• 한국농림기상학회지
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• 제2권4호
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• pp.175-182
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• 2000

표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.

• 한국제4기학회지
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• 제14권2호
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• pp.117-123
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• 2000

본 연구에서는 속초 지방의 강수 분포 특성을 파악하고자, 1970~1999년의 속초 기상대의 시간별.일별.월별 강수자료와 속초공항, 간성, 설악산관리사무소, 오색, 진부령, 미시령의 월별 강수자료를 분석하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 속초 지방의 30년간(1970~1999) 강수량의 경년 변화를 보면 연강수량이 증가하는 추세에 있다. 봄(4, 5, 6월), 여름(6, 7, 8월), 가을(9, 10, 11월)에 7개 관측지점 중 고도 148m인 설악산 관리 사무소에서 강수량이 가장 많았는데, 이는 습윤한 해풍이 설악산관리사무소가 있는 쌍천 계곡으로 불어들기 때문이다. 여름철에는 7개 관측지점 중 고도가 가장 높은 미시령이 고도가 가장 낮은 속초 공항보다 95.2mm의 강수량이 많았는데, 겨울철에는 속초 공항이 미시령보다 89.6mm의 강수량이 많았다. 속초 지방에서 호우가 나타난 1984년 9월 2일(314.2mm)의 주 풍향은 북북동풍이었고, 일평균 풍속은 4.4㎧였다. 대설이 나타난 1978년 12월 19일(74.2cm)의 주풍향은 북서풍이었고, 일 평균풍속은 3.6㎧였다. 호우와 대설이 나타난 날은 지상과 상층에서 강한 북동기류가 동해안(속초 지방)으로 유입되었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제1권4호
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• pp.263-270
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• 2017

Solar radiation data measured by pyranometers is of fundamental use in various fields. In the field of atmospheric optics, the measurement of solar energy must be precise, and the equipment needs to be maintained frequently. However, there seem to be many errors with the existing type of pyranometer, which is an element of the solar-energy observation apparatus. In particular, the error caused by the thermal dome effect occurs because of the thermal offset generated from a temperature difference between outer dome and inner casing. To resolve the thermal dome effect, intensive observation was conducted using the method and instrument designed by Ji and Tsay. The characteristics of the observed global solar radiation were analyzed by classifying the observation period into clear, cloudy, and rainy cases. For the clear-weather case, the temperature difference between the pyranometer's case and dome was highest, and the thermal dome effect was $0.88MJ\;m^{-2}\;day^{-1}$. Meanwhile, the thermal dome effect in the cloudy case was $0.69MJ\;m^{-2}\;day^{-1}$, because the reduced global solar radiation thus reduced the temperature difference between case and dome. In addition, the rainy case had the smallest temperature difference of $0.21MJ\;m^{-2}\;day^{-1}$. The quantification of this thermal dome effect with respect to the daily accumulated global solar radiation gives calculated errors in the cloudy, rainy, and clear cases of 6.53%, 6.38%, and 5.41% respectively.

• 한국환경과학회지
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• 제26권12호
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• pp.1399-1405
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• 2017

We compared the spatial distribution of several heat stress indices (the Wet-Bulb Globe Temperature(WBGT) index, Environmental Stress Index (ESI), and Modified Discomfort Index(MDI)) for the heat wave of June 6~August 26, 2016, in Daegu. We calculated the heat stress indices using data from the high density urban climate observation network in Daegu. The observation system was established in February. 2013. We used data from a total of 38 air temperature observation points (23 thermometers and 18 automatic weather stations). The values of the heat stress indices indicated that the danger level was very high from 0900-2000h in downtown Daegu. The daily maximum value of the WBGT was greater than or equal to $35^{\circ}C$. The differences in the heat stress indices from downtown and rural areas were higher in the daytime than at nighttime. The maximum difference was about 4 before and after 1400h, and the time variations of the heat stress indices corresponded well. Thus, we were able to confirm that the ESI and MDI can be substituted with the WBGT index.

• 한국환경과학회지
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• 제24권10호
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• pp.1265-1272
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• 2015

To investigate the thermal environment over the summertime asphalt pavements, an automatic weather observation system was installed at a parking lot paved with asphalt to observe various meteorological parameters and surface temperature from July 1 to September 30, 2014. Since the number of rainy days in summer of 2014 particularly after the mid July is more than that of average data, a ratio of daily peak surface temperature above $45^{\circ}C$ was 28% which was lower than the average. The observational data about hourly average surface temperature and various heat balance factors at days where daily peak surface temperature is above $45^{\circ}C$ are as follows: An hour that had the daily maximum temperature was around 15 pm and the value was $49^{\circ}C$ approximately. Net shortwave radiation was the highest at 12pm as $800W/m^2$ and much radiation of $500W/m^2$ was absorbed at the ground between 11am and 17pm. Sensible heat that was delivered from the ground to the atmosphere was evaluated as $200W/m^2$ between 10am and 19pm. underground transfer heat up to $100W/m^2$ was measured as negative from 19pm to the next day 8am, which indicated the lower atmosphere was heated at night.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.244-255
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• 2022

본 연구는 국내의 ASOS 및 AWS와 AMOS 관측 값을 사용하여 1km 고해상도의 산악기상 격자 값을 추정하고 평가하였다. 해발고도 200m이상을 산악지역으로 정의하고 ASOS, AWS, AMOS 기상관측소를 산악기상이 반영된 기상데이터와 산악기상이 반영되지 않는 기상데이터로 나누었다. 2013년에서 2020년까지 산악기상 데이터를 적용하고 편의보정기법(bias correction method)방법을 통하여 산악기상 적용에 따른 보정계수를 산출하고 적용하여 보정계수 및 산악기상 데이터가 반영된 고해상도 산악기상기온 격자 데이터를 생성하였다. 추정된 산악기상기온 격자데이터는 검증지점의 기상 기온 실측 값과 비교하여 평가하였다. 산악기상 데이터 반영 및 보정계수가 반영된 산악기상 고해상도 격자 기온은 산악기상이 반영되지 않는 격자기온보다 RMSE가 34%(평균기온), 50%(최저기온), 31%(최고기온)가 감소하였다. 이는 산악기상 정보기반과 산악기상 보정계수를 적용이 국내 산악기상고해상도 격자 생성에 있어서 정확도를 크게 개선시킬 수 있음을 시사하였다. 이러한 1km 고해상도의 기온 격자데이터는 추후 기후변화에 대한 산림생태계 변화 및 산림재해 모델의 검증을 위한 데이터로 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 천문학회지
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• 제47권6호
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• pp.201-207
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• 2014

We report the development of solar flux receivers operating at 2.8 GHz to monitor solar radio activity. Radio waves from the sun are amplified, filtered, and then transmitted to a power meter sensor without frequency down-conversion. To measure solar flux, a calibration scheme is designed with a noise source, an ambient load, and a hot load at $100^{\circ}C$. The receiver is attached to a 1.8 m parabolic antenna in Icheon, owned by National Radio Research Agency, and observation is being conducted during day time on a daily basis. We compare the solar fluxes measured for last seven months with solar fluxes obtained by DRAO in Penticton, Canada, and by the Hiraiso solar observatory in Japan, and finally establish equations to convert observed flux to the so-called Penticton flux with an accuracy better than 3.2 sfu.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.146-157
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• 2019

우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2021

Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제13권2호
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• pp.199-206
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• 2024

The GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) satellite, which was launched in December 2018, carries weather observation payloads and uses the image navigation and registration system to calibrate the observation images. The calibration system requires accurate orbit prediction data and depends on the accuracy of the orbit determination accuracy. In order to find a possible way to improve the current orbit determination accuracy of the GK2A flight dynamic subsystem module, orbit determination software was developed to independently evaluate the orbit determination accuracy. A comprehensive satellite dynamic model is applied for a batch-type least squares filter. When determining the orbit, thrust firing during station-keeping maneuvers and wheel-off loading maneuvers is taken into account. One month of GK2A ranging data were processed to estimate the satellite position on a daily basis. The orbit determination error was evaluated by comparing estimates during overlapping estimation intervals.