• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.319-326
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• 2015

수자원 설계 및 홍수 예 경보 등을 위한 수문분석 시, 강우자료는 필수요소이다. 현재 수문분석 시 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청, 국토교통부 등의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)에 시 강우자료를 이용하고 있으나, 집중호우가 빈번히 발생하는 현실정과 집중호우의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되는 향후에는 더욱 조밀한 관측망을 구성하고 있는 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 이용한 분석이 필요하다. 그러나 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료는 자동으로 관측되고 있어, 자료품질에 대한 문제점이 매번 지적되고 있다. 본 연구에서는 서울지역을 중심으로 기상청 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료의 품질개선 방안에 관한 연구를 실시하였다. 분 단위 강우자료의 품질관리방안은 크게 3단계로 결측치 품질관리, 이상치 품질관리 그리고 강우 보완 품질관리로 구분하여 품질관리 방안을 제시하고 분석을 수행하였다. 마지막으로 서울지점의 분 단위 강우자료와 시 단위 강우자료의 비교분석을 통해 강우 품질관리에 대한 평가를 실시하였다. 이는 향후 분 단위 강우자료를 이용한 수문분석 시, 강우자료 품질관리 방안으로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권2호
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• pp.135-141
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• 1999

지표대기 모형 BATS를 한반도 사례에 적용하여 한반도 전지역에 대한 농업기상정보를 산출하였다. 자료입력에서 출력까지의 전 과정이 일괄적으로 수행될 수 있도록 모형의 입출력 및 전후처리 과정을 수정하였으며 이를 토대로 간단한 조작만으로 쉽게 농업기상요소들을 생산해 낼 수 있는 농업기상정보 자동산출시스템을 개발하였다. 모형의 결과와 관측값을 비교해 본 결과 지면온도와 뿌리대층 온도는 약 2.0$^{\circ}$C, 윗토양층 온도는 약 2.6$^{\circ}$C의 오차를 보이는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.209-217
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• 2016

최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.499-509
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• 2019

This paper discusses energy use monitoring and analysis as part of a study on a low-cost energy supply management system that links an existing database with weather information with no real-time monitor for energy demand of buildings using renewable energy, generator and energy storage systems. This study is targeted at small and medium-sized buildings and aims to monitor energy use with a small number of sensors at low cost by applying an energy management system (EMS). The present study can help overcome the limitations of high-cost EMS applied to large commercial and public buildings. We developed current, indoor temperature and human motion sensors and installed them in an office of a company in a sample building. Through these sensors, we analyzed energy use patterns and the effects of weather information and human motion on the energy use. Furthermore, we analyzed the correlations between the total KEPCO energy use of the sample building and weather by comparing these two data. The results showed that the office energy use of a company was more affected by human motions than by weather information. The comparison between the total energy use of the Building and weather information found that external temperature had an effect on the energy use.

• 환경영향평가
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• 제11권2호
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• pp.109-116
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• 2002

The diagnostic and prognostic methods for generating 3 dimensional wind field were comparatively analyzed and 4 dimensional data assimilation (FDDA) technique by incorporating Automatic Weather System (AWS) into the prognostic methods was discussed for the urban scale air quality model. The A WS covered the urban scale grid distance of 10.6 km and 4.3 km in South Korea and Kyong-in region, respectively. This is representing that AWS for FDDA could be fairly well accommodated in prognostic model with the meso${\gamma}$~ microa scale (~5 km), indicating that the 3 dimensional wind field by FDDA technique could be a useful interpretative tool in urban area for the atmospheric environmental impact assessment.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.25-28
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• 2016

Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.

• 한국환경과학회지
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• 제32권5호
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• pp.375-384
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• 2023

Climate data were obtained over an eight-year period (July 2013 to June 2021) using an automatic weather observation system (AWS) installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using climate data, the statistical and meteorological characteristics of the local circulation between the Nakdong River and Mt. Geumo were analyzed. This study is based on automatic weather observation system data for Dongyeong, along with comparative climate data from the Korea Meteorological Administration (Chilgok) and the Gumi meteorological observatory. Over the eight- years, mountain and valley winds have occurred 48 times a year on average, with the highest occurring in May and the weakest winds in June and December. When mountain winds occurred, the temperature in the nearby lowland region more strongly decreased than when valley winds blew. However, the potential to use mountain winds to improve urban thermal environments is limited because mountain winds occur infrequently in summer when a drop in nighttime temperature is required.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1071-1081
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• 2021

본 연구에서는 기상청에서 수행하는 기존의 기상 관측에 대한 품질관리 절차 이외에 향후 스마트시티 등에서 활용될 수 있는 머신러닝 기반의 Internet of Things (IoT) 도시기상 관측 자료에 대한 품질검사 기준을 제안한다. 현재 기상청에서 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System, ASOS)과 방재기상관측(Automatic Weather System, AWS) 기반으로 설정한 기준이 도시기상에 적합한지 확인하기 위하여 서울시에 설치된 SKT AWS 자료를 기반으로 사용성을 검증하였고, IoT 자체의 데이터가 가지는 특성을 고려하여 최종적으로 머신러닝 기반의 품질검사 알고리즘을 제안하였다. 품질검사 방법으로는 IoT 기기 자체에 대한 결측값 검사, 값 패턴 검사, 충분 데이터 검사, 통계적 범위 이상 검사, 시간값 이상 검사, 공간값 이상 검사를 먼저 수행하고, 기상청에서 제시하고 있는 기상 관측에 대한 품질검사인 물리한계검사, 단계검사, 지속성 검사, 기후범위 검사, 내적 일치성 검사를 5가지 기상요소에 대하여 각각 수행하였다. 제안한 알고리즘의 검증을 위하여 인천광역시 송도에 위치한 관측소에 실제 IoT 도시기상관측 데이터에 이를 적용하였다. 이를 통해 기존의 기상청 QC로는 확인할 수 없었던 IoT 기기가 가질 수 있는 결함을 확인할 수 있고, 알고리즘에 대한 검증을 진행하여 향후 스마트시티에 설치될 IoT 기상관측기기에 대한 품질검사 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.182-189
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• 2016

수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.509-518
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• 2018

Weather is the most influential factor for crop cultivation. Weather information for cultivated areas is necessary for growth and production forecasting of agricultural crops. However, there are limitations in the meteorological observations in cultivated areas because weather equipment is not installed. This study tested methods of predicting the daily mean temperature in onion fields using geostatistical models. Three models were considered: inverse distance weight method, generalized additive model, and Bayesian spatial linear model. Data were collected from the AWS (automatic weather system), ASOS (automated synoptic observing system), and an agricultural weather station between 2013 and 2016. To evaluate the prediction performance, data from AWS and ASOS were used as the modeling data, and data from the agricultural weather station were used as the validation data. It was found that the Bayesian spatial linear regression performed better than other models. Consequently, high-resolution maps of the daily mean temperature of Jeonnam were generated using all observed weather information.