Heavy snowfall events have occurred frequently in the Yeongdong region but understanding of these events have trouble in lack of snowfall observation in this region because it is composed of complex topography like the "Taebaek mountains" and the "East sea". These problems can be solved by quantitative precipitation estimation technique using remote sensing such as radar, satellite, etc. Two radars which are able to cover over Yeondong region were installed at Gangneung (GNG) and Gwangdeoksan (GDK). This study uses radar and water equivalent of snow cover to investigate the characteristics of radar echoes and the $Z_e-R$ relations associated with the 10 Yeongdong heavy snowfall events during the last 5 years (2010~2014). It was found that the heights which the probability of detection (POD) of snow detection by GNG radar is more than 80% are 3,000 m and 1,500 m in convective cloud and stratiform cloud, respectively. The vertical gradient of radar reflectivity is less decreased in convective cloud than stratiform cloud. However, POD by GDK radar are lower than 80% at all layers because the majority of Yeondong observational stations are more than 100 km away from GDK radar site. Furthermore, we examined $Z_e-R$ relation from the 10 events using GNG radar and compared the "a" and "b" obtained from these examinations at Sokcho (SC) and Daegwallyeong (DG). These "a" and "b" are estimated from radar echo at 500 m (SC) and 1,500 m (DG). The values of "a" differ in their stations such as SC and DG are 30~116 and 6~39, respectively. But "b" is 0.4~1.7 irrespective of stations. Moreover, the value of "a" increased with surface air temperature. Therefore, quantitative precipitation estimation in heavy snowfall events by radar echo using fixed "a" and "b" is difficult because these values changed according to those precipitation characteristics.
최근 한반도는 지구온난화로 기상이변 현상이 심화되고 있으며, 그 중 우리나라에서 주로 발생하는 5대 자연재해는 호우, 태풍, 풍랑, 대설, 지진 등이 있다. 부산광역시는 광역시 이상의 도시 자연재해 피해액 중 50% 이상을 차지하고 도심 속 구릉성 산지가 다수 분포하여 적설재해에 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 부산지역을 중심으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지형적 특성과 인위적 특성을 함께 고려한 적설재해 위험지역을 선정하였다. 재해취약 지역의 평가요소(표고, 경사도, 토지피복, 도로, 인구통계)에 가중치를 부과하기 위해 엔트로피 방법을 이용하였으며, 가중치가 부과된 평가요소 지도를 중첩하여 위험1-5등급으로 위험도를 산정하였다. 중첩된 격자별 위험등급을 정책결정이나 정보제공의 편의성을 위해 읍·면·동 단위로 평균하여 단순화된 적설재해 취약지도를 추가 분석하였다. 재해 취약지역은 산지를 중심으로 도로가 분포하는 지역 주변에 분포한다는 특징이 있으며, 도로 통제 빈도가 높았던 금정구의 산성로, 북구의 만덕터널, 수영구의 황령산로에 위험지역이 포함되어 본 분석의 신뢰성을 확인하였다. 이와 같은 방법론은 직관적이고 사용하기 쉬우며 취약인자의 추가나 개선에 대한 업데이트가 용이하기 때문에 다른 재해나 환경위험도 분석에도 쉽게 적용이 가능하다는 장점이 있다.
최근 증가하고 있는 자연재해에 효과적으로 대처하기 위해서는 그간 다양하고 풍부한 경험을 지닌 재난상황관리 담당자들의 역할이 대단히 중요하다. 중앙재난안전상황실에서는 각종 자연 및 사회재난에 대비하여 재난상황관리 업무를 하고 있으나, 담당자의 잦은 교체로 과거 데이터가 남아 있지 않다. 이에 본 연구에서는 재난관련 기록관리 및 정보 공유가 저조함에 따라 재난정보를 추적하고 관리하기 위한 체계를 마련하기 위하여 재난안전 코드체계를 개발하였다. 22개 자연재난과 사회재난 중에서 대설, 강풍, 풍랑, 호우 등 4개 재난을 대상으로 하였다. 국내외 재난분야 코드체계 사례분석, 구축방향설정, 분류체계 개발 및 유형화 과정을 통해 최종 재난안전 데이터 코드체계를 제시하였다. 데이터의 체계적인 축적을 위하여 4개의 코드체계를 하나로 통합하였다. 제시한 코드체계의 적정성을 검증하기 위하여 운용가능한 프로토타입 시스템을 개발하여 운용한 결과, 코드체계에 맞게 데이터가 축적되고 서비스되는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시한 코드체계에 따라 과거의 많은 데이터가 축적되어 활용된다면 과거 경험을 바탕으로 새로운 재난에 대응하기 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 생각된다.
림프관종의 치료에 있어 전통적으로 수술적요법만이 선호되어져 왔으나 최근 Ogita 등에 의해 소개된 OK-432는 안전성과 효과면에서 기존의 경화제에 비해 뚜렷이 구별되는 효과를 지니고 있는 것으로 여러 저자등에 의해 보고되고 있다. 특히 수술이 매우 어려운 부위에 존재하는 경우라든지 수술후 재발된 증례등에서 일차 혹은 이차적으로 투여하여 높은 성공률을 보였다고 하였고 더불어 OK-432 투여후 시행된 수술시에도 섬유성유착등의 어려움없이 병소를 절제할 수 있다고 하였다. 본 증례의 경우도 일차적인 OK-432 투여후 8개월째 시행된 이차적인 수술에서 큰 어려움없이 병소를 절제할 수 있었다. 이에 저자등은 좌측 혀 및 구강저와 경부의 급성 부종으로 인한 호흡부전 및 대설증의 증상을 보여 본원 소아과에서 의뢰된 생후 5개월된 환자에게 병력 및 임상검사와 방사선적 검사를 시행한 결과 림프관종으로 진단하고 일차적으로 흡입천자를 통한 감압술과 OK-432 를 통한 경화요법을 시행하였고 이차적인 연속수술을 시행하여 병소를 완전히 절제하였으며 술후 현재까지 재발소견없이 양호한 결과를 보였기에 이에 보고하고자 한다.
The Yeong-dong heavy snowfall forecast supporting system has been developed during the last several years. In order to construct the conceptual model, we have examined the characteristics of heavy snowfalls in the Yeong-dong region classified into three precipitation patterns. This system is divided into two parts: forecast and observation. The main purpose of the forecast part is to produce value-added data and to display the geography based features reprocessing the numerical model results associated with a heavy snowfall. The forecast part consists of four submenus: synoptic fields, regional fields, precipitation and snowfall, and verification. Each offers guidance tips and data related with the prediction of heavy snowfalls, which helps weather forecasters understand better their meteorological conditions. The observation portion shows data of wind profiler and snow monitoring for application to nowcasting. The heavy snowfall forecast supporting system was applied and tested to the heavy snowfall event on 28 February 2006. In the beginning stage, this event showed the characteristics of warm precipitation pattern in the wind and surface pressure fields. However, we expected later on the weak warm precipitation pattern because the center of low pressure passing through the Straits of Korea was becoming weak. It was appeared that Gangwon Short Range Prediction System simulated a small amount of precipitation in the Yeong-dong region and this result generally agrees with the observations.
본 연구에서는 기상관측소의 적설심 자료와 RCP 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강설량을 예측하고 기후변화에 따른 폭설 취약지역을 평가하였다. 과거 폭설의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위해 전국 92개 기상관측소의 과거 40년간(1971~2010년) 적설심 자료를 수집하였다. 2000년대로 갈수록 특히 대설경보 기준(20cm)이상 폭설발생 일수는 증가하였다. 이후 기상관측소별로 보정된 AR5 RCP 4.5, 8.5 기후변화 시나리오에 의해 각 관측소별로 산정된 온도 경계값과 물당량을 이용하여 미래 강설 가능량을 추정하였다. Baseline (1984~2013) 최대 적설심은 122cm로 분석되었고, 4.5 시나리오의 경우 186.1cm (2020s), 172.5cm (2050s), 172.5cm (2080s)로, 8.5 시나리오에 따른 최대 적설심은 254.5cm (2020s), 161.6cm (2050s), 194.8cm (2080s)로 폭설발생이 증가되는 것으로 나타났다. 미래 폭설 취약지역을 분석하기 위해, 현재 적용되고 있는 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중($kg/m^2$), 건축물 설계기준 적설하중($kN/m^2$) 자료를 수집하여 적용하였다. 미래 폭설 취약지역을 분석한 결과, 과거의 폭설 취약지역의 시설물은 미래에 두 배가량 더 취약하며, 취약지역이 더 확대되는 것으로 나타났다.
Radiosonde is an observation equipment that measures pressure (geopotential height), temperature, relative humidity and wind by being launched up from the ground. Radiosonde data which serves as an important element of weather forecast and research often causes a bias in a model output due to accuracy and sensitivity between the different manufacturers. Although Korean Meteorological Administration (KMA) and several institutes have conducted routine and intensive radiosonde observations, very few studies have been done before on the characteristics of radiosonde performance. Analyzing radiosonde observation data without proper understanding of the unique nature of those sensors may lead to a significant bias in the analysis of results. To evaluate performance and reliability of radiosonde, we analyzed the differences between two sensors made by the different manufacturers, which have been used in the campaign of Experiment on Snow Storm At Yeongdong (ESSAY). We improved a couple of methods to launch the balloon being attached with the sensors. Further we examined cloud-layer impacts on temperature and humidity differences for the analysis of both sensors' performance among various weather conditions, and also compared daytime and nighttime profiles to understand temporal dependence of meteorological sensors. The overall results showed that there are small but consistent biases in both temperature and humidity between different manufactured sensors, which could eventually secure reliable precisions of both sensors, irrespective of accuracy. This study would contribute to an improved sounding of atmospheric vertical states through development and improvement of the meteorological sensors.
기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.
오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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