• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.304-309
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• 2008

기존의 태풍예측과 관련된 연구들은 전 지구적인 흐름이 직접적으로 계산되지 않은 중규모 기상모형이나 태풍모형들을 이용하여왔다. 하지만 최근 전 세계적으로 전구 규모의 모형들이 40km 이하의 고해상도 모형들이 개발되어 20km이하의 초고해상도 시물레이션이 가능해짐에 따라 지역적인 기상현상들을 전구모형을 통해서 재현해 내고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 전구모형을 이용하여 태풍 실험을 하고자 하며, 독일기상청에서 개발된 Icosahedral-hexagonal 격자체계의 GME전구 모형을 이용한 태풍모의 결과를 기상청 태풍 best track과 비교 분석 하였다. 실험에 사용된 모형 분해능은 연직 47layer (7 soil layer 포함), 수평 약 40km와 20km으로 구성되었다. 최근 3년($2005{\sim}2007$)간의 동아시아지역을 지나간 태풍을 대상으로 하였다. 태풍모의 시작시간은 각 TD(Tropical Depression)발생 24시간 전 자료를 이용하였으며, 각 태풍의 소멸 24시간 후까지 모의하였다. GME 모형을 이용한 태풍모의 결과에서 best track의 경우 모의 시작 후 약 168시간 forcast 결과가 매우 유사한 경로를 따라 진행해 가고 있으며, 태풍의 전향이 이루어지는 시각은 ${\pm}3$시간 내외의 오차를 보이고 있다. 태풍경로의 경우 40km 결과에 비해 20km 모의 결과가 best track에 더 가까운 결과를 보이고 있다. 중심기압변화의 경우 40km의 결과가 20km 결과에 비해 변화경향이 유사한 형태를 보이고 있으며, 20km 결과의 경우 중심기압의 변화가 다소 급하게 나타나는 경향을 보이는 특성을 가지고 있지만 40km결과에 비해 최저 중심기압이 더욱 뚜렷하게 나타나고 있으며 특히, MANYI case의 경우 관측값 930hPa보다 더 낮은 911.4hPa의 결과를 보이고 있다. 풍속의 경우도 중심기압변화와 유사한 결과를 보이고 있으나, 최대 풍속의 경우 40km 결과에 비해 20km결과가 관측과의 오차범위가 $2{\sim}3\;m/s$ 내외로 나타나고 있다. 그리고 GME모형의 경우 태풍(TD) 발생 약168시간 이전에 예측이 가능한 결과를 보인다. 이 연구의 결과는 다른 기상모형에서 태풍 강도가 약하게 모의되던 현상이 상당히 개선된 것을 알 수 있으며, 이는 20km 고해상도 GME 모형이 태풍예측모형으로 활용이 간능 할 것으로 사료 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.1-1
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• 2015

최근 연구에 의하면 엘니뇨 패턴의 중심이 열대 동태평양에서 중앙태평양으로 이동하는 양상을 보이고 있는 것으로 보고되고 있으며 태평양 연안 국가를 중심으로 이에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 진화하는 엘니뇨패턴과 관련하여 한반도의 영향을 미치는 태풍을 중심으로 태풍의 활동특성과 그에 따른 지역별 태풍강우의 특성을 비교 분석하였다. CT/WP 엘니뇨와 관련하여 북서태평양 지역에서 발생한 태풍이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 태풍에 의해 발생한 여름철 강우와 중호우 사상의 발생특성을 분석하였다. CT 엘니뇨해에는 한반도의 서남부 지역에서 태풍에 의한 여름철 강우가 감소하는 경향이 나타났으며, 동북부 지역에서는 증가하는 특성이 있음을 확인하였다. 또한 WP 엘니뇨 해에는 한반도 대부분 지역에서 태풍에 의한 여름철 강우가 증가하였으며, 중북부지역과 중서부 지역에서 통계적으로 유의한 증가패턴이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 성과는 태풍을 고려한 지역 맞춤형 기반시설 확충 및 유역대책 수립, 수자원 확보 등에 대한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.150-151
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• 2011

최근 25년간(1986-2010년)의 우리나라 기상청 및 일본 기상청 자료를 사용하여 엘니뇨 라니냐 현상과 태풍과의 관계를 분석하였다. 특히, 이번 연구에서는 태풍의 세기에 주목하여 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 태풍의 세기를 나타내는 평균 중심최저기압과 평균 최대풍속은 엘니뇨 발생년에 959.3hPa과 35.8m/s, 라니냐 발생년에 965.5hPa과 33.7m/s 그리고 25년 전 기간에 대하여는 962.3hPa과 35.0m/s이었다. 즉, 엘니뇨 발생년의 태풍의 세기가 라니냐 발생년의 태풍의 세기보다 강함을 알 수 있다. 구체적으로 평균 중심최저기압은 약 6hPa 낮고, 평균 최대풍속은 2.1m/s 강하다. 이와 같은 결과는 태풍의 발생 해역과 밀접히 관련되어 있다. 즉, 엘니뇨 발생년에 태풍은 동경 150도 이동 해역과 북위 10도 이남 해역에서 상대적으로 더 많이 발생하고, 라니냐 발생년의 태풍은 동경 150도 이서 해역과 북위 20도 이북 해역에서 더 많이 발생한다. 동경 150도 이동 해역과 북위 10도 이남 해역에서 발생한 태풍은 북태평양의 광범위한 고수온역을 보다 장시간 이동하게 되므로 더 강하게 발달할 수 있다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.40 no.5
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• pp.502-517
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• 2019

Global warming and rapid climate change have long affected the characteristics of typhoons in the Northwest Pacific, which has induced increasing devastating disasters along the coastal regions of the Korean peninsula. Synthetic Aperature Radar (SAR), as one of the microwave sensors, makes it possible to produce high-resolution sea surface wind field around the typhoon under cloudy atmospheric conditions, which has been impossible to obtain the winds from satellite optical and infrared sensors. The Geophysical Model Functions (GMFs) for sea surface wind retrieval from SAR data requires the input of wind direction, which should be based on the accurate estimation of the center of the typhoon. This study estimated the typhoon centers using Sentinel-1A images to improve the problem of typhoon center detection method and to reflect it in retrieving the sea surface wind. The results were validated by comparing with the typhoon best track data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and Japan Meteorological Agency (JMA), and also by using infrared images of Himawari-8 satellite. The initial center position of the typhoon was determined by using VH polarization, thereby reducing the possibility of error. The detected center showed a difference of 23.76 km on average with the best track data of the four typhoons provided by the KMA and JMA. Compared to the typhoon center estimated by Himawari-8 satellite, the results showed an average spatial variation of 11.80 km except one typhoon located near land with a large difference of 58.73 km. This result suggests that high-resolution SAR images can be used to estimate the center and retrieve sea surface wind around typhoons.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.12 no.2
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• pp.111-125
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• 1996

A forecast technique using GMS-4(Geostationary Meteorological Satellite) infrared images and its $T_{BB}$ (Brightness Temperature) data to determine the tropical cyclone center and to analyze the tropical cyclone intensity has been developed. First, the determination of typhoon center using $T_{BB}$ distribution pattern is practiced by understanding a special feature of central cloud pattern and cloud band which is analyzed with the method of pseudo coloring. Then, to forecast the intensity of tropical cyclone, a relationship between the central pressure (or maximum wind speed) of tropical cyclone and $T_{BB}$ measured by GMS near the tropical cyclone center was investigated. The results showed a correlation with a high lag relationship between central pressures and $T_{BB}$. The mean Tee in the ring of 200~300km apart from the tropical cyclone center showed the best correlation to central pressure of the tropical cyclone after 24hour. From this relationship, a regression equation to forecast the central pressure (or maximum wind speed) was derived.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.224-227
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• 2007

마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도，구름내 총 수증기량，얼음양，강우 강도，잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편， 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1484-1487
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• 2007

본 연구에서는 우리나라를 주지적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 139개 태풍에 대하여, 중심 위치와 중심 기압 자료와 우리나라 강우관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍운 연평균 3.09회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 서울과 부산 지점을 대상으로 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법을 적용하여 태풍에 의해 발생할 수 있는 확률강우량을 산정하여, 빈도해석에 의한 확률강우량과 비교를 수행하였다. 그 결과, 서울 지점은 태풍에 의한 강우량이 그리 크지 않았으나, 부산 지점은 태풍에 의해서 발생할 수 있는 강우량이 매우 큰 것으로 분석 되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.375-375
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• 2012

우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.219-223
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• 2007

GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak，1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고，절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고，태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나，SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh，2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.198-199
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• 2007

Relation between SSTs(Sea Surface Temperatures) in the South Sea and intensity of typhoons which passed through the South Sea was analyzed for 36 years from 1970 to 2005. The SSTs in the South Sea show the rising trends continuously. The mean SST of the last 6 years(2000-2005) is higher 1.21$^{circ}C$ than the mean SST during 10 years(1970-1979). The rising trends are especially strong after 1994. The intensity of typhoon am be seen by the central pressure. The minimum central pressures of typhoons which passed through the South Sea show the descending trends. The mean minimum central pressure of the last 6 years(2000-2005) is lower 9hPa than t1m during 10 years(1970-1979). The correlation analysis shows that the rising of SSTs in the South Sea has relations with the strengthening of intensity of typhoons.