클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.
An operational calibration is applied to improve radar rainfall intensity using rainfall obtained from rain gauge. The method is applied under the assumption of the temporal continuity of rainfall, the rainfall intensity from rain gauge is linearly related to that from radar. The method is applied to the cases of typhoon and rain band using the reflectivity of CAPPI at 1.5km obtained from Jindo radar. The CAPPI is obtained by bilinear interpolation. For the two cases, the rainfall intensities obtained by operational calibration are very consistent with the ones by the rain gauges. The present study shows that the correlation between the rainfall intensity by operational calibration and rain gauges is better than the one between the rainfall intensity by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the total rainfall intensity obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.99 and 0.97, respectively. Areal rainfalls are estimated using the field of calibration factor interpolated by Barnes objective analysis. The method applied here shows an improvement in the areal rainfall estimation. For the cases of typhoon and rain band, the correlation between the areal rainfall by operational calibration and rain gauges is better than the one between the area rainfall by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the areal rainfall obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.97 and 0.84, respectively. The present study suggests that the operational calibration is very useful for the real-time estimation of rainfall intensity and areal rainfall.
남한강 상류 평창강 유역을 대상으로 기상레이더 자료와 지상강우량 자료를 이용한 시우량 곡면 예측 방법을 연구하였다. 레이더 자료의 이용시에 필요한 비정상 에코와 지형에코의 제거, 강우에 의한 감쇄 효과의 보정 방법, 레이더 반사도 Z와 강우강도 R의 관계, 등을 검토분석하였다. 보정된 레이더 반사도 자료를 레이더 우량곡면으로 변환하고, 그 결과와 지상강우량 자료를 이용하여 시우량곡면을 합성하였다. 시우량곡면 예측을 위하여 상호상관 계수법을 이용한 강우장의 이동성과 유역 평균 레이더 강우강도의 시변성을 고려하였다. 이 예측방법을 합성된 시우량곡면 자료에 적용하여 3시간까지의 시우량곡면을 예측하고, 예측된 결과를 지상우량 및 합성우량 곡면과 비교하였다. 본 연구의 단시간 강우예측 방법은 보다 많은 자료를 이용한 검증과 강우장의 물리적 특성 및 지형을 고려한 방법으로의 보완이 필요한 것으로 사료되었다.
수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.
최근 레이더 강우량을 수문학적으로 활용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기상레이더의 경우 관측 특성상 산악 효과 등으로 인한 관측 영역의 한계로 빔의 차폐가 발생하며, 이는 강우량의 과소 추정의 원인이 된다. 이에 본 연구에서는 기상 레이더의 수문학적 활용을 위해 Hybrid Surface Rainfall (HSR)기법을 활용하여 레이더 강우를 추정하였으며, 분포형 유출모형인 GRM 모형을 활용하여 유출 해석을 수행하였다. 5개의 강우 사상에 대해 강우 보정 및 유출 모의를 수행한 결과 HSR 기법을 활용한 이중편파 레이더 강우량(Q_H_KDP)이 지상 강우량의 15% 이내의 오차를 보이며 정확성이 가장 높았으며, 이를 활용하여 유출 해석을 수행한 결과 역시 R2 0.9 이상 NRMSE가 0.8 이하, NSE 0.5 이상의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통하여 이중편파 레이더 강우의 적용성을 확인할 수 있었으며, 향후 레이더의 수문학적 활용에 관련된 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.
본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.
본 논문에서는 정확한 고도를 측정하기 위해 송 수신 주파수 차를 이용해 고도를 탐지할 수 있는 W-대역 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이다 고도계 시스템을 설계 제작하고, 상대 고도를 탐지하여 장애물과 충돌을 방지할 수 있는 고도제어 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 탑재한 레이다 고도계를 드론에 장착하여 비행시킨 결과, 입력 고도 대비 최대 약 3 % 오차의 실제 고도 제어를 실험적으로 보였다. W-대역 송 수신기에 사용한 칩은 65 nm CMOS 공정을 이용해 제작하였으며, 칩 상에 도파관 급전기를 내장하여 혼 안테나를 직접 구동하였다. 이 레이다 고도계를 이용하여 흙, 잔디, 그리고 호수 상공에서의 하방 클러터 전력분포를 실측하고, 수분 함량에 따른 표면 측정 특성을 확인하였다.
항공기용 레이다 시스템의 효율적인 개발 및 성능 시험을 위해서는 탑재된 레이다 시스템의 특성 때문에 발생하는 강력한 클러터들의 모의 구현이 필수적이다. 이러한 클러터들의 모의 구현이 효율적으로 이루어질 수 있다면 실험실내에서의 알고리즘 검증, 분석 및 성능 평가 등이 가능하다. 따라서 매우 경제적이면서도 효과적인 시스템 설계 및 구현이 이루어질 수 있다. 그러나 이러한 클러터들은 항공기의 비행경로 또는 안테나 빔의 조향 각도, 지표면 반사정도 등에 따라 매우 다양한 형태로 발생하게 되고 따라서 클러터의 모의 구현이 매우 까다롭고 번거롭다는 것이 가장 큰 문제점이다. 따라서 본 논문에서는 항공기용 레이다에서 발생하는 다양한 형태의 클러터들을 효율적으로 모의구현할 수 있는 범용 도플러 전력 스펙트럼 모델을 제안하였다. 또한 이러한 범용 스펙트럼 모델에서의 파라미터 값들의 변경 및 조정을 통하여 실제로 시스템에서 필요로 하는 시간영역에서의 다양한 클러터들을 가변적으로 용이하게 발생시킬 수 있음을 보였다.
1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 $Z_{e}-R$ 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로 나타났다. WPMM을 이용한 $Z_{e}-R$ 관계식은 로그 좌표계에서 곡선형의 분포를 가지고 있어 직선형의 분포를 가지는 멱급수 형태의 관계식에 비해 반사도를 강우량으로 전환하는데 있어 더 나은 것으로 나타났다. 특히, 3개월 동안의 누적 강수량 산출시 $Z=200R^{1.6}$ 식은 실제 우량계 강수량의 44%만을 추정하는데 반해 WPMM의 경우는 실제 강수량의 80%까지 근접하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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