• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2021

Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.

• 대기
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• 제24권2호
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• pp.235-243
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• 2014

Sources of aviation turbulence vary through the seasons, especially in the East Asia including Korean peninsula, associated primarily with the changes in the jet/front system and convective activities. For this reason, a seasonal Korean aviation Turbulence Guidance (KTG) system (seasonal-KTG) is developed in the present study by using pilot reports (PIREPs) and analysis data of the operational Unified Model (UM) of the Korea Meteorological Administration (KMA) for two years between June 2011 and May 2013. Twenty best diagnostics of aviation turbulence in each season are selected by the method of probability of detection (POD) using the PIREPs and UM data. After calculating a weighting value of each selected diagnostics using their area under curve (AUC), the 20 best diagnostics are combined with the weighting scores into a single ensemble-averaged index by season. Compared with the current operational-KTG system that is based on the diagnostics applying all seasons, the performances of the seasonal-KTG system are better in all seasons, except in fall.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.257-267
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• 2019

This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.

• 대기
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• 제26권4호
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• pp.509-522
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• 2016

Heavy snowfall events have occurred frequently in the Yeongdong region but understanding of these events have trouble in lack of snowfall observation in this region because it is composed of complex topography like the "Taebaek mountains" and the "East sea". These problems can be solved by quantitative precipitation estimation technique using remote sensing such as radar, satellite, etc. Two radars which are able to cover over Yeondong region were installed at Gangneung (GNG) and Gwangdeoksan (GDK). This study uses radar and water equivalent of snow cover to investigate the characteristics of radar echoes and the $Z_e-R$ relations associated with the 10 Yeongdong heavy snowfall events during the last 5 years (2010~2014). It was found that the heights which the probability of detection (POD) of snow detection by GNG radar is more than 80% are 3,000 m and 1,500 m in convective cloud and stratiform cloud, respectively. The vertical gradient of radar reflectivity is less decreased in convective cloud than stratiform cloud. However, POD by GDK radar are lower than 80% at all layers because the majority of Yeondong observational stations are more than 100 km away from GDK radar site. Furthermore, we examined $Z_e-R$ relation from the 10 events using GNG radar and compared the "a" and "b" obtained from these examinations at Sokcho (SC) and Daegwallyeong (DG). These "a" and "b" are estimated from radar echo at 500 m (SC) and 1,500 m (DG). The values of "a" differ in their stations such as SC and DG are 30~116 and 6~39, respectively. But "b" is 0.4~1.7 irrespective of stations. Moreover, the value of "a" increased with surface air temperature. Therefore, quantitative precipitation estimation in heavy snowfall events by radar echo using fixed "a" and "b" is difficult because these values changed according to those precipitation characteristics.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.475-482
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• 2019

2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권3호
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• pp.225-236
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• 2020

유역 상류의 소규모 산지 유역 또는 도시 배수분구 정도의 도시 유역은 지체시간이 수 십 여분에 불과하기 때문에 우량계만으로는 대응에 필요한 충분한 예측 선행시간을 확보하기 어렵다. 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 한강홍수통제소에서는 강우레이더 강우강도를 초단기 예측 모델인 Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘의 입력 자료로 활용하여 초단기 예측 강수 자료를 생산하고 있다. 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 한강홍수통제소에서 생산하고 있는 초단기 예측 강수 자료를 입력 자료로 하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였고 2019년부터 동네규모의 1시간 전 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 본 연구에서는 돌발홍수연구센터에서 구축한 돌발홍수 예측 시스템을 설명하고 2019년도에 발생한 수재해 사례를 분석하여 전국 도시·산지·소하천 돌발홍수 예측 시스템의 예측 정확도를 검증하였다. 돌발홍수 예측 시스템의 정확도 검증에는 총 31개의 수재해 사례를 적용하였고 예측 정확도는 Probability of Detection (POD) 기준으로 90.3%로 매우 높게 나타났다.

• Journal of Magnetics
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• 제16권1호
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• pp.36-41
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• 2011

If gas is leaking out of gas pipelines, it could cause a huge explosion. Accordingly, it is important to ensure the integrity of gas pipelines. Traditionally, over the years, gas-operating companies have used the ILI system, which is based on axial magnetic flux leakage (MFL), to inspect the gas pipelines. Relatively, there is a low probability of detection (POD) for the axial defects with the axial MFL-based ILI. To prevent the buried pipeline from corrosion, it requires a protective coating. In addition to the potential damage to the coating by environmental factors and external forces, there could be defects on the damaged coating area. Thus, it is essential that nondestructive evaluation methods for detecting axial defects (axial cracks, axial groove) and damaged coating be developed. In this study, an electromagnetic acoustic transducer (EMAT) sensor was designed and fabricated for detecting axial defects and coating disbondment. In order to validate the performances of the developed EMAT sensor, experiments were performed with specimens from axial cracks, axial grooves, and coating disbondment. The experimental results showed that the developed EMAT sensor could detect not only the axial cracks (minimum 5% depth of wall thickness) and axial grooves (minimum 10% depth of wall thickness), but also the coating disbondment.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.771-780
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• 2021

우주물체 레이저 추적(DLR : space Debris Laser Ranging) 시스템은 인공위성까지의 거리를 측정하는 인공위성 레이저 추적(SLR : Satellite Laser Ranging) 시스템의 확장형이라고 할 수 있다. 레이저를 발사하여 수신하는 광자 왕복하는 시간을 측정하여 궤도 결정하는 시스템이다. 거리 정밀도는 mm급 단위로 측정 가능하고 현존하는 시스템 중 가장 정밀한 시스템이다. 현재 한국천문연구원은 인공위성 레이저 추적 시스템을 세종 및 거창에 구축하였고, 나로호 과학위성, 다목적 실용위성 5호의 정밀궤도를 검증하기 위해 SLR 데이터를 활용하였다. 최근 몇 년간 우주쓰레기의 추락 또는 충돌로 인해 자국의 위성이 위협받고 있고, 이는 안보적인 측면에서 자국 우주자산 보호, 국민의 안전을 보호하기 위해 우주물체 레이저 추적이 지대한 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 인공위성 레이 추적, 우주물체 레이저 추적을 고려한 다목적형 레이저 추적 시스템의 시스템 설계를 위하여 1.5m 급 주경을 적용하였다. 그리고 주요 구성품의 성능(레이저 파장, 레이저 출력) 등을 고려하여 링크버짓 분석을 통해 시스템 예비 성능 분석을 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1269-1276
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• 2015

수문모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 이용하여 홍수예보에 활용하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가하였다. 이를 위하여 계측된 유역의 자료를 이용하여 집중형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 특보 홍수량에 준하는 등가강우량을 산정하였다. 특보홍수량과 선행함수상태별 IDQ 곡선을 산정되면 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있다. 시범대상유역은 강원도에 위치한 원주천 유역 ($94.4km^2$)이며 주의보 수위(계획홍수량의 50%)와 경보 수위(계획홍수량의 70%)에 해당하는 IDQ 곡선이 산정되었다. 과거 10년간의 자료로부터 선행함수 조건별 IDQ곡선의 홍수예보능력을 평가한 결과, 탐지확률은 0.704, 경보실패율은 0.136, 임계성공지수는 0.633으로 나타났으며, 단일 조건의 IDQ 곡선을 적용한 홍수예보능력에 비해 더 나은 평가지수를 얻을 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권5호
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• pp.389-397
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• 1998

Windows 95 환경하에서 PSI/ISI 데이터의 효율적 관리를 위한 종합지원시스템의 구축과 다원적평가와 분석이 가능하고, 비파괴검사에 의한 원전기기의 건전성 평가시 규제측면에서 기술적인 지원을 할 수 있는 고리 원전 PSI/ISI 데이터 베이스 구축과 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 활용하면 현재까지 수행된 고리 원전 PSI/ISI의 수행현황과 지금까지 발견된 결함에 대한 조사분석이 가능하며, 향후 국내 PSI/ISI 결과의 자료분석이 가능한 전문가 시스템(expert system) 개발에 한단계 접근하게 되었다. 그리고, PSI/ISI에서 발견된 결함에 대한 조사분석 결과를 근거로 결함의 종류, 형태, 처리방법 등에 대한 자세한 분석을 통하여 국내 원전 PSI/ISI 결과의 확률론적 신뢰도 평가 또는 확률론적 안전성평가를 위한 결함검출확률곡선의 작성과 위험도에 근거한 가동중검사제도의 도입에 필요한 기초 자료를 제공하였다. 더 나아가 지금까지의 자료분석을 바탕으로 보다 경제적이며 신뢰성이 높은 PSI/ISI의 수행으로 원전 압력경계기기의 건전성과 신뢰성 확보 및 수명예측을 위한 기초자료를 제공하였다.