• Title/Summary/Keyword: 풍속지도

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Variability of Future Wind and Solar Resource Over the Korean Peninsula Based on Climate Change Scenario (기후변화 시나리오에 근거한 한반도 미래 풍력·태양-기상자원 변동성)

  • Byon, Jae-Young;Kim, Yumi;Choi, Byoung-Choel
    • New & Renewable Energy
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    • v.10 no.2
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    • pp.29-39
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    • 2014
  • This study examines the future variability of surface wind speed and solar radiation based on climate change scenario over the Korean Peninsula. Climate change scenarios used in this study are RCP 4.5 and 8.5 with a 12.5 km horizontal resolution. Climate change scenario RCP 4.5 and 8.5 reproduce the general features of wind speed over the Korean Peninsula, such as strong wind speed during spring and winter and weak wind speed during summer. When compared with the values of wind speed and solar radiation of the future, they are expected to decrease current wind and solar resource map. Comparing the resource maps using RCP 4.5 and 8.5 scenarios, wind speed and solar radiation decrease with increasing greenhouse gas concentration. Meteorological resource maps of future wind and solar radiation should be improved with high resolution for the industrial application.

Storm Surge Inundation Modelling Considering Interactions among Surge-Tide-Riverine Flow (해일-조석-하천 상호작용을 고려한 폭풍해일범람 모델링)

  • Lee, Chilwoo;Son, Sangyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.147-147
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    • 2017
  • 본 연구에서는 2003년 태풍 'MAEMI'에 의해 피해를 가장 많이 입은 경남 마산시를 중심으로 폭풍해일 범람도를 작성하였다. 해양과 하천 하류부가 만나는 마산시에서는 해일, 조석, 하천을 동시에 고려해야 하므로 이에 대한 단계적 적용을 통해 범람 중첩효과를 검토하였다. 본 연구에 사용된 수치모델은 네덜란드 Deltares사에서 개발한 준3차원 해수유동 모델 Delft3D이다. Delft3D는 폭풍해일 이외 지진해일, 부유물 이송, 오염물 확산 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 파랑, 조석력, 바람에 의한 전단력, 온도, 염도에 의한 밀도류, 대기압 변화, 조간대 모의 등 다양한 영향을 고려할 수 있다. 수치모의시 모델의 안정성과 효율성을 높이기 위해 다중격자기법을 사용(최소 25m 격자)하였으며, 수심 자료는 국토지리정보원 수치지도와 국립해양조사원 수치해도의 수평 수직적 통합을 통해 구성하였다. 태풍 'MAEMI'의 Best Track은 기상청에서 제공하는 3시간 간격의 중심기압, 풍속, 중심위치를 Holland's Model에 적용하여 계산하였다. 조석효과를 고려하기 위해 개방경계에서 TPXO 7.2를 사용한 분조값을 입력하였다. 또한 하천의 흐름을 효과적으로 구현하기 위해 하천 단면에서의 동적 수위경계조건(또는 유량경계조건)을 추가적으로 부여하였다. 수치해석결과, 마산 수위 관측소에서 관측된 태풍 'MAEMI'의 해일고와 유사한 결과가 산출되었다. 범람역 해석결과는 해일, 조석, 하천을 동시적으로 고려하였을 경우에 실제 침수흔적도인 마산시재해침수지도와 가장 유사한 결과를 보였다.

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GIS-based Disaster Management System for a Private Insurance Company in Case of Typhoons(I) (지리정보기반의 재해 관리시스템 구축(I) -민간 보험사의 사례, 태풍의 경우-)

  • Chang Eun-Mi
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.41 no.1 s.112
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    • pp.106-120
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    • 2006
  • Natural or man-made disaster has been expected to be one of the potential themes that can integrate human geography and physical geography. Typhoons like Rusa and Maemi caused great loss to insurance companies as well as public sectors. We have implemented a natural disaster management system for a private insurance company to produce better estimation of hazards from high wind as well as calculate vulnerability of damage. Climatic gauge sites and addresses of contract's objects were geo-coded and the pressure values along all the typhoon tracks were vectorized into line objects. National GIS topog raphic maps with scale of 1: 5,000 were updated into base maps and digital elevation model with 30 meter space and land cover maps were used for reflecting roughness of land to wind velocity. All the data are converted to grid coverage with $1km{\times}1km$. Vulnerability curve of Munich Re was ad opted, and preprocessor and postprocessor of wind velocity model was implemented. Overlapping the location of contracts on the grid value coverage can show the relative risk, with given scenario. The wind velocities calculated by the model were compared with observed value (average $R^2=0.68$). The calibration of wind speed models was done by dropping two climatic gauge data, which enhanced $R^2$ values. The comparison of calculated loss with actual historical loss of the insurance company showed both underestimation and overestimation. This system enables the company to have quantitative data for optimizing the re-insurance ratio, to have a plan to allocate enterprise resources and to upgrade the international creditability of the company. A flood model, storm surge model and flash flood model are being added, at last, combined disaster vulnerability will be calculated for a total disaster management system.

Development of an AI-based Early Warning System for Water Meter Freeze-Burst Detection Using AI Models (AI기반 물공급 시스템내 동파위험 조기경보를 위한 AI모델 개발 연구)

  • So Ryung Lee;Hyeon June Jang;Jin Wook Lee;Sung Hoon Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.511-511
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    • 2023
  • 기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

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Improvements of K-WEAP function (K-WEAP의 기능개선)

  • Park Hee-Seong;Lee Dong-Ryul;Moon Jangwon;Choi Si-Jung;Kim Hwi-Rin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.1455-1459
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    • 2005
  • K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System)은 유역의 물이용 순환체계를 컴퓨터 프로그램으로 구현하고, 수량, 수질, 환경, 수요관리 등을 종합적으로 고려하여 통합수자원계획 수립을 지원하는 전문 모형으로서, 과학기술부와 건설교통부가 공동으로 지원하는 21세기 프론티어 사업인 수자원의 지속적 확보기술사업단의 연구비 지원에 의하여 SEI-B(Stockholm Environment Institute-Boston Center)와 한국건설기술연구원이 공동으로 개발한 모형이다. K-WEAP의 대부분 기능은 기존의 SEI-B가 개발한 WEAP(Water Evaluation And Planning System)에 기반을 두고 있지만, 월 단위 물수지 분석뿐만 아니라 5일 및 임의 시간 단위 물수지분석이 가능하고 물공급 안전도평가와 하천수질모의가 가능하다는 점에서 기존의 WEAP과는 다르며 메뉴와 도움말이 모두 한글로 작성되어있어 국내 사용자들이 이용하기 용이하다. K-WEAP의 기능은 단계적으로 보완 및 개선이 이루어지고 있으며, 현재는 1단계 개발이 끝난 후 2단계 기능개선 작업을 수행하고 있다. 2단계에서 개선하게 될 주요부분은 물수지모형의 개선과 하천수질모형의 개선, 편익산정모형의 개발, 의사결정지원 기능을 고려하는 사용자인터페이스 개선 등이 포함되어 있으며, 2단계 1차 년도에서는 물수지모형과 하천수질모형의 부분적인 개선과 함께 의사결정지원 기능을 고려하는 사용자 인터페이스의 부분적인 개선을 시도하였다. 물수지모형의 개선에서는 하수처리장의 회귀수를 수요처에서 직접 이용할 수 있도록 하였으며, 하천수질모형의 개선부분에서는 기온과 풍속 등의 기후자료를 이용한 수온 모의모형을 개발하였다. 또한, 사용자 인터페이스 부분에서는 사용자의 의사결정을 지원하기 위해 하천유량과 수질 등에 대한 초과비율그래프 조회 기능과 결과를 지도상에서 확인할 수 있는 지도보기기능, 사용자가 필요한 자료를 요약하여 조회할 수 있는 사용자 정의보고서 작성기능을 추가하였다. 개선된 기능을 통해 사용자는 보다 편리한 환경에서 모형을 구동하고 구동결과를 평가 할 수 있을 것으로 기대된다.

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Forecasting of Short Term Photovoltaic Generation by Various Input Model in Supervised Learning (지도학습에서 다양한 입력 모델에 의한 초단기 태양광 발전 예측)

  • Jang, Jin-Hyuk;Shin, Dong-Ha;Kim, Chang-Bok
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.22 no.5
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    • pp.478-484
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    • 2018
  • This study predicts solar radiation, solar radiation, and solar power generation using hourly weather data such as temperature, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, cloudiness, sunshine and solar radiation. I/O pattern in supervised learning is the most important factor in prediction, but it must be determined by repeated experiments because humans have to decide. This study proposed four input and output patterns for solar and sunrise prediction. In addition, we predicted solar power generation using the predicted solar and solar radiation data and power generation data of Youngam solar power plant in Jeollanamdo. As a experiment result, the model 4 showed the best prediction results in the sunshine and solar radiation prediction, and the RMSE of sunshine was 1.5 times and the sunshine RMSE was 3 times less than that of model 1. As a experiment result of solar power generation prediction, the best prediction result was obtained for model 4 as well as sunshine and solar radiation, and the RMSE was reduced by 2.7 times less than that of model 1.

Estimation of High-resolution Sea Wind in Coastal Areas Using Sentinel-1 SAR Images with Artificial Intelligence Technique (Sentinel-1 SAR 영상과 인공지능 기법을 이용한 연안해역의 고해상도 해상풍 산출)

  • Joh, Sung-uk;Ahn, Jihye;Lee, Yangwon
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.37 no.5_1
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    • pp.1187-1198
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    • 2021
  • Sea wind isrecently drawing attraction as one of the sources of renewable energy. Thisstudy describes a new method to produce a 10 m resolution sea wind field using Sentinel-1 images and low-resolution NWP (Numerical Weather Prediction) data with artificial intelligence technique. The experiment for the South East coast in Korea, 2015-2020,showed a 40% decreased MAE (Mean Absolute Error) than the generic CMOD (C-band Model) function, and the CC (correlation coefficient) of our method was 0.901 and 0.826, respectively, for the U and V wind components. We created 10m resolution sea wind maps for the study area, which showed a typical trend of wind distribution and a spatially detailed wind pattern as well. The proposed method can be applied to surveying for wind power and information service for coastal disaster prevention and leisure activities.

An Agroclimatic Data Retrieval and Analysis System for Microcomputer Users(CLIDAS) (퍼스컴을 이용한 농업기후자료 검색 및 분석시스템)

  • 윤진일;김영찬
    • KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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    • v.38 no.3
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    • pp.253-263
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    • 1993
  • Climatological informations have not been fully utilized by agricultural research and extension workers in Korea due mainly to inaccessbilty to the archived climate data. This study was initiated to improve access to historical climate data gathered from 72 weather stations of Korea Meteorological Administration for agricultural applications by using a microcomputer-based methodology. The climatological elements include daily values of average, maximum and minimum temperature, relative humidity, average and maximum wind speed, wind direction, evaporation, precipitation, sunshine duration and cloud amount. The menu-driven, user-friendly data retrieval system(CLIDAS) provides quick summaries of the data values on a daily, weekly and monthly basis and selective retrieval of weather records meeting certain user specified critical conditions. Growing degree days and potential evapotranspiration data are derived from the daily climatic data, too. Data reports can be output to the computer screen, a printer or ASCII data files. CLIDAS can be run on any IBM compatible machines with Video Graphics Array card. To run the system with the whole database, more than 50 Mb hard disk space should be available. The system can be easily upgraded for further expansion of functions due to the module-structured design.

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Water temperature prediction of Daecheong Reservoir by a process-guided deep learning model (역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 대청호 수온 예측)

  • Kim, Sung Jin;Park, Hyungseok;Lee, Gun Ho;Chung, Se Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.88-88
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    • 2021
  • 최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

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Analysis of Cold Air Flow Characteristics according to Urban Spatial Types to Construct a Wind Road - Focused on Urban Area of Changwon - (바람길 조성을 위한 도시공간유형별 찬공기 유동 특성 분석 - 창원시 도시지역을 중심으로 -)

  • LEE, Su-Ah;SONG, Bong-Geun;PARK, Kyung-Hun
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.25 no.2
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    • pp.30-47
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    • 2022
  • This study analyzed the characteristics of cold air flow according to spatial types in urban areas of Changwon-si, Gyeongsangnam-do. The spatial types were classified by cluster analysis considering the land use map, building information, and topographic characteristics produced on the Changwon biotope map. The amount of cold air and wind speed were derived by KLAM_21 modeling. As a result, spatial types were classified into a total of 14 types considering the density and height of buildings, land use types, and topographic characteristics. Cold air flow was found to generate cold air in the valley of the forest area outside urban area, move through roads and open spaces, and accumulate in the low-lying national industrial complex, and then spread cold air throughout the urban areas. There was a lot of cold air flow in the tall building area, and the cold air accumulation was less in the slope and ridge areas. The results of this study were able to understand the characteristics of cold air flow according to building density, land use type, and topography, which will be usefully used as basic data for urban wind road construction to mitigate climate and improve air quality in urban areas.