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.
복잡한 산악지형과 숲이 있는 나로 우주센터의 미규모 바람장을 MUKLIMO를 사용하여 모의하였다. 지형과 나무가 있을 때 모델의 민감도를 실험하기 위하여 각종 초기조건하에 수치모의를 수행하였다. 실험결과 나무는 평지 위에 서는 큰 영향을 미치나 언덕지형에서는 큰 영향을 미치지 못함을 알았다. 이러한 실험결과를 이용하여 나로 우주센터의 10m 상공에서의 미규모 바람장과 또, 발사장의 건설전후의 바람장도 모의하였다. 본 연구결과 MUKLIMO는 복접한 지형에서도 바람장의 수치모의가 가능하며 매우 유용함을 알았고 우주센터에서의 바람의 특성이 규명되었다.
연속된 두 장의 레이더 반사도(합성 CAPPI)를 이용하여 설정된 두 윈도우 사이의 최대 상관계수를 찾아 냄으로써 강수의 움직임을 파악하는 기존의 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법은 단지 통계적인 상관법을 이용하여 산출된 TREC 벡터를 외삽하기 때문에 강우 시스템의 이동양상을 물리적으로 표현하는데 한계를 가질 뿐만 아니라 강수가 직선운동을 하는 것처럼 묘사될 수밖에 없는 기법의 한계성을지니고 있다. 본 연구에서는 도플러 레이더로부터 생산되는 시선속도를 이용하여 바람장을 산출하고 이를 TREC 벡터와 연계시켜 단시간 예보모형을 개선하고자 하였다. 시선속도는 레이더로부터 멀어지거나 다가오는 물체의 속도성분이며, 이를 이용하여 강수 영역 내의 바람장을 산출할 수 있다. 이러한 바람장 정보와 연계한 TREC 벡터의 개선은 단시간 강우 예보모형의 개선을 통하여 짧은 시간에 급격한 발달하는 집중호우 등에 대한 보다 정확한 예보를 가능하게 한다.
복잡한 지형상에서 바람장 분포를 산정하기 위해 변분기법에 근거한 3차원 바람장 모델을 개발하였다. Lagrangian multiplier와 조정된 바람장 분포를 얻기 위하여 직각 및 지형을 따르는 좌표계상에서 3차원 타원형 편미분 방정식이 수립되었다. 반구, 반 실린더 및 안장 형태의 지형상에서 바람장의 변화를 추정하기 위해 계산이 수행되었고, 또한 지형을 따르는 좌표계상에서 바람장 모델이 Gauss precision moduli의 변화에 따른 바람장 특성을 평가하기 위하여 적용되었다. 산정결과 수평 및 수직 바람 성분은 Gauss precision moduli값의 선정에 강하게 영향을 받고 있음이 확인되었다.
Envi-met 모델 수행과정과 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 모델의 바람장 패턴을 검증하기 위하여 도심내의 특정지역을 선택하였으며, 바람의 변화가 예상되는 5개 지점을 선정하여 관측하였다. 둘째, 건물에 의한 바람의 영향이 없는 장소를 1개소 선정하여 대표관측지점에서의 관측값을 모델수행의 초기값으로 선정하였다. 넷째, 관측된 데이터와 모델 수행결과 값을 비교하여 바람장의 변화 패턴을 분석하여, 본 모델의 적합성을 고찰하였다.
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)
수도권 지역에서 3차원 바람장 및 농도장의 공간 특징을 모의하기 위해 AWS 자료동화 기법을 호주 CSIRO에서 개발된 비정역학 TAPM(The Air Pollution Model, V.2) 에 적용하여 2002년 7월 2일부터 7월 11일까지 10일 동안 1km$\times$1km격자에서 바람장 및 농도장을 도출하였다. (중략)
여천지역은 화학물질 누출사고 등 안전 사고 발생의 잠재적 위험이 높으나 (김영성 등, 1999), 복잡한 해안선의 여수 반도 해안지역에 산을 등지고 있어 해륙풍에 의한 일 변화와 지형 조건에 따른 국지 변화등 복잡한 형태의 바람장이 예상되는 지역이다. 이러한 지역에서의 확산현상은 환경영향평가에서 흔히 이용되고 있는 균일한 바람장 분포를 가정한 대기화산 예측과는 다른 결과를 보이며 (오현선, 김영성, 1999), 따라서 단순한 가우시안 플룸 모델을 이용한 확산 예측은 적용범위가 매우 제한적일 수밖에 없다.(중략)
산림 화재는 여러 가지 변수를 포함하고 있지만 바람장에 의한 영향이 다른 어떠한 변수보다 상대적으로 크므로 봄철 산림지형에서의 풍향풍속을 알고 있다는 것은 산불진화기술 및 산불확산예측을 결정하는데 핵심 요소이다. 현재는 산림 지역의 풍향풍속 산정을 위하여 기상관측소의 데이터를 의존하게 된다. 기상청의 automatic weather station (AWS)는 넓은 지역에 골고루 분포하고 있어 비교적 간편하게 데이터를 취득할 수 있으나 실제 산림지역의 기상인자와는 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 AWS가 설치되어 있지 않은 산악지형의 바람장을 실측하고 이를 통하여 바람장 예측의 가능성을 타진하였다. 실측 지형으로 단순 구릉 지형을 선택하여 주변의 지형지물에 의한 바람장의 왜곡을 최소화 하였으며, 이들 지형에서 바람장의 실측 및 전산유체해석을 통하여 얻어진 결과를 비교 분석하였다. 단순 구릉 지형으로는 제주도 오름과 안면도 마검포 지형을 선택하여 바람장 데이터를 취득 하였으며, 이를 분석한 결과 바람장의 패턴추출이 가능하다는 사실을 알 수 있었다.
최근들어 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)은 빌딩에 대하여 다양한 응용분야에서 사용된다. 이번 연구에서는 측정이 어려운 도심지 건물 군을 지나는 바람에 대하여 CFD해석 방법을 이용하여 고층 빌딩 상공을 지나가는 바람장을 예측 하였으며, 예측 된 결과를 실제 측정치와 비교 검증하였다. 바람장 측정 방법은 마스트를 세워서 측정하는 방법, 풍동 실험실에서 축소된 모형에 대한 실험방법, PIV 측정방법, LIDAR, SODAR측정 방법 등 많은 방법이 있다. 이번 연구에서는 가장 정확한 측정 방법인 LIDAR를 사용하여 측정을 수행하였다. 바람장이 측정된 장소는 서울 잠실 롯데 호텔 상공이며, 불어오는 바람은 롯데 월드를 중심으로 주변의 상가 건물들과 아파트 건물들 때문에 불안정하며 고르지 않을 것으로 예상되었다. LIDAR 측정은 일정 기간 동안 이루어 졌다. CFD해석은 임의의 시간대에 대해서 주 풍향에 대해서 해석이 수행되었다. CFD 해석결과는 최종적으로 측정 데이터와 비교 검증이 이루어 졌으며, 두 데이터간의 일치도가 높음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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