Atmospheric infrasound is defined as low frequency inaudible sound waves generated from natural phenomena and human activities. One property of long-distance travelling of infrasound makes it possible to detect the wave propagated from remote sound sources and to understand many geophysical phenomena generating it. Recently, advanced global infrasound sensor arrays are being deployed to monitor the clandestine nuclear test and to study geophysical phenomena in the world. In Korea, five seismo-acoustic arrays consisting of co-located seismometer and micro-barometer have been operated to discriminate the artificial explosions from the natural earthquakes in and around the Korean Peninsula. In addition to the discrimination purpose, these ways also record distinct infrasonic signals from natural phenomena on global scale such as large earthquake, bolide event, volcanic explosion, typhoon, and so on. As a new frontier in monitoring the earth, infrasound is being applied to understand various phenomena in and above the earth's surface.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.31
no.6
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pp.485-492
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2019
The observation system has been developed to investigate the rip currents at Haeundae beach using X-band marine radar. X-band radar system can observe shape, size, and velocity of rip currents, which is difficult to obtain through field observation by conventional device. Algorithms which automatically detect locations, shapes, and magnitudes of rip currents were developed using time averaged X-band radar sea clutter images. X-band sea clutter images are transformed through 3D FFT into 2D wave number spectrum and frequency spectrum. Rip current velocities were estimated using differences in wave-number spectra and wave frequency spectra due to Doppler shift. The algorithm was verified by drift experiments. At Haeundae beach, the radar system exactly located the rip currents and found to be sustained for 1-2 days at fixed locations.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.360-361
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2018
지구관측데이터 공동활용체계로 GEOSS가 제안되면서 한국에서도 K-GEOSS 개발을 통하여 다양한 방식으로 지구관측데이터의 활용 확산에 참여하고 있다. 본 연구에서는 K-GEOSS 시범서비스로 환경 분야의 생물 종 분포 변화 예측 시나리오를 개발하여 미래 생물 종의 서식지 보호를 위한 지구관측데이터의 효과적 사용 사례를 보여준다. 이러한 시범서비스는 K-DMSS 플랫폼을 이용하여 개발하였으며, 데이터 수집 전처리, 모델 학습 평가, 실제 분포 변화 예측까지 모두 자동화하여 수행한다. 최종단에서 다양한 기후모델 및 기후변화 시나리오에 따른 여러 종류의 예측 결과를 제공함으로써 대체 서식지 보호 및 정책수립을 위한 종합적인 의사결정에 도움을 주도록 하였다. 이와 같은 다양한 종류의 시범서비스 개발 및 지구관측데이터의 공동활용 사례 발굴을 통하여 GEOSS 체계의 정착을 보다 앞당길 수 있다.
As the resolution of climate change scenario data applied with regional models increased, Earth System Grid Federation (ESGF) was established around major climate-related organizations to jointly operated and manage large-scale climate data. ESGF developed standard software to provide model output, observation data management, dissemination, and analysis using Peer to Peer (P2P) computing technology. Roles of each institution were divided into index and data nodes. Therefore, ESGF data node was established at APEC Climate Center in Korea on behalf of Asia to share data on climate change scenarios of CORDEX-East Asia (CORDEX-EA) to study climate changes in Eastern Asia. Climate researchers are expected to play a large role in researching causes of global warming and responding to climate change by providing CORDEX-EA regional model data to the world through ESGF data node.
Nam, Sunghyun;Kim, Yun-Bae;Park, Jong Jin;Chang, Kyung-Il
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.19
no.3
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pp.202-214
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2014
We introduce status and prospect of increasingly utilizing, unmanned, global ocean observing systems, and the global network to integrate, coordinate, and manage the systems. Platforms of the ocean observing system are diversified in order to resolve/monitor the variability occurring at multiple scales in both three-dimensional space and time. Here purpose, development history, and current status of the systems in two kinds - mobile (surface drifter, subsurface float, underwater glider) and fixed platforms (surface and subsurface moorings, bottom mounts), are examined and the increased future uses to produce synergies are envisioned. Simultaneous use of various mobile and fixed platforms is suggested to more effectively design the observing system, with an example of the NSF-funded OOI (Ocean Observations Initiative) program. Efforts are suggested 1) to fill the data gap existing in the deep sea and the Southern Ocean, and toward 2) new global network for oceanic boundary currents, 3) new technologies for existing and new sensors including biogeochemical, acoustic, and optical sensors, 3) data standardization, and 4) sensor calibration and data quality control.
Koo, Ja-Ho;Kim, Jhoon;Kim, Mi-Jin;Cho, Hi Ku;Aoki, Kazuma;Yamano, Maki
Atmosphere
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v.17
no.4
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pp.407-420
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2007
Optical characteristics of aerosols in Seoul are investigated from the measurements of sky radiance by Skyradiometer at Yonsei University from December 2005 to November 2006. Aerosol optical depth (AOD) shows a maximum in June due to weak ventilation and particle growth by aging process and hygroscopic effect. Single scattering albedo (SSA) and Angstrom Exponent (AE) show the lowest value in spring due to the Asian dust. It is clear that coarse mode is dominant in spring and fine mode is dominant in summer from the volume size distribution measured in this study. The explanations on the changes of aerosol loadings are provided through the correlation between AOD and AE, while the pattern of wavelength dependency related to particle size is shown through the correlation between SSA and AE. Backward trajectory analysis by HYSPLIT provides information about origin of aerosol, which allows us to classify the case according to the source region and the path distance. Although the direction of backward trajectory traces back mostly to west, coarse mode particle is dominant in the case of long pathway and fine mode particle is dominant in the case of short pathway. This discrepancy is caused by the regional difference of emitted particles.
We examine the effects of El Ni$\tilde{n}$o on tropospheric ozone through the simulation of a Climate-Chemistry model for a 40-year period (1971-2010). The Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis reveals that the tropospheric ozone concentration in the central-eastern Pacific decreases when the El Ni$\tilde{n}$o occurs, which is consistent with the observation. However, the increase of ozone over Indian Ocean-Indonesia regions is weak in the simulation compared to the observations. We analyze details of the 2006 El Ni$\tilde{n}$o event to understand the mechanism that caused the change of ozone due to El Ni$\tilde{n}$o. It is found that enhanced convection as well as higher water vapor followed by shortened lifetime has led to lower the tropospheric ozone. Downward motion induced by the changes of atmospheric circulation due to sea surface temperature forcing, together with the decrease of water vapor, has brought ozone produced in the upper troposphere over the Indian Ocean.
Recent studies have shown that Madden-Julian Oscillation (MJO) is modulated by Quasi-Biennial Oscillation (QBO) during the boreal winter; MJO becomes more active and predictable during the easterly phase of QBO (EQBO) than the westerly phase (WQBO). Despite growing evidences, climate models fail to capture the QBO-MJO connection. One of the possible reasons is a weak static stability change in the upper troposphere and lower stratosphere (UTLS) by neglecting QBO-induced ozone change in the model. Here, we investigate the possible impact of the ozone-radiative feedback in the tropical UTLS on the QBO-MJO connection by integrating the Global Seasonal Forecasting System 5 (GloSea5) model. A set of experiments is conducted by prescribing either the climatological ozone or the observed ozone at a given year for the EQBO-MJO event in January 2006. The realistic ozone improves the temperature simulation in the UTLS. However, its impacts on the MJO are not evident. The MJO phase and amplitude do not change much when the ozone is prescribed with observation. While it may suggest that the ozone-radiative feedback plays a rather minor role in the QBO-MJO connection, it could also result from model biases in UTLS temperature and not-well organized MJO in the model.
Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air temperature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly rescaling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability is generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.
PARK, Gwang-Ha;LEE, Kyung-Tae;KYE, Chang-Woo;YU, Wan-Sik;HWANG, Eui-Ho;KANG, Do-Hyuk
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.4
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pp.65-81
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2021
In this study, soil moisture and evapotranspiration were calculated throughout South Korea using the Korea Land Data Assimilation System(KLDAS) of the Korea-Land Surface Information System(K-LIS) built on the basis of the Land Information System (LIS). The hydrometeorological data sets used to drive K-LIS and build KLDAS are MERRA-2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2) GDAS(Global Data Assimilation System) and ASOS(Automated Synoptic Observing System) data. Since ASOS is a point-based observation, it was converted into grid data with a spatial resolution of 0.125° for the application of KLDAS(ASOS-S, ASOS-Spatial). After comparing the hydrometeorological data sets applied to KLDAS against the ground-based observation, the mean of R2 ASOS-S, MERRA-2, and GDAS were analyzed as temperature(0.994, 0.967, 0.975), pressure(0.995, 0.940, 0.942), humidity (0.993, 0.895, 0.915), and rainfall(0.897, 0.682, 0.695), respectively. For the hydrologic output comparisons, the mean of R2 was ASOS-S(0.493), MERRA-2(0.56) and GDAS (0.488) in soil moisture, and the mean of R2 was analyzed as ASOS-S(0.473), MERRA-2(0.43) and GDAS(0.615) in evapotranspiration. MERRA-2 and GDAS are quality-controlled data sets using multiple satellite and ground observation data, whereas ASOS-S is grid data using observation data from 103 points. Therefore, it is concluded that the accuracy is lowered due to the error from the distance difference between the observation data. If the more ASOS observation are secured and applied in the future, the less error due to the gridding will be expected with the increased accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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