• Spatial Information Research
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• v.18 no.4
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• pp.33-41
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• 2010

Approximately 100 permanent GPS stations are currently operational in Korea. However, only 10 sites have their own weather sensors connected directly to the GPS receiver. Thus. calculation of meteorological data through interpolation of AWS data are needed to determine precipitable water vapors at a specific GPS station without a meteorological sensor. This study analyzed the accuracy of two meteorological data interpolation methods called reverse sea level correction and kriging. As a result, the root-mean square-error of reverse sea level correction were seven times more accurate in pressure and twice more accurate in temperature than the kriging method. For the analysis of PWV accuracy, we calculated GPS PWV during the summer season in :2008 by using GPS observation data and interpolated meteorological data by reverse sea level correction. And, we compared GPS PWV s based on interpolated meteorological data with those from radiosonde observations and GPS PWV s based on onsite GPS meteorological sensor measurements. As a result, the accuracy of GPS PWV s from our interpolated meteorological data was within the required operational accuracy of 3mm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.593-593
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• 2016

최근 기후변화에 따른 국내 기상특성이 변화함에 따라 가뭄, 하천건천화, 홍수 등 물 관련 재해 발생 빈도 및 규모가 점점 커지고 있으며, 세계적으로 홍수 발생 빈도뿐만 아니라 태풍 및 가뭄 발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 광범위한 관측과 정확한 예측 및 즉각적 대처능력 확보를 위한 수재해 관리가 필요한 실정이다. 아울러 급격한 도시화에 따라 내수범람이 빈번하게 발생하기 때문에 재난발생 시 그 피해가 극대화로 직결되고 있어 도시에서 발생할 수 있는 내수범람을 정확하게 예 경보하기 위한 고해상도 실시간 강수관측이 필요하다. 또한, 유역차원의 홍수범람이 빈번하게 발생하고 있으며, 홍수기 홍수통제소의 댐수문 관리에 어려움이 따라 기상관련 재난이 발생할 수 있어, 유역 차원의 정확한 홍수량 예측과 예 경보 시스템 구축을 위해서는 고해상도의 실시간 강수관측을 통한 강수예측 기술이 중요하다. 이를 위해 위성, 레이더, AWS 등 각종 광역 관측 장비로부터 표출되는 데이터를 통합하고, 이를 종합적으로 분석하여 수리수문인자 및 기상인자로 전환할 수 있는 시스템을 개발 할 경우 가뭄, 하천 건천화, 홍수 등을 실시간으로 감시하고 평가 예측 할 수 있는 정보 생산이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 서비스를 위하여 전체적인 시스템을 개발하기에 앞서 가능성을 타진하고 검증할 필요가 있는 주요 구간을 시험하는 개발 기법인 프로토타입을 우선적으로 개발한다. 주요 항목으로는 (1) 지속 산출 격자 자료에 대한 OGC WxS 또는 LOD 서비스 자동 연계, (2) 격자 자료 ?춤형 제공(해상도, 좌표계 등), (3) 기초, 분석 정보 제공 시스템 등을 프로토타입 대상으로 설정하고 웹 기반 수재해 정보 플랫폼 인터페이스를 구현한다. 개발된 플랫폼은 수재해 예측정보의 정확도를 향상시키고 국지적 침수재해 평가 예측 및 지역 맞춤형 재해평가 체계를 실현함으로써 국가 물 관련 재해를 혁신할 수 있는 기술을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.5-5
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• 2015

현재 우리나라에서 지상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)와 ASOS(Automated Synoptic Observing System)기구가 한반도내 668개 지점에서 운영되고 있다. 이러한 장비는 지상관측장비로 하나의 지점에서 측정된 기상변량들이 특정 영역의 대푯값으로 사용되어지고 있다. 기존의 다양한 지점 단위의 수문 모형에서는 지상관측소를 통한 관측값을 적용하기에 어려움 없이 적절한 결과를 도출할 수 있었다. 컴퓨터의 발달로 인하여 복잡한 물리적 현상을 공간적으로 분석할 수 있는 모형의 구동이 가능해짐에 따라서 수문 분야에서도 다양한 분포형 해석 모형이 활발하게 개발 및 적용되고 있다. 지점 관측 자료는 공간적인 연속성을 반영하지 못하는 한계로 인하여 지점 관측자료를 이용한 공간자료의 생성 기법들이 사용되어지고 있지만 자연계에서 나타나는 정확한 공간적 현상을 재현해주지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 지점 관측의 한계를 해결하기 위하여 공간적인 관측이 가능한 레이더와 위성관측과 같은 원격 관측 장비들이 개발되어 공간적으로 연속성을 갖는 기상변량의 취득이 가능하여졌다. TRMM 강우자료는 지구 전체를 0.25도 약 25km 공간해상도를 갖으며 3시간 간격으로 제공되고 있다. 유역단위의 수문모형에 적용하기에 TRMM 강수자료의 공간해상도는 너무 커서 직접적인 적용에 어려움이 있다. 이러한 점에서 TRMM 자료의 상세화 기법을 통하여 수문모형에 적용이 가능한 1km 이하의 고해상도 자료를 생산하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 상세화 방법은 최종적으로 도출하고자 하는 공간해상도를 갖는 대체 변량(지표면 온도, 고도, 식생, 해수면 기압, 상대 습도, 대기온도, 풍향 등)을 이용하여 회귀분석의 형태로 분석이 이루어지고 있다. 그러나 대체 변량을 통해 도출된 상세화된 TRMM 강우는 간접적인 추정으로 인하여 정확한 결과의 도출에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 한반도내 지상 관측값을 공간적 자료로 변환하여 주는데 효과적으로 평가받는 PRISM 모형에 적용하여 기존 SVM 모형을 통한 TRMM 상세화 결과가 갖는 정확성을 평가해 보고 지점 관측자료의 보간 기법의 평가에 TRMM 자료를 활용하는 방안에 대해 평가해 보고자 한다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.22 no.3
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• pp.117-127
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• 2020

The Early Warning System for agrometeorological hazard of the Rural Development Administration (Korea) forecasts detailed weather for each farm based on the meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration, and estimates the growth of crops and predicts a meteorological hazard that can occur during the growing period by using the estimated detailed meteorological information. For verification of early warning system, automated weather observation network was constructed in the study area. Moreover, a real-time web display system was built to deliver near real-time weather data collected from the observation network. The meteorological observation system collected diverse meteorological variables including temperature, humidity, solar radiation, rainfall, soil moisture, sunshine duration, wind velocity, and wind direction. These elements were collected every minute and transmitted to the server every ten minutes. The data display system is composed of three phases: the first phase builds a database of meteorological data collected from the meteorological observation system every minute; the second phase statistically analyzes the collected meteorological data at ten-minutes, one-hour, or one-day time step; and the third phase displays the collected and analyzed meteorological data on the web. The meteorological data collected in the database can be inquired through the webpage for all data points or one data point in the unit of one minute, ten minutes, one hour, or one day. Moreover, the data can be downloaded in CSV format.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.118-118
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• 2023

물순환 과정의 구성요소 중 하나인 증발산(증발과 증산)은 각종 수자원시설물의 운영관리, 수자원계획 수립, 농업용 시설의 개발 및 운영관리 등에 필요한 매우 중요한 요소이다. 한편, 기후변화 등으로 '14~'19년 장기간 가뭄, '17년 가뭄상황에서도 태풍 '차바'에 의한 국지적 홍수, '20년 역대 최장기간 장마에 의한 대규모 홍수, '22년 태풍 '힌남노' 이후 남부지역 극심한 가뭄 등 가뭄과 홍수가 반복되어 물관리 여건이 매우 어려운 상황이다. 이러한 홍수/가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 강우-유출 모형을 사용한다. 신뢰적인 예측결과를 얻기 위해서는 상세하고 정밀한 증발산량 추정이 필요하다. Penman-Monteith(PM) 기법으로 기준 증발산량을 산정하기 위해서는 최고·최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간 등의 기상자료가 필요하다. 이러한 자료는 전국 95개 ASOS 지점에만 얻을 수 있다. 계산된 95개 지점의 기준 증발산량은 티센망 등 방법으로 공간평균하여 활용한다. 95개 지점 자료만으로는 지역적 기상 특성을 반영하여 기준 증발산량을 산정하는데 한계가 있으며, 결국 강우-유출분석의 신뢰도 저하로 귀결된다. 본 연구는 기상청 ASOS 지점 외 AWS 590개 지점을 추가하여 기준 증발산량을 산정하여 공간적으로 상세화하였다. ASOS 지점들에 대해 PM 기법과 Hargreaves(HS) 기법으로 22년간의 일단위 기준 증발산량을 각각 계산하였다. 이들의 상관계수는 평균 0.85로 매우 높아, HS 기법으로 산정된 AWS 지점 결과의 추가사용이 적정하였다. 기온만을 사용하는 HS 기법, PM과 HS의 상관성 및 풍속을 반영한 2가지 보정 HS 기법으로 기준 증발산량을 계산하여 비교·분석하였다. 보정된 HS의 결과가 기존 HS 기법에 비해 오차가 적고, 자료의 편향성이 줄어드는 등 더 좋은 결과를 나타내었다. 따라서, 각종 수문분석에 보정 HS 기법을 AWS 지점에 확대·적용하고, ASOS 관측소의 PM 기법과 병행해 상세화하여 활용하면 수문분석의 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.18 no.4
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• pp.208-220
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• 2016

Automatic Mountain Meteorology Observation System (AMOS) is an important ingredient for several climatological and forest disaster prediction studies. In this study, we select the optimal sites for AMOS in the mountain areas of Honam and Jeju in order to prevent forest disasters such as forest fires and landslides. So, this study used spatial dataset such as national forest map, forest roads, hiking trails and 30m DEM(Digital Elevation Model) as well as forest risk map(forest fire and landslide), national AWS information to extract optimal site selection of AMOS. Technical methods for optimal site selection of the AMOS was the firstly used multifractal model, IDW interpolation, spatial redundancy for 2.5km AWS buffering analysis, and 200m buffering analysis by using ArcGIS. Secondly, optimal sites selected by spatial analysis were estimated site accessibility, observatory environment of solar power and wireless communication through field survey. The threshold score for the final selection of the sites have to be higher than 70 points in the field assessment. In the result, a total of 159 polygons in national forest map were extracted by the spatial analysis and a total of 64 secondary candidate sites were selected for the ridge and the top of the area using Google Earth. Finally, a total of 26 optimal sites were selected by quantitative assessment based on field survey. Our selection criteria will serve for the establishment of the AMOS network for the best observations of weather conditions in the national forests. The effective observation network may enhance the mountain weather observations, which leads to accurate prediction of forest disasters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.455-460
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• 2008

본 연구에서는 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망(AWS: Automatic Weather Stations)에 의한 지표 근처 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm) 자료를 이용하여 서울 지역 기상인자의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하여, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영하는 공간통계학적 방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighing:거리자승역산가중)를 적용하여 보관하였다. 그 결과 서울시의 기온과 강수량 모두 1997년에 비해 2006년의 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483mm 증가한 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 10년 동안 기온의 경우 산림지역에서는 변화의 폭이 높게 나타났으며, 시간이 지나면서 감소하는 경향을 보였다. 주거 지역의 경우 변화이 폭이 낮게 나타났으며, 시간이 지나면서 증가하는 경향을 보였다. 그러나 강수량의 경우 산림지역과 주거지역의 변이성의 차이가 나타나지 않았다.

• Water for future
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• v.45 no.8
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• pp.50-55
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• 2012

본 연구는 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 개발내용에 대한 설명과 이를 검증하기 위해 2006년 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 강우량 추정값과 지상 AWS 강우량관측값을 비교 하였다. 2006년 전체를 보았을 때 RAD-RAR의 일 누적관측값은 지상강우량과 비교하여 약 0.84로 높은 상관계수를 보였다. 또한 본 연구에서 북한 지역 등의 지상 관측 공백지역에 대한 강수량 모니터링의 필요성의 증가 때문에, 2009년 황강댐 부근에서 발생한 강수사례를 분석하여보았다. 북한 지역에 대해서는 GTS 지점에서 황강댐 방류 기간에 대해서 비교 및 검증을 수행하였다. 북한 지역에 대한 사례분석 결과는 상관도가 0.75로 남한 지역(상관도: 0.85)에 비해서 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 북한 지역에 대한 검증시 사용된 샘플링의 수가 적었기 때문에 일반화하기 어렵고 또한 북한 지역의 GTS 지점에서 관측된 강수량 자료의 높은 신뢰도를 얻기 어려우므로 더 추가적인 분석이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.465-465
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• 2015

강우/무강우 정보는 재해의 관점에서는 중요성이 덜하지만 농업, 건설 등의 산업분야나 우리의 일상생활에 큰 영향을 미치는 인자이다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 강우발생을 판단하는데 있어 그 정확성을 살펴보고, 아울러 이를 높이기 위한 방법으로 가강수량의 역할을 평가하였다. 본 연구에서는 관악산 레이더 자료, 관악산 레이더 반경 내 위치한 30개 AWS지점의 강우 자료를 분석하였다. 30개 AWS지점은 관악산 레이더 반경을 전체적으로 포괄할 수 있도록 임의로 선정하였다. 또한, 오산과 백령도 고층기상관측자료를 이용하여 산정한 가강수량을 레이더 강우발생 판단에 적용하여 정확성 개선을 검토하였다. 아울러 본 연구의 결과를 2차원 평면에 나타내어 공간적인 변화를 비교하였다.