• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.293-299
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• 2018

The weather has a lot of influence on the cultivation of crops. Weather information on agricultural crop cultivation areas is indispensable for efficient cultivation and management of agricultural crops. Despite the high demand for agricultural weather, research on this is in short supply. In this research, we deal with the production method of agricultural weather in Jeollanam-do, which is the main production area of onions through GloSea5 and deep learning. A deep neural network model using the sliding window method was used and utilized to train daily weather prediction for predicting the agricultural weather. RMSE and MAE are used for evaluating the accuracy of the model. The accuracy improves as the learning period increases, so we compare the prediction performance according to the learning period and the prediction period. As a result of the analysis, although the learning period and the prediction period are similar, there was a limit to reflect the trend according to the seasonal change. a modified deep layer neural network model was presented, that applying the difference between the predicted value and the observed value to the next day predicted value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.69-70
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• 2017

국내외에서 CCTV, IoT(Internet of Things)를 활용한 재난 재해 감지 기술이 활발히 연구되고 활용되고 있다. 그러나 재난 감지 시스템은 전기와 같은 기반 시설이 구축되어야 활용이 가능하기에 지역적으로 시스템 구축에 어려움이 있는 재난 취약 지역(Disaster Vulnerability area)이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 소형 자가발전시스템을 구축하여 CCTV를 활용한 실시간 재난 감시 방안을 마련하고자 하며, 이에 일환으로 울산시 기상관측 자료와 소형 자가발전시스템 발전량간의 상관관계를 분석하여 기후 요소가 발전량에 미치는 영향을 살펴보고 추가적인 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.8
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• pp.1180-1187
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• 2022

As the likelihood of occurrence of the localized microbursts or severe flooding is increased due to the unusual weather changes, it is the very urgent problem to detect these weather hazards with a local weather radar. For a local weather radar of this purpose, it is essential to detect the low altitude and the fast varying weather conditions. Therefore, the very fast update of the weather information and the efficient clutter removal is very important. To achieve this goal, the appropriate method should be applied which does not need the mechanical elevation scanning and has the capability of the efficient clutter removal. Therefore, in this paper, the usefulness of the implementation of elevational filter banks with the spatial FFT algorithm was analyzed and investigated using a simple array antenna. It is shown that the suggested method can be used for both the minimization of the ground clutter and the fast update of weather information.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.12
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• pp.849-862
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• 2017

The increased frequency of meteorological disasters has been observed due to increased extreme events such as heavy rainfalls and flash floods. Numerous studies using high-resolution weather radar rainfall data have been carried out on the hydrological effects. In this study, a conditional merging technique is employed, which makes use of geostatistical methods to extract the optimal information from the observed data. In this context, three different techniques such as kriging, inverse distance weighting and spline interpolation methods are applied to conditionally merge radar and ground rainfall data. The results show that the estimated rainfall not only reproduce the spatial pattern of sub-hourly rainfall with a relatively small error, but also provide reliable temporal estimates of radar rainfall. The proposed modeling framework provides feasibility of using conditionally merged rainfall estimation at high spatio-temporal resolution in ungauged areas.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.65-66
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• 2017

바람은 기상, 기후, 농림, 교통, 산업, 재난, 생활안전, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 요소 중 하나이다. 특히, 항공기 이착륙에서는 측풍의 형태가 항공기 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 연구지역의 기 구축된 자동기상관측장비(AWS)의 정보를 연계 구축하여, 풍향과 풍속을 1분 단위의 변화량을 반영한 실시간 바람정보 표출시스템을 개발하였다. 이를 통해 기존 문자 및 이미지 형태의 정보에서 시각화된 실시간 바람지도 제공을 통해 공항 이착륙시 항공기 안전운항에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.53-53
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• 2011

가뭄은 강수 부족 및 온도 상승에 따른 물 수지의 불균형으로, 그 특성상 점진적이고 홍수에 비해 피해규모가 광범위 하여 효율적인 대처방안을 마련하기가 어려운 특성을 가지고 있다. 현재 국내의 경우 가뭄관리를 위해 비구조적 대책 방안인 가뭄지수를 활용하여 해당 지역의 부족한 용수의 정도를 시 공간적으로 측정하고 크기와 강도에 대한 정량적 또는 정성적인 평가를 수행하고 있다. 그러나 대부분 강수 및 기온자료를 토대로 한 평가가 주를 이루고 있으며, 그나마 제공되는 지수들의 경우 가뭄을 나타내는 기준이 상이하여 사용자에게 많은 혼란을 가중시키고 있는 실정이다. 따라서 효율적인 가뭄관리를 위해서는 장주기 기상정보를 토대로 국가 또는 권역별 가뭄감시가 이루어져야하며, 기상 분만 아니라 지표와의 물 수지 해석이 반영된 수문정보(유량, 토양수분 등) 기반의 가뭄 정보가 생산되어야 할 것이다. 본 연구에서는 전지구 수문해석이 가능한 지표수문해석모형을 활용하여 남한에 대한 수문성분 기반의 가뭄평가를 수행하고자 한다. 우선 남한 전역에 대한 기상 및 지형 정보를 구축하고 지표수문해석모형에 적용하여 격자별 수문성분을 생산하였다. 수문성분은 가뭄평가에 필요한 정보로 전환되어야 하며, 본 연구에서는 빈도해석기법을 적용하여 가뭄에 대한 발생 빈도 및 규모를 정량화 하였다. 즉, 모형에서 산정된 수문정보로 부터 빈도해석을 수행하여 적정 확률분포형을 결정한 후, 해당기간에 대한 확률값을 산정하여 과거 대비 가뭄에 대한 여부를 판단하였다. 산정된 지수에 대한 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사 및 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 평가 방법은 시계열 및 지역별 분석과 유역별 물수지 분석으로 구분되며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈에 따른 재현여부를 평가하였다. 평가 결과 가뭄발생 및 해갈시기 그리고 피해지역에 대한 표현에 있어 기록된 사항을 적절히 반영하는 것으로 나타났으며, 기존 가뭄지수 보다 가뭄 재현에 있어 비교적 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 따라서 지표수문해석모형 기반의 가뭄평가의 경우 적용성이 우수한 것으로 판단되며, 이상의 연구결과는 향후 국내 및 동아시아 가뭄감시 전망에 있어 기초자료로 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.51-56
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• 1998

본 연구는 산림, 기상, 지형, 소방 정보 등을 토대로 최적의 산불 진화 전략 수립을 위한 산불 진화 전문가 시스템의 설계 방법론 제시를 주목적으로 한다. 기존의 산불 정보 시스템들은 GIS 데이터와 기상 관련 데이터, 산불 발생 지점에 대한 지형 데이터를 이용하여, 산불 확산에 따른 피해 정도 및 확산 범위에 예측을 목표로 접근하고 있다. 그러나, 이를 활용하여 최적의 진화 전략을 생성시킬 수 있는 연구는 아직까지 제시된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 산불 정보 시스템을 기반으로 이산 사건 모델링 및 시뮬레이션 기법, 규칙기반 SES (RUSES: Rule-based System Entity Structure), 그리고 유전 알고리즘 등을 이용하여 최적의 산분 진화 전략을 생성할 수 있는 산불 진화 전문가 시스템의 설계 방법론을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.305-306
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• 2015

최근에 WIFI를 사용하여 무선 인터넷을 접속하는 기기들의 증가로 인터넷을 사용하는 기기는 갈수록 증가하고 있다. 이에 맞춰 유무선 공유기의 수도 증가하고 있다. 본 논문에서는 핸드폰 사용자들이 WiFi 환경하에서 최적의 AP에 접속할 수 있도록 WiFi 기상도를 설계하고 구현하였다. 구현된 앱을 활용하여 사용자들은 주변의 AP 정보를 서버에 전달하는 센서 역할을 하며 다수의 사용자들에 의해 수집된 정보는 빅데이터 분석을 통해 최적의 AP를 선정할수 있는 정보로 분석되어 사용자들이 최적의 AP에 접속할 수 있도록 활용될 수 있다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2018.06a
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• pp.131-131
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• 2018