• 대기
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• 제28권2호
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• pp.141-151
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• 2018

The KIAPS global model and data assimilation system were extended to assimilate brightness temperature from the Sondeur $Atmosph{\acute{e}}rique$ du Profil $d^{\prime}Humidit{\acute{e}}$ Intertropicale par $Radiom{\acute{e}}trie$ (SAPHIR) passive microwave water vapor sounder on board the Megha-Tropiques satellite. Quality control procedures were developed to assess the SAPHIR data quality for assimilating clear-sky observations over the ocean, and to characterize observation biases and errors. In the global cycle, additional assimilation of SAPHIR observation shows globally significant benefits for 1.5% reduction of the humidity root-mean-square difference (RMSD) against European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Integrated Forecast System (IFS) analysis. The positive forecast impacts for the humidity and temperature in the experiment assimilating SAPHIR were predominant at later lead times between 96- and 168-hour. Even though its spatial coverage is confined to lower latitudes of $30^{\circ}S-30^{\circ}N$ and the observable variable is humidity, the assimilation of SAPHIR has a positive impact on the other variables over the mid-latitude domain. Verification showed a 3% reduction of the humidity RMSD with assimilating SAPHIR, and moreover temperature, zonal wind and surface pressure RMSDs were reduced up to 3%, 5% and 7% near the tropical and mid-latitude regions, respectively.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.21-28
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• 2016

호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.892-903
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• 2020

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권7호
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• pp.522-534
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• 2017

이 연구의 목적은 강남 선정릉지역에서 전산유체역학모델(CFD)을 사용하여 도시지역의 흐름 및 열 환경 모의를 검증하는 것이고, CFD 모델의 모의결과와 선정릉 지역의 관측 자료와 비교하는 것이다. CFD 모델은 국립기상과학원과 서울대가 공동으로 연구 개발된 모델이다. CFD_NIMR_SNU 모델은 기상청 현업 모델인 국지예보모델(LDAPS)의 바람성분과 온도성분을 초기 및 경계조건으로 적용되었고 수목효과와 지표 온도를 고려하여 2015년 8월 4일에서 6일까지 강남 선정릉 지역을 대상으로 수치실험을 진행하였다. 선정릉지역에서 수목효과 적용 전후의 풍속을 비교하였을 때 평균 제곱근 오차(RMSE)는 각각 1.06, $0.62m\;s^{-1}$로 나타났고 수목효과 적용으로 풍속 모의정확도가 향상되었다. 기온은 LDAPS 과소 모의하는 경향을 나타내고 CFD_NIMR_SNU 모델에 의해 향상된 것을 확인하였다. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용하여 복잡한 도시지역의 흐름과 열 환경을 자세하고 정밀한 분석이 가능하며, 도시 환경 및 계획에 대한 정보를 제공 할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.189-197
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• 2022

고성능 컴퓨팅 기술이 발달하고 수치 모델 방식이 고도화됨에 따라 더욱 우수한 기상예보를 진행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 SCAM 기상 모델에 대하여 컴파일 시간을 제외한 모델 수행시간에 대한 성능 향상을 끌어내는 것이 목적이다. 따라서, 기존의 Intel Fortran Compiler를 이용하여 수행된 모델을 PGI Fortran Compiler로 변경하였다. 이를 위해 시스템 환경 변수 재설정, 컴파일 옵션 조정, 관련 의존성 SW 및 라이브러리 설치 그리고 소스 코드를 수정하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 PGI Compile with OpenACC 방법을 제시하고 적용하였다. 그 결과 러닝 시간의 경우 기존 Intel에서 PGI로 컴파일러가 변경되면, 러닝 시간의 경우 6.08%의 성능 향상이 되었으며, OpenACC를 추가로 적용할 경우, 기존 대비 43.05%의 성능 향상을 보여준다. 이는 본 논문에서 제안한 SCAM모델에서 PGI Compile with OpenACC 방법이 우수한 성능을 보여줄 수 있음을 입증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

• 암석학회지
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• 제27권1호
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• pp.49-66
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• 2018

화산위험지도 작성은 1960년대 과학 탐구의 초점이 되었다. Dwight Crandell과 Don Mullineau는 '과거는 미래의 열쇠이다'라는 관점으로 재해위험 매핑에 대한 지질학적 접근 방법을 개척했다. 세인트 헬렌즈산의 위험도 평가와 가까운 미래의 분출 예측에 대한 1978년 발간물, 그리고 1980년 대규모 분화로 화산위험 평가의 유용성이 입증되었고 화산 과학의 이 영역에서 거대한 성장이 시작되었다. 1980년대의 위험한 지역을 식별하기 위해 위험지역 이해 프로세스의 수치 모델을 개발하고 사용하기 시작했으며, 1990년대 후반부터 확산되었다. 수치모의 모델 산출물은 화산의 지질학적 지식에 의해 강조될 때 가장 유용하고 정확하다. 화산위험지도는 장기간의 무조건적인 화산 재해 위험을 묘사하는지, 어느 정도의 위험을 가진 모든 지역을 보여주는지, 화산이 불안정 또는 분화 위기 시에 개발되어 현재의 감시, 관찰 및 예보 정보를 고려한 지도로 크게 분류할 수 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권4호
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• pp.275-284
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• 2007

GPS 신호로부터 획득한 가강수량 정보를 실제 수치예보에 활용하기 위해서는 1시간 이내 대기시간, 3mm 이내 수준의 정확도를 갖는 결과가 연속적으로 산출되어야 한다. 최근까지 국내에서는 IGS(International GNSS Service) 최종궤도력(final ephemeris)과 하루단위 GPS 자료를 처리하여 기존의 기상관측장비 측정결과와 비교 검증하는 연구가 주로 수행되어왔다. 최종궤도력을 사용할 경우 GPS 관측 후 3주 이후 이용 가능하며 하루 단위로 결과가 생성되므로 준 실시간 자료처리에는 부적합하다. 이 논문은 수치예보모델 자료동화가 가능하도록 1시간 이내 3mm 이내 수준 정밀도의 GPS 가강수량 결과를 산출할 수 있는 기술을 개발하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 IGS 초신속궤도력(ultra-rapid ephemeris)과 Sliding Window 기법을 이용하여 준 실시간 GPS 자료처리 전략을 수립하고 결과를 검증하였다. 사계절을 대표해서 2006년 1월, 4월, 7월, 10월의 1일부터 10일까지의 자료를 처리하였으며, GPS 상시관측과 라디오존데 관측이 동시에 이루어지는 속초의 결과를 비교하였다. 비교결과 평균바이어스는 0.8mm, 표준편차는 1.7mm로 자료동화에 필요한 정확도인 3mm 수준의 이내의 결과와 평균 자료처리시간이 3분 43초로서 이 연구에서 수립한 준 실시간 GPS 자료처리전략의 타당성을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권4호
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• pp.464-477
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• 2009

호수에 의한 국지 순환의 영향을 조사하기 위하여 대청호수 주변에 대하여 수치 실험을 수행하고 국지 순환의 형태를 연구하였다. WRF 모델로부터 예보된 지상 기온은 관측보다 작으며, 풍속은 모델에서 관측보다 강하게 모의됨을 보였다. 호수 주변의 국지 순환은 호수와 주변 지면과의 열적 차이에 의해 발생하는 호수풍이 특징적이었다. 대청호수에서는 호수풍이 09 LST에 발생하며, 15 LST에 최대를 보이고 18 LST에 소멸하였다. 수치 모의된 연직 순환의 높이는 1,200m를 나타냈다. 비습의 분포는 낮 시간동안 호수풍 순환에 의해 호수위의 습윤한 공기의 내륙 이동으로 주위 지면에서 증가함을 보였다. 호수를 제거한 민감도 실험에서 호수가 존재할 때 주위 지면 온도가 감소함을 보였다. 호수 지표이용도를 초원으로 변경하였을 때 호수 주변의 기상관측소에서 풍속은 증가하였다. 수치실험은 호수로부터 발생된 호수풍 순환이 주위 대기경계층 기상에 영향을 주고 있음을 지시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권1호
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• pp.21-30
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• 1999

구름 수액량은 일기예보나 수치예보 모델링 분야에 매우 중요하다. 그리고 중간규모의 기상현상에서 잠열의 크기를 좌우하며, 여러 규모의 기상 관련 모델 시스템을 개발 할 때에도 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 GMS-5 자료를 이용하여 구름 수액량을 추정하고, SSM/I 자료와 지상 마이크로복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. 먼저, 본 연구는 구름알베도와 구름 두께와의 관계를 찾아내고 이 관계를 이용하여 구름 수액량을 계산하였다. 그리고 여기서 구해진 결과를 SSM/I 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. GMS-5 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량값의 상관계수는 0.86, RMSE 는 9.23 mg/$cm^2$로 나타났고, SSM/I 자료와의 상관계수는 0.84, RMSE = 14.02 mg/$cm^2$ 이였다.