최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 하이브리드 급전 구조를 가지는 이중 대역 GPS 패치 안테나를 설계하였다. 설계된 개별 안테나는 GPS 배열 안테나로 사용되며, 배열에서 개별 안테나의 방향을 조절하여 패턴 왜곡 및 간섭을 최소화하였다. 제안된 안테나는 GPS $L_1$(1.5754 GHz), $L_2$(1.2276 GHz) 대역에서 각각 공진하는 2개의 방사 패치를 가지고 있으며, 광대역 및 원형 편파 특성을 구현하기 위해 칩 커플러를 이용한 2-포트 급전 방법을 사용하였다. 설계된 개별 안테나를 각각의 장착 위치에서 네 방향(${\phi}=0^{\circ}$, ${\phi}=90^{\circ}$, ${\phi}=180^{\circ}$, ${\phi}=270^{\circ}$)으로 돌려가며 중앙 안테나와 가장 적은 패턴 왜곡과 간섭을 가지는 방향으로 안테나를 장착하였다. 배열 안테나 측정 결과, 중앙 안테나의 전면 방향 이득은 $L_1$과 $L_2$ 대역에서 0.3 dBic, -1.0 dBic, 측면 안테나의 전면 방향 이득은 $L_1$과 $L_2$ 대역에서 1.6 dBic, 1.0 dBic를 가지며, 이를 통해 제안된 배열 안테나가 이중 대역 GPS 배열 안테나로 사용 가능함을 확인하였다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
본 논문에서는 레이더용 평면형 능동 위상 배열 안테나 시스템의 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개한다. 설계된 안테나는 X-대역에서 대역폭 10 %를 만족하며, 이중 슬롯 급전 마이크로스트립 패치 안테나와 편파 스위치의 사용으로 이중 편파 사용이 가능하다. 배열 구조는 $16\times16$의 삼각 배열 구조이고, 각 배열은 출력 40 dBm 이상의 TR(Transmit & Receive) 모듈로 구성된다. TR 모듈은 디지털 감쇄기와 위상 변위 기를 포함하고 있어서 임의의 빔 형성/빔 조향을 할 수 있으며, 전자적 빔 조향 범위는 방위각/고각 방향으로 각각 ${\pm}60^{\circ}$ 범위에서 가능하다. 또한 수신 구조는 부배열로 구성하여 수신 패턴은 각 채널로부터의 RF 빔 합성으로 얻어진다. 안테나의 성능 검증을 위해서 근접 전계 측정 시설에서 안테나 패턴을 측정하였으며, 패턴 측정 결과는 예측된 빔 패턴과 거의 일치하였고, 이로부터 제어에 의한 빔 조향/빔 형성이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전파강수계의 운영제어 및 자료처리를 위한 통신 및 자료처리 전략을 개발하였다. 전파강수계는 24GHz 대역의 이중편파 관측을 통하여 반경 1km 이내의 강수장을 산출하고 최종적으로 관측지역내의 면적강수를 산출하고자 하는 소형 시스템이다. 소형 시스템의 특성상 시스템 내의 제한된 자원을 활용하되 정확한 강수측정을 위한 방안이 고려되어야 하고 무인운영 및 원격 관리를 목적으로 하기 때문에 네트워크의 사용도 최소화해야 할 필요가 발생한다. 이러한 제한 사항의 극복을 위하여 자료의 품질관리 측면에서는 비기상 에코의 제거를 위해서 퍼지 논리(Fuzzy logic)을 이용한 품질관리 기법을 적용하였고, 강수강도 산출을 위해서 다양한 강수강도 추정식을 활용한 강수장 가중합성 전략을 개발하였다. 또한 가변 통신데이터를 이용하여 전파강수계와 원격지 관리 컴퓨터간의 통신량을 최소화하는 전략을 개발하였다. 이러한 소프트웨어 자료처리 전략개발을 통해 원격지에 설치되어 운영될 전파강수계를 안정적으로 운영할 수 있는 통신 및 자료처리 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.
본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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