최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.
한반도에 막대한 피해를 입힌 태풍 RUSA는 2002년 8월 30일에서 9월 1일간 한반도를 지나갔다. 이 태풍 RUSA가 진행하는 동안 GPS 수신 자료와 기상 자료를 이용하여 대류권에서의 습윤 지연량을 산출하고, 이 습윤지연량을 천정방향의 수증기량(IWV)으로 환산하여 이 수증기량으로부터 PWV(Precipitable Water Vapor)를 산출하였다. 본 연구에서는 서울, 원주, 서산, 상주, 전주, 청주, 대구, 울진, 진주, 대전, 목포, 속초, 제주의 13개 GPS 상시관측소 데이터를 이용하여 PWV를 산출하였다. 산출한 PWV의 시계열 분석을 통해 실제 강수량과 비교한 결과 태풍 RUSA가 진행하는 동안 PWV가 정점을 보이는 부근에서 실제 강수량이 발생하였다. 또한, 태풍 RUSA의 이동 경로와 PWV가 최고조를 이루는 시간을 분석한 결과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. GPS 자료로부터 산정된 PWV를 이용하여 tomograph를 작성하고 GMS 위성 영상과 비교한 결과 매우 근접한 결과를 얻을수 있었으므로 기상 예보를 위한 수치예보모델로의 활용 가능성을 제시할 수 있었다.
최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 모형인 TOPMODEL의 국내 단일 유역에서의 홍수예보 능력을 검토하는데 있다. 이를 위해서 소양강댐 상류유역을 선정하였으며, 1990~1996년의 일 및 시 홍수사상을 선택하였다. 모형의 매개변수는 1990년의 일 호우사상을 이용하여 수동보정법으로 추정하였으며, 지형지수의 분포가 유출에 미치는 영향을 해석하였다. 모형의 매개변수 추정에 이용하지 않은 95년 및 96년 일 호우사상 및 90년, 95년, 96년 시 호우사상을 이용하여 TOPMODEL의 홍수예보능을 검토한 결과 관측유량과 계산유량의 상관계수가 일 홍수사상의 경우 0.77 이상, 시 홍수사상의 경우 0.87 이상으로 우수한 결과를 나타내었다. 국내의 홍수유출 특성과 모형의 개념 및 유량 산정 결과 등을 고려할 때 TOPMODEL의 홍수예보능은 우수한 것으로 판단된다.
세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
본 연구에서는 전지구수치예보모델의 예측성능에 주요한 영향을 주는 요소 중 하나인 토양수분 초기장을 적절히 생산하기 위해, 오프라인 Noah 지면모델을 구축하여 스핀업실험을 수행하고 그 변동특성을 살펴보았다. 스핀업실험은 지면기후장 생성과 목표연도에 대한 현실화의 2단계로 구성되었다. 첫 번째 단계의 지면기후장 생성은 2008~2017년 기간에 대해 평균한 대기강제력으로 10년 동안 지면모델을 반복적으로 수행하는 방식으로 이루어졌으며, 토양수분 모의가 평형상태에 도달하는데 소요되는 시간은 토양깊이와 코펜 정의에 기반한 기후구 특성에 따라 차이가 컸다. 토양 첫 번째 층은 극지역에서 가장 길었고, 두 번째 층 부터 네 번째 층까지는 건조지역에서 평형상태에 도달하는 시간이 가장 늦어 최대 7년 내외의 시간이 소요되었다. 결과적으로 10년의 spin-up을 거치면 지면모델이 평형상태에 도달함을 알 수 있다. 이 소요시간은 지상기온과 강수량과 음의 상관관계를 보였다. 두 번째 단계에서는 2018년을 목표연도로 설정하고 지면기후장을 이용하여 추가 적분을 수행하고, 그 결과 6개월 이내에 지면모델에서 모의된 토양수분, 지표기온, 증발산량은 2018년 지면상태에 도달하는 것을 확인하였다. 이에 구축된 오프라인 Noah 지면모델 스핀업 시스템은 안정적으로 전구수치예보모델의 토양수분 초기장을 생산함으로써 전지구수치모델에 결합된 지면모델의 물리과정과 기초자료가 변하더라도 유연하게 대응할 수 있는 가능성을 확인하였다.
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미 완료된 시점이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
선박의 안전한 입출항 지원을 위한 항만항행 환경정보로서 해양환경정보 제공기술을 개발하였다. 선박 안전 입출항을 위한 해양환경정보로는 바람, 조류, 조위, 수심 등의 정보를 고려하였으며, 각각 해역 전체의 공간분포와 항로상 변동을 제공할 수 있도록 정보를 생산하였다. 바람은 기상청의 예보자료를 활용하여 항만 공간 규모에 적합하도록 상세 공간 간격으로 최적화하여 생산하였으며, 조류와 조류는 자체적으로 개발한 조석조류 수치모델 결과에 기반한 실시간 예측 기법을 적용하여 생산하였다. 수심은 해도에 제시된 약최저저조면의 수심에 실시간 조위 변동을 적용하여 선박에서 만나게 될 실제 수심을 생산하였다. 제공 정보 중 공간 분포는 사용자가 원하신 시간에 대해 해역 전체의 정보를 제공하며, 항로상 정보는 선박이 운항하게 될 항적 계획에 따라 공간적으로 시간적으로 변동하는 정보를 제공한다. 본 연구의 결과는 항만 입출항 선박의 안전운항에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서 우리는 폭우로 인하여 도로의 일부 또는 전체가 침수되는 경우 침수정보를 바탕으로 생성된 안전한 경로탐색을 차량 내비게이션 사용자에게 제공하는 서비스를 제안한다. 이를 위하여 수치고도모델(DEM)을 활용한 공간분석과 폭우로 도로침수가 발생된 일자의 이력강수량을 기반으로 도로링크별 침수위험지수를 생성하였다. 이렇게 생성된 침수위험지수를 이용하여 실제 내비게이션 환경에 시나리오별로 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 살펴보았다. 그 결과 기존의 최단경로를 서비스하는 것과 비교시 보다 안전한 경로를 탐색하는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 정교하고 정확한 서비스를 위하여서는 도로침수와 관련된 자료 구축이 요구되며, 해상도가 높은 DEM을 활용하여 침수가 가능한 지역을 분석할 필요가 있으며, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 강수량 예보가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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