• 제목/요약/키워드: 기상 API

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SK플래닛 국지기상 관측 소개 (Introduction to high resolution weather observation of SK Planet)

  • 명광민;박원석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.77-77
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    • 2015
  • 기상이변으로 인한 사회 경제적 피해의 증가로 기상정보에 대한 중요성이 커지면서 해외에서는 민간 기업이 기상 관측망을 구축하는 사례가 나타났다. 미국의 Earth Network은 전 세계에 1만개의 기상 관측센서를 설치하였고, 일본의 통신회사인 NTT DoCoMo는 일본에 4000여 개의 기상 및 환경관측 센서를 구축하였다. 국내에서는 SK플래닛이 자사의 플랫폼 기술과 SK텔레콤의 기지국 인프라를 활용하여 수도권 지역에 국지기상 관측망을 구축하였다. SK플래닛은 2013년 서울지역에 1km 간격으로 264개의 기상센서를 설치하고, 2014년 인천 경기지역에 3km 간격으로 825개의 기상센서를 추가 설치하여, 현재 1089개의 국지기상 관측망을 운용하고 있다. 관측에 사용한 센서는 우량계와 복합 기상센서로 강수량, 기온, 습도, 바람, 기압을 측정한다. 관측된 자료는 데이터로거에서 기상청의 자료처리 표준규격에 따라 처리한 후 M2M 모뎀을 통해 1분마다 서버로 전송한다. 전송된 자료는 기상정보 플랫폼의 수집 서버에서 프로토콜 변환 후 원본자료 DB에 저장하고, 실시간 품질관리를 마친 후 품질관리 자료 DB에 저장한다. 관측 지점의 기본정보 및 작업이력은 메타데이터 DB에 저장되고 관리자 페이지를 통해 조회 및 수정 된다. 관측 자료의 품질 보증은 제조사의 센서 Calibration부터 서비스 모니터링 까지 각 단계별로 체계적인 품질관리를 통해 이루어진다. 품질관리를 마친 국지기상 관측 데이터는 응용프로그램 개발자가 편리하게 사용할 수 있는 API(Application Programming Interface)형태로 제공된다. 2013년 여름부터 수집된 1~3km 해상도의 SK플래닛 국지기상 관측 자료를 통해 그 동안 정량적으로 확인하지 못한 국지성 호우 시의 강수량 편차에 대해 알 수 있었다. 2014년 7월 31일 양평지역에 내린 국지성 호우는 시간당 최대 90mm 이상의 비가 내린 사례로, 귀여리 관측소(SK 플래닛)에 시간당 93.1mm가 내리는 동안 퇴촌 관측소(기상청)에는 17.5mm의 비가 내려, 두 관측지점 간 거리가 3.4km 임에도 불구하고 시간당 75mm 이상의 강수량 차이를 보였다. 앞으로 SK플래닛의 국지기상 관측 자료가 국지성 호우의 조기 경보 및 예측 정확도 향상에 활용되어 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는데 많은 도움이 되기를 기대한다.

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FIRMS API를 이용한 GIS기반 산불 확산정보의 시각화 (Visualization of wildfire based on FIRMS API)

  • 이병현;손민우;김병식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.454-454
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    • 2022
  • 산불 현장 인근 주민들은 산불의 진행 상황을 파악할 수 있는 정보 부족으로 언론정보와 국가의 대피명령에만 의존하게 되어 불안감이 높아진다. 따라서 산불 발생 시 화재의 진행 상황을 알 수 없었던 불편함을 파악하고 이를 해결하고자 한다. 이는 열적외선 위성영상자료(NASA FIRMS, Fire Information for Resource Management System)의 시스템 인터페이스(API)와 기상자료를 사용하여 산불의 진행상황과 비산물의 확산 정보를 확인 할 수 있도록 하며, 최종적으로 본 연구의 결과물은 GIS기반 시각화를 포함하는 Web을 통해 제공함으로써 주민 입장의 산불상황시 대피를 위한 의사결정 참고 정보를 제공하고자 한다.

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광릉 산지사면에서의 선행강우지수와 토양저류량 비교연구 (Soil Water Storage and Antecedent Precipitation Index at Gwangneung Humid-Forested Hillslope)

  • 곽용석;김수진;이은형;함세영;김상현
    • 한국농림기상학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.30-41
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    • 2016
  • 본 연구에서는 강우-유출모델링에서 선행습윤상태를 파악하기 위해 자주 사용되는 여러 선행강우지수를 활용하여, 실제 측정된 토양수분자료들로부터 평가된 토양 저류량과의 비교 분석하고자 하였다. 나아가, 선행강우지수와 측정된 토양저류의 변화특성을 이용하여, 이전연구들에 비해 보다 명확한 관계를 이끌어낼 수 있었다. 이 관계를 바탕으로 약 2년여동안의 강우자료만을 통해 일 토양저류량을 모의하였으며, 측정된 일 토양저류량 값과 비교를 하였다. 모의된 토양저류량은 실제 측정된 토양저류량의 변화를 대체적으로 잘 묘사하고 있지만, 식생의 계절적인 변화와 영향과 관련한 수문학적 과정들의 변화로 인해 다소 차이가 있었다. 비록 본 연구결과가 경험 식으로부터 도출되었지만, 미 계측유역에서의 선행습윤상태를 파악하는 데 유용할 것으로 판단된다.

빅데이터 분석을 활용한 재해 분야별 안전지수 서비스 모델 연구 (A Study on the Safety Index Service Model by Disaster Sector using Big Data Analysis)

  • 정명균;이석형;김창수
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제16권4호
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    • pp.682-690
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    • 2020
  • 연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.

데이터 로딩 자동화를 위한 RESTful 웹서비스 개발 - 일별 기상자료 처리를 중심으로 - (Development of RESTful Web Service for Loading Data focusing on Daily Meteorological Data)

  • 김태곤;이정재;남원호;서교
    • 한국농공학회논문집
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    • 제56권6호
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    • pp.93-102
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    • 2014
  • Generally data loading is a laborous job to develop models. Meteorological data is basic input data for hydrological models, it is provided through websites of Korea Meteorological Administration (KMA). The website of KMA provides daily meteorological observation data with tabular format classified by years, items, stations. It is cumbersome to manipulate tabular format for model inputs such as time series and multi-item or multi-station data. The provider oriented services which broadcast restricted formed information have caused inconvenient processes. Tim O'Reilly introduces "Web 2.0" which focuses on providing a service based on data. The top ranked IT companies such as google, yahoo, daum, and naver provide customer oriented services with Open API (Application Programming Interface). A RESTful web service, typical implementation for Open API, consists URI request and HTTP response which are simple and light weight protocol than SOAP (Simple Object Access Protocol). The aim of this study is to develop a web-based service that helps loading data for human use instead of machine use. In this study, the developed RESTful web service provides Open API for manipulating meteorological data. The proposed Open API can easily access from spreadsheet programs, web browsers, and various programming environments.

카카오톡 오픈빌더 기반의 DCU챗봇 설계 및 구현 (A Design and Implementation of DCUchatbot Based on Kakaotalk Open Builder)

  • 이진수;최준혁;황세현;임채현;길준민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.595-597
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    • 2019
  • DCU챗봇은 카카오 i 오픈빌더 API를 활용하여 24시간 어디서든 카카오톡이 설치된 스마트폰만 있다면 대구가톨릭대학교의 모든 정보를 얻을 수 있는 챗봇이다. 이 챗봇은, 카카오톡 채널을 통해 친구추가 후 이용 가능하며, Node.js와 카카오 i 오픈빌더 API를 통하여 대구가톨릭대학교의 학식, 스쿨버스, 학교 주변 버스정류장의 실시간 버스 도착 정보, 날씨 & 미세먼지, 학사일정, 교내 전화번호, 공지사항, 지도 등의 기능을 네이버와 기상청, 대구 시내버스 정보를 크롤링 후 가공하여 서비스를 제공한다.

기상 환경을 고려한 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션에 관한 연구 (A Study on the Traffic Simulation for Autonomous Vehicles Considering Weather Environment)

  • 이서영;용성중;박효경;유연휘;문일영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.36-42
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    • 2023
  • 자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.

온습도에 따른 대중의 감성(감정+감각) 활동 변화 (A change of the public's emotion depending on Temperature & Humidity index)

  • 양중기;김근영;이영호;강운구
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권10호
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    • pp.243-252
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    • 2014
  • 소셜 미디어 데이터를 통해 파급되는 형태를 분석하여 국내 외 정치, 경제, 보건, 사회 문화현상을 대응하고자 하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구는 한국인이 가장 많이 사용하는 검색 서비스인 검색 정보를 알 수 있는 네이버 트렌드와 소셜 데이터인 네이버 블로그, 네이버 카페와 Open Data(API)를 사용하고 기상청의 온도, 습도 데이터를 사용하였다. 사람의 감성을 나타내는 감정 어휘와 감각을 표현하는 감각어휘 중 미각 어휘를 분석하여 대중의의 감성 활동 변화를 연구하였다. 적합도 검증과 계층적 군집분석으로 군집의 개수를 정하여 비 계층적 군집분석으로 군집화 하였다. 군집분석 결과 8개의 군집으로 군집화되어 감성어휘를 알 수 있었다. 판별분석에 의하면, 군집분석에서 결정된 8개의 그룹은 98.9% 정확성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 감성 활동 변화는 온도와 습도에 의해 감성 활동을 예측 할 수 있어 감성을 공유하고 대중의 기분을 파악하여 서로 공감대를 형성 할 수 있다.

해양 빅데이터 기반 데이터 분석 및 시각화 연구

  • 손명석;이찬규
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.291-292
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.

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노면, 기상정보를 이용한 자동차 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션 설계 및 구현 (Implementation of Safe Driving Warning Service using Road Surface and Weather Information)

  • 류수민;최지원;김예현;권세훈;김하은
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1164-1167
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    • 2021
  • 동절기, 야간 등 도로에서 결빙으로 인한 연쇄 추돌 사고는 교통 체증 및 2차 사고의 위험으로 이어진다. 도로 중 결빙 발생 다발 지역인 지방도로, 터널 출입구, 교량 구간, 산기슭 도로, 그늘진 곡선 도로를 대상으로 C-ITS 관점 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션을 제공하여 결빙으로 발생하는 사고를 미리 예방하고자 한다. 노면/기상 상태를 아두이노, 기상 api로 측정, 차량 운전자용 앱(GIS/맵 기반) 구현을 통해 앱 사용 운전자 간 양방향 V2V, 운전자와 아두이노 센서 간 V2I 통신으로 결빙으로부터 운전자를 보호함에 있다.