• 제목/요약/키워드: 레이더 에코

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도플러 레이더를 이용한 해안지역의 대기경계층 분석 연구 (Maritime Atmospheric Boundary Layer Observed By L-band Doppler radar)

  • Kwon, Byung-Hyuk;Yoon, Hong-Joo
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권5호
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    • pp.977-984
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    • 2000
  • 도플러 레이더를 이용하여 적도 해안 지역의 대기 경계층을 분석하였다. 인도네시아의 Serpong 지역(6.4S,106.7E)에 설치된 L밴드 경계층 레이더(1357.5 MHz) 는 1992년 11월부터 지속적인 관측을 수행하고 있다. 건조(10-12 October 1993)에 경계층 내에서 두 가지 형태의 강한 에코를 확인하였다. 첫 번째는 오전에 300 m 이하에서 나타나기 시작하여 오후에 3-5 knl 까지 이르는 강한 에코로써 그 정부는 혼합층의 고도와 일치해보였다. 이 적도 지역에서의 혼합고는 중위도 지역에서의 혼합고 보다 높다. 야간에 2-3 km 에 나타나는 두 번째 에코는 습도의 변화와 관련이 있는 것으로 보인다. 우기(20-21 February 1994)에 관측된 혼합층의 높이는 건기 보다 낮았다.

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이동식 기상 레이더 자료 시스템 개발 (A Data Processing System on the Transportable Meteorological Radar)

  • 이채욱;오신범
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.44-50
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    • 2000
  • 본 논문에서는 이동식 기상 레이더를 효율적으로 운용하기 위한 자료 처리시스템에 관하여 논하였다. 이동식 기상 레이더는 특별한 목적을 위해 관찰 지역을 이동할 수 있다는 점에서 매우 유용한 장비이다. 무엇보다도 이 장비의 효용성을 높이기 위해서는 레이더 시스템과 기상 센터간의 원격지 데이터 전송이 이루어져야 한다. 또한 전송된 원시 데이터를 가지고 대기의 특성을 분석하고 사용자가 원하는 형태로 저장하고 표출할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 이런 목적을 이루기 위해 레이더 시스템과 원격지 기상센터간에 데이터를 주고받기 위하여 무선 LAN 방식을 사용하였으며 또한 전송된 데이터를 이용하여 이동식 레이더에 효율적인 영상 표출 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 실시간 에코 추적과 그래픽 및 동영상 검색에도 사용될 수 있다.

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TRMM/PR 자료와 지상 레이더와의 비교 (Comparison between TRMM/PR and Ground-Based Radar)

  • 하경자;오현미;서애숙;김정희
    • 한국지리정보학회지
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    • 제5권4호
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    • pp.1-8
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    • 2002
  • TRMM/PR (Tropical Rainfall Measuring Mission/Precipitation Radar)과 기상청의 C-band 도플러 레이더(제주, 군산, 부산)의 비교는 지상 레이더의 검증을 위해서 이루어졌다. 검증에 사용된 사례는 2000년 하계에 TRMM이 한반도 남부, 약 $36^{\circ}N$ 이남을 지나갈 때 강한 강수가 있는 날을 선택하였다. 서로 view angle, bandwidths와 주파수가 다른 두 개의 레이더를 정량적으로 비교하는 것은 어려운 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 지상 레이더와 TRMM/PR을 동일한 격자로 만들어 동일 영역에서 비교하였다. 지상 레이더로부터 관측된 반사도는 PR에 의해 관측된 반사도에 비해 4-9dBZ정도 낮은 것으로 밝혀졌으며 이는 기계적인 성능이나 지형과 같은 많은 이유에 의해서 발생할 수 있다. 세 개의 지상 레이더 사이트 모두에서 TRMM과 비교하여 30dBZ 이상에서 RMSE가 가장 높게 나타나서 강한 에코를 지상레이더가 잘 관측하지 못하는 것을 알 수 있었다.

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혼합 최저고도각 반사도 자료를 이용한 레이더 강우추정 정확도 향상 (Improvement of Radar Rainfall Estimation Using Radar Reflectivity Data from the Hybrid Lowest Elevation Angles)

  • 류근수;정성화;남경엽;권수현;이청룡;이규원
    • 한국지구과학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.109-124
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    • 2015
  • 레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.

이중편파레이더 관측오차 보정에 따른 강수량 추정값 개선 (Improvement of Rainfall Estimation according to the Calibration Bias of Dual-polarimetric Radar Variables)

  • 김해림;박혜숙;고정석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권12호
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    • pp.1227-1237
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    • 2014
  • 이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, $Z_{DR}$ 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, $Z_{DR}$는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 $Z_{DR}$는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.

기상청 기상레이더 관측망을 이용한 합성 하이브리드 고도면 강우량(HSR)의 정확도 검증 (Accuracy Evaluation of Composite Hybrid Surface Rainfall (HSR) Using KMA Weather Radar Network)

  • 류근수;정성화;오영아;박홍목;이규원
    • 한국지구과학회지
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    • 제38권7호
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    • pp.496-510
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    • 2017
  • 본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.

TREC기법을 이용한 초단기 레이더 강우예측의 도시유출 모의 적용 (Application of Very Short-Term Rainfall Forecasting to Urban Water Simulation using TREC Method)

  • 김종필;윤선권;김광섭;문영일
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권5호
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    • pp.409-423
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    • 2015
  • 본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예 경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.

위성 적외영상 자료를 이용한 현업용 기상레이더 반사도 합성자료의 채프에코 제거 (Elimination of Chaff Echoes in Reflectivity Composite from an Operational Weather Radar Network using Infrared Satellite Data)

  • 한혜영;허복행;정성화;이규원;유철환;이종호
    • 대기
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    • 제21권3호
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    • pp.285-300
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    • 2011
  • To discriminate and eliminate chaff echoes in radar measurements, a new removal algorithm in two-dimensional reflectivity composite at the height of 1.5 km has been developed by using the brightness temperature($T_B$) obtained from MTSAT-1R. This algorithm utilizes the fact that chaffs are not appeared in infrared satellite data of MTSAT-1R, but detected in radar measurements due to their significant backscattering in the given radar wavelength. The algorithm is evaluated for three different situations: chaff only, chaff mixed with convective storms, and chaff covered with clouds. The algorithm shows excellent performance for the cases of chaff only and chaff mixed with convective storms. However, the performance of the algorithm significantly depends on the presence of clouds. Thus, the statistical analysis of $T_B$ is performed in order to optimize the monthly threshold.

최적예측강수 산출을 위한 강수예측자료 병합기법 연구 (A study on blending technique of precipitation forecasting for optimized quantitative precipitation forecast)

  • 양하영;정진임;고혜영;남경엽;최영진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.985-985
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    • 2012
  • 최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.

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기상레이더를 이용한 최적화된 Type-2 퍼지 RBFNN 에코 패턴분류기 설계 (Design of Optimized Type-2 Fuzzy RBFNN Echo Pattern Classifier Using Meterological Radar Data)

  • 송찬석;이승철;오성권
    • 전기학회논문지
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    • 제64권6호
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    • pp.922-934
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    • 2015
  • In this paper, The classification between precipitation echo(PRE) and non-precipitation echo(N-PRE) (including ground echo and clear echo) is carried out from weather radar data using neuro-fuzzy algorithm. In order to classify between PRE and N-PRE, Input variables are built up through characteristic analysis of radar data. First, the event classifier as the first classification step is designed to classify precipitation event and non-precipitation event using input variables of RBFNNs such as DZ, DZ of Frequency(DZ_FR), SDZ, SDZ of Frequency(SDZ_FR), VGZ, VGZ of Frequency(VGZ_FR). After the event classification, in the precipitation event including non-precipitation echo, the non-precipitation echo is completely removed by the echo classifier of the second classifier step that is built as Type-2 FCM based RBFNNs. Also, parameters of classification system are acquired for effective performance using PSO(Particle Swarm Optimization). The performance results of the proposed echo classifier are compared with CZ. In the sequel, the proposed model architectures which use event classifier as well as the echo classifier of Interval Type-2 FCM based RBFNN show the superiority of output performance when compared with the conventional echo classifier based on RBFNN.