• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.5
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• pp.340-350
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• 2020

A rapid refresh wave forecasting system has been developed using the sea wind on the Korea Local Analysis and Prediction System. We carried out a numerical experiment for wind-wave interaction as an important parameter in determining the forecasting performance. The simulation results based on the seasons of with typhoon and without typhoon has been compared with the observation of the ocean data buoy to verify the forecasting performance. In case of without typhoon, there was an underestimate of overall forecasting tendency, and it confirmed that an increase in the wind-wave interaction parameter leads to a decrease in the underestimate tendency and root mean square error (RMSE). As a result of typhoon season by applying the experiment condition with minimum RMSE on without typhoon, the forecasting error has increased in comparison with the result without typhoon season. It means that the wave model has considered the influence of the wind forcing on a relatively weak period on without typhoon, therefore, it might be that the wave model has not sufficiently reflected the nonlinear effect and the wave energy dissipation due to the strong wind forcing.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.351-352
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• 2000

최근 도시계획으로 인해 변화되는 도시기후에 대한 관심이 집중되면서 도시 환경 문제와 관련되어 중요시되는 기상변수중 하나가 바람이라 할 수 있다. 도시 바람장에 대한 연구는 향후 2000년대에는 전세계 인구의 60%가 5000명 이상이 거주하는 도시에 밀집될 것이라는 예측(Sievers and Zdunkowski, 1986) 과 더불어 도시민의 생활 환경 개선에 미치는 영향이 매우 클 것으로 생각된다. 도시 바람장 연구를 위해서는 3차원적인 순환구조에 대한 파악이 필요한데 이는 모델을 이용한 수치모의로서 가능하다. (중략)

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.23 no.6
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• pp.487-494
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• 2019

Recently, interest in and use of drones is increasing. In this study, to provide accurate wind prediction at ultra low altitudes of 150 meters or below, the sensitivity of the physical process parameterization and initial conditions was assessed to select the optimal physical process and initial conditions. For this purpose, GFS and LDAPS data were used as initial and boundary conditions, and 7 experiments were constructed using a combination of PBL schemes such as YSU, RUC, ACM2, and LSM such as Noah, RUC, and Pleim. The experiment conducted for 1 month in April 2018. As a result, the RUC-YSU physical process combination using the GFS initial data showed the best performance. This study is meaningful in establishing an optimal modeling method for ultra low altitude wind prediction through experiments using different initial conditions and combination of physical processes.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.105-110
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• 1998

본 연구에서는 실내 쾌적성을 향상시키는데 적합한 에어컨의 기류형태를 파악하고자 세 가지 유형의 기류(감성기류, 풍량변화 기류, 풍향변화 기류)애 대한 감각반응, 감성반응, 정서반응 둥을 측정, 비교하였다. 기류감을 나타내는 13개의 형용사 쌍으로 구성된 의미미분척도에 대한 실험참가자의 평정을 변량분석한 결과, 감성기류가 다른 종류의 바람보다 선호되는 것으로 나타났으며, 간접적이고 신선하며 편안한 바람으로 평가되었다. 반면 풍량변화 기류는 가장 선호되지 않았으며, 직접적이고 거칠며 자극적인 바람으로 평가되었다. 정서반응에 대한 감각반응의 예측정도를 알아보기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 변화가 없는 규칙적인 바람으로 평가되는 바람과 간접적인 바람을 쾌적하다고 느끼고 선호하는 것으로 나타났다. 감성반응에 영향을 주는 감각반응으로는 직접감이 단연 중요한 요인으로, 바람이 간접적으로 불어 온다고 판단될수록 이완되고 편안하다고 느끼며, 자연스럽고 부드러운 바람이라고 느끼는 것으로 나타났다

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.1
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• pp.35-42
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• 1999

본 연구에서는 실내 쾌적성을 향상시키는데 적합한 에어컨의 기류형태를 파악하고자 세 가지 유형의 기류(감성기류, 풍향변화 기류, 풍향변화 기류)에 대한 감각반응, 정서반응 등을 측정, 비교하였다. 기류감을 나타내는 13개의 형용사 쌍으로 구성된 의미미분 척도에 대한 실험참가자의 평정을 변량분석한 결과, 감성기류가 다른 종류의 바람보다 선호되는 것으로 나타났으며, 간접적이고 신선하며 편안한 바람으로 평가되었다. 반면 풍량변화 기류는 가장 선호되지 않았으며, 직접적이고 거칠며 자극적인 바람으로 평가되었다. 정서반응에 대한 감각반응의 예측정도를 알아보기 위해 희귀분석을 실시한 결과, 변화가 없는 규칙적인 바람으로 평가되는 바람과 간접적인 바람을 쾌적 하다고 느끼고 선호하는 것으로 나타났다. 감성반응에 영향을 주는 감각반응으로는 직접감이 단연 중요한 요인으로, 바람이 간접적으로 불어 온다고 판단될수록 이완되고 편안하다고 느끼며, 자연스럽고 부드러운 바람이라고 느끼는 것으로 나타났다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.185.2-185.2
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• 2010

한반도 국가바람지도(김현구, 2009)는 한국에너지기술연구원에서 지식경제부의 부처임무사업으로 구축되었으며 현재 웹서비스(http://www.kier-wind.org)를 통하여 정보를 제공하고 있다. 국가바람지도는 수치기상예측(NWP; Numerical Weather Prediction) 모델을 이용하여 영토, 영해에 대해 $1km{\times}1km$의 고해상도로 작성한 뒤(이순환 등, 2009) 풍력자원 정보로 재가공되었다. 한반도 국가바람지도는 5년의 장기간에 대한 시계열 수치기상예측에 의하여 구축되었기 때문에 데이터베이스(DB; database)의 효율적 관리가 필연적으로 요구된다. MM5 또는 WRF 모델의 고유 출력포맷의 자료구조는 풍력자원분석에 필요한 기상요소 외에도 대기과학자에게 필요한 수많은 기상인자를 종합적으로 포함하고 있다. 따라서 2차원 층(layer) 또는 3차원 공간분포 분석 및 계산격자인 셀(cell)에서의 1차원 시계열 분석 등 다양한 자료축출에는 비효율적인 자료구조가 된다. 이러한 자료구조의 불편을 해소하기 위해서는 기상요소별로 독립적이고 빈번한 시계열 자료 추출에 효율성을 가지며 어떤 프로그래밍 언어를 사용하든지 직관적으로 쉽게 사용할 수 있는 바람지도 데이터베이스의 재구성이 요구된다. 이에 대용량 수치자료의 처리 측면에서 장점을 가지는 과학기술 프로그래밍 언어인 IDL을 기반으로 국가바람지도의 자료구조를 효율화하여 데이터베이스화 하였으며 IDL에 내재된 그래픽 기능을 활용하여 가시화를 구현함으로써 연구개발자의 입장에서 국가바람지도의 활용성 및 효율성을 향상시키고자 하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.3
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• pp.19-27
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• 2012

Wind is an important variable for various scientific communities such as meteorology, climatology, and renewable energy. In this study, numerical simulations using WRF mesoscale model were performed to produce temporal and spatial wind information over the Republic of Korea during 2006. Although the spatial features and monthly variations of the near-surface wind speed were well simulated in the model, the simulated results overestimated the observed values as a whole. To correct these simulated wind speeds, a regression-based statistical algorithm with different constants and coefficients by land cover type was developed using the satellite-derived LST and NDWI. The corrected wind speeds for the algorithm validation showed strong correlation and close agreement with the observed values for each land cover type, with nearly zero mean bias and less than 0.4 m/s RMSE. Therefore, the proposed algorithm using remotely sensed surface observations may be useful for correcting simulated near-surface wind speeds and producing more accurate wind information over the Republic of Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.26 no.2
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• pp.115-125
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• 2024

Wind is a meteorological factor that has a significant impact on agriculture. Gust cause damage such as fruit drop and damage to facilities. In this study, low-altitude wind speed prediction was performed by applying physical models to Local Ensemble Prediction System (LENS). Logarithmic Law (LOG) and Power Law (POW) were used as the physical models, and Korea Ministry of Environment indicators and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data were applied as indicator variables. We collected and verified wind and gust data at 3m altitude in 2022 operated by the Rural Development Administration, and presented the results in scatter plot, correlation coefficient, Root Mean Square Error (RMSE), Normalized Root Mean Square Error (NRMSE), and Threat Score (TS). The LOG-applied model showed better results in wind speed, and the POW-applied model showed better results in gust.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.33 no.4
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• pp.309-319
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• 2012

In order to clarify the characteristics of satellite based sea wind data assimilations applied for the estimation of wind resources around the Korean peninsula, several numerical experiments were carried out using WRF. Satellite sea wind data used in this study are QuikSCAT from NASA and ASCAT from ESA. When the wind resources are estimated with data assimilation, its estimation accuracy is improved clearly. Since the band width is broad for QuikSCAT, statistical accuracy of the estimated wind resources with QuikSCAT assimilations is better than that with ASCAT assimilations. But the wind estimated around sub-satellite point matches better with of ASCAT compared to QuikSCAT assimilation. The impact of sea wind data assimilation on the prediction of wind resources lasts for 6 hours after data assimilation starts, therefore the data assimilation processes using both fine spatial and temporal resolutions of sea wind are needed to make a more useful wind resource map of the Korean Peninsula.