• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.128-128
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• 2019

증발산량은 수표면이나 토양면에서 수증기의 형태로, 대기중으로 방출되는 증발량과 식물의 엽면을 통해 지중의 물이 대기 중으로 방출되는 증산량의 합으로, 기상학과 수문학에 사용되는 중요한 농업기상 매개 변수이다. 증발산량을 관측하는 방법으로는 라이시미터 (Lysimeter)와 같은 관측장비를 통해 실제 증발산량을 측정하는 방법과, FAO-56 Penman-Monteith (PM)과 같은 증발산량 추정 알고리즘을 이용하여 산출하는 방법이 있다. 국내의 경우 기상관측소에서 수집한 데이터를 이용하여 증발산량 추정공식을 통해 증발산량을 산정하는 연구가 이루어졌으며, 위성영상에 기반하여 증발산을 추정하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 추진하는 위성을 이용한 지구 전역의 장기관측 계획 EOS (Earth Observing System)에 의해 발사된 지구 관측 위성인 MODIS Terra 위성에서 제공되는 MOD16A2 위성영상을 사용하였다. MOD16A2 위성영상은 2001년부터 현재까지 500m의 픽셀 단위로 제공되는 8일 간격의 전지구 규모의 위성영상으로, 본 연구에서는 우리나라 관측소에서 관측된 기상인자를 PM 공식에 입력하여 산정된 증발산량 값과 MOD16A2 위성영상 데이터를 비교하여 우리나라 MOD16A2 위성영상 적용성 및 밭작물 가뭄분석에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.170-170
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• 2017

본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.350-350
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• 2017

저수지의 설계홍수량 산정 시 인근의 기상관측 자료를 활용하고 있으나 인근에 기상관측 자료가 없거나 저수지 배후 유역이 큰 경우에는 단일 기상관측 자료를 이용하기에는 한계가 있다. 따라서 실무적으로 지점별 기상관측소의 자료를 이용하여 설계홍수량을 산정할 때에는 각 관측소 자료를 이용하여 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 한 후 면적우량환산계수 (ARF)를 곱하여 사용하고 있는데, Thiessen 방법의 경우 방법이 간단하지만 지형 고도 효과는 무시되고 우량계의 지배면적에 의한 우량계의 분포 상태만을 고려하게 된다. 그러므로 설계홍수량 산정시 사용되는 Thiessen 방법은 공간적 불확실성을 내포하고 있고, 특히 소규모 저수지의 설계홍수량을 산정하는 경우에는 저수지 유역의 국소적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 설계홍수량 산정 시 저수지 위치에 해당하는 확률강우량의 공간적 불확실성을 평가하기 위하여 SIS(Sequential Indicator Simulation) 방법을 이용하였다. SIS 방법은 Kriging 기법과 마찬가지로 베리오그램으로부터 얻어지는 공간적 상관관계를 기반으로 하고 있는 방법으로 Kriging 기법과 달리 공간분포의 국소적인 특성을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.115-115
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• 2004

본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 공간적인 분포를 분석하고 적조의 발생시기와 기상해양학적인 인자를 GIS 데이터베이스화하는 방안을 제시하는 데 있다. 1995년 남해안과 동해안에 걸쳐서 발생한 적조의 피해는 적조연구의 방향을 새롭게 바꾸었다 연안지역 소규모 만에서 국지적으로 단시간에 발생하고 소멸하던 적조의 피해가 최근에는 2년의 주기성을 가지고 유해성 적조 생물의 장기적인 번성으로 연안양식어장에 큰 피해를 발생시키고 있다. 때문에 적조발생의 해양기상학적 인자를 분석하고, 적조생물의 생물군집과 적조생물의 제거 기술 등 다양한 연구분야에서 적조 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조의 발생시 이를 효과적으로 정확하게 적조 발생지역을 관측하기 위한 위성원격탐사를 이용하는 기술의 개발과 항공기 예찰, 선박관측 등의 조사기법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 과거에 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 기상학적 요소 등을 하나의 지리정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 빈번한 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.468-468
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• 2017

최근 기후변화로 인해 수자원 위험요소인 가뭄 및 홍수피해가 증가하고 있으며, 인구증가에 따른 수량감소로 수자원관리가 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 효율적인 수자원관리 및 기후변화 대응을 위해 세계 물시장은 점점 증가하고 있으며, 이에 따라 국내기업 또한 해외사업 진출을 추진하고 있으나, 사업에 필수적인 기상, 수문 등 기초자료의 부재로 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국내기업의 해외사업 진출 시 필요한 기상, 지형, 수문, 인문 사회 등 기초자료를 제공하는 글로벌 수자원정보제공시스템(Global Water Bank, GWB)을 설계 및 개발하고자 한다. 국내 외 예비타당성보고서 및 국내에서 수집 가능한 국외 정보현황을 분석하여 자료 제공인자를 도출하였으며, 이를 토대로 시스템 내 제공항목을 기상, 지형, 수문해석, 인문 사회, 기후변화 자료로 구분하였다. 해외시장 진출범위를 고려하여 자료의 공간적인 범위를 전지구로 설정하였으며, 전지구 자료의 가용성을 검토하여 제공자료를 구축하였다. 기상자료는 NCDC (National Climate Data Center)의 관측 지점자료와 APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) 격자자료를 수집하였으며, 오 결측 자료는 품질검토를 수행하여 보정하였다. 지형자료의 경우 USGS (U.S. Geological Survey)의 DEM, FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations)의 토양도, UMD (University of Maryland)의 토지피복도를 구축하였다. 수문자료는 GRDC(Global Runoff Data Centre)의 관측 지점자료를 수집하였으며, 미계측 지역의 수문자료 구축을 위해 VIC(Variable Infiltration Capacity) 수문모형을 활용하여 $0.5^{\circ}$ 공간해상도의 격자 유출량 자료를 생산하였다. 인문 사회자료로 World Bank의 국가별 통계자료를 수집하였으며, 구축된 각 자료는 GWB 시스템을 통해 제공된다. 시스템의 시범운영을 위해 아시아 지역을 대상으로 GWB- 버전을 개발하였으며, 시범지역 내 관측자료와 비교분석하여 자료의 활용성을 검증하였다. 추후 GWB 시스템은 해외진출 사업 우선지역 선정 근거로 활용될 수 있는 가상수 및 물산업지수 등의 추가정보를 제공하고 타 지역으로 확대적용 예정이다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.4
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• pp.346-352
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• 2022

Mountain meteorology in South Korea that is covered mountains with complex terrain is important for understanding and managing the forest disaster and forest ecosystems. In particular, recent changes in dryness and/or rainfall intensity due to climate change may cause an increase in the possibility of forest disasters. Therefore, accurate monitoring of mountain meteorology is needed for efficient forest management. Korea Forest Service (KFS) is establishing the Automatic Mountain Meteorology Observation Stations (AMOS) in the mountain regions since 2012. 464 AMOSs are observing various meteorological variables such as air temperature, relative humidity, wind speed and direction, precipitation, soil temperature, and air pressure for every minute, which is conducted the quality control (QC) to retain data reliability. QC process includes the physical limit test, step test, internal consistency test, persistence test, climate range test, and median filter test. All of AMOS observations are open to use, which can be found from the Korean Mountain Meteorology Information System (KoMIS, http://mtweather.nifos.go.kr/) of the National Institute of Forest Science and the Public Data Portal (https://public.go.kr/). AMOS observations with guaranteed quality can be used in various forest fields including the public safety, forest recreation, forest leisure activities, etc., and can contribute to the advancement of forest science and technology. In this paper, a series of processes are introduced to collect and use the AMOS dataset in the mountain region in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.324-324
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• 2021

2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.26 no.1
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• pp.63-74
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• 2024

In agriculture, frost can be devastating, which is why observation and forecasting are so important. According to a recent report analyzing frost observation data from the Korea Meteorological Administration, despite global warming due to climate change, the late frost date in spring has not been accelerated, and the frequency of frost has not decreased. Therefore, it is important to automate and continuously operate frost observation in risk areas to prevent agricultural frost damage. In the existing frost observation using leaf wetness sensors, there is a problem that the reference voltage value fluctuates over a long period of time due to contamination of the observation sensor or changes in the humidity of the surrounding environment. In this study, a datalogger program was implemented to automatically solve these problems. The established frost observation system can stably and automatically accumulate time-resolved observation data over a long period of time. This data can be utilized in the future for the development of frost diagnosis models using machine learning methods and the production of frost occurrence prediction information for surrounding areas.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.2
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• pp.53-62
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• 2012

Demand for high resolution weather data grows in the agriculture and forestry fields. Local Analysis and Prediction System (LAPS) can be used to analyze the local weather at high spatial and temporal resolution, utilizing the data from various sources including numerical weather prediction models, wind or temperature profilers, Automated Weather Station (AWS) networks, radars, and satellites. LAPS has been set to analyze weather elements such as air temperature, relative humidity, wind speed, and wind direction every hour at the spatial resolution of $100m{\times}100m$ for Gyeonggi-do on near real-time basis. The AWS data were revised by adding the agricultural field AWS data (33 stations) in addition to the KMA data. The analysis periods were from 1 to 31 August 2009 and from 15 to 21 February 2010. The comparison of the LAPS output showed the smaller errors when using the agricultural AWS observation data together with the KMA data as its input data than using only either the agricultural or KMA AWS data. The accuracy of the current system needs improvement by further optimization of analyzing options of the system. However, the system is highly applicable to various fields in agriculture and forestry because it can provide site specific data with reasonable time intervals.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.123-126
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• 2005

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관 관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층기상자료를 사용하지 않고 예측한 결과에 대하여 개선된 강우 예측결과를 보여주었다.