Weather forecasts and advisories provided by the national organizations in Korea that are used to identify and prevent disaster associated damage are often ineffective in reducing disasters as they only focus on predicting weather events (World Meteorological Organization(WMO ), 2015). In particular, typhoons are not a single weather disaster, but a complex weather disaster that requires advance preparation and assessment, and the WMO has established guidelines for the impact forecasting and recommends typhoon impact forecasting. In this study, we introduced the Typhoon-Ready System, which is a system that produces pre-disaster prevention information(risk level) of typhoon-related disasters across Korea and in detail for each region in advance, to be used for reducing and preventingtyphoon-related damage in Korea.
The recent unusual climate and extreme weather events have frequently given unexpected disaster and damages, facing difficulties in the management of water resources. In particular, climate change could result in intensified typhoons, and this would be the worst case scenario that can happen. The primary objective of this study is to identify the patterns of typhoon-induced precipitation and the associated synoptic pattern. This study focused on analyzing precipitation patterns over the South Korea using historic records as opposed to a specified season or duration, and further investigates the potential connection with heavy rainfall to synoptic patterns. In this study, we used the best track data provided by the Regional Specialized Meteorological Center of Japan for 40 years from 1973 to 2012. The patterns of the typhoon-induced precipitation were categorized into four groups according to a given typhoon track information, and then the associated synoptic climatology patterns were further investigated. The results demonstrate that the typhoon-induced precipitation patterns could be grouped and potentially simulated according to the identified synoptic patterns. Our future work will focus on developing a short-term forecasting model of typhoon-induced precipitation considering the identified climate patterns as inputs.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.291-292
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2017
한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.
The accurate monitoring and forecasting of the intensity of tropical cyclones (TCs) are able to effectively reduce the overall costs of disaster management. In this study, we proposed a multi-task learning (MTL) based deep learning model for real-time TC intensity estimation and forecasting with the lead time of 6-12 hours following the event, based on the fusion of geostationary satellite images and numerical forecast model output. A total of 142 TCs which developed in the Northwest Pacific from 2011 to 2016 were used in this study. The Communications system, the Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI) data were used to extract the images of typhoons, and the Climate Forecast System version 2 (CFSv2) provided by the National Center of Environmental Prediction (NCEP) was employed to extract air and ocean forecasting data. This study suggested two schemes with different input variables to the MTL models. Scheme 1 used only satellite-based input data while scheme 2 used both satellite images and numerical forecast modeling. As a result of real-time TC intensity estimation, Both schemes exhibited similar performance. For TC intensity forecasting with the lead time of 6 and 12 hours, scheme 2 improved the performance by 13% and 16%, respectively, in terms of the root mean squared error (RMSE) when compared to scheme 1. Relative root mean squared errors(rRMSE) for most intensity levels were lessthan 30%. The lower mean absolute error (MAE) and RMSE were found for the lower intensity levels of TCs. In the test results of the typhoon HALONG in 2014, scheme 1 tended to overestimate the intensity by about 20 kts at the early development stage. Scheme 2 slightly reduced the error, resulting in an overestimation by about 5 kts. The MTL models reduced the computational cost about 300% when compared to the single-tasking model, which suggested the feasibility of the rapid production of TC intensity forecasts.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2015.11a
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pp.278-279
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2015
최근 해수욕장, 저지대 침식, 해안시설물 노후화 등과 같이 해안지역 구성 및 지형적 요인에 따라 국지적으로 발생하는 피해와 태풍 및 이상너울 등의 대규모 기상현상에 의해 해안재난이 발생가능성이 높아지고 실제 발생하는 실정이다. 본 논문에서는 재난대응을 위한 과학적 재난정보 수집 및 분석을 통해 의사결정에 활용하고 효과적으로 예방 대응하고자 유관기관에서 다양하게 구축된 시스템의 재난관련 자료를 수집하였으며, 태풍 내습시 신속한 대응을 위해 폭풍해일 시뮬레이션을 통해 범람파고를 추정하였다. 기존 상황판단을 위한 정보수집단계에 추가적으로 관측자료 및 시뮬레이션을 통한 정량적 피해추정정보를 신속하게 제공함으로서 재난상황판단을 가능할 수 있도록 방안을 마련하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1322-1326
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2007
지구 온난화에 의한 엘리뇨, 라니냐의 발생은 한반도에 커다란 기후변화를 가져왔다. 이러한 변화는 연간 총 강우량은 크게 변화하지 않았지만 강우강도가 증가하고, 태풍의 규모가 커지는 등 홍수방어의 측면에서 상당한 어려움을 야기하고 있다. 2006년 태풍 '에위니아'와 이에 뒤이은 태풍과 중국 북부지방의 기단이 장마전선을 형성하며 사상 최고의 강우강도를 기록한 집중호우는 미래의 기후조건이 극단의 사상으로 변화하고 있으며 이에 따른 구조적/비구조적 대책이 요구됨을 단적으로 드러내는 예이다. 이러한 집중호우들의 결과로 발생하는 제방붕괴 등으로 인한 홍수범람은 수많은 인명과 재산의 피해를 발생시키고 있다. 따라서, 본 연구에서는 500년 빈도 홍수유출에 의한 제방붕괴모의를 실시하고 강원도 원주시에 대한 침수심과 범람범위를 도출하고, 해당 침수지역의 홍수위험강도(침수심${\times}$유속)를 구하였고, FEMA에서 제시한 바 있는 Downstream Hazard Classification Guidelines(USBR, 1988)의 사람 및 가옥에 대한 위험 정도를 도출하였으며, 이 자료들을 근간으로 하여 침수심과 범람범위의 정보를 포함하고 있던 범람지도와 지역별 홍수의 세기를 표현하는 홍수위험 정보를 GIS Tool(ArcView, ArcGIS, CAD 등)들을 이용하여 표출함으로써 좀 더 효율적이고 체계적인 홍수지도를 작성하였다. 본 연구의 결과로 작성된 홍수위험정보 지도(침수심, 유속분포도, 홍수위험강도)는 주민의 대피 이동시나 대피지구 선정, 홍수로부터 발생하는 피해에 대한 최적화된 대응 대비, 도시개발계획 수립시 개발지역의 선정 등에 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 다양한 정보를 포함하고 있는 홍수정보 지도의 작성을 통해 기존 침수깊이와 범람범위의 1차적인 정보에서 수립할 수 있었던 계획이 가질 수 있었던 한계점을 좀 더 향상된 정보를 이용하여 극복함으로써 효율적이고 체계적인 치수 방재 계획수립이 가능할 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.770-778
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2023
Sea surface wind is an important variable for elucidating the atmospheric-ocean interactions and predicting the dangerous weather conditions caused by oceans. Accurate sea surface wind data are required for making correct predictions; however, there are limited observational datasets for oceans. Therefore, this study aimed to obtain long-period high-resolution sea surface wind data. First, the ERA5 reanalysis wind field, which can be used for a long period at a high resolution, was regridded and synthesized using the asymmetric typhoon wind field calculated via the Generalized Asymmetric Holland Model of the numerical model named ADvanced CIRCulation model. The accuracy of the asymmetric typhoon synthesized wind field was evaluated using data obtained from Korea Meteorological Administration and Japan Meteorological Administration. As a result of the evaluation, it was found that the asymmetric typhoon synthetic wind field reproduce observations relatively well, compared with ERA5 reanalysis wind field and symmetric typhoon synthetic wind field calculated by the Holland model. The sea surface wind data produced in this study are expected to be useful for obtaining storm surge data and conducting frequency analysis of storm surges and sea surface winds in the future.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.21
no.1
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pp.79-90
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2009
This paper presents the development of dynamically combined Typhoon generated surge-tide-wave numerical model which is applicable from deep to shallow water. The dynamically coupled model consists of hydrodynamic module and wind wave module. The hydrodynamic module is modified from POM and wind wave module is modified from WAM to be applicable from deep to shallow water. Hydrodynamic module computes tidal currents, sea surface elevations and storm surges and provide these information to wind wave module. Wind wave mudule computes wind waves and provides computed information such as radiation stress, sea surface roughness and shear stress due to winds. The newly developed model was applied to compute the surge, tide and wave fields by typhoon Maemi. Verification of model performance was made by comparison of measured waves and tide data with simulated results.
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