Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.165-167
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2010
최근 지구 온난화 효과에 의한 기상이변으로 기상정보에 대한 관심이 급증하고 있다. 날씨 예보가 일반인들의 일상생활에 영향을 미칠 뿐만 아니라 산업과 경제 전반에 미치는 영향이 크기 때문이다. 기상분야의 의사결정은 직간접적으로 많은 양의 자료를 필요로 한다. 기상자료로부터 공간에 관련된 지도 자료, 각종 측정 및 계측자료 등이 그것들이다. 따라서 기상분야에서의 의사결정이 앞에 나열한 자료를 처리하고 계산과정을 거쳐 그 결과를 바탕으로 이루어질 때 적절하고 합리적인 의사결정이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 의사결정 시스템은 사용자가 직관적이고 종합적으로 의사를 결정할 수 있도록 여러 가지 복잡한 자료를 표출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 의사결정을 위한 기상가시화 시스템의 요구조건을 분석하고 설계를 제안한다.
Yoon, Sung Bum;Jeong, Weon Mu;Jho, Myeong Hwan;Ryu, Kyong Ho
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.5
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pp.351-362
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2020
Numerical simulations of the storm surge and waves induced by the Typhoon Maemi incident on the south sea of Korea in 2003 are performed using the JMA-MSM forecast weather field, NCEP-CFSR reanalysis weather field, ECMWF-ERA5 reanalysis weather field, and the pressure and wind fields obtained using the best track information provided by JTWC. The calculated surge heights are compared with the time history observed at harbours along the coasts of Korea. For the waves occurring coincidentally with the storm surges the calculated significant wave heights are compared with the measured data. Based on the comparison of surge and wave heights the assessment of the reliability of various weather fields is performed. As a result the JMA-MSM weather fields gives the highest reliability, and the weather field obtained using JTWC best track information gives also relatively good agreement. The ECMWF-ERA5 gives in general surge and wave heights weaker than the measured. The reliability of NCEP-CFSR turns out to be the worst for this special case of Typhoon Maemi. Based on the results of this study it is found that the reliable weather fields are essential for the accurate simulation of storm surges and waves.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.341-341
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2021
농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.
Kim, Hee-Kyung;Kim, Kwang-Sub;Lee, Jae-Won;Lee, Yung-Seop
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.5
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pp.1133-1144
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2017
Cluster analysis with meteorological data allows to segment meteorological region based on meteorological characteristics. By the way, meteorological observed data are not adequate for cluster analysis because meteorological stations which observe the data are located not uniformly. Therefore the clustering of meteorological observed data cannot reflect the climate characteristic of South Korea properly. The clustering of $5km{\times}5km$ gridded data derived from a numerical model, on the other hand, reflect it evenly. In this study, we analyzed long-term grid data for temperatures and precipitation using cluster analysis. Due to the monthly difference of climate characteristics, clustering was performed by month. As the result of K-Means cluster analysis is so sensitive to initial values, we used initial values with Ward method which is hierarchical cluster analysis method. Based on clustering of gridded data, cluster of meteorological stations were determined. As a result, clustering of meteorological stations in South Korea has been made spatio-temporal segmentation.
Kim, Dae-Jun;Park, Joo-Hyeon;Kim, Soo-Ock;Kim, Jin-Hee;Kim, Yongseok;Shim, Kyo-Moon
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.3
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pp.117-127
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2020
The Early Warning System for agrometeorological hazard of the Rural Development Administration (Korea) forecasts detailed weather for each farm based on the meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration, and estimates the growth of crops and predicts a meteorological hazard that can occur during the growing period by using the estimated detailed meteorological information. For verification of early warning system, automated weather observation network was constructed in the study area. Moreover, a real-time web display system was built to deliver near real-time weather data collected from the observation network. The meteorological observation system collected diverse meteorological variables including temperature, humidity, solar radiation, rainfall, soil moisture, sunshine duration, wind velocity, and wind direction. These elements were collected every minute and transmitted to the server every ten minutes. The data display system is composed of three phases: the first phase builds a database of meteorological data collected from the meteorological observation system every minute; the second phase statistically analyzes the collected meteorological data at ten-minutes, one-hour, or one-day time step; and the third phase displays the collected and analyzed meteorological data on the web. The meteorological data collected in the database can be inquired through the webpage for all data points or one data point in the unit of one minute, ten minutes, one hour, or one day. Moreover, the data can be downloaded in CSV format.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.372-372
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2012
해외 사업에서 지구에 따라 기상 자료가 부족한 지역이 많다. 여기서는 에티오피아의 밭 관개 용수 공급을 위해 일 강우 자료와 월평균 기상자료를 이용하여 일 증발 자료를 생산하여 적정 저수지 위치와 규모를 정한 결과 다음과 결과를 얻었다. 첫째, 구글지도와 DEM을 이용하여 6개의 댐 후보지를 선정하였고, 표고별 저수면적, 저수량 관계식을 도출하였다. 둘째, 기상자료 수집의 어려움으로 한국 자료를 분석하여 현지의 장기간 기상 자료를 가공, 모의하여 적용하였다. 셋째, 현지 유량측정 자료와 한국 관측자료를 이용하여 현지의 합리적인 일 유입량 자료를 생산하였다. 넷째, 현지의 토양조건을 고려하고, 토양수분 물수지 모형을 개발하여 토양수분 부족량 공급 기준의 합리적 관개용수 필요수량을 산정하였다. 다섯째, 저수지 일 물수지 모형을 구축하여, 저수량 일별 모의에 의해 적정 댐 저수지 규모를 결정하였다. 여섯째, 국내 농업용 저수지의 실적 공사비 내역 자료를 참고하여 합리적 수준의 개략 공사비와 총 사업비를 산출하였다. 일곱째, 최적 저수지 위치와 규모로 유역면적 $739.57km^2$인 위치와 만수위 EL. 1,660 m, 총 저수량 3,529만 $m^3$인 규모를 제시하였다.
Kim, Jin Uk;Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.112-112
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2018
최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.
2009년에 발사 예정인 통신해양기상위성은 우리나라 최초의 정지궤도 위성이며 해양기상관측위성이다. 해색관측에 있어서 정지제도 상에서 한반도와 주변해역을 관측하는 것은 시-공간해상력에서 향상된 해색위성자료를 제공해 줄 것이다. 이러한 정지궤도 해색위성 자료의 해양지리정보 활용은 적용의 범위와 GOCI 자료가 제공하는 정보의 해석적 내용에 있어서 기존의 극궤도 위성자료를 활용하는 것과는 다른 차원의 자료 구축 능력을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 정지궤도 해색위성에 탑재된 GOCI로부터 획득되는 영상정보를 통해 해양지리정보에 적용 가능한 분야를 해석하고 이를 적용하는 방안에 대해 제시하였다. 해양지리정보의 다양한 구축 자료와 개발된 해양공간정보시스템은 향후 해양위성자료의 실시간 분석결과를 반영하여 자료의 갱신과 추출 정보의 신속한 서비스를 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 정보서비스의 효과는 지구온난화에 따른 기후변화와 기상이변 등의 해양기상재해에 보다 신속하게 대처하는 재해정보시스템의 구현에 기여할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.397-397
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2020
가뭄을 전망하는 방법으로는 통계적 방법과 물리적 방법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 과거의 기상 및 수문현상이 미래에도 재현될 수 있다는 전제하에 미래 가뭄상황을 전망하는 방법이다. 그러나 이 방법은 예측된 결과들이 모두 과거의 경향에 국한됨에 따라 최근에 급변하는 수문기상의 특성을 고려하는데 한계가 있다(Trenberth, 1994). 물리적 방법은 주어진 초기 수문기상조건으로부터 역학적 알고리즘이 탑재된 기상 및 수문모형의 연계모의를 통하여 미래 가뭄을 전망하는 방법으로 모형에 따른 불확실성이 발생할 수 있으나 최근 수문순환의 변화를 예측가능하다는 장점이 있어 활용도가 높다. 본 연구에서는 기상예보자료와 지표수문모형을 연계한 물리적 기반의 수문학적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 수문학적 가뭄전망을 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용하였다. 수문학적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 2015~16년 기간에 중권역별 가뭄전망정보를 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 중권역별 수문학적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.4
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pp.246-251
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2017
Crop models have been used to predict a heading date for efficient management of fertilizer application. Recently, the ORYZA (v3) model was developed to improve the ORYZA2000 model, which has been used for simulation of rice growth in Korea. Still, little effort has been made to assess applicability of the ORYZA (v3) model to rice farms in Korea. The objective of this study was to evaluate reliability of heading dates predicted using the the ORYZA (v3) model, which would indicate applicability of the model to a decision support system for fertilizer application. Field experiments were conducted from 2015-2016 at the Rural Development Administration (RDA) to obtain rice phenology data. Shindongjin cultivar which is mid-late maturity type was grown under a conventional fertilizer management, e.g., application of fertilizer at the rate of 11 Kg N/10a. Another set of heading dates was obtained from annual reports at experiment farms operated by the National Institute of Crop Science and Agricultural Technology Centers in each province. The input files for the ORYZA (v3) model were prepared using weather and soil data collected from the Korean Meteorology Administration (KMA) and the Korean Soil Information System, respectively. Input parameters for crop management, e.g., transplanting date and planting density, were set to represent management used for the field experiment. The ORYZA (v3) model predicted heading date within 1 day for two seasons. The crop model also had a relatively small error in prediction of heading date for three ecotypes of rice cultivars at experiment farms where weather input data were obtained from a near-by weather station. Those results suggested that the ORYZA (v3) model would be useful for development of a decision support system for fertilizer application when reliable input data for weather variables become available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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