• 한국항해항만학회지
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• 제32권3호
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• pp.245-250
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• 2008

근래 컴퓨터 수치모델이 급속하게 발전함으로써 다양한 분야에서 수치예보기술이 응용되고 있다. 실시간 해양예보시스템도 그 중의 하나로 관측시스템, 정보제공시스템 및 모델링 시스템을 결합하여 실시간 해양정보를 제공함으로써 해상교통의 안전과 연안환경의 보호에 기여하고 있다. 본 연구에서는 부산항 실시간 해양예보시스템의 구축을 위한 기초연구로서 모델링 시스템을 개발하였으며 그 결과를 제시하고 있다. 현재 기존의 관측자료가 부족하여 M2조석의 모델링만으로 시스템의 테스트를 행하였으나 앞으로 실시간 관측자료가 충분히 구비되면 전면적인 시스템의 테스트가 필요하다. 아울러 추후 관측시스템과 정보제공시스템이 계속 구축될 예정이며 이들 시스템이 모두 구비되고 나면 인터넷을 통한 실시간 정보제공이 이루어질 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.308-312
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• 2004

본 연구에서는 기상 수치모델의 예측강우량을 활용하여 단시간 하천유출량을 계산할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 수자원공사의 치수모델인 KOWACO 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하려다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과, RDAPS 및 AWS MAP 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 어느 정도 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-KOWACO 연계 모형의 하천유출량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유출량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 놀은 것으로 사료된다.

• 대기
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• 제32권4호
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• pp.277-295
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• 2022

The global weather prediction model, Korean Integrated Model (KIM), has been in operation since April 2020 by the Korea Meteorological Administration. This study assessed the performance of heat waves (HWs) in Korea in 2020. Case experiments during 2018-2020 were conducted to support the reliability of assessment, and the factors which affect predictability of the HWs were analyzed. Simulated expansion and retreat of the Tibetan High and North Pacific High during the 2020 HW had a good agreement with the analysis. However, the model showed significant cold biases in the maximum surface temperature. It was found that the temperature bias was highly related to underestimation of downward shortwave radiation at surface, which was linked to cloudiness. KIM tended to overestimate nighttime clouds that delayed the dissipation of cloud in the morning, which affected the shortage of downward solar radiation. The vertical profiles of temperature and moisture showed that cold bias and trapped moisture in the lower atmosphere produce favorable conditions for cloud formation over the Yellow Sea, which affected overestimation of cloud in downwind land. Sensitivity test was performed to reduce model bias, which was done by modulating moisture mixing parameter in the boundary layer scheme. Results indicated that the daytime temperature errors were reduced by increase in surface solar irradiance with enhanced cloud dissipation. This study suggested that not only the synoptic features but also the accuracy of low-level temperature and moisture condition played an important role in predicting the maximum temperature during the HWs in medium-range forecasts.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권7호
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• pp.575-584
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• 2018

최근 이상기후로 인한 집중호우 발생빈도와 이로 인한 국지적인 홍수 피해가 증가하고 있다. 이러한 점에서 홍수피해 예방측면에서 수치예보 정보 활용이 요구되고 있다. 그러나 수치예보모델은 초기 조건 및 지형적 요인으로 인해 시공간적 편의가 존재하며 실시간 예측정보로 활용하기 전에 모형결과에 대한 편의보정이 요구된다. 본 연구에서는 관측지점 기준으로 편의 보정계수를 산정하는 과정에서 모든 관측소간의 상관성을 거리의 함수로 고려하여 미계측지점의 편의 보정계수를 공간적으로 확장할 수 있는 Bayesian Kriging 기반 MFBC 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 방법은 미계측 유역에 대해서도 보정계수를 효과적으로 추정하는 것이 확인되었으며, 비교적 고해상도로 72시간(3일) 정도까지 예측강우 정보를 활용하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.79-87
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• 2017

기상수치예보모델의 강수물리과정은 강수 발생과 연관된 입자의 낙하속도, 부착 및 자동전환, 입자크기분포 등의 과정을 다룬다. 하지만 수치예보모델의 미세물리과정과 모수에는 상당한 불확실성이 내포되어 있다. 수치예보모델의 불확실성을 줄이기 위하여 일반적으로 모수 추정을 사용한다. 이 연구에서는 모수 추정을 위한 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전알고리즘과 하모니탐색 알고리즘을 사용하고 우리나라에서 발생한 강수사례에 대해 통합모델의 강수물리과정에서 사용하는 모수를 최적화하였다. 두 알고리즘의 서로 다른 특성으로 인해 최적화 과정 중의 차이가 보였다. 마이크로 유전알고리즘은 440회 수행 후 약 1.033의 적합도로 수렴하였고 하모니탐색 알고리즘은 60번 수행 후 약 1.031의 적합도로 수렴하였다. 이를 통해 하모니탐색 알고리즘이 마이크로 유전알고리즘보다 더 빨리 최적의 모수를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 따라서 계산비용이 방대한 기상수치예보모델의 최적화 문제에서 빠른 시간 내에 최적의 모수를 탐색해야 한다면 하모니 탐색 알고리즘이 더 적합하다는 것을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.188-197
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• 2022

전지구수치예보모델의 해상풍 예측자료를 기반으로 비정형격자의 국지연안 파랑예측시스템을 구축하고, 파랑모델의 수행성능 및 예측성능을 검증하였다. 기존의 정형격자는 복잡한 해안선과 연안지형에서의 파랑예측이 제한적이기 때문에 정밀한 국지연안 수치모의를 위해 비정형격자체계를 적용하고, 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 검토하였다. 두 격자체계 모두 근해와 연안에서 유사한 예측경향을 보였고, 격자체계에 따른 예측오차의 차이도 크지 않았다. 또한 정형격자와 비교하여, 비정형격자의 모델수행시간이 동일한 조건에서 현저히 감소하는 것을 통해 비정형격자 기반 파랑예측시스템의 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2005년도 추계 학술발표회 발표논문집
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• pp.58-60
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• 2005

• 과학과기술
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• 통권525호
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• pp.86-89
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• 2013

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.102-103
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• 2018

해상에서의 급변하는 위험기상과 기상이변은 관련 종사자들의 생명과 재산 피해에 직접적으로 영향을 주고 있지만, 선박 안전항해의 필수적 요소인 해양기상정보의 실제적인 활용은 매우 미비한 수준이다. 본 연구에서는 신속하고 정밀한 정보 전달을 위해 해양기상 수치모델 정보를 이용하여 전문 예보관의 예보지식에 기반한 상세 해상실황과 예보정보를 항해 및 조업선박들에게 자기위치기반으로 실시간 서비스할 수 있는 시스템을 구축하였다. 해당 시스템을 통해 해양기상예보 정보를 선박의 위치별로 실시간 제공함으로써 해상교통안전에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.