본 연구에서는 2006-2007년 여름(6-8월)동안의 기상청 낙뢰 관측자료와 자동관측소 강우량 자료를 사용하여 여름철 낙뢰와 강우의 관계에 대해 분석하였다. 대부분의 부극성 낙뢰는 대류가 활발한 중심에 집중되어 발생하고 낙뢰빈도가 높고 강한 강우를 동반하였다. 반면 대부분의 정극성 낙뢰는 구름의 가장자리 또는 모루운에서 발생하고 낙뢰빈도는 낮으며, 약한 강우를 동반하였다. 일반적으로 강우강도는 부극성과 정극성이 함께 발생했을 경우 가장 강하고 부극성 낙뢰, 정극성 낙뢰, 그리고 낙뢰가 발생하지 않은 순으로 나타나고 있다. 여름철 전체 낙뢰 중 정극성 낙뢰의 비율은 평균 10% 이하이며 강우를 유발하지 않는 낙뢰의 비율은 평균 34%이다. 강우강도는 특히 부극성 낙뢰빈도와 높은양의 상관을 보였고, 낙뢰는 강우와 동시에 발생하거나 약 10분정도 선행하는 경향을 보였다. 낙뢰를 동반한 강우를 대류성 강우로 정의하여 분석한 결과 우리나라 여름철 강우 중 적어도 20% 이상은 대류성 강우이며 6, 7월보다는 8월에 대류성 강우가 많이 발생하고 있다. 또한 강우 및 낙뢰와 같이 대류성 강우의 비율도 오후에 최대치를 보이는 일변동을 보인다.
Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
자외선 관측 자료로부터 최적 추정법을 이용해 오존 프로파일을 산출하기 위해서는 복사모델을 이용한 정확한 복사모의가 매우 중요하다. 복사모델 입력 변수는 복사 모의의 정확도를 결정하는 중요한 요소이며, 특히 온도와 지면 기압과 같은 기상 입력 변수는 각각 오존 흡수 계수와 레일리 산란을 계산하는데 사용되어 복사 스펙트럼 모의에 직접적인 영향을 준다. 따라서 그 영향을 평가하기 위해, 복사전달 모델을 이용하여 온도와 지면 기압에 대한 자외선 오존 프로파일 산출 민감도 검사가 수행되었다. 지면 기압은 기상 수치 예보모델 기반의 일 자료와 월 기후 자료에서 100 hPa 미만의 평균 오차를 보였으며, 해당 오차에 대해 계산된 오존 산출 오차는 각 층에 대해 약 0.2 DU 미만이다. 한편, 온도는 일 자료와 월 기후 자료에 대해서 지점과 고도에 따라 1~7K의 오차를 보였으며, 이에 대해 계산된 오존 산출 오차는 층별로 약 4 DU으로 나타났다. 이 같은 결과들은 위성 관측 값으로부터 산출된 연직 오존 정보를 이해하는데 도움이 될 뿐만 아니라, 알고리즘의 현업화 과정에서 기상 입력 자료의 선택 및 시스템 설계 방향 수립에 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
국내에서 위성이나 잔해물이 대기권으로 진입하는 상황을 공식적으로 감시한 것은 1983년 1월 23일에 본체가, 동년 2월 7일에 핵연료 코어가 추락한 구 소비에트 연방의 위성 코스모스 1402호의 상황주시를 위해 구)과학기술처가 구성한 추락상황대책반 운영이 최초이다. 이 후에 2001년 대기권에 재진입한 러시아 우주정거장 미르의 폐기대책반이 구)과학기술부 주관으로 한국천문연구원과 한국항공우주연구원 등 관련기관의 지원으로 운영되었고, 2011년 9월 24일에 있었던 미국의 고층대기기상위성인 UARS (Upper Atmosphere Research Satellite)의 추락이 한국천문연구원에 의해서 분석되었다. 빈번해진 폐기위성 및 우주잔해물의 대기권 재진입 상황에 따라 2011년 10월 14일 구)교육과학기술부와 우주 관련 기관인 한국천문연구원과 한국항공연구원의 관련 전문가 그룹이 대책회의를 거쳐서 위성추락상황실을 한국천문연구원 내에 설치하고 한국천문연구원 주관으로 운영하기로 결정하였다. 그 결과 이 위성추락상황실은 2011년 10월에는 독일 뢴트겐 위성, 2012년 1월에는 러시아 화성 탐사선 포브스 그룬트, 2013년 1월에는 러시아 위성 코스모스 1484, 그리고 2013년 11월에는 유럽연합의 측지위성 고체 (GOCE)의 대기권 재진입을 감시, 자료 분석, 관련기관 보고, 언론 자료 배포 및 대국민 상황 전파를 실시하였다.
사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.
본 연구에서는 2010년 12월 27일부터 28일까지 서울을 포함한 수도권 지역에 많은 강설을 일으킨 사례의 종관적, 열역학적 및 역학적 특징을 조사하였다. 이 사례는 극저기압으로 분류할 수 있는 특성을 지녔다. 분석에 사용된 자료는 지상 및 상층 일기도, 강설량, 해수면온도, 위성사진, 연직프로파일 및 미국 국립환경예측센터의 전구 $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 재분석자료 등이다. 극저기압은 대기 하층에서 양의 경압성이 강하게 나타나며 925 hPa에 온난이류가, 700 hPa에 한랭이류가 있어 조건부 불안정층이 뚜렷하게 보이는 곳에서 형성되는 것으로 사료된다. 극저기압의 발달기구는 대류권계면 접힘에 의한 성층권 공기의 유입과 그에 따른 위치 소용돌이도의 증가로 하층에 수렴과 저기압성 순환의 유발에 기인한다. 이는 눈구름의 발달로 이어져 서울 지역에는 10 cm, 남부지방에는 최고 20 cm까지 적설을 보였다. 강설의 발달기간동안 상층 500 hPa에는 $-45^{\circ}C$의 한랭핵이 존재하였고 단파골과 지상 기압골간의 위상차도 $3-5^{\circ}$를 이루어 극저기압이 온난역의 저기압성 소용돌이도 이류 지역에서 발달할 수 있었다. 발달의 최성기에는 역학적 대류권계면이 700 hpa까지 하강하였고 위치소용돌이도의 증가로 상승기류도 강화되었다. 전반적으로 강설의 발생과 대류권계면의 파상운동과는 깊은 관련을 보였다. 극저기압이 한반도를 통과하는 동안 대류권계면이 하강하는 지점의 동쪽에 소용돌이도와 상승기류가 강화되었고 동시에 많은 습기가 이류되는 곳에서 강설량도 최대로 나타났다.
아시아에서 가장 큰 칼데라 호수인 천지는 해발 약 2250 m의 백두산 정상에 위치한다. 천지는 높은 해발고도 및 바다와 인접한 환경으로 인해 1년 중 6개월 정도가 눈과 얼음으로 뒤덮여 있다. 천지의 수원은 대부분 지하수로부터 유입되기 때문에 수온과 백두산의 화산활동이 밀접한 관련이 있다. 하지만 2000년대에 들어서며 백두산에 많은 화산활동이 관측되고 있다. 본 연구에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 제공하는 Sentinel-1 위성 영상자료를 활용하여 백두산의 겨울철 생성되는 얼음의 면적을 분석하였다. Sentinel-1 위성의 후방산란 영상에서 얼음의 면적을 산출하기 위해 질감 분석 기법을 활용하여 2개의 편파영상에서 20개의 Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM) 레이어를 생성했다. 면적 산출에 사용된 방법은 GLCM 레이어를 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘으로 분류하여 영상에서 얼음의 면적을 산출했다. 또한 산출된 면적은 삼지연 기상관측소에서 획득된 기온자료와 상관관계를 분석하였다. 본 연구는 본격적인 장기간의 시계열 분석에 앞서 얼음의 면적을 산출하는 새로운 방법에 대한 대안을 제시하는 근거로서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 전구 해양에서 관측되는 ARGO및 TAO해양 자료를 이용하여 해양의 3차원적인 구조를 분석.동화하고 궁극적으로 해양대순환모형을 위한 초기장을 생산하였다. 초기장의 생산을 위하여 전구 해양대순환 모형인 MOM3.1을 이용하였으며 생산한 배경장에, 계산시간과 계산공간을 절약할 수 있는 공간필터를 사용한 변분법(VAF, variational analysis using filter)을 이용하여 ARGO와 TAO 수온 자료를 동화하였다. 또한 본 연구에서는 자료 동화가 미치는 지속적인 영향을 살펴보고자 실험적분을 수행하였는데, 모형의 초기입력 자료를 자료동화 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 두 가지로 나누어 비교 실험을 수행하였다. 본 연구에서 자료 동화된 분석장은 OISST와의 비교를 통해 적절히 생산되었음을 보여주었다. 관측자료를 동화한 분석장을 초기자료로 한 10개월간의 적분결과를 살펴보면, 자료 동화를 통해 제거된 모형의 계통적 bias가 적분이 진행되는 과정에서 관성 중력파 등의 형태로 소멸되지 않고 지속적으로 관측과 유사하게 유지되었다. 이는 본 연구에서 실행한 자료동화가 모형의 역학적인 균형을 유지하면서 적절히 이루어졌음을 의미하며, 전구 대순환 모형을 이용한 중.장기 대기.해양 예측에 이러한 해양 자료동화가 대단히 유용하다는 것을 의미한다.
낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.
부산지역 가덕도 일대에 30MW 규모의 육상 풍력발전단지개발을 위한 풍황자원분석과 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 후보지역에 설치되어 운용중인 AWS(KMA)에서 측정된 바람 데이터를 이용하였으며, 데이터 품질분석을 통한 신뢰성 검토를 수행하였다. 1년간 측정된 AWS 데이터는 MERRA 재해석 데이터와 선형희귀(Linear regression method) MCP 기법의 적용을 통해 30년으로 장기 보정되었고, 이를 이용한 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 3MW 풍력터빈을 적용하여 총 25 조건의 풍력터빈 배치에 대한 최적배치를 수행하였으며, 다양한 후류모델을 적용하여 발전량해석을 수행하였다. 단지효율은 97.6%~98.7%, 연간이용률은 37.9%~38.3%로 예측되었고, 후류영향이 고려된 연간발전량이 99,598.4 MWh~100,732.9 MWh로 예측됨에 따라, 우수한 경제성을 갖는 풍력발전단지개발이 가능한 지역임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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