• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.761-765
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• 2005

원격탐사 기법은 식생 및 토지 이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 인자는 기온, 습도, 바람, 일사량 및 토양조건 등 매우 복잡하게 구성된다. 식생은 그 지점의 증발산량에 영향을 주고 있으며, 증발산량을 지배하는 복잡한 인자는 식생의 성장조건에 직접적으로 영향을 미친다. 결국 증발산량과 식생조건 사이에는 강한 상관관계가 성립할 수 있음을 예상할 수 있다. 비교적 넓은 지점에 대한 식생상태의 파악을 위해서는 NOAA/AVHRR 자료가 효과적으로 이용될 수 있으며, 이로부터 얻어지는 식생지수(NDVI)를 이용함으로서 증발산량과 NDVI 사이의 강한 상관관계를 생각할 수 있다. 입력자료로 이용되는 기상자료가 많을수록 자료의 획득 및 처리에 많은 시간이 요구되므로 본 연구에서는 기상자료 중 비교적 쉽고 정확한 값을 얻을 수 있는 기온자료만을 채택하여 분석 시의 번거로움을 최소화하였다. 본 연구에서는 위성자료와 기상자료 중 가장 획득이 용이한 기온자료를 조합하는 간편한 방법에 의한 실제증발산량 산정방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.84-87
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• 2012

수자원 분야에서 지표와 대기 사이의 물과 에너지 교환에 대한 해석을 위하여 다양한 수문 모형이 이용되고 있다. 이 과정은 물 순환 과정을 이해하기 위한 한 방법으로 본 연구에서는 Common Land Model (CLM)을 이용해 수문 기상학적 인자를 모의하였다. CLM은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) 모형 중 하나이며, 본 모형을 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 한반도를 포함한 영역에서의 참고할만한 결과가 부족한 실정이며, 국내에서의 사용 가능한 기초자료도 부족하여 모형 구동을 위해 본 연구에서는 1 km의 높은 해상도의 강제입력자료를 Weather Research Forecast (WRF) 모형을 통하여 생산하여 사용하였다. 이 자료는 관측자료 및 위성 자료 등을 이용한 자료동화방법을 통하여 산출하였으며, 이를 이용하여 낙동강 유역에 대하여 CLM의 수문 기상학적 인자들을 산정하였다. 향후 보다 넓은 범위의 연구 지역을 설정하여 국내 관측 자료와의 비교를 통해 본 자료에 대한 사용 가능성을 검증할 계획이다. 또한 이를 바탕으로 수문 모형을 이용한 아시아 지역의 높은 해상도의 수문 기상학적 인자에 대한 연구를 진행할 예정이다.

• 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.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_1
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• pp.1101-1117
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• 2018

The clear sky radiance (CSR) is one of the baseline products of the Himawari-8 which was launched on October, 2014. The CSR contributes to numerical weather prediction (NWP) accuracy through the data assimilation; especially water vapor channel CSR has good impact on the forecast in high level atmosphere. The focus of this study is the quality analysis of the CSR of the Himawari-8 geostationary satellite. We used the operational CSR (or clear sky brightness temperature) products in JMA (Japan Meteorological Agency) as observation data; for a background field, we employed the CSR simulated using the Radiative Transfer for TOVS (RTTOV) with the atmospheric state from the global model of KMA (Korea Meteorological Administration). We investigated data characteristics and analyzed observation minus background statistics of each channel with respect to regional and seasonal variability. Overall results for the analysis period showed that the water vapor channels (6.2, 6.9, and $7.3{\mu}m$) had a positive mean bias where as the window channels(10.4, 11.2, and $12.4{\mu}m$) had a negative mean bias. The magnitude of biases and Uncertainty result varied with the regional and the seasonal conditions, thus these should be taken into account when using CSR data. This study is helpful for the pre-processing of Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) CSR data assimilation. Furthermore, this study also can contribute to preparing for the utilization of products from the Geo-Kompsat-2A (GK-2A), which will be launched in 2018 by the National Meteorological Satellite Center (NMSC) of KMA.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.2
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• pp.165-172
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• 2015

The extreme weather conditions become frequent and severe with global warming. To prevent and cope forest disaster like a forest fire, we need an accurate micrometeorological prediction system for mountainous regions. This study addressed the forest fires occurred at Bonghwa and Gangneung in March, 2013. We constructed and optimized the prediction system that were required to interpret and simulate the forest micrometeorology. At first, we examined WRF physical sensitivity. Subsequently, KMA AWS observation data were assimilated using three-dimensional variation data assimilation method. The effectiveness of the assimilation was examined by using AWS observations enhanced with the Forest Research Institute observations. Finally, The 100 meters spatial resolution wind data were obtained by using the MUKLIMO for the given wind vector from WRF.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.1
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• pp.94.1-94.1
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• 2012

천리안위성은 우리나라 최초의 정지궤도복합위성(COMS: Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)으로 2010년 6월 27일, 남미 기아나 쿠루기지에서 아리안-5 로켓에 의해 발사된 후 동경 128.2도, 적도 상공 약 35,800 km 고도의 정지궤도에 안착되었다. 이 후 궤도상시험 기간과 안정화 기간을 거쳐 2011년 4월 1일, 기상청은 위성자료 서비스를 시작하였다. 천리안위성의 기상영상기는 한반도 주변의 기상변화와 전 지구적 기후 변화 및 대기 운동을 감시하기 위해 실시간 관측 및 전송 시스템을 갖춘 탑재체이다. 이 기상영상기는 하루 8번의 지구 반면 영역과 각각 80번 내외의 북반구 및 한반도 영역을 관측하며, 이 자료는 지상에서 복사보정과 기하보정을 거친 후 위성을 통해 다시 사용자에게 배포된다. 천리안위성 기상영상기는 쉼 없이 관측하고, 일정 시간 이내에 그 자료를 배포해야 한다. 이러한 자료서비스는 운영시스템의 장애나 자연현상에 의한 자료 미수신 혹은 미처리가 발생할 경우 운영 결과 및 성과에 영향을 미친다. 이와 같은 장애에 대비해 국가기상위성센터는 이중화된 시스템을 구축했으며, 자료 백업 부기관으로서 한국항공우주연구원과의 사이트 이중화도 시행하고 있다. 그러나 정지궤도에 있는 위성과 태양 및 지구의 역학적인 관계에 따라 태양 전파 잡음의 영향인 태양간섭과, 위성 태양전지판 충전 장애를 일으킬 수 있는 위성식, 그리고 위성 자정 주변에 발생할 수 있는 태양광 침입 및 산란광 영향 등은 미리 예측되어야 하며, 이 시기 운영 방안 마련과 사용자 공지 등의 조치가 수반되어야 한다. 국가기상위성센터는 춘 추분 시기에 발생하는 이러한 태양 영향을 예측하고 검증했으며, 이 시기 위성 및 지상국의 효율적인 운영방안을 마련하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.4
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• pp.252-261
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• 2020

Numerical simulations of the storm surge and waves induced by the Typhoon Kong-Rey incident on the south coast of Korea in 2018 are conducted using the JMA-MSM weather field provided by the Japan Meteorological Agency, and the calculated surge heights are compared with the time history observed at harbours along the south-east coast. For the waves occurring coincidentally with the storm surges the calculated significant wave heights are compared with the data measured using the wave buoys operated by the KHOA (Korea Hydrographic and Oceanographic Agency) and the KMA (Korea Meteorological Administration), and the data observed at AWAC stations of the KIOST (Korea Institute of Ocean Science and Technology). Additional simulations are also performed based on the pressure and wind fields obtained using the best track information provided by the JTWC (Joint Typhoon Warning Center) of the United States, and the results are compared and analyzed. 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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• 2012.05a
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• pp.196-196
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RCM 기후자료를 바탕으로 관측자료 및 시나리오의 온도, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하여 기상청 산하 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표 I:1979~2008년, 목표 II:2011~2040년, 목표 II:2041~2070년, 목표IV:2071~2100년) 적설량을 예측하였으며, 빈도별(20년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하고자 하였다. KMA-RCM 자료를 이용한 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였고, 58개 대상 지점의 30년 이상 관측기상자료 중 온도, 강수, 적설량 자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였다. 확률적설량에서 매개변수 추정은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정확률분포형으로는 시나리오적 방법 및 비시나리오적 방법에 대한 분포형 검정결과 가장 적합하다고 판정되는 Gumbel분포형을 선정하였다. 위의 방법론을 통하여 미래 목표기간별로 확률적설량을 확률적설량을 산정하였으며 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.306-306
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• 2023

인공강우 실험은 일반적으로 호우 기간 중 수행한다. 과거 연구(국립기상과학원, 2020)에서 설정된 인공강우 실험 기준은 "일 강우량 20 mm를 초과하는 경우"로, 이는 경험적으로 결정된 기준이다. 이에 본 연구에서는 가용한 장기간 관측자료를 수집하고 자료를 분석하여 인공강우 실험을 위한 댐 유역의 기상학적 조건과 수문학적 조건을 평가하였다. 인공강우 실험 조건 평가를 위한 대상 유역으로 한반도 남부지방에 위치한 보령댐, 용담댐, 남강댐, 안동댐, 임하댐 유역을 고려하였다. 기상학적 조건은 인공강우 발생 조건과 밀접한 연관이 있다. 기상학적 조건을 평가하기 위한 자료로 장기간 자료가 가용하며 수집이 용이한 일 강우량, 상대습도, 운량 등의 자료를 수집하였다. 강우량과 운량의 경우 상위 10%, 20%, 30%에 대응하는 기준치를 산정하고, 이를 초과하는 연 횟수를 비교하여 유역의 조건을 평가하는데 반영하였다. 상대습도의 경우 연중 80%, 85%, 90%를초과하는 횟수를 비교하고 추가로 이 기준치를 초과함에도 강우는 발생하지 않은 횟수도 고려하였다. 수문학적 조건은 인공강우의 필요성, 즉 수자원 공급량 차원에서 고려한 조건으로 볼 수 있다. 수문학적 조건을 평가하기 위한 자료로는 댐의 일 및 월 단위 저수용량을 수집하고, 댐의 총 저수용량과 유효저수용량에 대한 비를 산정하여 평가에 고려하였다. 댐 유역의 인공강우 실험 조건을 평가한 결과는 다음과 같이 요약된다. 기상조건을 고려한다면 보령댐과 용담댐이 적절한 것으로 판단되었다. 특히 보령댐의 경우, 상대습도가 90% 이상으로 매우 높음에도 대기중의 수증기가 응결되지 못하여 강우량이 발상하지 않는 경우가 있어 Seeding의효과가 극대화될 여지가 높은 것으로 판단된다. 수문학적 조건을 고려하는 경우, 보령댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역이 유효 저수율이 낮은 것으로 나타나 인공강우를 활용한 수자원 확보의 필요성이 높은 유역으로 평가된다.

• Atmosphere
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• v.31 no.2
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• pp.229-240
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• 2021

The Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in operation at the KMA (Korea Meteorological Administration) is introduced. GODAPS consists of ocean model, ice model, and 3-d variational ocean data assimilation system. GODAPS assimilates conventional and satellite observations for sea surface temperature and height, observations of sea-ice concentration, as well as temperature and salinity profiles for the ocean using a 24-hour data assimilation window. It finally produces ocean analysis fields with a resolution of 0.25 ORCA (tripolar) grid and 75-layer in depth. This analysis is used for providing a boundary condition for the atmospheric model of the KMA Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in addition to monitoring on the global ocean and ice. For the purpose of evaluating the quality of ocean analysis produced by GODAPS, a one-year data assimilation experiment was performed. Assimilation of global observing system in GODAPS results in producing improved analysis and forecast fields with reduced error in terms of RMSE of innovation and analysis increment. In addition, comparison with an unassimilated experiment shows a mostly positive impact, especially over the region with large oceanic variability.