On 31 July 2014, there was a localized torrential rainfall ($58.5mm\;hr^{-1}$) caused by a strong convective cell with thunder showers over Daegwallyeong. In the surface synoptic chart, a typhoon was positioned in the East China Sea and the subtropical high was expanded to the Korean peninsula. A WRF (Weather Research and Forecasting) numerical simulation with a resolution of 1 km was performed for a detailed analysis. The simulation result showed a similar pattern in a reflectivity distribution particularly over the Gangwon-do region, compared with the radar reflectivity. According to the results of the WRF simulation, the process and mechanism of the localized heavy rainfall over Daegwallyeong are as follows: (1) a convective instability over the middle part of the Korean peninsula was enhanced due to the low level advection of warm and humid air from the North Pacific high. (2) There was easterly flow from the coast to the mountainous regions around Daegwallyeong, which was generated by the differential heating of the insolation among Daegwallyeong and the Yeongdong coastal plain, and nearby coastal waters. (3) In addition, westerly flow from the western part of Daegwallyeong caused a strong convergence in this region, generating a strong upward motion combined by an orographic effect. (4) This brought about a new convective cell over Daegwallyeong. And this cell was more developed by the outflow from another thunderstorm cell to the south, and finally these two cells were merged to develop as a strong convective cell with thunder showers, leading to the record breaking maximum rainfall per hour ($58.5mm\;hr^{-1}$) in July.
The classification of fog type and the characteristics of fog based on fog events over South Korea were investigated using a 3-year (2015~2017) visibility meter data. One-minute visibility meter data were used to identify fog with present weather codes and surface observation data. The concept of fog events was adopted for the better definition of fog properties and more objective classification through the detailed investigation of life cycle of fog. Decision tree method was used to classify the fog types and the final fog types were radiation fog, advection fog, precipitation fog, cloud base lowering fog and morning evaporation fog. We enhanced objectivity in classifying the types of fog by adding the satellite and the buoy observations to the conventional usage of AWS and ceilometer data. Radiation fog, the most common type in South Korea, frequently occurs in inland during autumn. A considerable number of advection fogs occur in island area in summer, especially in July. Precipitation fog accounts for more than a quarter of the total fog events and frequently occurs in islands and coastal areas. Cloud base lowering fog, classified using ceilometer, occurs occasionally for all areas but the occurrence rate is relatively high in east and west coastal area. Morning evaporation fog type is rarely observed in inland. The occurrence rate of thick fog with visibility less than 100 meters is amount to 21% of total fog events. Although advection fog develops into thick fog frequently, radiation fog shows the minimum visibility, in some cases.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.1
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pp.1-8
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2017
In this study, a congestion assessment was conducted to verify seasonal differences in congestion for major coastal traffic routes and fairways in major ports with GICOMS Data for 7 days without issuing a special weather report. As a result, a maximum of 11 % and 82 % are shown, with an average of 3.5 % and a 30 % seasonal difference for hourly average congestion and peak time congestion. Therefore, seasonal differences for the target area should be taken into consideration to perform further congestion assessments, particularly for maritime traffic safety assessments, and keen attention should be given to setting up safety measures against congestion.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.6
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pp.758-766
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2017
In this paper, we propose a robust duality of CNN(Du-CNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment for IR Imaging Sensor. In coastal environment, there are various clutter that have many similarities with real target due to diverse change of air temperature, water temperature, weather and season. Also, real target have various feature due to the same reason. Thus, the proposed Du-CNN method adopts human's multiple personality utilization and CNN technique to learn and classify target and clutter. This method has an advantage of the real time operation. Experimental results on sampled dataset of real infrared target and clutter demonstrate that the proposed method have better success rate to classify the target and clutter than general CNN method.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.23
no.3
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pp.193-204
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2011
To develop more robust oil boom which is vulnerable to various failure mode under severe weather condition, highly accurate wave model is developed using Spatially filtered Navier-Stokes Eq., LDS (Lagrangian Dynamic Smagorinsky model) for residual stresses, SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics). To clarify the hydraulic characteristics of floating type oil boom, we numerically simulate the behavior of oil spill around oil boom under very energetic progressive waves. At the first stage, we firmly anchored the oil boom, and then, allowed the excursion of the oil boom. It turns out that oil boom with skirt of enough length (longer than 30% of depth) effectively confines the oil spill even against very energetic waves. We can also observe obliquely descending vertical eddies between y = 1~2 m as horizontal vortices shedding at the interface of oil spill and water are diffused toward the bottom, which is believed to be the birth, growing and break-down of Kelvin-Helmholz wave.
Many shipping companies have suffered about high oil cost and environment regulation as people are concerned about the environment, therefore concentrating on energy using efficiency of the ship. The Skysails Company of Germany developed Skysails System for 4 years, making Shipping Company take interest under such situation. Skysails System uses a large kite in the ship, decreasing fuel expenses. So examination and utility analysis on Skysails System application are a necessity by using weather condition in the Coastal Waters of Korea where feeder network was well-developed. As a result, we could find out the system's efficacy on fuel saving and environment cost saving.
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.
In this paper, we propose a hydrodynamic scene separation method for wave propagation from video imagery using autoencoder. In the coastal area, image analysis methods such as particle tracking and optical flow with video imagery are usually applied to measure ocean waves owing to some difficulties of direct wave observation using sensors. However, external factors such as ambient light and weather conditions considerably hamper accurate wave analysis in coastal video imagery. The proposed method extracts hydrodynamic scenes by separating only the wave motions through minimizing the effect of ambient light during wave propagation. We have visually confirmed that the separation of hydrodynamic scenes is reasonably well extracted from the ambient light and backgrounds in the two videos datasets acquired from real beach and wave flume experiments. In addition, the latent representation of the original video imagery obtained through the latent representation learning by the variational autoencoder was dominantly determined by ambient light and backgrounds, while the hydrodynamic scenes of wave propagation independently expressed well regardless of the external factors.
Ocean Research Stations (ORSs) is the ocean platform type observation towers and measured oceanic, atmospheric and environmental data. These station located on the offshore area far from the coast, so they can produce the data without land effect. This study focused to improve the wave data quality of ORS station. The wave observations at ORSs are used by the C-band (5.8 GHz, 5.17 cm) MIROS Wave and Current Radar (MWR). MWR is convenient to maintenance and produce reliability wave data under bad weather conditions. MWR measured significant wave height, peak wave period, peak wave direction and 2D wave spectrum, so it's can provide wave information for researchers and engineers. In order to improve the reliability of MWR wave data, Datawell Waverider Buoy was installed near the one ORS (Socheoncho station) during 7 months and validate the wave data of MWR. This study found that the wave radar tend to be overestimate the low wave height under wind condition. Firstly, this study carried out the wave Quality Control (QC) using wind data, however the quality of wave data was limited. So, this study applied the four filters (Correlation Check, Direction Filter, Reduce White Noise and Phillips Check) of MWR operating software and find that the filters effectively improve the wave data quality. After applying 3 effective filters in combination, the RMSE of significant wave height decreased from 0.81m to 0.23m, by 0.58m and Correlation increased from 0.66 to 0.96, by 0.32, so the reliability of MWR significant wave height was significantly improved.
This study aimed to assess the impact of abnormal climate events on the production of Italian ryegrass (IRG), such as autumn low-temperature, severe winter cold and spring droughts in the central inland, southern inland and southern coastal regions. Seasonal climatic variables, including temperature, precipitation, wind speed, relative humidity, and sunshine duration, were used to set the abnormal climate events using principal component analysis, and the abnormal climate events were distinguished from normal using Euclidean-distance cluster analysis. Furthermore, to estimate the impact caused by abnormal climate events, the dry matter yield (DMY) of IRG between abnormal and normal climate events was compared using a t-test with 5% significance level. As a result, the impact to the DMY of IRG by abnormal climate events in the central inland of Korea was significantly large in order of severe winter cold, spring drought, and autumn low-temperature. In the southern inland regions, severe winter cold was also the most serious abnormal event. These results indicate that the severe cold is critical to IRG in inland regions. Meanwhile, in the southern coastal regions, where severe cold weather is rare, the spring drought was the most serious abnormal climate event. In particular, since 2005, the frequency of spring droughts has tended to increase. In consideration of the trend and frequency of spring drought events, it is likely that drought becomes a NEW NORMAL during spring in Korea. This study was carried out to assess the impact of seasonal abnormal climate events on the DMY of IRG, and it can be helpful to make a guideline for its vulnerability.
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