• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.277-277
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• 2012

국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기상청 이중편파 레이더 현업운영에 대비하여 2009년 X-band 연구용 이중편파 레이더를 도입하였고, 편파변수의 산출과 대기수상체 분류를 포함한 강수추정 등의 효용 가능성에 대한 연구를 지난 2년간 수행하고 있다. 이중편파 레이더는 반사도( )뿐만 아니라 차등반사도($Z_R$), 비차등 위상($K_{DP}$), 상관계수($_v$)등의 편파 변수의 산출로 강우감쇠보정과 기상에코-비기상의 에코(ground clutter, insects, birds, chaff)의 구별이 가능하다. 이러한 장점들을 이용해 레이더 자료품질 개선과 정량적 강수추정의 상당한 개선에 도움이 된다. 본 연구에서는 강수추정 관계식 R-Z, 감쇠 보정된 R-Z, R-$K_{DP}$ 관계식을 이용하여 레이더 관측 반경 내에 존재 하는 81개의 지상 우량계 자료와 강수량 추정의 정확도 비교 검증을 실시하였다. 그리고 Fuzzy logic 기법을 이용한 대기수상체 분류 알고리즘을 사용하였고 관측사례는 2011년 수도권 관측을 통해 강설/강수 에코 구별과 우박에코 사례를 분석하였다. 본 연구를 통해 이중 편파 레이더에서 산출된 고품질의 레이더기상자료를 기반으로 현업 예보지원 및 정량적 강우예측 향상에도 기여할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.103-106
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• 2009

우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.6
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• pp.1765-1777
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• 2014

This study evaluated PMM (Probability Matching Method) for parameter estimation of the Z - R relation. As a first step, the sensitivity analysis was done to decide the threshold number of data pairs and the data interval for the development of a histogram. As a result, it was found that at least 1,000 number of data pairs are required to apply the PMM for the parameter estimation. This amount of data is similar to that collected for two hours. Also, the number of intervals for the histogram was found to be at least 100. Additionally, it was found that the matching the first-order moment is better than the cumulative probability, and that the data pairs comprising 30 to 100% are better for the PMM application. Finally, above findings were applied to a real rainfall event observed by the Bislsan radar and optimal parameters were estimated. The radar rain rate derived by applying these parameters was found to be well matched to the rain gauge rain rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.200-203
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• 2006

지역의 공간 분포가 내포된 고해상도의 지상강우량을 추정하기 위해서 강수와 구름 입자(고체와 액체)의 양과 성질을 반영한 기상레이더의 반사도(reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 방법이 널리 이용된다. 반사도 (reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 핵심은 Z-R 관계식으로, 이 Z-R 관계식의 매개변수 a와 b의 결정이 중요하다. 그러나, 지상우량 관측소에서 측정되는 강우량 자료는 지상에서 관측된 강우자료이나, 레이더에서 추정되는 강우량은 상공 (이 연구에서는1.5km)에서 관측한 반사도로 추정되는 값으로 이에 상응하는 오차를 줄이기 위하여 보정하는 기법이 이용된다. 수계내의 정확한 유출량을 모의계산하기 위하여 수문수치모형이 이용되며, 이의 보다 정확한 수치결과를 모의하기 위해서 레이더 강우추정을 사용하여 정확도를 높이고자 하는 연구가 진행 중이다. 이 연구에서는 기상청에서 운영하는 레이더 반사도 자료를 사용하여 용담/남강유역 내에서 2002-2004년의 집중호우에 대해 Z-R 관계식을 추정하고, 유역 내 평균 강우량과 지상관측 강우량의 비 (G-R비)를 이용한 공간적 특성을 고려한 보정을 함으로써 추정된 평균 강우량의 정확도를 향상시켰다. 이렇게 추정된 레이더 강우는 지상관측지점 강우만으로 보간 된 강우(gauge-only interpolation)와 비교 되어, 레이더강우의 정확성과 적용성이 수문모형에 적합한가를 평가해 보았다. 공간적 분포의 특성을 내포하며 강우예측 (Quantitative Precipitation Forecasting)에 이용될 수 있다는 잇점은 있으나, 레이더 강우 추정은 정확성과 적용성에 많은 의문점을 남긴다.리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.523-523
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• 2015

2014년 제12호 태풍 나크리(Nakri)의 영향으로 한라산 윗세오름에는 2014년 8월 2일 하루 동안 총 1,182 mm의 강수량을 보였다. 이 기록은 지금까지 한국에서 관측된 가장 높은 강수량이다. 한라산 윗세오름의 해발고도가 1,673 m이므로 강수의 산지효과에 영향을 미칠 것으로 생각된다. 이는 한라산의 다른 지점에서도 최대 강수가 관측될 가능성이 있다. 그러나 제주도에는 23개의 지상강우관측소만이 설치되어 있어 강수량을 공간적으로 정확하게 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 제주도를 대상으로 레이더(성산과 고산)와 우량계 자료를 이용하여 나크리 호우사상에 대한 최대 강수 지점을 탐색하였다. 먼저, 레이더 반사도의 고도를 해수면으로부터 250 m 간격으로 2,000 m 까지 구분하였다. 또한 각 구간에 해당되는 레이더 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-R 관계식을 유도하였다. 유도된 Z-R 관계식을 제주도 전역에 적용하여 최대 강수가 발생한 지점을 파악하고, 아울러, 제주도 전역에 내린 총 강수량을 추정하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.10
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• pp.332-340
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• 2019

This descriptive research study was undertaken to identify the degree of learning motivation, transfer climate, learning self-efficacy, and transfer motivation, and to correlate the variables, in nursing students receiving simulation-based education. The subjects of this study were 4th grade nursing students who completed a simulation course at a nursing university; data collected using the self-report questionnaire were analyzed using the SPSS 21.0 program. Our results indicate high values of learning motivation, transfer climate (including the lower variables supervisor's support, peer's support, and transfer opportunity), learning self-efficacy, and transfer motivation. Learning motivation, learning self-efficacy, and transfer motivation significantly differed with respect to social motivation for entering school (Z=6.04, p=0.049; Z=6.92, p=0.031; Z=9.16, p=0.010, respectively) and major satisfaction (Z=8.55, p=0.036; Z=12.55, p=0.006; Z=13.47, p=0.004, respectively). All these variables were positively correlated, especially transfer motivation with learning motivation, supervisor's support, peer's support, transfer opportunity, and learning self-efficacy. Taken together, the results of this study indicate a need to develop an effective simulation-based education program to encourage transfer motivation, as well as follow-up studies that verify the causal relationship between transfer motivation and related variables.

• Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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• v.8 no.2
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• pp.47-60
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• 1975

For the calculation of population parameter and estimation of recruitment of a fish population, an application of multiple regression method was used with some statistical inferences. Then, the differences between the calculated values and the true parameters were discussed. In addition, this method criticized by applying it to the statistical data of a population of bigeye tuna, Thunnus obesus of the Indian Ocean. The method was also applied to the available data of a population of Pacific saury, Cololabis saira, to estimate its recuitments. A stock at t year and t+1 year is, $N_{0,\;t+1}=N_{0,\;t}(1-m_t)-C_t+R_{t+1}$ where $N_0$ is the initial number of fish in a given year; C, number o: fish caught; R, number of recruitment; and M, rate of natural mortality. The foregoing equation is $$\phi_{t+1}=\frac{(1-\varrho^{-z}{t+1})Z_t}{(1-\varrho^{-z}t)Z_{t+1}}-\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}\phi_t-a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}C_t+a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}R_{t+1}......(1)$$ where $\phi$ is CPUE; a', CPUE $(\phi)$ to average stock $(\bar{N})$ in number; Z, total mortality coefficient; and M, natural mortality coefficient. In the equation (1) , the term $(1-\varrho^{-z}t+1)/Z_{t+1}$s almost constant to the variation of effort (X) there fore coefficients $\phi$ and $C_t$, can be calculated, when R is a constant, by applying the method of multiple regression, where $\phi_{t+1}$ is a dependent variable; $\phi_t$ and $C_t$ are independent variables. The values of Mand a' are calculated from the coefficients of $\phi_t$ and $C_t$; and total mortality coefficient (Z), where Z is a'X+M. By substituting M, a', $Z_t$, and $Z_{t+1}$ to the equation (1) recruitment $(R_{t+1})$ can be calculated. In this precess $\phi$ can be substituted by index of stock in number (N'). This operational procedures of the method of multiple regression can be applicable to the data which satisfy the above assumptions, even though the data were collected from any chosen year with similar recruitments, though it were not collected from the consecutive years. Under the condition of varying effort the data with such variation can be treated effectively by this method. The calculated values of M and a' include some deviation from the population parameters. Therefore, the estimated recruitment (R) is a relative value instead of all absolute one. This method of multiple regression is also applicable to the stock density and yield in weight instead of in number. For the data of the bigeye tuna of the Indian Ocean, the values of estimated recruitment (R) calculated from the parameter which is obtained by the present multiple regression method is proportional with an identical fluctuation pattern to the values of those derived from the parameters M and a', which were calculated by Suda (1970) for the same data. Estimated recruitments of Pacific saury of the eastern coast of Korea were calculated by the present multiple regression method. Not only spring recruitment $(1965\~1974)$ but also fall recruitment $(1964\~1973)$ was found to fluctuate in accordance with the fluctuations of stock densities (CPUE) of the same spring and fall, respectively.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2009.02b
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• pp.140.2-140.2
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• 2009

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.94-94
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• 2011

최근에 산악지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있고, 2009년에는 북한의 무단 댐방류로 인해 인명피해가 발생함에 따라서 산악이나 북한 지역과 같은 지역의 모니터링이 필요하게 되었으며, 강수량의 기후학적 분포의 특성과 같은 장기적인 강수량 정보가 필요하게 되었다. 레이더는 넓은 영역에 대해서 시 공간적으로 고해상도의 자료를 제공할 수 있기 때문에 국지 규모의 단시간 강수량 정보를 제공하는데 유용하다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기존의 층운형 Z-R 관계식(Z=$200R^{1.6}$, Marshall-Palmer, 1948)을 이용한 레이더 강우강도 산출에서 과소추정 문제를 개선하기 위해 레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rain rate; RAR) 산출 시스템을 개발하여 현재 운영하고 있다. RAR 산출 알고리즘은 각 레이더에 대해서 레이더 강우강도와 지상 AWS 우량계 자료를 비교하여 실시간으로 Z-R 관계식을 산출하여, 레이더 반사도를 강우강도로 변환하고, 이를 합성하여 한반도 영역에 대해서 강우강도 정보를 제공한다. 2010년에는 RAR 자료와 지상 AWS 우량계 자료를 이용하여 레이더-AWS 누적강수량을 산출하는 시스템을 구축하였으며, 현재 시험운영 중에 있다. 본 연구에서는 레이더-AWS 누적강수량의 정확도를 평가하기 위해서 2009년에 대해 레이더-AWS 누적강수량 자료와 지상 AWS 누적강수량 자료에 대해 RMSE, Bias 등의 통계값을 산출하였으며, 북한 지역에 대한 적용가능성을 분석하기 위해서 레이더 관측 반경 내의 북한 지역의 GTS 지점 자료를 이용하여 사례 분석하였다. 본 연구는 레이더 자료를 이용한 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 모니터링을 통하여 이러한 지역의 사고에 대비할 수 있고, 기후학적인 강수량 정보 제공 및 향후 유역별 레이더 면적강수지도 시험판 개발을 통하여 수문 기상 분야에 적용하여 효과적인 물관리에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1511-1514
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• 2006

본 연구에서는 현재 건설교통부에서 설치 및 운영 중에 있는 소형강우레이더의 최적화를 위해서 지상의 강우관측소 자료와 레이더 측정 자료의 실시간 보정방법을 이용하여 강우강도를 추정하였다. 본 연구에서 이용된 실시간 Z-R 관계식 적용으로 인한 강우강도 개선 정도를 파악하기 위해서 통상 일률적으로 적용되고 있는 $Z=200R^{1.6}$에 의한 강우강도 결과와 비교.분석하였으며, 지상의 강우관측소 실측 강우량과 비교함으로써 적용성을 보였다. 본 연구에서 이용된 보정방법은 강우보정에 소요되는 시간이 짧아 실시간 적용이 가능하며, 레이더 강우량의 정확한 추정으로 유역에서의 향상된 면적강우량 산출이 가능할 것으로 판단된다.