• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제36권1호
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• pp.11-18
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• 2016

The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.965-970
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• 2023

윈드프로파일러와 윈드라이다는 대기경계층에서 시공간 고해상도 바람의 연직분포를 산출한다. 윈드라이다는 DBS(Doppler Beam Swinging)와 VAD(Velocity Azimuth Display) 방법으로 바람 벡터를 산출한다. DBS 방법은 빠른 스캔 시간으로 바람 프로파일을 획득할 수 있다는 장점이 있다. 반면에 연직 빔을 포함한 최소한 두 빔이 필요한 제약이 있어서 자료 수집률 저하의 원인이 된다. 일반적으로 다섯 빔을 사용하는 윈드프로파일러의 자료 수집률을 향상하기 위해 VAD 방식을 개선하였다. 먼저 DBS 방식의 시선속도 자료로 Fourier series를 산출하였다. 방위각 간격을 결정하여 Fourier series로 계산한 시선속도를 VAD 방식에 적용하여 고도별 바람을 산출하였다. DBS 방식으로 바람을 산출하지 못한 고도에서도 바람 벡터를 산출하였고, 두 방식의 결과가 일치하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제10권2호
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• pp.80-89
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• 2016

In the complex terrain where local wind systems are formed, accurate understanding of regional wind variability is required for wind resource assessment. In this paper, cluster analysis based on the similarity of time-series wind vector was applied to classify wind regions with similar wind characteristics and the meteorological validity of regionalization method was evaluated. Wind regions in Jeju Island and Busan were classified using the wind resource map of Korea created by a mesoscale numerical weather prediction modeling. The evaluation was performed by comparing wind speed, wind direction, and wind variability of each wind region. Wind characteristics, such as mean wind speed and prevailing wind direction, in the same wind region were similar and wind characteristics in different wind regions were meteor-statistically distinct. It was able to identify a singular wind region at the top area of Mt. Halla using the inconsistency of wind direction variability. Furthermore, it was found that the regionalization results correspond with the topographic features of Jeju Island and Busan, showing the validity.

• 동아시아경상학회지
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• 제3권3호
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• pp.14-26
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• 2015

A wind speed forecast is a crucial and sophisticated task in a wind farm for planning turbines and corresponds to an estimate of the expected production of one or more wind turbines in the near future. By production is often meant available power for wind farm considered (with units KW or MW depending on both the wind speed and direction. Such forecasts can also be expressed in terms of energy, by integrating power production over each time interval. In this study, we technically focused on mathematical modeling of wind speed and direction forecast based on locally data set gathered from Aghdasiyeh station in Tehran. The methodology is set on using most common techniques derived from literature review. Hence we applied the most sophisticated forecasting methods to embed seasonality, trend, and irregular pattern for wind speed as an angular variables. Through this research, we carried out the most common techniques such as the Box and Jenkins family, VARMA, the component method, the Weibull function and the Fourier series. Finally, the best fit for each forecasting method validated statistically based on white noise properties and the final comparisons using residual standard errors and mean absolute deviation from real data.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.415-423
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• 2021

NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.49-54
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• 2000

Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.

• 대한지리학회지
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• 제51권1호
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• pp.23-40
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• 2016

본 연구에서는 조선시대 측우기(1777~1907년)와 현대적 기상장비(1908~2015년)로 측정한 강우량 자료를 종합 분석하여 서울의 장마철 강수량과 극한강수현상에 나타난 장기간 변화 양상을 밝히고자 하였다. 또한 이와 관련된 동아시아 영역의 종관 기후장에 나타난 변화 특징을 밝히고자 하였다. 약 239년 동안의 서울의 강수자료 시계열을 분석한 결과, 20세기 후반으로 올수록 장마철(6월 하순~9월 초순) 강수량이 증가하고, 경년변동성도 더 커짐을 알 수 있다. 특히 1990년대 초반부터는 장마철 중에서도 여름장마기(6월 하순~7월 중순)와 장마 휴지기(7월 하순~8월 초순)에 극한강수현상 중심의 강수량이 뚜렷하게 증가하면서 장마기의 구분이 모호해지고 있음을 알 수 있다. 이와 관련하여 변화가 뚜렷한 1990년 전후의 상층 종관기후장을 비교해 보면, 최근에는 북서태평양 주변의 해수면 온도가 상승하고 북태평양 아열대 고기압 강도가 강화되어 해양성 기단이 한반도 방향으로 더 확장하고, 유라시아 대륙 내부 몽골 지역을 중심으로 강한 고기압 편차핵이 형성되면서 고위도로부터 기류가 더 활발하게 유입되고 있음을 알 수 있다. 즉, 서로 다른 성질의 기류들이 강해지면서 이들 기류들이 만나는 북서태평양 연안 지역에 상승 기류 흐름이 활발해지면서 최근에는 서울의 장마철 강수평균 및 극한강수현상이 증가하였다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.