• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.35 no.4
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• pp.67-74
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• 2023

High waves and storm surges due to tropical cyclones cause great damage in coastal areas; therefore, accurately predicting storm surges and high waves before a typhoon strike is crucial. Meteorological forcing is an important factor for predicting these catastrophic events. This study presents an improved methodology for determining accurate meteorological forcing. Typhoon Chaba, which caused serious damage to the south coast of South Korea in 2016, was selected as a case study. In this study, symmetric and asymmetric parametric vortex models based on the typhoon track forecasted by the Model for Prediction Across Scales (MPAS) were used to create meteorological forcing and were compared with those models based on the best track. The meteorological fields were also created by blending the meteorological field from the symmetric / asymmetric parametric vortex models based on the MPAS-forecasted typhoon track and the meteorological field generated by the forecasting model (MPAS). This meteorological forcing data was then used given to two-way coupled tide-surge-wave models: Advanced CIRCulation (ADCIRC) and Simulating Waves Nearshore (SWAN). The modeled storm surges and waves correlated well with the observations and were comparable to those predicted using the best track. Based on our analysis, we propose using the parametric model with the MPAS-forecasted track, the meteorological field from the same forecasting model, and blending them to improve storm surge and wave prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.10
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• pp.532-536
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• 2016

Frame Rate Up Conversion (FRUC) generate interpolated frames between existing frames using motion estimation and motion compensation interpolation considering temporal redundancy. Falsely-estimated FRUC, however, can generate poor quality frames because FRUC typically uses blending-based interpolation method. As skipping an interpolating process between frames generate mis-estimated motion vectors, could improve Quality of Services of FRUC. In this Paper we analyze luminance histogram and motion vector consistency in frames generating poor quality interpolated frames. We conclude these features could help to be a clue in classifying the frames, which often result in the poor quality of FRUC results through the analysis and experiment.