• 한국방재학회 논문집
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• 제7권1호통권24호
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• pp.21-28
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• 2007

최근 기후변화로 빈번히 발생하고 있는 자연재해의 피해를 정확히 예상할 수는 없으나, 중대한 현상이 예상될 때 그에 맞는 적절한 예방활동을 통하여 피해를 최소화할 수 있다. 하지만 우리나라는 2000년 들어 기상재해에 의한 피해가 수조원에 달하는 만큼 자연재해에 의한 피해를 많이 입고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 2005년 9월 $5{\sim}7$일 동안 한반도에 영향을 끼친 태풍 Nabi와 1998년 일본 4개 현(懸)에 큰 피해를 입힌 호우에 관하여, 기상청과 방송, 신문의 기상정보 발표 현황과 보도내용, 기상정보 전달체계, 사후 평가에 대하여 분석함으로써 방재기상정보의 활용 효과를 높이기 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다. 중대한 현상이 예상될 때는, 기상정보에 대한 국민들의 이해도를 높이고 사태의 심각성을 알리기 위해 기상청에서 보다 많은 보도자료를 발표해야 하며, 좀 더 정확한 피해 규모를 제시하기 위해서 국내 현황에 맞는 재해피해 예측 모델 개발이 필요하다. 방송사와 신문사는 공공기관의 재해대응, 현상의 자세한 정보와 예측, 방재상 주의점, 피해내역 및 복구 등 시민들이 알고자 하는 내용을 재해대응 단계에 맞게 적극적으로 보도할 필요가 있다. 또한 재해종료 후에 기상청과 소방방재청, 방송사 등은 방재관련 유관기관과 주민들을 상대로 반드시 사후검토를 실시하여 제공하고 있는 방재기상정보의 문제점을 파악하고 효과적으로 개선하여야 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.18-20
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• 2022

디지털플랫폼정부 구현을 위해 공공데이터 전면개방을 추진하고 있다. 이에 따라 해양기상정보 데이터를 안전하고 신뢰성 있게 활용할 수 있는 체계를 확립하고 서비스 품질 향상을 위해 개선방안 마련이 필요하여 연구를 진행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2023

본 연구에서는 도시 내 및 주변 지역을 대상으로 기상학적 가뭄 발생 여부에 따른 토양수분량 변화 정도를 파악하고, 그에 따른 열섬 현상의 변동 정도를 분석·평가하였다. 먼저, 대상 지역 내 기상학적 가뭄의 시공간적 특성을 분석하기 위해 인공위성, 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 SPI (Standard Precipitation Index)와 SPEI (Standard Precipitation Evapotranspiration Index) 등 두 가지의 가뭄 지수를 산정하였다. 또한, ERA5 (The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis)와 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 등의 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 토양수분 자료 및 기타 기상 관련 주요 정보들을 얻고, 이를 ENVI-met 모형의 초기 입력자료로 고려하였다. 다양한 시나리오 기반의 모의 결과들을 바탕으로 복합 재난의 관점에서 가뭄-토양수분량-열섬 간의 연관성을 분석하고, 주요 영향 인자 및 극한 사상 유발 조건 등에 대한 정보를 파악하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.236-236
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• 2016

현재 댐운영 계획 수립 시 매월 유지해야 하는 저수량의 범위를 나타낸 기준수위가 사용되고 있으며 매년 홍수기 말에 현재의 수문 상황과 장래의 전망을 통한 시기별 연간, 월간 댐운영 계획을 수립하고 있다. 물관리의 이수측면에서 댐수위 운영계획 수립과 홍수기 운영목표 수위를 결정하는데 활용하기 위해서는 계절단위, 연단위의 기상정보가 필요하다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 금강유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 전지구계절예측시스템으로 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE)모델이 서로 결합되어 하나의 시스템으로 구성되어 있으며 공간 수평해상도는 N216($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약60km이다. Hindcast자료는 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 생산된 ERA-Interim 재분석장을 대기 모델의 초기장으로 사용하며 기간은 1996~2009년의 총 14년이다. 예보자료의 검증은 예보의 질을 결정하는 과정으로 Brier Skill Score (BSS), Reliability Diagrams, Relative Operating, Characteristics (ROC)등을 통해 정확성과 오차에 의한 예보의 성능을 검증하였다. 또한 Glosea5의 통계적 상세화를 수행하여 다양한 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였으며 이는 이후 수문모델과의 연계 시 보다 정확하고 효율적인 댐운영에 활용할 수 있는 기후예측정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.449-460
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.293-296
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• 2024

현재 생성형 AI가 활발히 연구되고 있는 가운데, 대부분의 이미지 생성 AI는 프롬프트를 기반으로 한 Text-To-Image 방식을 주로 사용하고 있다. 하지만, 프롬프트 기반의 생성 AI는 실제 서비스에 도입하기 어려운 점이 많다. 여러 이미지 중, 하늘 이미지는 메타버스 등 가상 공간에서 매우 자주 사용되는 이미지 중 하나이면서 여러 입력값에 의해 이미지가 달라진다. 이 논문에서는 GAN을 활용해 기상 조건에 적합한 하늘 이미지를 생성하는 프로그램을 설계 및 구현한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.380-382
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• 2012

목포, 진도, 인천, 대산 및 여수권역에 설치된 해양기상신호표지시스템은 지속적이고 안정적인 데이터 확보와 데이터 Quality 유지가 중요하며 상시적인 현장점검 및 유지관리가 수반되어야 한다. 정기적이고 체계적인 유지관리를 통하여 주변 환경으로부터 장비를 보호하고 관측정보의 신뢰성을 높이고 장비 장애 및 오류를 사전에 방지할 수 있다. 관측자료의 효율적인 활용을 위하여 홈페이지, ARS/FAX, SMS 등의 서비스를 통합관리하고, 통합품질관리 기술개발 및 서비스 체계 표준화를 통하여 범국가적인 해양기상관측서비스 체계 구축이 필요하다.

• 물과 미래
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• 제40권8호
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• pp.16-23
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• 2007

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2018년도 하계 학술발표초록집
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• pp.134-135
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• 2018

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.69-75
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• 2023

연구목적: 지속되는 기후변화에 의한 풍수해 등의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있어 극한 기상현상이 지역 특성 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상 관련 긴급정보를 사용자 및 사용자 환경에 맞추어 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템의 1단계 시스템이 개발되고 인공지능을 활용한 긴급성 식별 방안이 연구되었다. 시범연구로 극한 기상에 의한 재난 뉴스기사를 분석하고 심각성을 식별하여 관련된 기상 특보와 연계하는 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과: 1단계 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 보다 광범위한 자료 분석을 통해 유용한 정보를 추가할 수 있는 방안이 제시되었다. 결론: 기상긴급정보의 직접적이며 신속한 제공을 통해 극한기상에 의한 재난 피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.