Mesoscale low is often observed over the downstream region of the East Sea (or, northwest coast off the Japan Islands) during East-Asia winter monsoon. The low system causes a heavy snowfall at the region. A series of numerical experiments were conducted with the aid of a regional model (MM5 ver. 3.5) to examine the formation mechanism of the mesoscale low. The following results were obtained: 1) A well-developed mesoscale low was simulated by the regional model under real topography, NCEP reanalysis, and OISST; 2) The mesoscale low was simulated under a zonally averaged SST without topography. This implies that the meridional gradient of SST is the main factor in the formation of a mesoscale low; 3) A thermal contrast ($>10^{\circ}C$) of land-sea and topography-induced disturbance served as the second important factor for the formation; 4) Paektu Mountain caused the surface wind to decelerate downstream, which created a more favorable environment for thermodynamic modification than that was found in a flat topography; and 5) The types of cumulus parameterizations did not affect the development of the mesoscale low.
본 연구의 목적은 통합도로교통 서비스 체계 구현을 위한 교통정보센터를 구축하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기존의 교통정보센터 기능과 운영현황을 분석하고, 통합도로교통정보 서비스를 제공하는 교통정보센터를 개발함으로서 안전지향형 통합도로교통정보센터의 구현사례를 소개한다. 지능형교통체계는 안전지향의 통합도로교통정보 서비스 제공을 통한 교통안전체계를 구현할 뿐 만 아니라 전방의 홍수, 폭설 낙석, 도로유실 붕괴 등과 같은 자연재해 및 긴급상황 발생시 관련 정보를 시의 적절하게 제공함으로써 운전자의 안전한 도로운행을 지원하게 된다. 따라서 통합도로교통정보 서비스체계의 교통정보센터는 국민들에게 편리하게 사용할 수 있는 대국민 교통정보 서비스 제공으로 이용자 친화형 교통관리체계와 통합도로교통정보센터 기능을 실현하는데 일조할 것이다.
본 연구의 목적은 일반국도를 대상으로 첨단교통정보서비스(ATIS: Advanced Traffic Information Services)를 제공하는 일환으로 노변방송시스템 구축방안을 제시하는데 있다. 노변방송은 소통 정보 제공을 통한 통행의 분산유도 뿐 만 아니라 전방의 홍수, 폭설, 낙석, 도로유실, 붕괴 등과 같은 자연재해 및 긴급상황 발생시 관련 정보를 시의 적절하게 제공함으로써 운전자의 안전한 도로운행을 지원하게 된다. 따라서 노변방송은 대부분의 국민들에게 편리하게 사용할 수 있는 대국민 교통정보서비스 구축으로 안전지향형 도로관리체계에 일조할 것이다.
Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people's life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing 'heavy snow' in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.
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.
본 연구에서는 강우, 불쾌지수, 강설, 체감온도 등 4가지 기상조건이 대중교통수요에 어떤 영향을 미치는지 관련 통계자료를 이용해 분석을 실시하고, 설문조사를 통해 그 이유를 도출하였다. 모든 자료는 일단위로 수집하였고, 평일-주말과 여름-겨울로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석결과, 샘플수가 부족한 강설을 제외하고는 강우, 불쾌지수, 체감온도의 기상조건이 대중교통 수요를 약 2~7% 감소시키는 것으로 나타났다. 수요의 감소폭이 통계적으로 유의한지 알아보기 위해 t-검정을 실시하였는데, 이중 강우와 체감온도가 통계적으로 유의하다는 결과를 얻었다. 상관분석 결과도 강우와 체감온도 2가지 지표가 상대적으로 높은 상관관계를 나타냈으며, 야외에 노출되어있는 버스가 지하철에 비해 높은 상관관계를 보였다. 그리고 통계적으로 유의한 결과가 나온 강우와 체감온도, 2가지 지표에 관한 설문을 실시하였다. 수도권에 거주하는 일반시민을 대상으로 설문을 실시한 결과, 평상시에 응답자 중 약 50%가 버스를 이용하였는데, 이중 강우가 발생하거나 체감온도가 낮아지면 버스 이용이 약 30%대로 감소되는 반면, 승용차와 지하철통행은 약 10% 증가되는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 기후변화에 따른 대중교통정책 및 운영방법 결정에 기초자료로 사용되어질 수 있을 것으로 기대된다.
Electric transmission towers are facilities to transport electrical power from a plant to an electrical substation. The towers are connected using power lines that are installed with a proper sag by loosening the cable to lower the tension and to secure the sufficient clearance from the ground or nearby objects. The power line sag may extend over the tolerance due to the weather such as strong winds, temperature changes, and a heavy snowfall. Therefore the periodical mapping of the power lines is required but the poor accessibility to the power lines limit the work because most power lines are placed at the mountain area. In addition, the manual mapping of the power lines is also time-consuming either using the terrestrial surveying or the aerial surveying. Therefore we utilized multiple overlapping images acquired from a low-cost drone to automatically reconstruct the power lines in the object space. Two overlapping images are selected for epipolar image resampling, followed by the line extraction for the resampled images and the redundant images. The extracted lines from the epipolar images are matched together and reconstructed for the power lines primitive that are noisy because of the multiple line matches. They are filtered using the extracted line information from the redundant images for final power lines points. The experiment result showed that the proposed method successfully generated parabolic curves of power lines by interpolating the power lines points though the line extraction and reconstruction were not complete in some part due to the lack of the image contrast.
Influences of orographic and ocean effect, which depend on the detailed geographic characteristics, upon winter time (December-February) precipitation in the Yeongdong region are investigated. Most of precipitation events in the Yeongdong region during the wintertime are associated with moist northeasterly (coming from the northeast direction) winds and also the spatial distribution of precipitation shows a great difference between Mountain area (Daegwallyeong) and Coastal area (Gangneung). The linear correlation coefficient between the meteorological variables obtained from NCEP/NCAR Reanalysis Data and precipitation amount for each precipitation type is calculated. Mountain type precipitation is dominated by northeasterly wind speed of the low level (1000 hPa and 925 hPa) and characterized with more precipitation in mountain area than coastal area. However, Coastal type precipitation is affected by temperature difference between ocean and atmosphere, and characterized with more precipitation in coastal area than mountain area. The results are summarized as follows; In the case of mountain type precipitation, the correlation coefficient between wind speed at 1000 hPa (925 hPa) and precipitation amount at Daegwallyeong is 0.60 (0.61). The correlation is statistical significant at 1% level. In the case of coastal type precipitation, the correlation coefficient of temperature difference between ocean and 925 hPa (850 hPa) over the East sea area and precipitation amount at Gangneung is 0.33 (0.34). As for the mountain type precipitation, a detailed analysis was conducted in order to verify the relationship between precipitation amount at Daegwallyeong and low level wind speed data from wind profiler in Gangneung and Buoy in the East Sea. The results also show the similar behavior. This result indicates that mountain type precipitation in the Yeongdong region is closely related with easterly wind speed. Thus, the statistical analysis of the few selected meteorological variables can be a good indicator to estimate the precipitation totals in the Yeongdong region in winter time.
겨울철 한반도와 부근 해역은 대륙에서 발달하는 시베리아고기압과 해양에서 발달하는 알류샨저기압으로 형성되는 전형적인 서고동저형의 기압배치의 영향을 많이 받는다. 이 기압배치의 영향으로 우리나라와 주변 해역, 특히 서해에서는 강한 서풍 내지 북서풍의 계절풍과 강한 바람에 의한 높은 파랑, 폭설 등을 동반하는 악기상이 빈번히 발생한다. 이 연구에서는 겨울철에 서해에서 활동하는 국가어업지도선의 안전한 피항지를 선정하기 위하여 11년간 (1994-2004년)의 지상일기도를 분석하여 온대저기압의 주요 이동경로를 구분하였다. 그리고 온대저기압의 이동경로별로 섬들의 지형적 특성, 수심, 저질의 상대, 조류의 영향 및 어망의 분포 등을 조사하고, 그 결과를 이용하여 서해에서 활동하는 국가어업지도선의 안전한 피항지를 선정하였다.
최근 복합적 대형 재난이 빈번히 발생하면서 전지구적인 재해 재난 모니터링을 위해 인공위성 센서, 항공/지상 LiDAR 등 다양한 관측센서들이 활용되고 있다. 특히, 전지구를 주기적 반복적으로 관측하며 cm급 고해상도 공간 영상정보를 제공하는 상업 위성은 국가적 재해 재난 발생에 대한 전조 모니터링에서부터 신속한 복구 등 재해 재난업무에 그 활용범위가 확대되고 있다. 그러나, 기존의 독자적 위성운용 시스템만으로는 광역적이고 준실시간적 대응을 요하는 재해 재난 상황 대응에는 한계가 있으므로, 다중 센서가 탑재된 탑재체 운용, 여러 대의 탑재체를 연동하여 적시에 위성영상을 확보하기 위한 긴밀한 국제적 협력체계가 필요하다. 본 논문에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설 및 집중호우 재난 대응을 위해 국립방재연구원과 국제재난기구인 International Charter와의 협업을 통하여 신속한 위성영상 수급과 자료처리, GIS 분석, 지도화(mapping)함으로써 적시적으로 의사결정지원이 가능한 재난관리 체계를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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