• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.3
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• pp.423-428
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• 2021

The performance of wind profilers were evaluated in Bukgangneung and Changwon, where both wind profilers and radiosonde are being operated. From December 2019 to November 2020, the acquisition rate of wind speed data by altitude and month was investigated and compared with the wind speed of radiosonde. The acquisition rate of normal data increased at the minimal observable altitude, and then decreased again from 2 km or more at the two observation sites. The acquisition rate was high in summer (June, July, August), and low in winter (December, January, February). The results compared with radiosonde showed high correlation of 0.9 in the high mode and 0.8 in the low mode.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.123-126
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• 2005

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관 관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층기상자료를 사용하지 않고 예측한 결과에 대하여 개선된 강우 예측결과를 보여주었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.32 no.3
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• pp.263-274
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• 2016

In this study, we compared the Precipitable Water Vapor (PWV) data derived from the radiosonde observation at Sokcho observatory and the PWV data at Sokcho Global Navigation Satellite System (GNSS) observatory provided by Korea Astronomy and Space Science Institute, for the summer of 2007~2014, and analyzed the radiosonde diurnal and rainfall-dependent bias according to radiosonde sensor types. In the scatter diagram of the daytime and nighttime radiosonde PWV data and GNSS PWV data, dry bias was found in the daytime radiosonde observation as known in the previous study and dry bias of RSG-20A sensor was larger than other sensors. Overall, the tendency that the wet bias of the radiosonde PWV increased as GNSS PWV decreased and the dry bias of the radiosonde PWV increased as GNSS PWV increased. The quantitative analysis of the bias and error of the radiosonde PWV data showed that the mean bias decreased in the nighttime except for 2007, 2008 summer. In comparison for summer according to the presence or absence of rainfall, RS92-SGP sensor showed the highest quality.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.1
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• pp.253-264
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• 2018

The GPS radiosonde is designed to conduct a full synoptic sounding to balloon burst using data generated from precision meteorological sensors and the GPS satellite network. The GPS radiosonde include proven, accurate temperature, humidity and capacitance aneroid pressure sensors. The atmospheric boundary layer was intensively observed in three islands of the west sea from 18 LST on March 9, 2016 to 06 LST on March 12, 2016. We investigated the restriction of nocturnal stable layer and rather the development of the mixed layer at night. On March 9, nocturnal mixed layer was developed by buoyancy heat flux. On the other hand, on March 10, the shear production was higher especially at 21 LST when the mixed layer height was the highest during the intensive observation period. The wind shear and the surface heat flux which produce the turbulent kinetic energy played an important role to grow the mixed layer even at night.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.25 no.4
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• pp.425-434
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• 2008

The mean temperature equation is a key factor in calculating GPS meteorological information. A local mean temperature equation should be used to improve accuracy of GPS PWV (Precipitable Water Vapor). In this paper, four local mean temperature equations, HP, $HP_M,\;HPt_Y,\;and\;HPt_M$ from Ha & Park (2008) were used to analyze the effects of local models in determining GPS PWV. Four different sets of GPS PWVs were compared with radiosonde PWV to validate the accuracies of local models. GPS PWVs of four local models have similar trends compared against radiosonde PWV. The bias and RMS error were the same level: the bias is ${\sim}3mm$ and the RMS is ${\sim}3.6mm$ after the bias was removed. Especially, with $HPt_Y\;and\;HPt_M$ models one can obtain accurate PWVs even without surface temperature measurements. And we investigated dry bias of radiosonde measurements depending on sensor types and observation time at Sokcho weather station. After the radiosonde sensor equipment was changed from RS80-15L to GRS DFM-06, dry bias of radiosonde PWV decreased about 18.2% during daytime (KST 09:00), and 16.1% during nighttime (KST 21:00).

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.36.3-36.3
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• 2010

대기 수증기량의 정확한 추정은 우주측지 정밀도 향상에 필수적이다. 대류층 지연오차의 주요 원인인 대기 수증기량을 추정하는 대표적인 시스템으로는 라디오존데, 라디오미터, GPS 등이 있다. 한국천문연구원은 GPS 가강수량의 상시 비교검증을 위해 2009년 7월부터 라디오미터를 도입하여 비교관측을 수행하고 있다. 라디오미터는 대기복사의 밝기온도를 측정하여 가강수량을 산출하는 시스템으로써, 24시간 연속관측이 가능하고 실시간으로 관측결과를 확인할 수 있으나, 강수시 불안정하다. 2009년 7월부터 최근까지 GPS와 라디오미터 가강수량 결과간 비교로부터 0.1mm, 1.8mm의 편향과 표준편차, 0.98의 상관관계계수를 산출하였다. 현재 두 시스템의 가강수량을 10분 간격으로 비교하고 있으며, 그 결과를 웹으로 표출하는 시스템을 구축하여 운영하고 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.8 s.169
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• pp.717-726
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• 2006

In this study, we developed a rainfall forecasting model using data from radiosonde and rain gauge network and neural networks. The primary hypothesis is that if we can consider the moving direction of the rain generating weather system in forecasting rainfall, we can get more accurate results. We assume that the moving direction of the rain generating weather system is same as the wind direction at 700mb which is measured at radiosonde networks. Neural networks are consisted of 8 different modules according to 8 different wind directions. The model was verified using 350 AWS data and Pohang radiosonde data. Correlation coefficient is improved from 0.41 to 0.73 and skill score is 0.35. Statistical performance measures of the Quantitative Precipitation Forecast (QPF) model show improved output compared to that of rainfall forecasting model using only AWS data.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.22 no.4
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• pp.323-329
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• 2004

Water vapor is an important parameter in monitoring changes in the Earth's climate and it can be used to improve weather forecasting. However, it haven't observed accurately by reasons of structural and economic problem of observation. GPS meteorology technique for precipitable water vapor measurement is currently actively being researched an advanced nation. Main issue of GPS meteorology is an accuracy of PWV measurement related weighted mean temperature and meteorological data. In this study, the korean weighted mean temperature had been recalculated by a linear regression method based on meteorological observations from 6 radiosonde stations for 2003 year. We examined the accuracy of PWV estimates from GPS observations and Radiosonde observations by new korean weighted mean temperature and others.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.4
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• pp.233-242
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• 2019

ZHD (Zenith Hydrostatic Delay) model is important parameter in estimating of GNSS (Global Navigation Satellite System) PWV (Precipitable Water Vapor) along with weighted mean temperature. The ZWD (Zenith Wet Delay) is tend to accumulate the ZHD error, so that biases from ZHD will be affected on the precision of GNSS PWV. In this paper, we compared the accuracy of GNSS PWV with radiosonde PWV using three ZHD models, such as Saastamoinen, Hopfield, and Black. Also, we adopted the KWMT (Korean Weighted Mean Temperature) model and the mean temperature which was observed by radiosonde on the retrieval processing of GNSS PWV. To this end, GNSS observation data during one year were processed to produce PWVs from a total of 5 GNSS permanent stations in Korea, and the GNSS PWVs were compared with radiosonde PWVs for the evaluating of biases. The PWV biases using mean temperature estimated by the KWMT model are smaller than radiosonde mean temperature. Also, we could confirm the result that the Saastamoinen ZHD which is most used in the GNSS meteorology is not valid in South Korea, because it cannot be exclude the possibility of biases by latitude or height of GNSS station.