• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.04a
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• pp.555-556
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• 2010

연안 수역에서의 해상교통 환경변화에 부응하고 나아가 대형 해양사고 방지와 인명사고 예방을 위해 필요한 해양기상신호표지 시스템 구축을 위하여 해양기상 관측 및 항로표지 정보제공 시스템을 도입, 통항선박에게 안전항해에 필요한 정보를 제공함으로서 해양교통 안전을 확보하고자 한다. 인천 연안의 팔미도를 포함한 15개 항로표지시설에 기상(온습도, 풍향/풍속, 기압) 및 해양(유향/유속, 수온, 파고/파향) 관측시스템을 설치하고 항로표지용 AIS (AtoN AIS) 통신시스템을 이용하여 육상 정보수집 처리서버 및 항행 선박에게 해양기상관측자료를 실시간 전송하는 시스템을 구축하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.43 no.1
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• pp.70.2-70.2
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• 2018

KMTNet에서는 프로젝트의 소개와 운영현황 등 파악하기 위해 웹서비스를 운영하고 있다. 홈페이지(http://kmtnet.kasi.re.kr; 국문, 영문)에는 최신 뉴스와 공지사항, 실시간 모니터링 영상 및 기상정보, 관측일정, 관측자료 공개, 활용성과 등을 게시 하였고, 관측 결과와 운영 정보 관리를 위해서 모니터링 홈페이지(kmtnet-monitor)를 제작하였다. KMTNet은 남반구 3개 관측소에 상주하는 현지 관측자에 의해 관측이 이루어지기 때문에, 국내 연구자가 남반구 관측소 현황을 파악할 수 있는 모니터링 시스템이 필수적이다. 웹서비스에 실시간 기상과 관측자료 전송속도를 함께 표시하여 관측 진행 여부를 확인할 수 있으며, 관측일지를 데이터베이스화하여 망원경/카메라/관측돔의 이상 유무, 관측 현황, 기상/시상 통계 등으로 활용하고 있다. 여기서는 지금까지 개발한 웹 서비스를 소개하고 앞으로 관측소 운영에 유용한 정보와 웹 서비스의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2019.08a
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• pp.208-209
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• 2019

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.16-16
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• 2019

기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.26 no.1
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• pp.63-74
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• 2024

In agriculture, frost can be devastating, which is why observation and forecasting are so important. According to a recent report analyzing frost observation data from the Korea Meteorological Administration, despite global warming due to climate change, the late frost date in spring has not been accelerated, and the frequency of frost has not decreased. Therefore, it is important to automate and continuously operate frost observation in risk areas to prevent agricultural frost damage. In the existing frost observation using leaf wetness sensors, there is a problem that the reference voltage value fluctuates over a long period of time due to contamination of the observation sensor or changes in the humidity of the surrounding environment. In this study, a datalogger program was implemented to automatically solve these problems. The established frost observation system can stably and automatically accumulate time-resolved observation data over a long period of time. This data can be utilized in the future for the development of frost diagnosis models using machine learning methods and the production of frost occurrence prediction information for surrounding areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-267
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.30 no.4
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• pp.478-484
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• 2009

A web page was developed to enhance students' learning experience in studying meteorological phenomena. After collecting the meteorological elements observed with automatic weather observation system (AWS), it serve real-time meteorological information on demand. Past meteorological information as well as real-time current information can be retrieved because the web page can save and accumulate observed information in its data base. The completed web page was successfully applied in school settings in teaching students meteorology research sections of earth science. The results show that students experienced authentic and meaningful learning through the real-time meteorological information from the web page. In addition, large scale of time was required to observe meteorological phenomena and it hindered practical meteorological research in earth science classes. However, it is expected that the time limitation can be overcome by utilizing accumulated meteorological information of the web page.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.8 no.1
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• pp.36-44
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• 2006

In this study, we constructed a forest fire danger map in the Yeongdong area of Gangwon-do and Northeastern area of Gyeongsangbuk-do using a forest fire rating model and geographical information system (GIS). We investigated the appropriate positions of the automatic weather station (AWS) and a comprehensive network solution (a system including measurement, communication and data processing) for the establishment of an optimum mountain meteorological observation network system (MMONS). Also, we suggested a possible plan for combining the MMONS with unmanned monitoring camera systems and wireless relay towers operated by local governments and the Korea Forest Service for prevention of forest fire.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.3
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• pp.182-189
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• 2016

For high accuracy of forecast using numerical weather prediction models, we need to get weather observation data that are large and high dense. Korea Meteorological Administration (KMA) mantains Automatic Weather Stations (AWSs) to get weather observation data, but their installation and maintenance costs are high. Mini-AWS is a very compact automatic weather station that can measure and record temperature, humidity, and pressure. In contrast to AWS, costs of Mini-AWS's installation and maintenance are low. It also has a little space restraints for installing. So it is easier than AWS to install mini-AWS on places where we want to get weather observation data. But we cannot use the data observed from Mini-AWSs directly, because it can be affected by surrounding. In this paper, we suggest a correcting method for using pressure data observed from Mini-AWS as weather observation data. We carried out preconditioning process on pressure data from Mini-AWS. Then they were corrected by using machine learning methods with the aim of adjusting to pressure data of the AWS closest to them. Our experimental results showed that corrected pressure data are in regulation and our correcting method using SVR showed very good performance.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.3
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• pp.553-562
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• 2020

S-band, C-band and X-band radars are used for weather observation purposes. Since the Meteorological Administration, the Ministry of Environment, and Republic of Korea Air Force operate radars according to the purpose of observation by departments, the installation site and observation characteristics are different. From a meteorological point of view, blind observational areas in the low level with an elevation of less than 1 km around the mountainous terrain near Jirisan and Taebaeksan. Assuming a small radar installation, we simulated low-level observations. In order to monitor dangerous weather in North Korea, we analyzed the precipitation of North Korea and simulated a large radar network. Finally, a radar network for Korean Peninsula was proposed.