• Title/Summary/Keyword: 예보시스템

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PM-10 Forcasting using Neural Network Model (신경망 모델을 이용한 미세 먼지 예보시스템)

  • 권희용;구윤서
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.592-595
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    • 2003
  • 미세 먼지(PM-10)는 인체에 깊은 영향을 미치는 대기 오염원 중의 하나로써, 발생 원인에 대한 규명이 어렵고 기초 자료의 부족으로 통계적 분석 역시 어려워 예보가 지난한 실정이다. 본 연구에서는 기상 및 환경 인자들과 PM-10과의 상관 관계를 분석하고, 다층 인식자 신경망 모델을 이용하여 미세 먼지 예경보 시스템을 구축하였다. 실험 결과 RMSE가 0.04~0.09로 매우 정확한 성능을 보였다.

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Development of Customized Weather Emergency Information Generation and Delivery Technology (수요자 맞춤형 기상긴급정보 생성 및 전달시스템 개발)

  • Lee, Byung-Yun;Jung, Woo-Sug
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.75-76
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    • 2023
  • 연구목적:기존의 예·경보 발령 체계와는 별도로 지역 특성 및 상황에 따라 기상 관련 긴급정보를 적시에 발령하여 사용자가 신속히 대응할 수 있는 정보를 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 업무의 신속한 적용과 효율성을 위하여 기상청 기운용 중인 선진예보시스템과 종합통보시스템, 그리고 방재기상 포탈 시스템과 연동하여 발생하는 다양한 기상정보와 이로부터 발생된 기상특보문(10종), CBS발송문 등을 연동하고, 위험 기상현상에 관한 기상 긴급 판단 기준을 결정한다. 연구결과:긴급기상정보의 발령 주무부처인 기상청이 운용하는 선진예보시스템과 연동하여 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 기상긴급정보 자동 생성을 위한 판단 모듈과 메시지 자동생성 기능이 구현됨. 결론:현재 기운용중인 시스템과 효율적으로 연동하여 기상긴급정보의 판단 기준을 제공하고 이를 효율적으로 자동 생성하여 기존의 중계망을 통하여 신속한 제공이 가능하게 되어 긴급한 기상 상황에 의한 재난 피해를 대폭 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.

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Real-time blending method development of radar-based QPF and numerical weather prediction models for hydrological application (수문학적 활용을 위한 레이더와 수치예보모델 예측강우의 실시간 병합 기법 개발)

  • Yoon, Seong-Sim;Lee, Dong-Ryul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.99-99
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    • 2018
  • 기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

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A Study on the Hydrological Quantitative Precipitation Forecast(HQPF) based on Machine Learning for Rainfall Impact Forecasting (호우 영향예보를 위한 머신러닝 기반의 수문학적 정량강우예측(HQPF) 연구)

  • Choo, Kyung-Su;Shin, Yoon-Hu;Kim, Sung-Min;Jee, Yongkeun;Lee, Young-Mi;Kang, Dong-Ho;Kim, Byung-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.63-63
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    • 2022
  • 기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

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Development of Nomograph for Debris Flow Forecast (토석류 예보를 위한 Nomograph 작성)

  • Oh, Cheong Hyeon;Nam, Dong Ho;Lee, Suk Ho;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.297-297
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    • 2019
  • 최근 기후변화로 인해 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우로 인한 피해가 급증하고 있으며, 그로 인한 2차 피해인 산사태와 토석류 피해 또한 빈번하게 발생하고 있다. 한국 또한 토석류로 인해 도심지역의 피해가 급증하고 있으며, 많은 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 현재 한국에서는 산림청의 산사태 예보기준 및 기상청의 호우예보 기준을 사용하고 있으나, 토석류에 대한 예보 기준과 시스템은 부재하다. 따라서 본 연구에서는 토석류 예보를 위해 토석류가 발생했던 피해사례 40종을 수집하여 토석류가 발생했던 시점에서의 누적강우와 강우강도를 이용하여 강우경보지수(Rainfall Triggering Index, RTI)를 산정하였다. 또한 RTI를 강우량의 함수인 한계누적강우량(Critical Accumulated Rainfall, Rc)으로 변환하여 토석류 발생위험지역에 거주하는 일반인들이 강우지수에 대한 이해도를 높이고자 하였다. 토석류 예보를 위하여 RTI 10, 70, 90%에 해당하는 한계누적강우량(Rc)을 산정하여 지속시간에 따른 Rc곡선을 작성하였으며 Nomograph를 이용하여 시간에 따른 토석류 예보 단계를 시각적으로 표출하였다. 또한 실제 토석류가 발생했던 인제, 서울, 청주의 사례에 대해 Nomograph를 작성하여 산림청, 기상청의 예보 기준과 비교 분석하였다.

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Modeling and Visualization of Flood Inundation in Natural River (자연하천의 홍수범람 모의 및 가시화)

  • Goh, Tae-Jin;Jung, Tae-Sung
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.8 no.3
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    • pp.157-164
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    • 2008
  • A modeling and visualization system of flood inundation in natural river, FloodViz, has been developed. Unsteady river flow and flood inundation are calculated by FLDWAV model. FLDWAV model and HEC-RAS model have been applied to a flood event at the same time to check model reliability. Simulation results of the two models showed good agreements. Flood propagation and inundation process can be analyzed accurately and easily by using visualization function of the FloodViz. Even though FloodViz users don't know well about both hydraulics and hydrology, they can understand flood inundation phenomena easily. This system can be used as a useful tool in forecasting flood inundation and observing the simulation results. Countermeasures for natural disaster prevention due to flood inundation can be established rapidly by using the FloodViz.

Development of Merging Rainfall Forecasts to Provide Flash Flood Forecasting Information (돌발홍수정보 생성을 위한 예측강수 병합 기법 개발)

  • Yoon, Jung Soo;Hwang, Seok Hwan;Kang, Na Rae;Lee, Dong-Ryul;Noh, Hui Seong;Lee, Keon Haeng;Yoo, Seung Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.373-373
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    • 2020
  • 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하기 위해 2019년에 돌발홍수예측 시스템을 구축하였다. 돌발홍수예측 시스템은 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 3단계 위험 정보(주의/경계/심각)로 전국적으로 제공하고 있다. 본 시스템에서 예측 선행 시간을 1시간으로 설정한 것은 최소 대피 시간의 개념도 있지만 예측자료의 정확도가 1시간 이후 현격히 감소하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수예측 시스템의 예측 선행 시간을 1시간에서 3시간으로 확장하기 위한 병합 기법을 검토 및 적용하였다. 이를 위해 홍수통제소에서 제공하고 있는 초단기 예측 강수 자료와 기상청에서 제공하고 있는 수치예보 자료를 활용하였다.

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Study on blending radar and numerical rainfall prediction to improve hydroelectric dam inflow forecasts accuracy (발전용 댐 유입량 예측 정확도 향상을 위한 레이더와 수치예보 예측강우 병합기법 연구)

  • Seong Sim Yoon;Hongjoon Shin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.112-112
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    • 2023
  • 발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.

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