• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.412-414
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• 2017

농산물에 대한 가격을 정확하게 예측하는 것은 정부와 지방자치단체, 농업관련 주체들에게 중요한 정보가 된다. 또한 농산물의 생산 및 출하는 기상상황에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 기상상황에 따른 가격변동성이 큰 배추에 대해 최근 각광받는 딥러닝 기술을 적용하여 가격 예측 모형을 제안하였다. 기존의 배추 가격 예측 모형과 예측 성능을 비교하였고 그 우수성을 확인하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제30권2호
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• pp.119-127
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• 2014

A very high resolution weather analysis system (VHRAS) of 50 m horizontal resolution is established based on LAPS. VHRAS utilizes the 3 hourly forecast data of the Unified Model (UM) of the Korea Meteorological Administration (KMA) with the horizontal resolution of 12 km as initial guess fields. The analysis system ingests the automatic weather station (AWS) data as input observations. The analysis system operates every hour for Seoul, Korea region in real time basis. It takes less than 10 minutes for one analysis cycle. The size of grid of the analysis domain is $800{\times}660$, respectively. The analysis results from December 2010 to February 2011 showed that the mean biases of temperature, maximum and minimum temperature were -0.07, 1.6, $0.2^{\circ}C$, respectively. The temperature in the central part of the city revealed relatively higher value than that of the surrounding mountainous areas, which showed a heat island feature. The heat island appears in zonal direction since the central city region is developed along a large river. Along the heat island, the eastern region was warmer than the western region. The warmer temperature in the western part of the heat island was caused by anthropogenic heat change in conjunction with the change of land use. This system will provide more reliable weather data and information in Seoul.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.133-146
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• 2021

오늘날 도로의 기상정보를 제공하기 위해 기상청에서 관리하는 기상관측 지점의 관측데이터를 활용하여 기상관측 지점 인근의 도로 기상상태를 도로관리자와 도로이용자에게 제공하는 방식을 취하고 있다. 하지만, 강수량 수집지점과 기상정보 제공 대상 도로와의 거리와 자연지형으로 인해 현실적으로 정확한 기상정보의 제공이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 C-ITS로부터 수집되는 PVD(Probe Vehicle Data)에 포함되어있는 수집시간, 좌표정보, 와이퍼 정보 등을 활용하여 노선 전체에 걸쳐 실시간 강우 정보를 추출함으로써 기존 지점 단위의 기상청 강우 정보제공의 한계를 극복해 보고자 한다. C-ITS 기반 PVD로부터 추출된 와이퍼 정보와 기상청 기반 정보를 비교해본 결과 강우강도에 관계없이 두 정보는 대체로 유사함을 알 수 있었으며, 시간당 누적강수량이 많아질수록 일치 확률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 도로의 기상정보 제공방법의 한계점을 극복하기 위해 C-ITS 기반 PVD를 활용했다는 점과 향후 다양한 지역에서 수집될 것으로 예상되는 PVD의 새로운 활용방안을 제시했다는 측면에서 의의가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.37-43
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• 2001

Crop status monitoring and yield prediction at higher spatial resolution is a valuable tool in various decision making processes including agricultural policy making by the national and local governments. A prototype crop forecasting system was developed to project the size of rice crop across geographic areas nationwide, based on daily weather pattern. The system consists of crop models and the input data for 1,455 cultivation zone units (the smallest administrative unit of local government in South Korea called "Myun") making up the coterminous South Korea. CERES-rice, a rice crop growth simulation model, was tuned to have genetic characteristics pertinent to domestic cultivars. Daily maximum/minimum temperature, solar radiation, and precipitation surface on 1km by 1km grid spacing were prepared by a spatial interpolation of 63 point observations from the Korea Meteorological Administration network. Spatial mean weather data were derived for each Myun and transformed to the model input format. Soil characteristics and management information at each Myun were available from the Rural Development Administration. The system was applied to the forecasting of national rice production for the recent 3 years (1997 to 1999). The model was run with the past weather data as of September 15 each year, which is about a month earlier than the actual harvest date. Simulated yields of 1,455 Myuns were grouped into 162 counties by acreage-weighted summation to enable the validation, since the official production statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry is on the county basis. Forecast yields were less sensitive to the changes in annual climate than the reported yields and there was a relatively weak correlation between the forecast and the reported yields. However, the projected size of rice crop at each county, which was obtained by multiplication of the mean yield with the acreage, was close to the reported production with the $r^2$ values higher than 0.97 in all three years.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.349-361
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• 2021

컴퓨터 기술의 발전과 기상예보 모델 및 예측방식의 고도화에 따라 더 고성능의 기상예측 소프트웨어가 개발되었으며 슈퍼컴퓨터를 활용한 소프트웨어 수행으로 더욱 정밀하고 정확한 기상예보가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 주요 6개국이 사용하고 있는 기상예측 예보 모델을 조사하여 그 특징들을 분석하고 현재 한국 기상청에서 영국 기상청과 2012년부터 협업하여 사용하고 GloSea 소프트웨어에 대하여 설명한다. 그런데 기존의 GloSea는 기상청 슈퍼컴퓨터에서만 수행되어 다양한 연구자들의 전문 분야별 세분화된 연구에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 현재 우리나라에서 사용하고 있는 GloSea6 기반의 저해상도 버전을 로컬시스템에 사용할 수 있는 표준 실험환경을 구축하고 이를 테스트해봄으로써 연구실 환경에서 수행 가능한 저해상도 GloSea6의 로컬화를 제시하고자 한다. 즉, 본 논문에서는 사용자 단말기-계산서버-리퍼지토리 서버로 구성되는 기본 아키텍처를 구축하고 해당 소프트웨어의 실행 테스트를 수행함으로써 저해상도 GloSea6의 로컬 이식성을 검증한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.223-236
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• 2020

연구목적: 본 연구에서는 재난관리(예방-대비-대응-복구) 중 대비차원으로 활용하고자 강풍피해예측함수를 개발하였다. 연구방법: 본 연구에서 제안하는 강풍피해예측함수는 재해연보이력, 피해당시 기상자료 그리고 지역특성을 고려하였다. 기상자료는 기상청에서 관측한 풍속과 기온, 피해이력에 해당하는 통계자료는 재해연보, 그리고 지역특성을 반영하기 위한 요소로는 재해연보 상 수록된 복구비, 인구, 비닐하우스 면적, 농가수 등을 활용하였다. 연구결과: 본 연구에서 개발한 함수식은 과거에 발생한 강풍피해이력을 기반으로 예측되는 기상인자와 지역특성을 반영하였으며, 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 결론: 본 연구에서 개발한 강풍피해예측함수는 정책결정자들의 의사결정, 비상인력 및 방재자원의 배치 등과 같은 효율적인 재난관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.134-137
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• 2007

In this paper the heat health alert system, which is operated this year by way of showing an example, is a simulator linked to the Geographic Information System (GIS), and it uses meteorological data that are observed at Automatic Weather Systems (AWSs) in Seoul, Korea. Simulation results show that it is possible to use meteorological data observed by AWSs when the Korea Meteorological Administration (KMA) has issued alerting the public to the threat of heat waves, and to connect meteorological data to spatial data when the KMA offers local forecasts and weather-related information. However, most AWSs that were installed to manage urban disasters do not measure humidity, so general humidity is used in all districts. Therefore, to issue heat wave warnings about different localities on a small scale, we will study how to complement this problem and to examine the accuracy of data observed at AWS in the future.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.43-49
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• 2023

2018년부터 기후변화에 따른 폭염과 한파에 의해 사회기반시설에 점증적으로 많은 피해를 미치고 있다. 최근 4년간 기후변화에 따른 영향 중에 냉해에 대한 피해가 매년 증가하여 특정 지역에 국한되었던 피해가 이제는 전국에 걸쳐서 나타나고 있으며, 이를 최소화하기 위한 각계각층의 전문가들에 의한 노력이 집중되고 있다. 그러나 불연속적으로 측정되는 데이터들 속에서 지역 특색을 반영하고자 하는 기존 연구들에서는 갑작스럽게 발생하는 이상 저온에 대한 실시간 관측 연구는 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 냉해 발생에 영향을 미치는 기상 데이터를 기준으로 냉해 피해가 발생하였던 시점의 기상 패턴을 탐색한 후 이상저온 발생 시점을 확인할 수 있는 알고리즘 패턴 개발을 하였다. 본 연구의 결과물은 과거의 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 발생하는 데이터에 의한 이상저온이 발생한 시점을 시간 시점에서 확인할 수 있다는 점에서 지역적 기상 편차를 의식하지 않고 확인이 가능하다는 점에서, 이상저온 발생 시점 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 관련 분야에 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.412-415
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• 2008

매일 쏟아져 나오는 방대한 양의 기상자료는 현재의 대기상태를 대표하기도 하지만 그 지역의 지형적 특성을 나타내고 있다. 이번 연구는 수원지역의 일일 기상자료를 토대로 지형적 특성과 그에 따른 기상현상(바람, 안개)알고자 한다. K-means를 이용 특정 기상현상끼리 군집화하여 지형적 특성과 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1351-1354
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• 2003

데이터 마이닝 기법 중 회귀분석 기법과 의사절정나무 분석 기법을 이용하여 국지기상예보칙을 작성하는 방안을 연구하였다. 회귀분석기법을 이용하여 예보값에 영향을 미치는 예보요소를 도출하고, 도출된 예보요소를 회귀분석 기법과 의사결정나무 분석 기법에 적용하여 예보칙을 작성하였다.