• 한국전자파학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1292-1299
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• 2014

기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.1-10
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• 2009

최근 대규모 산사태, 산불등과 같은 산림재해로 인한 산림환경 훼손은 산림 농가 피해뿐만 아니라 산림생태계에도 매우 나쁜 영향을 미치고 있으며 사회적으로도 매우 민감한 환경문제로서 국민의 주요 관심사가 되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 여건에서 활용할 수 있는 다양한 지형 GIS 자료와 위성영상자료에 기반을 둔 주제도뿐만 아니라 산사태 발생에 가장 큰 영향을 주는 강우량 자료를 고려하여 산사태 발생 위험지를 예측하고자 하였다. 울진지역을 대상으로 지형자료와 기상자료를 활용하여 주제도를 작성하고 GIS 중첩분석을 통하여 평가기준을 검토 한 후 산사태 발생가능 위험지역의 분포도를 작성하였다. 아울러 고해상 위성영상 자료에서 획득한 산사태 피해 지역과의 가시적 비교를 통하여 산사태 발생 위험지 예측 방법 기술을 확보 하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1225-1235
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• 2011

본 논문은 수치기상모형에 의해 계산된 수치기상모의풍속($1km{\times}1km$ 해상도)의 정확도를 향상시키기 위한 통계적 보정법을 제안하였다. 이를 위해 남한전역을 $1km{\times}1km$ 격자로 나눈 지점(345,682지점)에 적합한 통계적 바람장 모형으로 부터 남한지역의 바람장을 추정하는 절차와 격자지점별/월별 보정인자를 계산하여 추정된 바람장과 수치 기상모의풍속간의 간극을 보정하는 절차로 이루어진 보정인자법을 개발하였다. 또한 75개 기상관측소지점에서 계산된 수치기상모의풍속자료에 보정인자법을 적용시켜 본 논문에서 제안된 보정법의 유용성을 보였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제43권3호
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• pp.190-198
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• 2023

This study was conducted to calculate the damage of Italian ryegrass (IRG) by abnormal climate using machine learning and present the damage through the map. The IRG data collected 1,384. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration Meteorological data open portal.The machine learning model called xDeepFM was used to detect IRG damage. The damage was calculated using climate data from the Automated Synoptic Observing System (95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the Dry matter yield (DMY)_normal and DMY_abnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of IRG data (1986~2020). The level of abnormal climate was set as a multiple of the standard deviation applying the World Meteorological Organization (WMO) standard. The DMY_normal was ranged from 5,678 to 15,188 kg/ha. The damage of IRG differed according to region and level of abnormal climate with abnormal temperature, precipitation, and wind speed from -1,380 to 1,176, -3 to 2,465, and -830 to 962 kg/ha, respectively. The maximum damage was 1,176 kg/ha when the abnormal temperature was -2 level (+1.04℃), 2,465 kg/ha when the abnormal precipitation was all level and 962 kg/ha when the abnormal wind speed was -2 level (+1.60 ㎧). The damage calculated through the WMO method was presented as an map using QGIS. There was some blank area because there was no climate data. In order to calculate the damage of blank area, it would be possible to use the automatic weather system (AWS), which provides data from more sites than the automated synoptic observing system (ASOS).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.245-247
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• 2011

모바일 기상 정보 서비스에서 USN, 휴대폰, 대중 교통차량 등 다양한 클라이언트로부터 센싱된 데이터는 무선 통신망을 통하여 서버에 수집되어야 한다. 수집된 데이터는 지속적으로 증가하는 대용량 데이터로서 특별한 쿼리 방법과 자료 구조가 요구된다. 이 논문은 기상 정보 서비스를 위해 필요한 시스템 구조를 설계하고 자료구조와 쿼리 유형을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.818-819
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• 2005

• 농촌계획
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• 제21권2호
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• pp.127-135
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• 2015

In recent years, meteorological disasters have frequently occurred in rural areas. As a result, there have been growing concerns over the protective measures needed. In order to avoid natural risks and damage, and to strengthen countermeasure to meteorological disasters, local governments needs to be prepared. Therefore, this paper seeks to prevent meteorological disasters through mapping of inundation vulnerability in agricultural land, Chungcheongnam-do. In doing so, this study were considered 5 variables (i.e. precipitation, region of altitude below 50m, region of slope gradient is below 10 degree, distance from river within less 50m) for creating vulnerability map. The precipitation was excluded in five variables. Since, the precipitation which include Daily maximum precipitation, 2-Daily maximum precipitation, summer precipitation was not any correlation among them. The results of analysing four variables, exclusive of precipitation, were showed that the agricultural lands where located in Dangjin, Buyeo, Hongseong and Asan were low correlation of inundation vulnerability by overlapping analysis. Moreover, The correlation analysis was showed low correlation between each factors and the annual average area of agricultural lands' inundation, whereas, the correlation analysis which was overlapping each factor showed high correlation. In conclusion, in order to create reliable vulnerability map in agricultural lands, Chungcheongnam-do, it must be considered to overlap analysis of the four main factors such region of altitude below 50m, region of slope gradient is below 10 degree, distance from river within less 50m. We suppose that this study's analysis can help to set the preparedness site of agricultural lands inundation.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권2호
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• pp.87-99
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• 2017

최근 빈번하게 발생하고 있는 이상기후에 의한 기상재해로 온실의 피해가 크게 발생하고 있다. 이에 자연재해가 발생하는 근본적인 요인인 기상과 이상기후 현상에 대한 정량적인 분석을 통해 시설재배에 취약한 지역을 검토하여 피해를 사전에 최소화할 수 있는 대책수립 및 관리가 필요하다. 본 연구에서는 전라도 지역을 대상으로 시설재배의 기상재해와 관련된 대리변수를 산정하여 기상재해에 의한 시설재배의 취약지역을 분석하였으며, GIS를 이용하여 공간적인 분포분석을 통해 기상재해에 취약한 시설재배지역을 지도로 나타내었다. 그리고 본 연구에서 작성된 시설재배의 취약지도와 대상지역에서 발생된 온실의 실제 재해기록과 비교 검토하였다. 본 연구에서 최종적으로 작성된 기상재해에 대한 시설재배 취약지도와 실제 온실의 피해기록을 비교해보면, 광주광역시, 나주시, 영암군, 장성군, 함평군 그리고 해남군 등 대상지역의 약 50% 정도가 본 연구의 취약지도와 실제 재해기록과 일치하는 경향이 나타났다. 이에 반해 군산시, 김제시, 목포시 그리고 무안군 등은 기상조건이 취약등급에 포함이 됨에도 불구하고 재해피해가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 지역에 따라 다른 온실의 구조적인 설계 및 관리측면이 변수로 작용한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 온실의 자연재해의 주요 원인인 기상자료를 분석하여 기상재해에 대한 시설재배의 취약지도를 작성하였고, 과거 재해기록과 비교하여 대상지역 내에서 취약한 지점을 확인하였다. 이 연구는 온실의 설계 및 관리측면에서 기상재해에 의한 피해를 경감 및 예방하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.943-960
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• 2009

본 연구는 한반도 바람자원 TMY(typical meteorological year)의 구축에 적절한 알고리즘을 제안하고, 이를 전국 77개 기상관측소에서 1998년~2008년 기간 동안 관측한 바람자료에 적용하여 TMY를 구축하였다. 제안된 알고리즘은 Filkenstein-Shafer(FS) 통계모형 하에서 정의된 다양한 통계를 사용하여 연/원별 바람자료의 설명력 측도인 TMM(typical meteorological month)점수를 구하고, TMM점수에 기준하여 TMY를 구축하는 절차이다. 알고리즘은 두 단계 계산알고리즘으로 구성되었으며, 첫 단계는 각 관측소의 바람개황 그리고 둘째 단계는 한반도의 바람개황을 대표하는 TMY가 되도록 설계하였다. 11년 바람자료와의 비교분석, 경쟁모형에 의해 구축된 TRY(typical reference year)들과의 비교, 기상요소 추가에 따른 TMY의 영향평가 등 여러 종류의 비교 및 평가를 통하여 한반도 바람자원의 개황에 대한 TMY의 대표성과 효용성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.161-172
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• 2014

녹산국가산업단지가 설립된 부산 낙동강 하류는 국내에서 연약지반이 가장 깊이 분포하고 있는 지역 중에 하나이다. 연약지반의 깊이가 깊은 해안 매립지의 경우, 장기간에 걸쳐 상당히 큰 잔류침하가 발생하게 된다. 본 연구는 RADARSAT-1과 Envisat의 다중시기 SAR 영상을 이용한 차분간섭기법과 SBAS 시계열 기법을 통해, 녹산산업국가단지에서 2002년 9월부터 2007년 4월 동안에 발생된 지반침하를 관측하였다. 그 결과 연구지역의 동쪽 중앙, 서쪽 중앙, 서쪽, 해안가와 닿아있는 남단에서 최대 10 cm/yr, 평균 6 cm/yr의 속도로 지반침하가 발생되고 있음을 확인하였다. 또한 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용한 평균지표변위도는 2001년부터 2002년까지 침하계로 관측된 현장관측자료와 비교 분석되었다. 시간에 따른 지표변위 양상이 거의 선형에 가깝게 나타나므로, 연구지역의 지반침하가 안정권에 접어들 때까지 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 사료된다.