 지역 20개소를 선정하였다. 울산전지역을 1km, 5km, 10km 격자망을 생성하여 기존 기상청에서 제공하고 있는 기상정보를 제외하고 울산전역의 상세한 기상관측정보 제공을 위해 필요한 관측개소 개수를 1차적으로 파악하였다. 위험확산 모니터링에 필요한 기상관측장비 설치간격을 결정하고 경제성을 고려하여 통신사 기지국 활용가능성을 검토하였다. 20개의 최종 설치위치를 결정하기 위해 울산지역에서 발생한 화학사고정보를 기반으로 밀도분석을 수행하여 위험지역을 분석하고, 유해화학물질을 취급하는 업소 정보를 수집하여 군집분포를 수행하였으며, 누출사고 발생 시 가장 중요하게 고려되어야 하는 주거지역 분포를 파악하기 위해 밀도분석을 수행하였다.
최근 전 지구적 기후변화와 함께 빈번 해지는 집중호우, 태풍 등으로 인한 인명 및 재산피해 규모가 점차 대형화되면서 기상정보 및 예보의 중요성이 커지고 있다. 보다 정확한 기상정보의 관측 및 예측과 이를 실시간으로 통보해주는 실시간 기상정보 예측 시스템의 구축이 시급한 당면과제로 대두되고 있는 현 시점에서 정보통신 기술의 발달과 폭넓은 활용은 인간이 직면하고 있는 자연재해로부터 입을 수 있는 피해를 최소화 할 수 있게 될 것이다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 정보통신과 기상정보 관계의 중요성을 제시하고 유비쿼터스를 기반으로 한 기상정보시스템 구축에 관한 기술들을 살펴본 후, 이를 바탕으로 한 기상정보 시스템의 구현을 위한 제반 핵심 기술 및 실현시기를 도출하며, 기상정보 시스템의 활용방안을 알아본다.
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.
태양광 발전량은 날씨에 큰 영향을 받는다. 기상 예보를 사용할 수 있는 환경이라면, 기상 예보 정보를 사용하여 미래의 태양광 발전량을 단기예측 할 수 있다. 하지만, 섬이나 산과 같이 네트워크의 단절에 의해 기상예보 정보를 사용할 수 없는 제한된 환경에서는 기상예보를 사용한 태양광 발전량 예측 모델을 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 시스템 자체적으로 수집할 수 있는 정보만을 이용하여 태양광 발전량을 단기 예측할 수 있는 시스템을 제안하였다. 예측의 정확도를 높이기 위하여 이전 온도정보와 발전량 정보를 이용하여 단기 예측모델을 생성하였다. 실험을 통하여 실데이터에 제안한 예측 모델을 적용하여 유용한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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