• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Digital Contents
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• no.1 s.68
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• pp.138-143
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• 1999

인터넷이 현대 사회에 미치는 영향은 아직은 미미하나 갈수록 그 영향은 확대돼 가고 있다. 90년대에 들어 갑자기 여러 생활에 많은 영향을 미치고 있는데 가장 심각한 영향을 주고 있는 곳 중에 하나가 바로 도서관이다. 현재의 도서관은 하나의 도서관 뿐만 아니라 전지구에 있는 모든 도서관 자료를 이용할 수 있으며 인터넷에 있는 수많은 콘텐트를 함께 이용함에 따라 변화를 필연적으로 겪을 수 밖에 없다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2010.04a
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• pp.159-161
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• 2010

• 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.

• Atmosphere
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• v.31 no.2
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• pp.229-240
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• 2021

The Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in operation at the KMA (Korea Meteorological Administration) is introduced. GODAPS consists of ocean model, ice model, and 3-d variational ocean data assimilation system. GODAPS assimilates conventional and satellite observations for sea surface temperature and height, observations of sea-ice concentration, as well as temperature and salinity profiles for the ocean using a 24-hour data assimilation window. It finally produces ocean analysis fields with a resolution of 0.25 ORCA (tripolar) grid and 75-layer in depth. This analysis is used for providing a boundary condition for the atmospheric model of the KMA Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in addition to monitoring on the global ocean and ice. For the purpose of evaluating the quality of ocean analysis produced by GODAPS, a one-year data assimilation experiment was performed. Assimilation of global observing system in GODAPS results in producing improved analysis and forecast fields with reduced error in terms of RMSE of innovation and analysis increment. In addition, comparison with an unassimilated experiment shows a mostly positive impact, especially over the region with large oceanic variability.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.36 no.1
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• pp.82-89
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• 2015

In this study, the characteristics of sea ice initial conditions generated from a global ocean and sea ice prediction system, the Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO) - Los Alamos Sea Ice Model (CICE)/NEMOVAR were analyzed for the period June 2013 to May 2014 over the Arctic region. For the purpose, the observed and reanalyzed data were used to compare with the sea ice initial conditions. Results indicated that the variability of the monthly sea ice extent and thickness in model initial conditions were well represented as compared to the observation, while it was found that the extent and thickness of Arctic sea ice in initial data were narrower and thinner than those in reanalysis and observation for the period. The reason for the narrower sea ice extent in model initial conditions seems to be due to the fact that the initial sea ice concentration at the boundary area of sea ice was about 20 percent less than the reanalysis data. Also, the reason for the thinner sea-ice thickness in the Arctic region is due to the underestimation of Arctic sea ice thickness (about 60 cm) of the model initial conditions in the Arctic Ocean area adjacent to Greenland and Arctic archipelago where thick sea ice appears all the year round.

• Journal of Information Management
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• v.39 no.2
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• pp.211-234
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• 2008

Recently, the frequency and scale of natural disasters such as typhoons, flood, earthquakes, and tidal waves from earthquakes has been increasing. Several nations have recognized that earth observation is essential for protecting the Earth's environment. However, as the data format from earth observation varies depending on areas, institutes, and countries, sharing and exchange between data is difficult. Thus, we have a metadata standardization scheme suitable for the domestic situation to allow exchange of data between societal benefit areas with reference to principles of data sharing and exchange that are discussed on GEO (Group on Earth Observation). We have also designed metadata schemes required to identify the metadata situation of earth observation data being used for 9 societal benefit areas of GEOSS(Global Earth Observation System of Systems).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.236-236
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• 2016

현재 댐운영 계획 수립 시 매월 유지해야 하는 저수량의 범위를 나타낸 기준수위가 사용되고 있으며 매년 홍수기 말에 현재의 수문 상황과 장래의 전망을 통한 시기별 연간, 월간 댐운영 계획을 수립하고 있다. 물관리의 이수측면에서 댐수위 운영계획 수립과 홍수기 운영목표 수위를 결정하는데 활용하기 위해서는 계절단위, 연단위의 기상정보가 필요하다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 금강유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 전지구계절예측시스템으로 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE)모델이 서로 결합되어 하나의 시스템으로 구성되어 있으며 공간 수평해상도는 N216($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약60km이다. Hindcast자료는 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 생산된 ERA-Interim 재분석장을 대기 모델의 초기장으로 사용하며 기간은 1996~2009년의 총 14년이다. 예보자료의 검증은 예보의 질을 결정하는 과정으로 Brier Skill Score (BSS), Reliability Diagrams, Relative Operating, Characteristics (ROC)등을 통해 정확성과 오차에 의한 예보의 성능을 검증하였다. 또한 Glosea5의 통계적 상세화를 수행하여 다양한 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였으며 이는 이후 수문모델과의 연계 시 보다 정확하고 효율적인 댐운영에 활용할 수 있는 기후예측정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.175-175
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• 2018

우리나라에서 발생하는 대규모 자연재해의 상당부분은 강우에 의한 홍수피해이다. 최근 이러한 홍수피해는 기후변화와 더불어 극한강우 현상의 빈발에 의한 새로운 재해양상으로 전개되고 있으며, 이에 따라 정부에서도 재해발생시 원상복구의 개념이 아닌 항구복구의 개념으로 복구사업을 수행하고 있다. 그러나 설계에 기후변화에 대한 영향을 반영하고 있지 못하기 때문에 기후변화에 의하여 미래에 발생할 극한강우로 반복적인 피해가 예상되고 있으므로 기존의 방재성능목표 강우량의 설정 방법에 대한 개선이 필요하다. 전 세계적으로 이러한 기후변화에 의한 현상을 모의하기 위한 연구로 전지구기후모델(Global Climate Model, 이하 GCM)과 지역기후모델(Reginal Climate Model, 이하 RCM)을 사용하고 있다.우리나라 기상청에서도 CMIP5 국제사업의 표준 실험체계를 통해 전지구 기후변화 시나리오 산출을 위해서 영국 기상청 해들리센터의 GCM인 HadGEM2-AO를 도입하였다. 또한 한반도 기후변화 시나리오를 산출하기 위해 HadGEM3-RA 모형을 이용하여 전지구 기후변화 시나리오를 역학적으로 상세화하고 이를 한반도에 대해 12.5km 공간 해상도로 일 자료를 제공하고 있다. 하지만 유역규모 혹은 지점규모에서 사용하기 위해서는 이러한 일자료의 시 공간적인 상세화기법이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량 개선 방향을 제안하기 위해 다양한 연구단에서 도출된 상세화 결과를 수집하고 비교분석을 통해 기후변화를 고려하고자 하였다. 다양한 연구기관에서 생산된 미래 확률 전망을 살펴본 결과, 동일한 GCM자료를 사용하더라도 상세화 방법론에 따라 서로 다른 결과가 도출되는 것을 확인하였다. 미래 예측의 불확실성을 고려하면 특정한 방법론이 우수하다고 평가하기는 어려움에 따라 앙상블 평균을 활용한 개선방향을 제안한다. 본 연구의 결과는 전국 지자체의 강우특성만을 고려한 것으로, 연안지역의 경우 해수면 상승을 고려하여 추가적인 대책이 필요할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.391-404
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• 2021

This study developed a long-term prediction model for the potential yield of garlic based on a genetic algorithm (GA) by utilizing global climate reanalysis data. The GA is used for digging the inherent signals from global climate reanalysis data which are both directly and indirectly connected with the garlic yield potential. Our results indicate that both deterministic and probabilistic forecasts reasonably capture the inter-annual variability of crop yields with temporal correlation coefficients significant at 99% confidence level and superior categorical forecast skill with a hit rate of 93.3% for 2 × 2 and 73.3% for 3 × 3 contingency tables. Furthermore, the GA method, which considers linear and non-linear relationships between predictors and predictands, shows superiority of forecast skill in terms of both stability and skill scores compared with linear method. Since our result can predict the potential yield before the start of farming, it is expected to help establish a long-term plan to stabilize the demand and price of agricultural products and prepare countermeasures for possible problems in advance.