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GK-2A/AMI와 융합을 통한 GOCI-II 해색 산출물 정확도 개선 가능성 (GOCI-II Capability of Improving the Accuracy of Ocean Color Products through Fusion with GK-2A/AMI)

  • 이경상;안재현;박명숙
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_2호
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    • pp.1295-1305
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    • 2021
  • 연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.

위성관측운량 보정을 위한 알고리즘의 개발 (Development of a Retrieval Algorithm for Adjustment of Satellite-viewed Cloudiness)

  • 손지영;이윤경;최용상;옥정;김혜실
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.415-431
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    • 2019
  • 본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.

HadGEM3-RA 지역기후모델을 이용한 CORDEX 동아시아 2단계 지역의 기온과 강수 모의 평가 (Evaluation of Temperature and Precipitation over CORDEX-EA Phase 2 Domain using Regional Climate Model HadGEM3-RA)

  • 변재영;김태준;김진욱;김도현
    • 한국지구과학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.367-385
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    • 2022
  • 본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000-2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시한다.

온라인 구전정보가 소비자 구매의도에 미치는 영향에 대한 실증연구: 제품관여도, 조절초점, 자기효능감의 조절효과를 중심으로 (A Study of the Influence of Online Word-of-Mouth on the Customer Purchase Intention)

  • 유창조;안광호;박성휘
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권3호
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    • pp.209-231
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    • 2011
  • 본 연구는 상표사용후기의 방향성이 구매의도에 미치는 영향을 확인하고, 이러한 과정에서 제품관여도, 조절초점 및 자기효능감의 조절효과를 실험설계를 통해 검증하는데 그 목적이 있다. 실증분석결과 상품사용후기의 방향성이 상표에 대한 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었는데, 긍정적인 상품사용후기에 노출된 집단의 구매의도가 부정적인 상품사용후기에 노출된 집단의 구매의도보다 높게 나타났다. 긍정적 상품사용후기가 구매의도에 미치는 효과는 소비자의 제품에 대한 관여도가 낮은 경우보다 높은 경우 더 크게 나타나 제품관여도의 조절효과에 관한 선행연구결과를 다시 확인해 주고 있다. 그리고 상표사용후기가 구매의사에 미치는 영향은 소비자의 조절초점에 따라 다르게 나타나 소비자의 조절초점성향이 갖는 조절효과가 확인되었다. 즉, 향상초점의 소비자는 긍정적인 상표사용후기에 더 큰 영향을 받았고, 예방초첨의 소비자는 부정적인 상표사용후기에 더 큰 영향을 받았다. 마지막으로 상품사용후기가 구매의도에 미치는 효과는 소비자의 자기효능감 수준에 따라 다르게 나타났다. 즉, 자기효능감이 높은 소비자보다 자기효능감이 낮은 소비자가 상표사용후기에 더 큰 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 소비자의 제품관여도, 조절초점 및 자기효능감의 수준에 따라 온라인상에서 제시되는 상표사용후기를 처리하는 방식이 다름을 확인해 주고 있는데, 이러한 연구결과는 마케터들에게 유용한 관리적 시사점을 제공한다.

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RCP 시나리오에 따른 미래 전지구 육상탄소순환 변화 전망 (Future Changes in Global Terrestrial Carbon Cycle under RCP Scenarios)

  • 이철;부경온;홍진규;성현민;허태경;설경희;이조한;조천호
    • 대기
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    • 제24권3호
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    • pp.303-315
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    • 2014
  • HadGEM2-CC 모델에서의 $CO_2$ 농도증가에 대한 RCP 시나리오의 결과는 21세기 말 전 지구 연평균 기온과 강수 증가가 전망되고 이에 따라 식물의 생산량 및 호흡량 증가가 전망된다. 20세기 말 일차생산량(GPP와 NPP), 호흡량, LAI가 21세기 말 기온 증가에 따라 증가하는 점은 기존의 Shao et al. (2013)와 유사하였다. 특히 이전 연구와 유사하게 21세기 말 일차생산량과 호흡량은 고위도보다 열대 저위도 지역에서 증가량이 더 컸다. 기온이 상승하고 강수량이 증가하면서 식생이 자라지 않던 나지 면적이 감소하였고, 이에 따른 식생 면적 증가는 식생의 생산량(GPP, NPP) 증가로 나타났다. 특히, 본 연구에서는 C3 초지, 활엽수의 면적 증가가 뚜렷하였다. 이는 Beck and Goetz (2011)에서 언급한 대로 온난화에 따른 식생 면적 증가가 식생 생산성과 연관되어 $CO_2$ 흡수작용을 강화하는 데 기여할 수 있음을 의미한다. Shao et al. (2013)에 따르면 21세기 말 누적 NEE는 증가가 전망되고 이는 특히 열대와 고위도 지역이 주요 흡수원으로 작용하였기 때문으로 그 원인을 설명하였다. 본 연구에서 사용된 HadGEM2-CC에서는 전 지구 평균적으로 NEE 흡수가 증가하는 경향은 동일하게 전망하며, 이는 열대보다는 북반구 고위도지역인 유라시아와 북미 대륙에서 증가한 흡수가 그 원인으로 분석되었다(Fig. 8). 앞서 Mynenl et al. (1997)에 따르면 기온상승에 따라 식생의 광합성활동, 생장시기 길이와 시작시기의 당겨짐을 보고하였다. 본 연구 실험에서도 이와 유사하게 미래에 기온 상승에 따라 식생 성장 기간이 길어지고 LAI도 증가하며 식생 지대가 점차 고위도로 북상할 것을 전망하였다(Figs. 5, 12b). 이에 따라 육상 생태계의 $CO_2$ 흡수량은 20세기 말보다 21세기 말에 증가하였고 우리나라가 속해있는 동아시아지역($90^{\circ}E{\sim}140^{\circ}E$, $20^{\circ}N{\sim}60^{\circ}N$)은 기온, 강수뿐 아니라 $CO_2$ 흡수량도 같은 위도대의 전 지구 동서평균보다 크게 모의되었다. RCPs에 따른 흡수율은 21세기 중반까지는 대기 중 이산화탄소 농도 변화율과 유사한 경향을 보이는데 RCP 8.5에서는 21세기 후반에 흡수 증가율이 감소하며 이는 Liddicoat et al. (2013) 에서 보인것과 유사하다. 하지만 대기 중 $CO_2$의 증가와 식생분포 지역의 확대에도 불구하고 21세기 말 육상생태계의 순생태계흡수량은 크게 증가하지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 기온 상승이 크게 일어난 21세기 후반부터 토양 호흡의 급격한 증가로 인하여 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력은 감소한 것에 기인하였다. 향후 본 연구결과의 유의성을 확보하기 위해 다양한 모델의 자료를 추가할 필요가 있다. Shao et al. (2013)에 따르면 미래 탄소 흡수 전망에 있어 전 지구 및 위도별 모의 결과가 모델마다 매우 다양한데 이는 지면생태모형 간의 식생역학, 물리과정의 차이로 해석된다. 미래 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력의 변화와 기후변화를 보다 정확하게 예측하기 위해서는 다른 모델의 자료를 이용한 불확실성을 정량화 하는 것이 필요하며 이는 전 지구 및 지역별 탄소 순환 이해를 높이는 데 기여할 것이다.

독자의 내러티브 이해를 반영한 창작 지원 시스템 설계 (Designing a Writing Support System Based on Narrative Comprehension of Readers)

  • 권호창;권혁태;윤완철
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.23-31
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    • 2014
  • 작가의 내러티브 창작을 지원하는 다양한 소프트웨어들은 일반적으로 작가가 생산하고 필요로 하는 정보의 관리와 상업적 성공을 거둔 내러티브 텍스트에 대한 분석에 주목한다. 이러한 관점에서는 내러티브 창작 과정에서의 독자의 적극적 역할이 간과된다. 작가는 독자의 반응이나 기대를 예상하여, 이를 충족시키거나 배반하면서 내러티브를 구성한다. 사건 전개에 따른 독자의 이해 상황을 파악하고 이를 적절히 조절하는 작가의 활동은 내러티브 전체의 미학적 완성도와 연관되어 있다. 본 논문에서는 서사학의 내러티브 구조 모델과 인지과학의 '사건 색인 상황모델'을 이론적 근거로, 독자의 이해와 관련된 내러티브의 다차원적 특성을 시각적으로 확인하고 조절할 수 있는 창작 지원 시스템 설계를 제안한다. 먼저 사건을 기본 단위로 하여 그 속성을 설정하고 내러티브의 두 시간축에 유기적으로 배열할 수 있는 프레임워크를 설계하고, 이를 실제 영화의 내러티브에 적용하여 전체 구조를 분석하였다. 다음으로, 독자의 이해에 영향을 미치는 상황 모델 차원들의 연속성을 시각화하는 방안과 정보처리 요구량으로써 인지적 복잡도를 분석하는 방안을 제시하고, 사례 영화에 대해 시각화한 결과를 내러티브의 특성과 작가 지원 관점에서 논의하였다.

부분구조추정법을 이용한 대형구조물의 효율적인 구조안전도 모니터링 (Efficient Structral Safety Monitoring of Large Structures Using Substructural Identification)

  • 윤정방;이형진
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.1-15
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    • 1997
  • 본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

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불량 데이타를 포함한 신경망 신용 평가 시스템의 개발 (Developing a Neural-Based Credit Evaluation System with Noisy Data)

  • 김정원;최종욱;최홍윤;정윤
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.225-236
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    • 1994
  • 지금껏 발표된 많은 연구 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도(정확도) 는 통계적 모델과의 비교 평가에서 그 일반화 정도가 그들과 버금가거나 우수하다는 평가를 받고 있다. 그러나, 이러한 신경망 시스템의 우수한 예측 결과는 불량 데이타 (noisy data)가 거의 없는 건전한 데이타, 혹은 일정량의 불량 데이타를 제어할 수 있을 만큼 충분한 양의 데이타로 신경망을 학습시켰을 경우에만 얻을 수가 있었다. 실제 문제-특히, 경제, 경영상의 문제-를 풀기 위하여 모아진 실 데이타는 신경만 시 스템이 만족할 만한 예측 결과를 보일 수 있을 정도의 건전한 데이타가 못되는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 일정량의 불량 데이타를 포함하고 있는 훈련 데이타 를 통해 신경만을 훈련시킬 경우 신경망 시스템의 일반화 정도를 높일 수 있는 방법 에 대하여 논하였다. 본 연구의 관찰된 실험 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도를 높이기 위해 훈련 데이타에서 같은 입력값을 갖는데도 불구하고 서로 상반되 는 출력값을 갖는 불량 데이타들을 골라내어 신경망 시스템을 훈련시키는 방법을 제 안하였다. 아울러, 두개의 서로 상반된 결과값을 갖는 불량 데이타로 신경만을 훈련 시켰을 경우 두 결과값의 평균값에 의해 신경망의 가중치(weight)조정이 된다는 이전 의 연구결과[25]도 입증되었다. 또한, 본고에서는 현재 진행중에 있는 신경망을 이 용한 신용 평가 시스템 개발에 관한 중간 결과도 기술되어 있다.

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환경요인을 이용한 제주도 토양예측의 정량적 연구 (Quantitative Approach of Soil Prediction using Environment Factors in Jeju Island)

  • 문경환;서형호;송관철;손연규;현해남
    • 한국토양비료학회지
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    • 제45권3호
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    • pp.360-369
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    • 2012
  • 토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.

한반도에 발생한 위험 기상 사례에 대한 관측 민감도 분석 (Forecast Sensitivity to Observations for High-Impact Weather Events in the Korean Peninsula)

  • 김세현;김현미;김은정;신현철
    • 대기
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    • 제23권2호
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    • pp.171-186
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    • 2013
  • Recently, the number of observations used in a data assimilation system is increasing due to the enormous amount of observations, including satellite data. However, it is not clear that all of these observations are always beneficial to the performance of the numerical weather prediction (NWP). Therefore, it is important to evaluate the effect of observations on these forecasts so that the observations can be used more usefully in NWP process. In this study, the adjoint-based Forecast Sensitivity to Observation (FSO) method with the KMA Unified Model (UM) is applied to two high-impact weather events which occurred in summer and winter in Korea in an effort to investigate the effects of observations on the forecasts of these events. The total dry energy norm is used as a response function to calculate the adjoint sensitivity. For the summer case, TEMP observations have the greatest total impact while BOGUS shows the greatest impact per observation for all of the 24-, 36-, and 48-hour forecasts. For the winter case, aircraft, ATOVS, and ESA have the greatest total impact for the 24-, 36-, and 48-hour forecasts respectively, while ESA has the greatest impact per observation. Most of the observation effects are horizontally located upwind or in the vicinity of the Korean peninsula. The fraction of beneficial observations is less than 50%, which is less than the results in previous studies. As an additional experiment, the total moist energy norm is used as a response function to measure the sensitivity of 24-hour forecast error to observations. The characteristics of the observation impact with the moist energy response function are generally similar to those with the dry energy response function. However, the ATOVS observations were found to be sensitive to the response function, showing a positive (a negative) effect on the forecast when using the dry (moist) norm for the summer case. For the winter case, the dry and moist energy norm experiments show very similar results because the adjoint of KMA UM does not calculate the specific humidity of ice properly such that the dry and moist energy norms are very similar except for the humidity in air that is very low in winter.