• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1996.10a
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• pp.89-93
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• 1996

시설의 냉ㆍ난방시스템 최적 설계를 위해서나 시스템의 연간 에너지 소요량 산정을 위해서는 동적열부하계산을 시행해야 한다. 이를 위해서는 어느 지역의 표준적인 기상상황을 총합적으로 파악해야 하는데 이는 단순히 각 기상자료의 월평균치를 사용하는 것으로는 불충분하며, 중요한 기상요소들을 종합적으로 고려한 인위적인 기상자료를 필요로 한다. (중략)

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.1
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• pp.1-14
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• 2021

Onions are a representative produce that requires supply-demand control measures due to large fluctuations in production and price by growing season. Accurate forecasts of crop production can improve the effectiveness of such measures. However, it is challenging to obtain accurate estimates of crop productivity for onions because they are mainly grown on the open fields. The objective of this study was to perform the empirical analysis of the relationship between factors for crop growth and meteorological conditions, which can support the development of models to predict crop growth and production. The growth survey data were collected from open fields. The survey data included the weight of above ground organs as well as that of the bulbs. The estimates of meteorological data were also compiled for the given fields. Correlation analysis between these factors was performed. The random forest was also used to compare the importance of the meteorological factors by the growth stage. Our results indicated that insolation in early March had a positive effect on the growth of the above-ground. There was a negative correlation between precipitation and the growth of the above-ground at the end of March although it has been suggested that drought can deter the growth of onion. The negative effects of precipitation and daylight hours on the growth of the above-ground and under-ground were significant during the harvest period. These meteorological factors identified by growth stage can be used to develop models for onion growth and production forecast.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.4
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• pp.33-41
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• 2010

Approximately 100 permanent GPS stations are currently operational in Korea. However, only 10 sites have their own weather sensors connected directly to the GPS receiver. Thus. calculation of meteorological data through interpolation of AWS data are needed to determine precipitable water vapors at a specific GPS station without a meteorological sensor. This study analyzed the accuracy of two meteorological data interpolation methods called reverse sea level correction and kriging. As a result, the root-mean square-error of reverse sea level correction were seven times more accurate in pressure and twice more accurate in temperature than the kriging method. For the analysis of PWV accuracy, we calculated GPS PWV during the summer season in :2008 by using GPS observation data and interpolated meteorological data by reverse sea level correction. And, we compared GPS PWV s based on interpolated meteorological data with those from radiosonde observations and GPS PWV s based on onsite GPS meteorological sensor measurements. As a result, the accuracy of GPS PWV s from our interpolated meteorological data was within the required operational accuracy of 3mm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.406-406
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• 2012

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.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.04a
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• pp.185-191
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• 2010

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.221-223
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• 2021

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.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.25.5-26
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• 2009

인류의 활동 무대가 우주공간으로 확대됨으로써 우주기상에 의한 피해를 최소화 할 수 있는 조치가 요구됨에 따라 우주기상에 대한 감시 및 예 경보 업무가 필요해 졌다. 미국은 이미 우주기상 감시와 예보의 필요성을 인식하고 해양대기청(NOAA), 미 공군(USAF), 항공우주국(NASA), 내무부(DOI), 에너지부(DOE), 과학재단(NSF)이 연합하여 1996년 국가우주기상 프로그램(National Space Weather Program)을 수립.추진하고 있다. 특히 정부연구 기관인 NOAA 산하 우주기상예보센터(Space Weather Prediction Center; SWPC)와 미 공군 기상국(AFWA)은 우주기상 자료 생산, 수집, 자료 센터 운용, 연구 지원 및 예 경보 업무를 공동으로 수행하고 있으며 관련 자료 및 정보의 교환 등 매우 밀접하게 상호협력하고 있다. 최근 정부는 과학기술 7대 중점투자 분야별 중점육성후보기술로서 우주감시체계개발기술을 포함한 국가과학기술기본계획(577전략)을 수립 발표하였으며, 대한민국 공군은 향후 우주군 창설을 목표로 우주전력 기반체계구축을 계획하고 있다. 국방부는 2012년 전시작전통제권 환수에 대비한 독자적인 작전지휘능력 확보가 필요한 상황이며, 미래의 한국군 독자적 네트웍 중심 전장(NCW: Network Central Warfare) 체계 구축을 위해서는 미 공군의 "우주기상작전센터"와 같은 우주기상 예 경보 체계 구축이 요구된다. 이 연구에서는 군의 독자적 우주작전능력 확보를 위한 우주기상 예 경보 체계 구축 방향을 제시하고자 사전기반 연구를 수행하였다. 그 내용으로 우주기상에 대한 개요 및 우주기상의 변화에 따른 국내외 영향을 조사하고 국내외 우주기상 예 경보 시스템을 소개하고자 한다. 또한, 미공군의 우주기상 활용 상태를 점검하여 한국 공군을 위한 우주기상 예 경보 체계 구축 및 인력과 기술 확보에 대한 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.184-184
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• 2015

수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.330-330
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• 2022

우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2006.04a
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• pp.100-104
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• 2006

58개 기상관측소에서 최근 22년간 측정된 천부 지중온도 자료와 국가지하수관측망의 169개 암반 및 95개 충적층 관측소에서 측정된 지하수 온도 자료를 이용하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 우리나라 대기, 지면 및 지하수의 연평균 온도분포도를 제시하였으며, 다중회귀분석을 통하여 대기 및 지면온도를 추정할 수 있는 회귀식을 산정하였다. 둘째, 지면온도에 영향을 미치는 기상 요소로서 일사량, 지구복사, 강수량 및 적설량 자료를 분석하였다. 마지막으로 열전도 모델을 이용하여 심도별 열확산계수를 산정하고 통계 자료를 제시하였다.