• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.26-26
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• 2018

기후변화로 인한 홍수, 가뭄 등의 자연재해가 빈번히 발생함에 따라서, 수자원의 변동성이 심각해짐에 따라서 물 부족에 대한 관심이 대두되고 있다. 특히, 수문분야에서 수자원의 확보 및 효율적 관리에 대한 중요성 및 관심이 높아지고는 있으나, 물 순환에 대한 이해 및 분석에 대한 부분은 아직 계속적으로 연구할 필요성이 있다. 물 순환에서 다른 수문기상인자들에 비해 직접적인 관측이 어려운 실제증발산은 단순 가정 및 경험식, 또는 물수지 방정식을 통해 어림되어 계산되어 진다. 지상에서 실제증발산을 관측하기 위해 에디 공분산 기반의 플럭스 타워(flux tower)를 이용하여 한 지역(지점)에서의 정량적인 관측이 이뤄지고 있으나, 공간적인 관측은 이뤄지고 있지 않는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 기술이 발전함에 따라 다양한 물리식 기반의 재분석자료(reanalysis data)/인공위성(satellite)기반의 실제증발산에 대한 자료가 산출되어진다. 그렇지만, 다양한 물리식 기반으로 산출되는 결과는 알고리즘의 특성상 오차가 발생할 수 있다. 이러한 방법을 해결하기 위하여 다양한 합성 방법을 이용하여 각 알고리즘에서 오차를 보정 및 개선한 최적의 실제증발산 결과를 필요로 하게 된다. 이 연구에서는 재분석/인공위성 기반의 8일 단위 실제증발산 자료를 활용하여 두 가지의 합성 방법(simple taylor skill score, maximize r)을 이용하여 개선된 실제증발산 결과를 산출하기 위하여, 2005년부터 2014년까지의 호주에서의 실제증발산에 대한 합성 결과를 나타내었다. 전반적으로 두 방법으로 산정된 결과는 기존의 결과에 비해 오차가 상당히 개선된 것을 확인 할 수 있었으며, 특히, 다양한 자료를 이용하여 합성하는 방법인 simple taylor skill score방법이 maximize r의 방법에 비해 보다 오차 및 상관성이 높은 것을 확인 할 수 있다. 본 연구에서 합성 방법을 이용하여 기존의 자료에 비해서 개선된 결과를 산정할 수 있는 것을 확인하였고, 향후 가뭄에 직접적으로 연관성을 가진 합성 증발산 자료를 활용하여 가뭄 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.1
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• pp.61-70
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• 2019

The modified Kling-Gupta efficiency fusion method to merge actual evapotranspiration was proposed and compared with the simple Taylor skill's score method using Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16), and the flux tower on three different land cover types over the Korean peninsula and China. In the results of the weights estimated from two actual evapotranspiration merging techniques (i.e., STS and KGF), the weights of reanalysis data (i.e, GLDAS and GLEAM) in cropland and grassland showed similar performance, while the results of weights are different according to the merging techniques in forest. Both two merging techniques showed better results than original dataset in grassland and forest. However, there were no improvement in cropland compared to the other land cover types. The results of the KGF method slightly improved compared to those of the STS in grassland and forest.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.41 no.2
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• pp.95-110
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• 2020

Comparisons between two different surface temperatures from high-resolution ECMWF ReAnalysis 5 (ERA5) and Automated Synoptic Observing System (ASOS) observations were performed to investigate the reliability of the new reanalysis data over South Korea. As ERA5 has been recently produced and provided to the public, it will be highly used in various research fields. The analysis period in this study is limited to 1999-2018 because regularly recorded hourly data have been provided for 61 ASOS stations since 1999. Topographic characteristics of the 61 ASOS locations are classified as inland, coastal, and mountain based on Digital Elevation Model (DEM) data. The spatial distributions of whole period time-averaged temperatures for ASOS and ERA5 were similar without significant differences in their values. Scatter plots between ASOS and ERA5 for three different periods of yearlong, summer, and winter confirmed the characteristics of seasonal variability, also shown in the time-series of monthly error probability density functions (PDFs). Statistical indices NMB, RMSE, R, and IOA were adopted to quantify the temperature differences, which showed no significant differences in all indices, as R and IOA were all close to 0.99. In particular, the daily mean temperature differences based on 1-hour-averaged temperature had a smaller error than the classical daily mean temperature differences, showing a higher correlation between the two data. To check if the complex topography inside one ERA5 grid cell is related to the temperature differences, the kurtosis and skewness values of 90-m DEM PDFs in a ERA5 grid cell were compared to the one-year period amplitude among those of the power spectrum in the time-series of monthly temperature error PDFs at each station, showing positive correlations. The results account for the topographic effect as one of the largest possible drivers of the difference between ASOS and ERA5.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.20 no.2
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• pp.102-118
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• 2015

This study summarized the results of the international ocean reanalysis intercomparison project. We introduced the characteristics of various ocean reanalysis systems and analyzed the assimilated performance on the typical eight oceanic variables (heat content, steric height, sea level, surface heat fluxes, mixed layer depth, subsurface salinity, depth of $20^{\circ}C$ isotherm, sea ice). In general, ensemble means show better estimations than those of any individual ocean reanalysis, but it depends on analyzed regions and variables. Among the eight oceanic variables, salinity and sea ice variabilities have large spreads among models. The deep sea, Southern Ocean, and coastal regions including western boundary current commonly appear as the areas with largest uncertainty between different objective analyses and assimilation models. We expect that intercomparison project for the ocean assimilation models independently operated in Korea should be processed, which allows us to join relevant international programs in the near future.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1996.10a
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• pp.55-59
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• 1996

전회의 극치확률모형에 의한 해면분석(최, 1982)은 자료연장이 증가됨에 따라 재분석(update)이 이루어졌다. 검조자료의 연장이 35년 정도로 확장된 시점에서 특히 주요검조소의 인근에서 방조제, 하구둑(군산, 목포), 검조소 이전(인천), 대규모 매립(여수)이 수행되어 조석체계가 변화되는 양상이 있어 년극치 역시 동질성의 확보에 문제가 있어 년조석분석과 동시에 이러한 조석변화를 확인하였다. 더불어 년극치(annual extreme) 역시 그룹핑시켜 이를 분석하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.142-146
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• 2016

최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.3
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• pp.355-361
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• 2023

Temperature of the Earth's surface is a crucial physical variable in understanding weather and atmospheric dynamics and in coping with extreme heat events that have a great impact on living organismsincluding humans. Thermalsensors on satellites have been a useful meansfor acquiring surface temperature information for wide areas on the globe, and thus characterization of its estimation uncertainty is of central importance for the utilization of the data. Among various factors that affect the estimation, the uncertainty caused by the algorithm itself has not been tested for the atmospheric environment of Korean vicinity. Thisstudy derivesthe uncertainty of the single-channel algorithm under the local atmospheric and oceanic conditions by using reanalysis data and buoy temperature data collected around Korea. Atmospheric profiles were retrieved from two types of reanalysis data, the fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis of the global climate and weather (ERA5) and Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications-2 (MERRA-2) to investigate the effect of reanalysis data. MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) was used as a radiative transfer code for simulating top of atmosphere radiance and the atmospheric correction for the temperature estimation. Water temperatures used for MODTRAN simulations and uncertainty estimation for the single-channel algorithm were obtained from marine weather buoyslocated in seas around the Korean Peninsula. Experiment results showed that the uncertainty of the algorithm varies by the water vapor contents in the atmosphere and is around 0.35K in the driest atmosphere and 0.46K in overall, regardless of the reanalysis data type. The uncertainty increased roughly in a linear manner as total precipitable water increased.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.43-48
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• 2000

중간 및 하부 대규권의 열적 상태에 대한 결과들의 상대적인 정확성을 평가하기 위하여 대기대순환 모델의 재분석(1980-93년) 그리고 세 종류의 위성관측 자료들(1980-97년)을 태평양, 한반도 부근에 대한 시.공간 분석으로 상호 비교하였다. 중간 대류권 온도를 반영하는 위성자료는 본 연구에서 유도된 Microwave Sounding Unit (MSU) 채널2 직하점 밝기온도(MSU2)와 Spencer and Christy(1992a)가 전체 주사자료를 사용하여 유도된 채널2 밝기 온도(SC2)이고, 하부 대류권 온도를 반영하는 위성자료는 Spencer and Christy(1992a)가 유도한 것이다(SC2R). 또한, 모델 자료는 ECMWF 재분석 온도이며, 위성관측 자료와의 비교를 위하여 재구성되었다. 한편, 각 위.경도 격자에서 위성관측과 모델 재분석의 월평균 값들의 상관도 전구적으로 조사하였다. 세 종류의 관측 자료들 간의 상관은 중.고위도에서 높았으나(r$\geq$0.9), 저위도 그리고 대류가 활발한 열대 서태평양 및 콩고강 부근에서 낮았다(r~0.65). 특히 SC2R에 대한 다른 자료의 상관이 상대적으로 낮았다. 이는 하부 대류권의 열적 상태를 반영하는 SC2R이 수적 및 지표방출의 영향으로 잡음을 크게 내포하기 때문인 것으로 추정되었다. 관측들과 모델 온도에 대한 월평균과 아노말리 값의 분석에서 시.공간 변동은 대체로 유사하였다. 관측 및 모델 자료는 열대 태평양 이외의 지역에 대한 월평균 값 모드1에서 연주기를 보였으나, 열대 태평양의 경우 모드2에서 보였다. 열대 태평양의 MSU2 모드1은 Walker 순환에 의한 동.서 대비를 보인 반면, 다른 위성관측과 모델 자료에서는 이러한 형태가 현저하지 않았다. 이 지역의 아노말리 값 모드2에서 위성관측들은 엘리뇨 기간에 적도를 중심으로 열대 동태평양 부근에서 아령모양의 대칭 형태를 보였으나 모델 결과에서는 이러한 특징이 약하였다. 관측과 모델 모두는 열대 태평양에 대한 아노말리 값의 모드 1,2에서 엘니뇨와 라니냐에 의한 경년변동을 뚜렷하게 보였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.45 no.1
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• pp.19-36
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• 2024

The global seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) operated by the Korea Meteorological Administration for 1- and 3-month prediction products does not include complex atmospheric chemistry-aerosol physical processes (UKCA). In this study, low-resolution GloSea6 and GloSea6 coupled with UKCA (GloSea6-UKCA) were installed in a CentOS-based Linux cluster system, and preliminary prediction results for the spring of 2000 were examined. Low-resolution versions of GloSea6 and GloSea6-UKCA are highly needed to examine the effects of atmospheric chemistry-aerosol owing to the huge computational demand of the current high resolution GloSea6. The spatial distributions of the surface temperature and daily precipitation for April 2000 (obtained from the two model runs for the next 75 days, starting from March 1, 2000, 00Z) were compared with the ERA5 reanalysis data. The GloSea6-UKCA results were more similar to the ERA5 reanalysis data than the GloSea6 results. The surface air temperature and daily precipitation prediction results of GloSea6-UKCA for spring, particularly over East Asia, were improved by the inclusion of UKCA. Furthermore, compared with GloSea6, GloSea6-UKCA simulated improved temporal variations in the temperature and precipitation intensity during the model integration period that were more similar to the reanalysis data. This indicates that the coupling of atmospheric chemistry-aerosol processes in GloSea6 is crucial for improving the spring predictions over East Asia.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.315-315
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• 2019

증산과 증발의 합으로 나타내지는 증발산은 지구내에서의 수문 순환에 영향을 미치는 중요한 인자로써, 지표와 대기의 에너지 교환을 담당하고 있다. 정확한 관측을 위해서 오래전부터 증발산에 대해서 관측하기 위하여 직접관측 방법들인 증발산계를 이용한 관측방법, 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스타워 관측 방법 등을 사용하였으며, 물리 및 경험적인 방법인 Penman (1948), Monteith (1965) 방법, PT (Priestley and Taylor, 1972) 방법 등을 이용함으로써 증발산과 관계를 가진 수문기상인자를 이용함으로써 증발산에 대해서 추정하여 왔다. 대부분 지상 관측에 의존하기 때문에 시공간적인 값의 표현이 어렵다는 문제를 가지고 있으며, 관측 장비의 관리 및 유지비용이 증대로 인하여 조밀한 관측망을 구축하기 어렵다. 이러한 단점을 개선하고자 인공위성 및 재분석 자료를 활용하여 여러 경험식을 통해서 증발산 자료가 제공되고 있다. 그러나 이러한 자료들의 문제점은 각기 다른 경험식 및 다른 입력자료를 제공하고 있을 뿐만 아니라, 자료별 지역별 정확성이 차이가 발생한다. 따라서, 최근 연구에서는 지점자료와 인공위성 자료 및 재분석 자료를 모두 사용함으로써 수문기상인자를 개선하고자 하는 연구가 진행되어왔으며, 정확성 또한 개선된 것을 확인 할 수 있다. 그러나, 이러한 방법들의 가장 큰 문제점은 관측 자료가 필수적으로 필요하다는 것에 있다. 대부분의 나라나 지역에서는 조밀한 구축망을 구축하기 어렵기 때문에 실질적으로 적용하기가 어렵다는데 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 지점자료가 필요없는 융합방법을 triple collocation 방법을 이용함으로써 제안하고자 한다.