• 대기
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• 제29권3호
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• pp.325-342
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• 2019

Precipitation and no-precipitation events under the influence of the Siberian high pressure system in Yeondong region, were analysed and classified as four types [obvious precipitation event (OP) type, obvious no-precipitation event (ON) type, ambiguous precipitation event (AP) type and ambiguous no-precipitation event (AN) type], according to the easiness in determining whether to have precipitation or not in Yeongdong region, to help in improving the forecast skill. Concerning the synoptic pressure pattern, for OP type, the ridge of Siberian high extends from Lake Baikal toward Northeast China, and there is a northerly wind upstream of the northern mountain complex (located near the Korean-Chinese border). On the other hand, for ON type, the ridge of Siberian high extends southeastward from Lake Baikal, and there is a westerly wind upstream of the northern mountain complex. The pressure pattern of AP type was similar to the OP type and that of AN type was also similar to ON type. Thus it was difficult to differentiate AP type and OP type and AN type and ON type based on the synoptic pressure pattern only. The four types were determined by U (wind speed normal to the Taebaek mountains) and Froude number (FN). That is, for OP type, average FN and U at Yeongdong coast are ~2.0 and ${\sim}6m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are 0.0 and $0.1m\;s^{-1}$, respectively. On the contrary, for ON type, average FN and U at Yeongdong coast are 0.0 and $0.2m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are ~1.0 and ${\sim}4m\;s^{-1}$, respectively. For AP type, average FN and U at Yeongdong coast are ~1.0 and ${\sim}4m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are 0.0 and $0.2m\;s^{-1}$, whereas for AN type, average FN and U at Yeongdong coast are 0.1 and $0.6m\;s^{-1}$ and those at Yeongseo region are ~1.0 and ${\sim}3m\;s^{-1}$, respectively. Based on the result, a schematic diagram for each type was suggested.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.30-47
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• 2022

본 연구는 경상남도 창원시 도시지역을 대상으로 공간유형에 따른 찬공기 유동 특성을 분석하였다. 공간유형은 창원시 도시생태현황지도의 토지이용현황도와 건물 정보, 지형 특성을 활용하여 군집분석을 통해 분류하였다. 찬공기 유동은 KLAM_21 모델링을 활용하여 시간의 경과에 따른 찬공기 양과 풍속으로 분석하였다. 그 결과, 공간유형은 건물의 밀집도와 높이, 토지이용 유형, 그리고 지형 특성인 평지, 계곡, 능선, 경사지가 고려되어 총 14개 유형으로 분류되었다. 찬공기 유동은 도시 외곽의 산림지역 계곡부에서 찬공기가 생성되어 도로와 평지를 통해 이동하여 저지대인 창원국가산업단지에 축적되기 시작하고, 이후 도시지역 전반에 찬공기가 확산되는 것으로 나타났다. 건물이 높은 지역은 찬공기의 유동이 많았고, 경사지와 능선부는 찬공기 축적이 적어 유동량이 상대적으로 작았다. 본 연구결과는 건물 밀집도와 토지이용 유형, 지형 형태에 따른 찬공기 유동 특성 파악이 가능하였고, 이는 도시지역의 기후 완화 및 대기질 개선을 위한 도시 바람길 조성의 기초자료로 유용하게 활용될 것이다.

• 신재생에너지
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• 제8권2호
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• pp.14-23
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• 2012

The TMY (Typical Meteorological Year) for the solar energy study is generated using observation data with 22 solar sites from KMA (Korea Meteorological Administration) during 11 years (2000-2010). The meteorological data for calculation the TMY are used solar radiation, temperature, dew point temperature, wind speed and humidity data. And the TMY is calculated to apply the FS (Finkelstein and Schafer) statistics and RMSE (Root Mean Squared Error) methods. FS statistics performed with each point and each variable and then selected top five candidate TMM months with statistical analysis and normalization. Finally TMY is generated to select the highest TMM score with evaluation the average errors for the 22 whole points. The TMY data is represented average state and long time variations with 22 sites and meteorological data. When TMY validated with the 11-year daily solar radiation data, the correlation coefficient was about 0.40 and the highest value is 0.57 in April and the lowest value is 0.23 in May. Mean monthly solar radiation of TMY is 411.72 MJ which is 4 MJ higher than original data. Average correlation coefficient is 0.71, the lowest correlation is 0.43 in May and the highest correlation is 0.90 in January. Accumulated annual solar radiation by TMY have higher value in south coast and southwestern region and have relatively low in middle regions. And also, differences between TMY and 11-year mean of is distributed lower 100 MJ in Kyeongbuk, higher 200 MJ in Jeju and higher 125 MJ in Jeonbuk and Jeonnam, respectively.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.39-44
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• 2011

인류가 석탄, 석유, 천연가스 화석 연료 등 연로들에 대한 무절제한 사용으로 하여 전 세계적으로 심각한 환경오염과 화석 연료의 자원 고갈문제에 직면하게 되었다. 따라서 이러한 환경오염 문제를 줄이고 또한 고갈돼가고 있는 화석 연료를 대체할 태양 에너지, 풍력, 수력, 바이오매스, 지열 등과 같은 신재생에너지 자원의 개발이 필요하게 되었다. 최근 센서 네트워크 기술의 발달로 인하여 신재생 에너지 데이터는 각종 센서들로부터 원격으로 수집이 된다. 그러나 이러한 데이터는 센서 네트워크로부터 실시간으로 연속적으로 무한히 수집되는 센서 스트림 데이터이기 때문에 주기적으로 갱신되는 데이터 수집 방법으로는 최신의 데이터를 유지하기 어려우며, 부정확한 분석 결과를 도출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 내에서 데이터 스트림을 효율적으로 수집하고 센서의 전송 횟수를 감소하기 위한 칼만 필터링 기법에 기반 한 필터링 기법을 제안하였다.

• 환경영향평가
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• 제24권2호
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• pp.134-153
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• 2015

도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제48권2호
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• pp.167-183
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• 2013

본 연구에서는 한국에 출현한 황사 발원지별로 기상 특성을 파악하였다. 이를 위하여 한국의 일별 황사자료와 발원지의 일별 기상자료를 이용하여 한국에 황사 출현 시의 발원지 기상상태를 분석하였다. 한국에 출현한 황사 중 네이멍구에서 발원한 황사의 빈도가 가장 높다. 황토고원을 제외한 발원지에서 출현한 황사 일수가 최근 증가하고 있으며, 한국의 전국에 영향을 미친 빈도가 높았다. 황토고원의 경우 1960년대의 출현빈도가 가장 높았으며, 한국의 남부지방에 영향을 미친 빈도가 높았다. 한국의 황사 발생일수와 발원지의 봄철 및 4월 기상요소와 유의한 관계가 있다. 네이멍구에서 발원한 황사 발생일과 4월 해면기압, 봄철 상대습도와 음의 관계가 있다. 고비에서 발원한 황사 발생일과 4월 돌풍일수와 양의 관계이며, 4월 해면기압과 음의 관계이다. 만주에서 발원한 황사 발생일과 4월 강수량, 해면기압과는 음의 관계이다. 황토고원에서 발원한 황사 발생일과 4월 최대풍속과는 양의 관계이며, 해면기압과는 음의 관계이다.

• 한국작물학회지
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• 제35권6호
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• pp.504-511
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• 1990

도내 중산간지대 농업개발 지원을 위해 필요한 기후자료를 수집하고 수집된 자료로부터 농업기후지수의 하나인 증발산위를 계산하는 과정에 대하여 연구하였다. 섬의 동쪽과 서쪽 중산간지대 기후를 대표할 수 있는 두 지점에 무인관칙소를 설치하고 퍼스컴통신 기술을 이용해 일사, 기온, 지온, 습도, 풍향, 풍속 및 항수자료를 수집하였다. 1989년 6월 한달간 수집된 자료를 이용해 두 지점간 일기상 특성을 분석하였으며, Penman식에 의해 증발산위값을 추정하였다. 상대적으로 풍부한 순폭사에너지와 남서기류에 의한 Fohn현상에 의해 섬의 동쪽 중산간지대가 서쪽에 비해 1-2도 가량 높은 기온을 유지하였다. 지온은 두 지점간에 차이가 없었으며 최고 및 최저온도 출현시각은 기온에 비해 4시간 지연되었다. 바람은 서쪽에서 강했으며 주야간 해륙풍 순환 현상도 동쪽에 비해 뚜렷하였다. 계산된 증발산위값은 동쪽이 서쪽에 비해 6% 높았으며 해안지대 추정값에 비해 30% 가량 높았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1085-1092
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• 2009

지표오존 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 파주시 오존농도를 자기회귀오차모형과 신경망모형으로 분석하였다. 오존 분석을 위한 설명변수로는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 프로메툼10 등의 대기자료와 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 운량, 수증기압 등의 기상자료를 사용하였다. 분석 결과 전반적으로 신경망모형이 좋은 모형으로 나타났고, 자기회귀오차모형도 오존에 영향을 주는 설명변수를 첨가하면 좋은 모형이 될 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.2348-2354
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• 2016

최근 농업분야에서 IoT(Internet of Things)기술을 통해 다양한 생체 및 환경 정보를 DB(data base)로 구축할 수 있게 되면서 빅 데이터를 이용한 기계학습 분석이 증가하고 있다. 기계학습 분석을 통해 농업의 생산량과 가축의 질병 등을 예측할 수 있게 되어 농업경영에서 효율적인 의사결정을 돕는다. 본 논문에서는 스마트 돈사의 다양한 환경데이터와 몸무게데이터를 이용하여 환경정보와 일당증체의 연관성 모델을 도출하고 그 정확도를 분석하였다. 이를 위해 기계학습의 M5P tree기법을 적용하였다. 분석을 통해 일당증체량이 풍속에 큰 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 대기
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• 제30권1호
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• pp.17-30
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• 2020

KMA performed the special observation program to provide information about severe weather and to monitor typhoon PRAPIROON using the ship which called the Gisang 1 from 29 June 2018 to 4 July 2018 (UTC). For this period, upper-air was observed 21 times with 6 hour intervals using rawinsonde in the Gisang 1. We investigated the impact of upper-air observation data from the Gisang 1 on the performance of the operational convective scale model (we called LDAPS). We conducted two experiments that used all observation data including upper-air observation data from the Gisang 1 (OPER) and without it (EXPR). For a typhoon PRAPIROON case, track forecast error of OPER was lower than EXPR until forecast 24 hours. The intensity forecast error of OPER for minimum sea level pressure was lower than EXPR until forecast 12 hours. The intensity forecast error of OPER for maximum wind speed was mostly lower than EXPR until forecast 30 hours. OPER showed good performance for typhoon forecast compared with EXPR at the early lead time. Two precipitation cases occurred in the south of the Korean peninsula due to the impact of Changma on 1 July and typhoon on 3 July. The location of main precipitation band predicted from OPER was closer to observations. As assimilating upper-air data observed in the Gisang 1 to model, it showed positive results in typhoon and precipitation cases.