• Title/Summary/Keyword: 자료 정확도

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Development of Correction Method for Weather Forecast Data considering Characteristics Rainfall (강수의 특성을 고려한 기상 예측자료의 보정 기법 개발)

  • Lee, Seon-Jeong;Yoon, Seong-Sim;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.33-33
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    • 2011
  • 현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.

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Sensitivity of Synthetic Precipitation Data According to Observation Density (관측소 밀집정도에 따른 강수량 자료복원 민감도 분석)

  • Kim, Hong-Joong;Oh, Jaiho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.138-138
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    • 2016
  • 강수량은 농업과 수자원관리, 그 외 사회 기반 사업들에게 광범위하게 영향을 미치는 매우 중요한 기상요소이므로 강수량 관측자료는 사회전반에 활용되고 있다. 하지만 강수량은 공간적인 불연속성이 크기 때문에 조밀한 관측자료를 필요로 하고 있으며, 때문에 관측이 이루어지지 않은 미관측 지점의 강수량 자료를 복원하려는 연구도 계속 진행되고 있다. 관측자료를 이용하여 미관측 지점의 강수량을 복원하는 방법으로 지상 강수량 관측자료와 연직 상층기상자료 및 고해상도 지형자료를 이용하여 복원하는 정량적 강수량 진단 모형이 이미 개발되어 대한민국을 대상으로 강수량 복원이 이루어진 바 있다. 대한민국은 전국이 대략 10 km 정도로 비교적 조밀하고 일정한 지상 관측망을 가지고 있어 관측자료를 이용한 강수량 복원에 유리하다. 하지만 전 세계 많은 지역에서 강수량 관측자료는 매우 부족한 실정이며 가깝게는 북한과 중국에서부터 아프리카와 남아메리카 등 일부 강수량 관측이 전혀 이루어지지 않는 지역도 존재한다. 이러한 지역에 대한 강수량 복원 정확도에 대해서는 지금까지 연구된 바 없으며 관측자료 수에 따른 복원 민감도에 대한 연구도 이루어지지 않았다. 따라서 대한민국에 비해 관측자료가 부족한 지역에 대해 복원 정확도를 파악할 필요성이 있으므로 본 연구에서는 관측소 밀집정도에 따른 미관측 지역의 강수량 복원 민감도 분석을 하였다. 대한민국은 572개 지점의 지상기상관측망(자동기상관측장비 AWS 477개, 종관기상관측장비 ASOS 95개 지점)을 운영하고 있으며, 10개 지점의 기상레이더가 전국을 감시하고 있어 미관측 지점에 대해 검증자료로 활용할 수 있으므로 강수량 복원 민감도 분석 대상 지역으로 선정하였다. 강수량 복원 정확도 검증을 위해 강수량 복원자료의 격자점과 가장 근접한 관측지점을 검증지점으로 선정하고, 강수량 복원에는 검증지점을 제외한 관측자료만을 이용하였다. 관측자료 밀집정도에 따른 민감도 분석을 위해 관측자료를 100% 사용하였을 때와 일부만 사용하였을 때로 나누어 분석하였다. 관측소 밀집도에 따른 강수량 복원 정확도 민감성 분석을 통해 관측소가 부족한 북한, 중국, 아프리카 등지의 미관측 지점 복원 정확도를 추정할 수 있으며 관측소가 부족하거나 전무한 지역에서 강수량 복원 정확도를 늘리기 위해 필요한 관측소 수를 파악하는 데에 적용할 수 있을 것이다.

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A Cost Effective Reference Data Sampling Algorithm Using Fractal Analysis (프랙탈 분석을 통한 비용효과적인 기준자료추출 알고리즘에 관한 연구)

  • 김창재;이병길;김용일
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.149-154
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    • 2000
  • 분류기법을 통해 얻어진 원격탐사 자료는 사용되기 이전에 그 정확성에 관한 신뢰도 검증을 해야 한다. 분류 정확도를 평가하기 위해서는 오분류행렬(confusion matrix)을 사용하여 정확도 평가를 하게 되는데, 이때 오분류행렬을 구성하기 위해서는 기준자료(reference data)에 대한 표본추출이 이루어져야 한다. 기준자료의 표본을 추출하는 기법간의 비교 및 표본 크기를 줄이고자 하는 연구는 많이 이루어져 왔으난, 추출된 표본들간의 거리를 줄임으로써 정확도 평가 비용을 감소시키고자 하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 프랙탈 분석을 통하여 기준자료의 표본을 추출하였으며, 이를 바탕으로 기존의 표본추출 기법과 정확도 차이 및 비용효과 측면을 비교 분석하였다. 연구 결과, 프랙탈 분석을 통하여 표본을 추출하는 기법은 그 정확도 추정에 있어 기존적 표본 추출 기법과 큰 차이가 보이지 않았으며, 추출된 화소들이 가까운 거리에 군집해 있어 비용효과측면에서 보다 유리함을 확인하였다.

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Discharge Measurement Characteristics Analysis in 2006 (2006년 전국 유량측정 성과 분석)

  • Han, Myoung-Sun;Hwang, Seok-Hwan;Jung, Sung-Won;Kim, Hyeong-Ryeol;Lee, Jae-Hyung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1864-1869
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    • 2007
  • 국내 수문자료의 경우 지금까지 자료의 정확성과 관련하여 많은 지적이 있어왔다. 이와 관련하여 정부에서는 유량자료의 정확도를 높이고 전국의 수자원 정보를 파악하기 위하여 유량측정 정확도 향상을 위한 연구에 지원하였으며, 수문관측 매뉴얼을 작성하였고, 각 홍수통제소의 유량측정 과제지시어의 측정 기준 강화를 통해 유량측정의 정확도를 높이기 위해 많은 노력을 하였다. 2003년부터 2006년까지 자료를 바탕으로 유량측정 검증시스템의 적용 결과에 따른 유량측정성과, 수위-유량관계곡선 및 유량자료의 개선된 결과를 소개하고자 한다. 유량측정 검증시스템은 유량측정 기준 강화에 따른 유량측정 성과 개선 파악 및 각각 유량측정성과의 기본특성 검토, 이상치 여부 판별 및 평가 등 유량측정성과의 검증, 개선된 방법론에 따른 수위-유량관계곡선의 작성, 환산된 유량자료의 평가 및 평가 결과 개선이 필요한 경우 수위-유량관계곡선을 반복 재작성하는 과정으로 이루어진다. 또한 해당지점의 향후 유량측정시 보완 사항을 파악함으로써 장기 수문관측의 정확도를 높이는 시스템을 구축하는 것이 기본이다.

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Construction of Validation Procedure for Better Discharge Data (유량자료 정확도 향상을 위한 검증시스템 구축)

  • Jung Sung-won;Kim Dong-gu;Kim Chi-Young;Hwang Seok Hwan;Han Myung-Sun;Lee Chan-Ju
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.204-208
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    • 2005
  • 수문학 분야에서 가장 어려움을 겪고 있는 것 중의 하나는 정도 높은 수문자료의 부재이다. 특히, 유량자료의 경우 그 중요성에 비해 자료의 정확도가 매우 떨어지고 있어 수자원 계획 및 운영, 수문설계, 수질관리, 관련 기초연구 등에서 많은 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다. 부정확한 유량자료는 예산의 부족, 전담인력의 부재, 전문장비의 미비 등 하드웨어 측면에서 근본적인 원인이 있는 것으로 판단되나, 유량자료의 처리절차가 실제적으로 이루어지지 않는 데에도 중요한 한 원인이 있다. 따라서 이러한 소프트웨어 측면의 원인을 보완하기 위하여 2004년 건설교통부 유량측정사업에서 자료처리절차를 강화하는 유량측정 검증시스템을 도입하여 운영한 바 있다. 본 논문에서는 건설교통부의 유량측정사업의 효율적 수행을 위해 처음 도입된 유량측정 검증시스템을 소개하고, 섬진강과 낙동강 수계에 적용하여 개선된 유량자료의 결과를 소개하고자 한다.

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Accuracy and Stability of Temperature and Salinity from Autonomous Profiling CTD Floats (ARGO Float) (자동 수직물성관측 뜰개(ARGO Float)로 얻은 수온과 염분의 정확도와 안정도)

  • 오경희;박영규;석문식
    • The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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    • v.9 no.4
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    • pp.204-211
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    • 2004
  • Autonomous profiling CTD floats are a useful tool for observing the oceans. We, however, cannot perform post-deployment calibration of the CTD's attached to the floats, and the assessment of the accuracy and stability of the profile data from the floats is one of the important issues in the delayed mode quality control of the profiles. Variations in salinity in the intermediate level of East Sea is comparable to the accuracy of salinity data required by the international Argo Program, which is 0.01. Therefore, we can assess the credibility of salinity data from the floats deployed in the East Sea using three independent methods while considering the East Sea as a salinity calibration bath. The methods utilized here are 1) comparison of high quality CTD data and float data obtained at similar locations at similar time, 2) comparison of float data obtained at similar locations at similar time, and 3) investigation of long term stability and accuracy of salinity data from parking depths. All three methods show that without any calibration, the salinity data satisfy the accuracy criterion by the Argo Program. While assuming that the intermediate level temperature in the East Sea is as homogeneous as the salinity, we have applied the three methods to temperature data. We found that the accuracy of temperature reading is 0.01$^{\circ}C$, which is about twice larger than the requirement by the Argo Program, 0.005$^{\circ}C$. This does not mean that the temperature readings are inaccurate, because the intermediate level temperature does vary spacially and temporally more than the accuracy interval required by the Argo Program. If we take into account the variation in the intermediate level temperature, the accuracy of temperature data from the floats is not significantly different from that proposed by the Argo Program. Therefore, one could use both temperature and salinity profiles from the floats assessed in this study without calibration.

Accuracy Evaluation of GPM Satellite-derived Precipitation Data (GPM 위성강우 정확도 평가)

  • Kim, Joo Hun;Choi, Yun Seok;Kim, Kyeong Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.601-601
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    • 2016
  • 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 Arkin의 의해 제안된 IR방법에 의해 위성으로 부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 해양에서의 비교적 정확한 강수량 추정이 가능한 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법으로 위성강수 추정에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 이 후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 또다시 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 전지구강수관측위성(GPM, Global Precipitation Measurement Mission) 사업은 미국우주항공국(NASA)과 일본우주항공국(JAXA)의 주도로 전 지구 규모의 강수관측을 목적으로 시작되었으며, 추가 파트너로 프랑스의 CNES(French Centre National d'?tudes Spatiales), 인도의 ISRO(Indian Space Research Organisation), 미국 NOAA, 그리고 유럽연합의 EUMETSAT(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites)가 참여하고 있다. 본 연구는 2014년 4월 발사된 GPM핵심 위성의 발사에 따라 제공되는 GPM 위성강우 자료의 정확도 평가를 목적으로 하고 있다. GPM 데이터는 Level-1에서 Level-3까지 다양한 데이터를 제공하고 있으며 본 연구에서는 Level-3의 IMERG 데이터를 이용하여 위성강우의 정확도를 평가하였다. IMERG 위성강우자료는 GPM 위성군의 모든 수동 MW 데이터를 조합하여 강우량을 추정하는 데이터이다. 자료의 시간적 범위는 2015년 8월 18일~8월 20일이고 공간적 범위는 한반도 영역으로 하였으며, 자료의 정확도 평가를 위한 지상계측자료는 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 강수량 자료를 이용하였다. 자료분석 결과 GPM에서 제공되는 IMERG 데이터의 공간적 분포는 그림 1과 같이 전라도 지역에 많은 강수가 분포하는 것을 확인할 수 있다. 이 기간 동안의 기상청 ASOS 관측 강수량 기록은 전국적으로 1순위가 고창군 25.5mm, 2순위가 부안군 21.9mm, 3순위가 정읍 및 영광군이 19.0mm로 위성으로부터 관측된 값과 지상계측값의 공간적 분포가 매우 유사한 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 향후 위성강우 및 지상계측강우의 시계열적 정확도와 총강우량 등의 정확도 평가를 수행할 계획이다.

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Accuracy Analysis of River Topography Using Advanced Technology (첨단기술기반 하천 및 주변지형 측정 자료의 정확도 분석)

  • Jeong, Changsam;Shin, Hongjoon;Ahn, Jeonghwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.382-382
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    • 2015
  • 하천 및 그 주변을 포함한 지형에 대한 정밀 측량 자료의 구축은 장기적인 수자원 계획 및 정책을 수립하는데 중요한 요건이 된다. 최근 들어 무인 항공기의 사진측량시스템을 이용하여 수치 표고모형을 구축하는 연구가 진행 중에 있으며, 이를 기존 하도측량 자료와의 통합 과정을 통해 하천 및 주변지형 측정에 대한 자료 구축이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 무인 항공기와 무인 하천유량측정용 원격조정보트를 이용하여 측정된 주변 지형 및 하천 지형 자료를 통합하고 이를 공인된 측정 자료와의 비교를 통해 본 연구 결과의 정확성과 이에 따른 측정방법의 효율성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 낙동강 강정고령보 하류부 지역을 대상으로 하여 무인 항공기와 무인 하천유량측정용 원격조정보트를 이용하여 지형자료를 측정하였다. 이 측정 자료를 하나의 자료로 통합하여 수치표고모형을 구축하였고 이를 국토지리정보원의 1:5,000 수치지도를 이용하여 5m 간격으로 구축한 수치표고모형과 비교하여 그 정확도를 비교해보았다. 그 결과 측정완료시부터 표준화된 데이터 생성 완료시까지의 시간을 기준으로 기존 측량방법 보다 효율성이 높은 것으로 나타났고, 1:5,000 수치지도를 이용하여 구축한 수치표고모형 자료와 정확도를 비교해볼 때 실무에 적용 가능한 수준 내로 오차가 발생하는 것으로 나타났다.

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Accuracy Assessment of Supervised Classification using Training Samples Acquired by a Field Spectroradiometer: A Case Study for Kumnam-myun, Sejong City (지상 분광반사자료를 훈련샘플로 이용한 감독분류의 정확도 평가: 세종시 금남면을 사례로)

  • Shin, Jung Il;Kim, Ik Jae;Kim, Dong Wook
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.24 no.1
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    • pp.121-128
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    • 2016
  • Many studies are focused on image data and classifier for comparison or improvement of classification accuracy. Therefore studies are needed aspect of the training samples on supervised classification which depend on reference data or skill of analyst. This study tries to assess usability of field spectra as training samples on supervised classification. Classification accuracies of hyperspectral and multispectral images were assessed using training samples from image itself and field spectra, respectively. The results shown about 90% accuracy with training sample collected from image. Using field spectra as training sample, accuracy was decreased 10%p for hyperspectral image, and 20%p for multispectral image. Especially, some classes shown very low accuracies due to similar spectral characteristics on multispectral image. Therefore, field spectra might be used as training samples on classification of hyperspectral image, although it has limitation for multispectral image.

Improving Accuracy of RDAPS Prediction Precipitation using Artificial Neural Networks (인공신경망을 이용한 RDAPS 강수량 예측 정확도 향상)

  • Shin, Ju-Young;Choi, Gi-An;Jeong, Chang-Sam;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1013-1017
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    • 2008
  • 이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

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