• 풍력에너지저널
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• 제4권1호
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• pp.60-67
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• 2013

A web-based program was developed for analyzing weather and structure data from the HeMOSU-1 offshore meteorological mast installed by the KEPCO Research Institute, and 35 km west-southwestward away from Gyeokpo located in Jeonbuk province. All of the measured data are obtained through the data transmitter and the server systems equipped on the HeMOSU-1 and the aerodynamic laboratory in Chonbuk National University respectively. The dualised server system consists of two servers, one is for logging the 1 second based raw data with 10 minute averaged values, and the other is for managing web page with processed weather data. Daily or weekly 10-min averaged data can be provided based on the input date by users. Processed weather data such as wind rose, Weibull distribution, diurnal distribution, turbulence intensity according to wind speed, wind energy density, and so forth are visualized through the web page which would be both useful and informative for developing the wind farm or designing a wind blade for the wind farm nearby southwest sea around the Korean Peninsula. The URL for this web page is http://www.hemosu.org/.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.515-524
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• 2008

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서는 안정적인 확률강우량을 산정하는 것은 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량은 강우관측소에서 관측된 강우자료로부터 각 지속기간에 해당하는 연최대치 강우계열을 구성한 자료의 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 연최대치 강우 계열은 대부분 시간강우량 또는 일강우량 자료를 통해 추출하므로, 적절한 고정시간-임의시간 환산계수를 연최대치 강우 계열에 반영할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관측한 37개 지점의 분단위 강우자료와 시간 및 일 단위 강우자료를 활용하여 지속기간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 또한, 추정된 환산계수를 회귀분석하여 지속기간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 회귀식을 유도하였다. 추정된 환산계수를 연최대치 강우 자료에 반영함으로써 보다 안정적인 확률강우량을 산정하는 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국자원식물학회지
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• 제14권2호
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• pp.133-138
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• 2001

1987년부터 1995년까지 전남 고흥군의 농가포장에서 감자의 주요특성과 재배기간중 관측된 기상자료를 이용하여 생육 및 수량과 기상요인과의 상관관계, 분석 및 수량추정식을 유도한 결과는 다음과 같다. 1.기상요인 중 변이가 큰 것은 3월과 4월의 최저기온으로서 변이계수는 각각 368.0%, 126.0%였으며 5, 6월의 평균기온, 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적 었다. 2. 생육 및 수량형질의 변이계수에서 수량은 3.7%로 매우 낮아 품종고유의 유전특성의 지배를 많이 받는 반면, 경장은 14.3%, 경수는 9.3%로 높아서 어느정도 환경요인에 영 향을 받는것으로 나타났다. 3. 4월의 강수량 및 6월의 평균기온과 수량간에는 부의 상관으로 나타났다. 4. 생육 및 수량간에 는 모두가 정의 상관으로 유의성이 인정되었으며 4월의 강수량을 이용하여 경장을 추정한 결과 $Y_1$: 82.47-0.11X ($R^2$=0.3959)의 직선 회귀식을 유도할 수 있었고, 역시 4월의 강수량을 이용하여 수량을 추정한 결과 $Y_2$: 2003.61-0.94X ($R^2$=0.5418)의 직선 회귀식을 얻을 수 있었으며 이들에 대한 분산분석에서도 유의성이 인정되었기에 수량에 대한 추정식을 이용하여 이론적 수량과 실제 수량의 오차를 구한 결과 값이 같아서 잘 적중되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권7호
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• pp.481-495
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• 2017

본 연구의 목적은 2016년 5월에서 8월 기간 동안 단양지역의 아로니아 표본 재배 농가들을 대상으로 기상 기후학적 인자와 아로니아 과실 특성과의 관계를 조사 분석하는 것이다. 이를 위해 아로니아 표본 재배 농가들로부터 기상 요소, 과실과 토양의 물리 화학적 특성과 조건, 비가림 및 해가림 설치에 따른 과실의 특성 변화 등을 조사한다. 그 결과로서, 첫째, 단양지역의 최근 최고기온, 누적강수량, 상대습도, 일조시간 등의 기상 기후 인자가 아로니아 재배 적지뿐만 아니라 일정한 품질 유지 및 생산량에 긍정적인 영향을 준다. 하지만 4월과 5월의 강풍은 아로니아의 개화기 및 만개기의 낙화현상에 큰 영향을 준다. 둘째, 아로니아 품질과 생산량은 일최고기온, 일토양온도, 일토양 pH, 누적강수량, 일토양습도 등의 농업 기상 기후 인자와 0.9 이상의 높은 상관을 나타낸다. 그리고 이들 인자들을 이용한 회귀식을 통해 그 품질과 생산량을 예측할 수 있다. 셋째, 강수량이 많은 경우에 아로니아의 당도와 안토시아닌 성분을 감소시키기 때문에 과일 변색기 이후에는 비가림을 유지하는 것이 필요하다. 그리고 아로니아 표본 농가의 노지 및 비가림 재배 시에 당도와 안토시아닌 성분 간 회귀분석 결과는 모두 높은 상관을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.123-135
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• 2013

정지기상 위성의 가시채널에서 관측되는 반사도는 지상의 일사량 관측자료와 비교하여 구름량 계산이 가능하며 이를 이용하여 지표면에 도달되는 일사량을 추정할 수 있다. 기상 센서(MI)의 경우는 675 nm 파장으로 관측된 반사도를 이용하며 해양 센서(GOCI)는 기상 센서(MI)의 관측파장과 유사한 660 nm, 680 nm 파장으로 관측된 자료를 이용할 수 있다. 연구를 위하여 태풍이 있었던 흐린 날과 맑은 날을 선정하였으며 정지위성으로부터 관측된 자료들을 이용하였다. 위성영상의 반사도가 40%이상 높은 화소들은 0.3이하의 청천지수가 나타났으며 70%이상의 태양에너지가 차폐되었다. 또한 15%이하의 반사도가 나타나는 화소들은 0.9이상의 청천지수가 나타났으며 90%이상의 태양에너지가 지표면에 도달되었다. 계산된 일누적 일사량은 기상청 22개 관측소의 관측 일누적 일사량과 비교하였다. COMS와 MTSAT의 MI센서의 경우 관측값과 비교하여 다소 작게 계산되었으며 GOCI센서를 이용한 계산결과인 상관계수 0.96보다 낮은 0.94와 0.93의 상관성을 보였다. 그리고 일사량 관측값에 대한 RMSE는 MTSAT, COMS MI, GOCI순으로 2.21, 2.09, 2.02 MJ/$m^2$로 나타났다. 또한 COMS GOCI센서의 일누적 계산결과를 지상 관측자료와 비교하였을 때 흐린 날과 맑은 날의 상관성은 각각 0.96과 0.86이었으며 RMSE는 1.82 MJ/$m^2$와 2.27 MJ/$m^2$로서 흐린 날의 상관성이 높게 나타났다. COMS 위성의 해양 센서는 기상센서와 비교하여 관측시각이 한정적이고 관측의 불연속이 있으나 높은 해상도의 이점이 있기 때문에 태양에너지 분석 등의 연구에 유용할 것으로 사료된다.

• 한국작물학회지
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• 제39권5호
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• pp.437-443
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• 1994

벼의 생산비 절감을 위한 성력재배의 측면에서 전국적으로 확대 실시 보급되고 있는 건답 직파재배 안전성을 기후적으로 검토하고자 출아 조한의 파종기 결정에 대한 유효기준온도인 일평균기온 1$0^{\circ}C$ 출현초일과 80% 출현시기를 지역별로 분석한 결과, 가. 연차간('73~'92, 20년간) 변이는 일수로서는 약 20~30일, 표준편차(SD)로는 약 5~7일의 차이가 있었고, '88년 이후는 평균 출현초일보다 빨라져 영농면에서 큰 관심이 되고 있음. 나. 지역별 분포(기상청 관측의 56개 지점 분석)는 북부(대관령, 5월 1일)와 남부(부산, 3월 30일)간에는 약 30일 이상의 출현시기에 차이가 있어 우리나라의 기후자원량 분석의 필요성을 느낄 수 있음. 다. 일평균기온 1$0^{\circ}C$ 평균 출현초일은 80% 출현 시기보다 약 10일 정도 빠른 경향이며 라. 19개의 수도재배농업기후지대별 평균 출현초일과 80% 출현시기의 유사성을 중심으로 다시 단순화시켜 구분하면 19개 지대는 7개의 유형으로 구분할 수 있었음.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2A호
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• pp.197-205
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• 2008

본 연구에서는 광양-묘도 지역의 평균풍속을 추정하기 위하여, 일별 최대 풍속과 해당 방향에 대한 결합분포확률의 통계학적 해석에 극한값 확률분포 모델이 사용되었다. 이를 위하여, 교량 가설지점 인근의 기상관측소에 대한 일별 최대풍속 및 해당풍향의 데이터로부터 각각의 관측소에 대한 일별 최대기록의 빈도를 조사하였으며, 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속의 표본을 추출하였다. 이러한 풍속기록은 Gumbel 및 Weibull 분포모델에 적용하였으며, 모멘트방법 및 최소제곱법 등을 통해 모수를 추정하였다. 또한, PPCC 검사를 통해 분포모델 및 모수의 적합 여부를 검사하였다. 적합 여부가 판단된 모수로부터, 해당 관측소별로 데이터의 표본 크기 및 교량 가설지점으로부터의 거리에 대한 요소를 고려하여 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속을 추정하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제21권3호
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• pp.357-365
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• 2005

The typical patterns of surface $O_3$ pollution and their dependence on meteorology were studied in the Greater Seoul Area (GSA) during warm season (April-September) from 1998 to 2002. In order to classify the $O_3$ pollution patterns, two-stage (average linkage then k-means) clustering technique was employed based on daily maximum $O_3$ concentrations obtained from 53 monitoring sites during high $O_3$ events (118 days). The clustering technique identified four statistically distinct $O_3$ pollution patterns representing the different horizontal distributions and levels of $O_3$ in GSA. The prevailed pattern (93 days, $49.5\%$) distinctly showed the gradient of $49.5\%$ concentrations going from west to east in GSA. Very high $49.5\%$ concentrations throughout GSA (24 days, $12.8\%$) were also found as a significant pattern of severe $O_3$ pollution. In order to understand the characteristics of $O_3$ pollution patterns, the relationship between $O_3$ pollution patterns and meteorological conditions were analyzed using both synoptic charts and surface/upper air data. Each pattern was closely associated with surface wind interacted with synoptic background flow allowing to transport and accumulate $O_3$ and its precursor. In particular, the timing and inland penetration of sea-breeze were apparently found to play very important role in determining $O_3$ distributions.

• 대기
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• 제29권5호
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• pp.537-550
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• 2019

To analyze the observation environment of solar radiation stations operated by the Korea Meteorological Administration (KMA), we analyzed the skyline, Sky View Factor (SVF), and solar radiation due to the surrounding topography and artificial structures using a Digital Elevation Model (DEM), 3D camera, and solar radiation model. Solar energy shielding of 25 km around the station was analyzed using 10 m resolution DEM data and the skyline elevation and SVF were analyzed by the surrounding environment using the image captured by the 3D camera. The solar radiation model was used to assess the contribution of the environment to solar radiation. Because the skyline elevation retrieved from the DEM is different from the actual environment, it is compared with the results obtained from the 3D camera. From the skyline and SVF calculations, it was observed that some stations were shielded by the surrounding environment at sunrise and sunset. The topographic effect of 3D camera is therefore more than 20 times higher than that of DEM throughout the year for monthly accumulated solar radiation. Due to relatively low solar radiation in winter, the solar radiation shielding is large in winter. Also, for the annual accumulated solar radiation, the difference of the global solar radiation calculated using the 3D camera was 176.70 MJ (solar radiation with 7 days; suppose daily accumulated solar radiation 26 MJ) on an average and a maximum of 439.90 MJ (solar radiation with 17.5 days).

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.