• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.1
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• pp.91-97
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• 2005

Class A evaporation pan has been used throughout the world to measure free water evaporation mainly by manual observation once a day. In this study, a new automatic water level measurement method is used for understanding of free water evaporation and numerical analysis. This new technique measures the weight of buoyancy bar in water, and does not need calibration because it is not affected by water density change with water temperature. Field observations of evaporation were made near Haenam Meteorological Station over paddy field located in southwestern Korea from 20 April to 30 May 2004 and the data from ten clear days (16 - 25 May) were used for this analysis. The observed total evaporation was about 50.7mm during this period whereas the estimated from an empirical equation was 50.4mm. As expected, the pan evaporation is well correlated with wind speed and the vapor pressure deficit between the water surface and the air.

• Atmosphere
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• v.31 no.3
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• pp.311-326
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• 2021

To improve the predictability of high-impact weather phenomena around Seoul, where a larger number of people are densely populated, KMA conducted the intensive observation from 22 June to 20 September in 2020 over the Seoul area. During the intensive observation period (IOP), the dropsonde from NIMS Atmospheric Research Aircraft (NARA) and the radiosonde from KMA research vessel Gisang1 were observed in the Yellow Sea, while, in the land, the radiosonde observation data were collected from Icheon and Incheon. Therefore, in this study, the effects of radiosonde and dropsonde data during the IOP were investigated by Observing System Experiment (OSE) based on Korean Integrated Model (KIM). We conducted two experiments: CTL assimilated the operational fifteen kinds of observations, and EXP assimilated not only operational observation data but also intensive observation data. Verifications over the Korean Peninsula area of two experiments were performed against analysis and observation data. The results showed that the predictability of short-range forecast (1~2 day) was improved for geopotential height at middle level and temperature at lower level. In three precipitation cases, EXP improved the distribution of precipitation against CTL. In typhoon cases, the predictability of EXP for typhoon track was better than CTL, although both experiments simulated weaker intensity as compared with the observed data.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.2
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• pp.124-132
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• 2022

This study was aimed to visualize the spatial distribution of PM₁₀ data measured at non-uniformly distributed observation sites in South Korea. Different spatial interpolation methods were applied to irregularly distributed PM₁₀ observation data from January, 2019, when the concentration was the highest and in July, 2019, when the concentration was the lowest. Four interpolation methods with different parameters were used: Inverse Distance Weighted (IDW), Ordinary Kriging (OK), radial base function, and scattered interpolation. Six cases were cross-validated and the normalized root-mean-square error for each case was compared. The results showed that IDW using smoothing-related factors was the most appropriate method, while the OK method was least appropriate. Our results are expected to help users select the proper spatial interpolation method for PM₁₀ data analysis with comparative reliability and effectiveness.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.416-416
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• 2021

본 연구에서는 벽면을 통해 빗물을 모을 수 있는 수직 빗물수집장치을 개발하고, 기상 자료를 이용하여 장치의 성능을 모의해보았다. 빗물수집장치는 높이에 따라 총 3 가지 유형(1.00 m, 1.50 m, 2.00 m)으로 제작되었다. 본 연구는 빗물수집장치에 의해 모을 수 있는 빗물의 양을 추정하고 실제로 측정한 값과 비교해보았다. 빗물의 양을 추정하는 과정에서는 Cho et al. (2020)이 제안한 차단량 추정식을 이용하였다. 기상 자료를 관측하기 위한 장치로는 BloomSky 기상 관측 장치를 이용하였다. 수직 빗물수집장치와 BloomSky 기상 관측 장치는 고려대학교 공학관 옥상에 설치되었다. 본 연구에서는 2020 년 6 월 10 일부터 2020 년 9 월 7 일까지 총 16 개의 강우사상에 대한 빗물수집장치에 모이는 빗물의 양과 기상 자료를 관측하여 이용하였다. 그 결과, 빗물수집장치의 빗물의 양을 추정한 결과는 실제로 관측된 결과와 유사한 것으로 확인되었다. 16개의 강우사상에 대한 빗물집수량의 추정 결과와 관측 결과의 평균은 각각 1.770 mm/hr·m² 및 1.878 mm/hr·m²로 계산되었다. 표준 편차의 경우, 추정 결과는 1.269 mm/hr·m², 관측 결과는 1.181 mm/hr·m²로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.457-457
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• 2012

말라리아는 매개체에 의한 전염병으로써 국내에서는 이미 1970년대에 사라진 것으로 알려져 있다. 하지만 1990년대에 재발생하여 2000년대 초반까지 경기도와 강원도 북부지역에서 환자가 증가하는 양상을 보였다. 사람에게서 발병하는 말라리아는 4종으로 알려져 있으나 우리나라의 경우 이 중 오로지 삼일열 원충감염에 의한 것으로 밝혀졌다(질병관리 본부, 2010). 기후변화는 질병의 발생에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인 중 하나로써 매개체에 의한 질병의 경우 기후요소는 매개체의 번식과 활동에 적지않은 영향을 미친다. 특히 말라리아의 경우 병원균을 가진 개체수와 모기에 물리는 횟수, 감염된 모기의 수, 그 모기에 사람이 물리는 횟수와 관계가 있으나 기온과 강수량, 습도의 변화 등 기후 및 수문학적 요소와도 밀접한 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다(Lindsay & Birley, 1996; 박윤형 외, 2006; 신호성, 2011 재인용). 본 연구의 목적은 한반도 기후-수문학적 환경특성 및 변화를 파악하고 지역적 말라리아 발생과의 상관관계를 도출하며 이를 기반으로 하여 말라리아 발생의 변동을 예측하는 것이다. 분석에 사용된 데이터는 말라리아 발생자료의 경우, 질병관리 본부에서 제공하는 2001년 1월~2011년 12월 까지의 약 16000건의 발병자료가 포함 되었고 분석의 시간 단위는 2WEEKS 이며 전국 251개의 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기상자료의 경우 기상청 기후자료 관리 시스템에서 제공하는 동일 기간대의 평균기온, 최고(최저)기온, 강수량, 신적설, 평균 해면기압, 평균 이슬점 온도, 평균 상대습도, 평균풍속, 평균운량, 일조시간 자료를 활용하였다. 본 연구에 사용된 AWS(Automatic Weather Station)자료의 경우 기본적으로 point 형태의 관측자료이고, 분석기간 동안의 개수에서도 차이가 있기 때문에 공간 내삽기법인 kriging을 활용하여 행정구역과 zonal하는 방법으로 재가공 하였다. 지역의 수문학적 특성의 경우 10*10 DEM을 기반으로 ESRI ArcGIS 소프트웨어의 ArcHydro 기능을 이용 하여 유역을 생성하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서는 통계적 모형을 기본으로 기후 및 수문 특성과 말라리아 발생간의 상관관계를 분석하였으며 시계열 자료의 특성상 포아송 분포의 Generalized Estimation Equation 과 Generalized Linear Model을 이용한다(Baccini 외, 2008; 신호성, 2011). 또한 말라리아 잠복시간의 지연효과 및 전염병의 계절 영향을 반영하기 위하여 Fourier transform 을 적용 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.411-411
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• 2015

유량예측의 가장 주된 목적은 가뭄과 홍수와 같은 수해방지를 위해 통합수자원관리를 수행하는데 있다. 이런 유량예측을 위해 다양한 기법들로 예측이 수행되고 있으며, 예측기간과 필요 정확도에 따라 초단기, 단기, 중 장기 예측 등으로 구분할 수 있다. 유량예측에 사용되는 기법들은 기후변화 시나리오와 같이 예측된 강우자료를 이용하여 유출량을 예측하는 방법이 있으며, 통계적인 방법으로 과거자료들을 활용하여 미래의 유량을 예측하는 방법이 있다. 본 연구에서는 ESP 기법을 이용하여 금호강 유역의 월 단위(30일) 유량을 예측하고자 한다. 앙상블 유량예측기법(ESP; Ensemble Streamflow Prediction)이란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열 앙상블을 강우-유출모형에 입력하여 유출량을 앙상블로 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거 강우 관측기록, 미래 강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출 앙상블을 생산해내게 된다. 월 유량을 예측하기 위해서 금호강 유역의 1988년에서 2014년까지 27년간 대구, 영천, 포항 관측소의 기상자료를 수집하였으며, 금호강 표준유역에 해당하는 19개 유역으로 분할하여 모의에 이용하였다. 금호강 유역에 티센망을 적용하여 각 표준유역별로 강우량을 조합하여 2013년까지 모의에 적용하였으며, 이는 과거자료로 사용하였다. 유량예측에 사용되는 강우자료를 생성하기 위해서 26년간 일강우를 이용하였다. 예를 들어 2014년 12월을 예측한다면 11월까지 관측된 유역초기 조건을 가지는 수문모형의 12월 기상입력자료로써 현재 유역에서 발생 가능성이 있는 동일 유역의 과거 1988년부터 2013년까지의 12월 기상자료들을 사용하는 방법이다. 1988년부터 2013년까지 26개 12월 기상자료를 사용하므로 유량예측결과 또한 26개가 주워진다. 계산된 26개의 유량앙상블이 적용된 유역에서 12월에 발생 가능한 유출량의 모음이 된다. 시나리오결과를 수자원관리에 활용하기 위해서 초과확률로 분석하였으며, 이런 분석의 결과는 향후 가뭄과 홍수 같은 수해방지를 위해 수공구조물의 운영에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.359-359
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• 2011

기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.278-279
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• 2017

북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.2
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• pp.94-104
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• 2002

As a part of scientific data visualization automatic generation algorithms for a contour map have been investigated mainly on data which are defined at every lattice point. But in actual situation like weather data measurement. it is impossible to get data defined at every lattice point This is because the exact value on every lattice point can not be obtained due to characteristics in sampling devices or sampling methods. In order to define data on every lattice point where data were not sampled an interpolation method. was applied to the sample data to assign approximate values for some lattice type data but by using the non-lattice type of sample data sets. A triangle data link was defined by using non lattice points directly based on actually sample data set, not by using the pre-processed rectangle lattice points. The suggested algorithm generates a contour map a contour map only by using sample data set which are much smaller than old one without data interpolation and there is no skew on data any more since it does not need any interpolation to get the values of the defined lattice points.