• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.285-291
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• 2020

이 연구에서는 Noah 3.3 지면모형을 이용하여 표층과 근역층(root-zone)의 토양함수비를 추정하고, 이를 위성기반 및 재분석 토양수분자료와 비교·검증하였다. 먼저, Noah 3.3 지면모형으로부터 추정한 4개 토양층 중 지면에 가까운 3개층(즉, 표층으로부터 1 m 깊이까지) 토양함수비를 이용하여 3개층의 깊이 가중평균값을 근역층 토양 함수비로 정의하였다. 이렇게 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양함수비를 위성기반 표층 토양 함수비(European Space Agency Climate Change Initiatives Soil Moisture Product v04.4, ESA CCI SM v04.4)와 ERA-interim 재분석 표층 및 근역층 토양함수비와 비교·검증하였다. 또한, 전지구의 주요 5개 유역(Yangtze, Mekong, Mississippi, Murray-Darling, Amazon)에 대해 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 관측 Total Water Storage Anomaly (TWSA) 와 TWS Change (TWSC)를 이용하여 비교·검증하였다. Noah 3.3 지면모형으로 산정한 토양수분 자료는 동아시아 지역과 남아시아 지역, 호주, 북미와 남미 등 대부분의 아시아·태평양지역에서 높은 아노말리 상관관계를 보였으며, 5개 유역에서 호주의 머레이-달링(Murray-Darling)유역에서 다소 낮은 상관관계를 보였으나, 나머지 4개 유역에서는 대체로 높은 상관성을 보였다. Noah 3.3 지면모형은 준실시간 토양수분 모의가 가능하기 때문에 이에 기반한 가뭄감시가 가능하며, 선제적 가뭄 대응 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권5호
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• pp.475-487
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• 2010

Sea surface wind field was retrieved from high-resolution SIR-C SAR data by using CMOD algorithms off the east coast of Korea. In order to extract wind direction information from SAR data, a two-dimensional spectral analysis method was applied to the normalized radar cross section of the image. An $180^{\circ}$-ambiguity problem in the determination of wind direction was solved by selecting a direction nearest to the wind vector of the ECMWF reanalysis data. Comparison of the wind retrieval patterns with the ECMWF and NCEP/NCAR dataset showed RMS errors in the range of 1.30 to $1.72\;ms^{-1}$. In contrast, comparison of wind directions revealed large errors of greater than $60^{\circ}$, which is enormously higher than the permitted limit of about $20^{\circ}$ for satellite scatterometer winds. Compared with wind speed results from different algorithms, wind vectors based on commonly-used CMOD4 algorithm showed good agreement with those derived by other algorithms such as CMOD_IFR2 and CMOD5, particularly at medium winds from 4 to $8\;ms^{-1}$. However, apparent discrepancy appeared at low winds (< $4\;ms^{-1}$). This study also addressed an importance of accurate wind direction data to improve the accuracy of wind speed retrieval and discussed potential causes of wind retrieval errors from SAR data.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1161-1170
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• 2019

본 연구에서는 심층 신경망을 이용하여 Cochlodinium polykrikoides 적조 발생을 예측하는 모델을 제안한다. 적조 발생 예측을 위해 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 구축하였다. 위성 재분석 자료와 기상수치모델 자료를 이용하여 과거 적조 발생해역의 해양 및 기상인자 총 59개를 추출하여 신경망 모델 학습에 활용하였다. 전체 데이터셋 중 적조 발생 사례는 적조 미발생 사례에 비해 매우 적어 불균형 데이터 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 과표집화(Over sampling) 기반 데이터 증식(Data augmentation) 기법을 적용하였다. 과거자료를 활용하여 모형의 정확도를 평가한 결과 약 97%의 정확도를 보였다.

• 대기
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• 제30권1호
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• pp.1-15
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• 2020

This study analyzed and compared development mechanisms leading to heat waves of 2016 and 2018 in Korea. The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis Interim (ERA Interim) dataset and Automated Surface Observing System data are used for synoptic scale analysis. The synoptic conditions are investigated using geopotential height, temperature, equivalent potential temperature, thickness, potential vorticity, omega, outgoing longwave radiation, and blocking index, etc. Heat waves in South Korea occur in relation to Western North Pacific Subtropical High (WNPSH) pressure system which moves northwestward to East Asia during summer season. Especially in 2018, WNPSH intensified due to strong large-scale circulation associated with convective activities in the Philippine Sea, and moved farther north to Korea when compared to 2016. In addition, the Tibetan high near the tropopause settled over Northern China on top of WNPSH creating a very strong anticyclonic structure in the upper-level over the Korean Peninsula. Unlike 2018, WNPSH was weaker and centered over the East China Sea in 2016. Analysis of blocking indices show wide blocking phenomena over the North Pacific and the Eurasian continent during heat wave event in both years. The strong upper-level ridge which was positioned zonally near 60°N, made the WNPSH over the South Korea stagnant in both years. Analysis of heat wave intensity (HWI) and duration (HWD) show that HWI and HWD in 2018 was both strong leading to extreme high temperatures. In 2016 however, HWI was relatively weak compared to HWD. The longevity of HWD is attributed to atmosphere blocking in the surrounding Eurasian continent.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.213-225
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• 2018

본 연구는 우리나라 주변 해역에서 Advanced Scatterometer(ASCAT) 해상풍 격자 자료(Daily Advanced Scatterometer, DASCAT)의 정확성을 평가하고자 우리나라 주변 해양관측부이 자료와 비교 분석을 수행하였다. 뿐만 아니라 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF, 이하 ECMWF), National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR, 이하 NCEP), Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications-2(MERRA-2, 이하 MERRA)에서 제공하는 10-m 해상풍 재분석자료에 대한 비교 및 분석이 추가적으로 수행되었다. 그 결과, DASCAT은 전반적으로 실제 풍속(해양관측부이)에 비하여 약 3 m/s의 RMSE를 나타내며 상관 관계는 동서 바람 성분의 경우 전 지역 0.8 이상의 높은 상관성을 보이지만 남북 바람 성분에 대한 상관성은 서해에서 0.7이하로 낮게 나타난다. 실제 풍속이 10 m/s 이하로 불 때 풍속에 대한 가장 높은 정확성을 나타내는 것은 ECMWF이며 DASCAT, MERRA, NCEP 순이다. 하지만 10 m/s 이상의 실제 풍속에서는 DASCAT이 가장 높은 정확성을 나타낸다. 풍향에 따른 오차 특성은 실제 바람이 동서방향으로 불 때 $70^{\circ}$ 이상의 풍향에 대한 오차가 모든 자료에서 발생하며 남북 성분의 바람이 강화될 때 약 $50^{\circ}$ 수준의 오차가 발생한다. 이러한 결과에서 ECMWF가 가장 높은 정확성을 보인다. 풍향에 따른 풍속의 오차 수준은 실제 바람이 부는 방향에 따라 풍속에 대한 정확성 수준이 변화한다. 특히, 서풍 및 남풍 계열의 바람이 불 때 풍속에 대한 RMSE가 큰 자료는 MERRA이지만 동풍 및 북풍 계열의 바람이 불 때는 NCEP이 가장 큰 RMSE를 나타낸다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.243-251
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• 2018

작물 생산량의 시 공간적 분석은 정책입안자와 이해관계자들에게 중요한 정보를 제공할 수 있으나, 이를 위해서는 공간적 기상자료를 처리하고 이에 맞추어 작물 모형을 구동할 수 있는 작업들이 필요하다. 이에 따라 DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)을 기반으로 지역내 작물 생산성 자료를 생산할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 하였다. 이 시스템은 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 아니더라도 사용가능한 R과 shell script를 기반으로 개발되었다. 먼저, 격자형 기상자료의 각 격자에 해당하는 정보를 텍스트 형식의 기상 입력자료 형식으로 변환하는 기능을 가지는 모듈을 작성하였다. 다음으로 R 패키지를 사용하여 GIS자료 처리와 병렬 처리기능이 구현된 R script을 작성하였다. 또한, 작물 모델을 자동으로 구동하는 기능을 shell script를 사용하여 구현하였다. 사례 연구로, 미국 Illinois 주에서 콩의 최대 수량을 얻을 수 있는 재배관리 조건의 공간적인 분포를 파악하고자 하였다. 개발된 도구를 통해 AgMERRA 자료로부터 Illinois 주의 1981 - 2005년 까지의 기상입력자료를 생산하였다. 해당 지역에서 1개의 CPU 코어를 사용하여 1년간의 자료를 처리하기 위해 7.38 시간이 걸렸으나, 병렬처리를 통해 16개의 CPU 코어를 사용하였을 때 처리 시간이 크게 줄어, 35분만에 처리가 가능하였다. 이렇게 생산된 기상 입력자료들을 작물 모형 자동 구동 시스템에 활용하여 해당 지역에서의 최대 수량과, 최대 수량을 가지는 성숙군 및 파종일 지도를 작성할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 개발된 도구는 DSSAT 모델뿐만 아니라 국내에서 사용되는 다른 작물모델들에게 적용될 수 있어 공간적 작물 생산성 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.