본 연구는 디지털예보(현 동네예보) 자료를 활용하여 우리나라의 산불위험예보의 정확도 향상은 물론 기상에 의한 산불위험지수를 산출하여 한반도의 산불위험예보 체계를 구축하는데 있다. 한반도 지역의 산불발생위험을 나타내는 기상지수(daily weather index, DWI)를 산출하기 위해 기상청의 5km 격자간격의 디지털예보자료를 이용하였다. DWI 분석을 위해 온도, 습도, 풍속 UV, 1시간 강우량, 12시간 강우량을 대상으로 한반도 전역에 대한 기상요소별 기후분포도를 제작하였다. 한반도의 기상에 의한 일일 DWI 산출을 위해 대형산불이 자주 발생하는 강원도 지역의 산불발생확률식 $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$을 적용하였다. 기상예보자료의 예측정확도 검증을 위해 RDAPS, 디지털예보, 실황자료 모두 2005년 12월 12일 15시 자료를 대상으로 비교 분석한 결과 76개 기상관측소에서 관측한 실황자료에 대응하는 기상요소별 디지털예보의 예측값이 RDAPS 추출 자료보다 향상된 예측결과를 보였다. 산불위험예보 정확도 검증을 위해 사용한 실황자료와 디지털예보자료의 평균오차는 평균 기온 $0.2^{\circ}C$, 실효습도 2.4%, 평균풍속 2.2m/s로 나타나 큰 변이는 없었지만, 평균풍속에서 실측값과 예측값간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 디지털예보자료를 활용할 경우 RDAPS 자료보다 산불위험예보의 정확도가 크게 향상되는 결과를 얻을 수 있었으며, 산불위험예보의 정확도 검증을 위해 실황자료와 디지털예보자료를 적용하여 예측된 전국 233개 시 군 구의 평균 산불위험지수를 각각 추출하여 비교한 결과 $R^2$=0.854의 높은 정확도를 보였다. 산불위험도가 가장 높은 15시의 실제 76개소에서 관측한 기상자료를 적용하여 전국의 산불위험지수를 예측한 값은 70.5로 디지털예보자료를 적용하여 예측한 위험지수(70.0)와 0.5의 오차를 보여 예측력이 개선되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 디지털예보를 적용할 경우 실황자료와의 예측력이 검증된 만큼 향후 기상에 의한 한반도의 산불발생위험지수를 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.
고해상도 기상자료 제공과 농림 분야에서의 요구를 충족시키기 위하여 LAPS를 이용하여 경기도 지역을 100m 해상도로 분석하였다. 구축된 시스템은 수치예보과에서 생산되는 6시간 간격 예측자료를 초기추정치로 사용하고, 각 관측자료를 동화하여 지표 온도와 습도 바람을 분석한다. 기존 분석시스템의 기상관측자료의 수집 방식을 개선하여 자료 수집에 소요되는 시간을 성공적으로 단축시킴으로써 약 20분 내에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속에 대한 고해상도 분석결과 제공이 가능하게 되었다. 그러나 앞으로 LAPS 분석결과를 이용하여 관측이 가능한 지역 이외에 어느 지역에서든 정확한 농업기상정보를 산출할 수 있게 하려면 다양한 기상자료의 활용과 지표이용도의 개선, 관측지점의 영향반경을 최적화 시키는 과정들이 추가로 연구되어야 할 것이다. 현재 구축된 시스템의 분석결과 정확도는 떨어지지만 LAPS의 내부 알고리즘에 대한 미세한 조정으로 향상이 가능하므로 농업기상요소 생성을 위한 최적화 작업들을 수행한다면 정확도 향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 다양한 기상요소에 대한 분석이 가능하기 때문에 특별한 기상요소들을 필요로 하는 농림 분야의 요구를 충족 시킬 수 있도록 분석요소의 확장이 가능 할 것이다.
본 연구에서는 함정 신호해석 연구에 필요한 해양기상환경 자료의 표본추출에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 한국 기상청으로부터 품질검사가 완료된 최신의 해양 기상자료를 수집하고, 측정 자료의 가용 구간을 설정하여 이상치를 제거하였다. 품질검사와 이상치를 제거한 자료는 함정 신호의 확률론적 해석을 위해 지정학적 위협과 부이의 유효면적을 고려하여 단순임의추출법을 통해 축소되었다. 이후 표본의 크기는 모집단의 크기와 신뢰수준 95%를 고려하여 100, 200 그리고 400개로 설정하였으며, 상관관계가 높은 수온과 기온을 기준으로 하는 2차원 층화추출법으로 최종표본을 추출하였다. 추출 표본은 제곱오차의 합과 신뢰구간을 추정하고 이를 비교하여 함정의 확률론적 신호해석을 위해 필요한 해양기상조건의 크기를 제시하였다.
본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
지구 온난화는 현재 진행형인 명확한 현상으로 이에 따른 이상기후는 곳곳에 기상재해의 원인으로 작용하고 있다. 농업은 광범위한 면적을 통하여 이루어짐으로써 극한기상에 취약한 분야 중의 하나이다. 본 연구에서는 우리나라의 최근 십여년 동안 발생한 농업 기상재해 자료를 분석하여 기상재해의 지역적 분포 및 그 특성을 분석하는데 목적이 있다. 농업 기상재해는 면적과 비용측면으로 구분하여 농경지, 농업시설(온실, 축사 등), 어촌 세 개 범주로 구분하여 폭우, 태풍, 폭설에 대한 피해를 분석하였다. 주요 피해 유형으로는 범람, 유실/매몰, 시설피해로 구분하였으며, GIS 기법을 적용하여 각 피해유형에 대한 주제도를 작성하였다. 각 주제도를 중첩하고 지역 특성과 연계하여 농업기상재해의 공간 특성을 분석하였다. 전반적으로 서해와 남해를 통해 범람 피해가 크게 나타났고, 내륙의 산간지역에서 유실과 매몰에 의한 피해가 크게 나타났다. 비용 측면에서 온실이나 축사 등 시설 피해가 지배적인 요인으로 분석되었다. 본 연구 결과에서 분석된 지역에 따른 기상피해 취약성 자료는 농업 기상재해 예방 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 기후자료로 제공되는 기상 데이터베이스로부터 사람이 이해할 수 있는 수준의 분석문을 생성하는 시스템에 자연언어 생성 기술을 적용한 연구에 관한 것이다. 기상청에서 제공되는 여러가지 자료들을 이용하여 기상관련 지식을 획득하였으며, 제한된 영역에서 잘 구조화된 템플릿을 정의하고 담화관계를 설정함으로써 관련 기상자료에 대한 해설문을 생성할 수 있었다. 실험 결과, 본 시스템은 비교적 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
우리나라의 산악기상은 평지에서 나타나는 기상과는 다른 양상을 띠게 되어 서로 가까운 지역일지라도 전혀 다르고 복잡한 기상현상을 나타낸다. 국내에서는 모든 바람에 관한 자료는 평지의 AWS(Automatic Warning System) 기상관측 자료에 의해서만 의존한다. 본 연구는 임내 국부산지에서의 기상 모니터링 시스템을 웹기반으로 구축하였으며, 이를 통하여 얻어진 바람데이터와 인근 AWS에서의 얻어진 자료를 비교 분석 하였다. 분석 결과 습도와 온도는 유사한 패턴을 보이고 있으나 풍향과 풍속은 전혀다른 패턴을 보여주고 있어 실제산지에서의 기상데이터는 AWS와 일치하지 않는 것을 알 수 있다.
풍랑특보는 우리나라 부근을 항행하는 선박 및 해상 업무 종사자에게 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 최근 11년(2010-2020년) 동안 기상청에서 발표한 서해·남해·동해의 앞바다 및 먼바다, 제주도 앞바다의 풍랑특보와 주요 해양기상부이의 관측자료를 비교·분석하여 풍랑특보의 적절성을 평가하였다. 각 해역에 대한 풍랑특보와 해양기상부이 관측자료를 일별, 월별, 연별로 통계를 내어 연평균, 월평균, 계절별로 비교한 결과, 풍랑특보의 적중률이 전 해역에 걸쳐 매우 낮은 것으로 분석되었다. 해상에서의 풍랑특보가 어선의 어업활동, 여객선 운항 및 관광, 해상 레저활동 등에 미치는 영향을 고려할 때 해양기상 예·특보의 정확성을 개선할 필요가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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