• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권2호
• /
• pp.386-398
• /
• 2019

The transmission capacity of transmission lines is affected by environmental parameters such as ambient temperature, wind speed, wind direction and so on. The environmental parameters can be measured by the installed measuring devices. However, it is impossible to install the environmental measuring devices throughout the line, especially considering economic cost of power grid. Taking into account the limited number of measuring devices and the distribution characteristics of environment parameters and transmission lines, this paper first studies the environmental parameter estimating method of inverse distance weighted interpolation and ordinary Kriging interpolation. Dynamic thermal rating of transmission lines based on IEEE standard and CIGRE standard thermal equivalent equation is researched and the key parameters that affect the load capacity of overhead lines is identified. Finally, the distributed thermal rating of transmission line is realized by using the data obtained from China meteorological data network. The cost of the environmental measurement device is reduced, and the accuracy of dynamic rating is improved.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.97-110
• /
• 2021

Fog can cause large-scale human and economic damages, including traffic systems and agriculture. So, Korea Meteorological Administration is operating about 290 visibility meters to improve the observation level of fog. However, it is still insufficient to detect very localized fog. In this study, high-resolution grid-type visibility data were retrieved from irregularly distributed visibility data across the country. To this end, three objective analysis techniques (Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK)) were used. To find the best method and parameters, sensitivity test was performed for the effective radius, power parameter and variogram model that affect the level of objective analysis. Also, the effect of data distribution characteristics (level of normality) on the performance level of objective analysis was evaluated. IDW showed a relatively high level of objective analysis in terms of bias, RMSE and correlation, and the performance is inversely proportional to the effective radius and power parameter. However, the two Krigings showed relatively low level of objective analysis, in particular, greatly weakened the variability of the variables, although the level of output was different depending on the variogram model used. As the level of objective analysis is greatly influenced by the distribution characteristics of data, power, and models used, care should be taken when selecting objective analysis techniques and parameters.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.170-170
• /
• 2020

Due to the development of technologies, complex computation of huge data set is possible with a prevalent personal computer. Therefore, machine learning methods have been widely applied in the hydrologic field such as regression-based regional frequency analysis (RFA). The main purpose of this study is to compare two frameworks of RFA based on the artificial neural network (ANN) models: quantile regression technique (QRT-ANN) and parameter regression technique (PRT-ANN). As an output layer of the ANN model, the QRT-ANN predicts quantiles for various return periods whereas the PRT-ANN provides prediction of three parameters for the generalized extreme value distribution. Rainfall gauging sites where record length is more than 20 years were selected and their annual maximum rainfalls and various hydro-meteorological variables were used as an input layer of the ANN model. While employing the ANN model, 70% and 30% of gauging sites were used as training set and testing set, respectively. For each technique, ANN model structure such as number of hidden layers and nodes was determined by a leave-one-out validation with calculating root mean square error (RMSE). To assess the performances of two frameworks, RMSEs of quantile predicted by the QRT-ANN are compared to those of the PRT-ANN.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_1호
• /
• pp.1611-1623
• /
• 2021

본 연구에서는 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 LSM의 초기 경계조건 최적화를 위해 스핀업(Spin-up)을 진행하였고다. 스핀업은 2018년을 대상으로 8회 반복 수행하였다. 또한, 국내 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration), 농촌진흥청(RDA, Rural Development Administration), 한국농어촌공사(KRC, Korea Rural Community Corporation), 한국수력원자력(KHNP, Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd.), 한국수자원공사(K-water, Korea Water Resources Corporation), 환경부(ME, Ministry of Environment) 등에서 관측하고 있는 기상자료를 사용하여 저해상도(K-Low, Korea Low spatial resolution; 0.125°) 및 고해상도(K-High, Korea High spatial resolution; 0.01°)의 기상자료를 생성하여 KLDAS에 적용하였다. 그리고, K-Low 및 K-High의 정확도 향상 정도를 확인하기 위해 선행 연구에서 사용된 MERRA-2 (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)와 ASOS-S(ASOS-Spatial)가 적용된 토양수분 및 증발산량을 같이 평가하였다. 그 결과, 초기 경계조건의 최적화는 토양수분의 경우 2회(58개 지점), 3회(6개 지점), 6회(3개 지점)의 스핀업이 필요하고, 증발산량의 경우 1회(2개 지점), 2회(2개 지점)의 스핀업이 필요하다. MERRA-2, ASOS-S, K-Low, K-High을 적용한 토양수분의 경우 R²의 평균은 각각 0.615, 0.601, 0.594, 0.664이고, 증발산량의 경우 R²의 평균은 각각 0.531, 0.495, 0.656, 0.677로 K-High의 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과를 통해 다수의 지상 관측자료를 확보하고 고해상도의 격자형 기상자료를 생성하면 KLDAS의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 지점 자료를 격자로 변환할 때 각 지점의 기상현상이 충분히 고려되지 않으면 정확도는 오히려 낮아진다. 향후 IDW의 매개변수 설정 또는 다른 보간기법을 사용하여 격자형 기상자료를 생성하여 적용하면 보다 높은 품질의 자료를 산출할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제44권2호
• /
• pp.135-144
• /
• 2011

직접적인 매개변수 추정방법의 다양한 Neyman-Scott 구형펄스모형(NSRPM) 기반 모형에 대한 적용성 검토와 정규분포를 이용한 새로운 NSRPM(NMNSRPM)의 개발 연구를 수행하였다. 기상청 서울 유인관측소에서 제공하는 49년의 관측 강수자료를 사용하여 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수들의 정확도를 판단하고자 생성된 강수자료의 통계값, 유강수일 비율, 강수분포를 비교하였다. 통계값을 비교해본 결과 NSRPM과 수정 NSRPM(MNSRPM)은 7-9월의 강수자료 통계값의 절대상대오차가 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 절대상대오차가 10.11%로 NMNSRPM이 강수자료의 통계값를 가장 잘 모의한 것으로 나타났다. 유강수일 비율을 비교해본 결과 MNSRPM의 절대상대오차 평균이 16.35%로 가장 작은 절대상대오차 값을 보였고 그래프를 이용한 도시적인 분석법을 통하여 세 모형이 유강수일 비율을 과소추정하는 것을 확인하였다. 강수분포를 비교해본 결과 세 모형이 약 2% 내외의 절대상대오차를 보여 세 모형 모두 강수분포를 잘 모의하는 것을 확인 하였다. 직접적인 매개변수 추정방법으로 NSRPM, MNSRPM, NMNSRPM의 매개변수를 추정 할 수 있는 것을 확인 하였으며, 직접적인 매개변수 추정방법이 NSRPM 뿐만 아니라 이를 기반으로 한 다른 모형들의 매개변수도 추정할 수 있다는 것을 확인하였다. NMNSRPM의 모의 정확도를 비교한 결과 직접적인 매개변수 추정방법을 통한 NSRPM 기반의 새로운 모형에 대한 개발이 가능하다는 것을 확인할 수 있었으며, 모형의 성능이 기존 모형들과 비슷한 수준임을 확인하였다.

• 자원환경지질
• /
• 제39권3호
• /
• pp.255-268
• /
• 2006

58개 기상관측소에서 최근 22년간(1981-2002) 측정된 기상 자료를 이용하여 국내의 기온(SAT) 및 지면온도(GST)의 시공간적 변동 경향을 분석하였다. 먼저 관측 자료로부터 각 관측소의 평균기온(MSAT)과 평균지면온도(MGST)를 계산하였으며, 다중선형회귀분석을 통해 MSAT와 MGST를 예측할 수 있는 회귀식을 산정하였다. 회귀모형의 회귀변수는 관측소의 위도 및 고도이다. 회귀모형의 추정치와 실제 관측값의 결정계수($R^2$)는 각각 0,92와 0.94로 나타나 모형의 예측 정확성이 매우 높은 것으로 분석되었다. MGST는 지열펌프 시스템 설계의 주요 입력 변수이므로 최근 지열에너지자원 활용 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 변수이다. 따라서 제시된 회귀모형은 신뢰할만한 관측 자료가 없는 지역에서 MGST를 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 예상된다. SAT 자료에 대한 선헝회귀분석을 통해 지구온난화 및 도시화에 기인한 기온 상승의 장기 추세 변동성을 탐색하였다. 1개 관측소를 제외한 57개 관측소에서 $0.005{\sim}0.088^{\circ}C/yr$ 범위의 기온증가율을 가지는 추세 변동이 확인되었다. 또한 GST에 영향을 미치는 기상요소로서 일사량, 지구복사, 강수량 및 적설량 자료를 분석하였다. GST는 주로 SAT 및 일사량에 의하여 결정되지만 강수 및 증발에 의한 토양의 열용량 변화, 적설에 의한 대기와 지표면 차단, 지구복사에 영향을 줄 수 있는 대기의 조건 변화 등이 복합적인 변동 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.

• 대기
• /
• 제24권4호
• /
• pp.565-571
• /
• 2014

본 연구에서는 국가태풍센터에서 운영하는 북서태평양 태풍 진로 계절예측모델의 6월부터 10월까지의 고정된 예측시점을 현업 예보자가 목적에 따라 3개월 단위로 그 예측기간을 조정할 수 있도록 개선하였다. 여름철과 가을철 태풍 전망을 발표하는 기상청 장기예보 일정에 부합해 예측결과를 산출하기 위해 계절별로 나누어 북서태평양의 대표적 태풍 진로 유형을 새로 분류하고 각 유형별 대규모 순환장과의 상관성을 분석해서 예측모델을 개발하였다. 이 모델들의 성능을 평가하고 현업에서의 활용 가능성을 확인하기 위해 교차타당화 방법을 이용해 1982년부터 2010년까지 과거기간 동안의 예측성능을 검증하였다. 태풍 진로 밀도의 예측에 있어 관측과 모델 값의 상관계수는 여름철에 0.70, 가을철에 0.55 정도를 보였으며, 이는 예측치가 관측에서 나타난 변동성의 99% 유의수준에서 모의되는 것으로 나타났다. 두 계절 모두 기후적인 관점에서 우수한 예측성능을 보였고, 또한 기존에 개발되었던 6월부터 10월까지 기간을 대상으로 하는 모델의 성능과 비슷한 수준인 것으로 나타났다. 이러한 예측 대상기간의 수정은 사용자가 본 모델의 초기 입력자료로 사용되는 네임리스트 입력 파라미터를 조정해 쉽게 조절할 수 있다. 또한 본 모델 예측 결과에 한반도 비상구역의 결과를 집중해서 산출하는 후처리 모듈을 추가하여 현업 예보에서 신속하게 모델을 구동하고 정확한 한반도 태풍활동 예측결과를 산출할 수 있도록 하였다. 비록 가을철 한반도 비상구역 태풍활동의 피크 해 모의에 한계성이 일부 나타났으나 향후 새로운 예측인자 도입 및 최적화, 다른 회귀분석 방법 시험 등을 통해 극복할 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 개발된 3개월 단위 예측 모듈, 유저 친화적 인터페이스, 그리고 후처리 스크립트 추가를 통한 한반도 지역 예측기능들은 기상청 국가태풍센터의 태풍 장기 예보 업무에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제40권10호
• /
• pp.823-832
• /
• 2007

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법에 있어서는 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법의 정확도를 평가하였으며, 장 단기간을 구분하는 방법과 함께 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법을 적용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 세 가지 형태의 강우강도식 중에서 가장 높은 정확도를 얻을 수 있는 것은 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식인 것으로 나타났고, 기존의 선형회귀분석을 통해서 매개변수를 추정하는 것보다 다목적 유전자알고리즘을 적용한 결과가 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 나타났다.

• 대기
• /
• 제29권5호
• /
• pp.567-583
• /
• 2019

In this study, the high-resolution numerical simulations considering detailed anthropogenic heat, albedo, emission and roughness length are analyzed by using single layer Urban Canopy Model (UCM) in Weather Research Forecast (WRF). For this, improved urban parameter data for Seoul Metropolitan Area (SMA) was collected from global data. And then the parameters were applied to WRF-UCM model after it was processed into 2-dimensional topographical data. The 6 experiments were simulated by using the model with each parameter and verified against observation from Automated Weather Station (AWS) and flux tower for the temperature and sensible heat flux. The data for sensible heat flux of flux towers on Jungnang and Bucheon, the temperature of AWS on Jungnang, Gangnam, Bucheon and Neonggok were used as verification data. In the case of summer, the improvement of simulation by using detailed anthropogenic heat was higher than the other experiments in sensible flux simulation. The results of winter case show improved in all simulations using each advanced parameters in temperature and sensible heat flux simulation. Improvement of urban parameters in this study are possible to reflect the heat characteristics of urban area. Especially, detailed application of anthropogenic heat contributed to the enhancement of predicted value for sensible heat flux and temperature.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.27-30
• /
• 2007

The objective of this study is to improve an accuracy of PWV estimates using GPS in Korea. We determined a weighted mean temperature equation by a linear regression method based on 6 radiosonde meteorological observations, for a total 17,129 profiles, from 2003 to 2005. Weighted mean temperature, Tm, is a key parameter in the retrieval of atmospheric PWV from ground-based GPS measurements of zenith path delay. The accuracy of the GPS-derived PWV is proportional to the accuracy of Tm. And we applied the reduction of air Pressure to GPS station altitude. The reduction value of air pressure from mean sea level to GPS stations altitude is adopted a reverse sea level correction.