• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.39-49
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• 2021

최근 국가 관측망, 기업 공기 측정기 등을 통해 많고 다양한 기상 데이터가 수집되고 있다. 기계학습 기법을 통해 기상 예측하려는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있으며, 국내 미세먼지는 농도가 증가해오고 사람들의 관심이 높아 가장 관심있는 예측 대상 중 하나이다. 본 연구에서는 서울시 전역에 설치된 840여 개실외공기측정기 데이터를 사용하여 PM10·PM2.5 예측 모형을 비교하고자 한다. 5분 뒤 미세먼지 농도 예측을 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있으며, 이는 10분·30분·1시간 뒤 예측 모형 개발에 기반이 될 수 있다. 잡음 제거, 결측치 대체 등의 데이터 전처리를 진행하였고, 시·공간 변수를 고려할 수 있는 파생 변수를 생성하였다. 모형의 매개변수는 반응 표면 방법을 통해 선택하였다. XGBoost, 랜덤포레스트, 딥러닝(Multilayer Perceptron)을 예측 모형으로 사용하여, 미세먼지 농도와 예측값의 차이를 확인하고, 모형 간 성능을 비교하고자 한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권3호
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• pp.123-128
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• 2012

Computer simulation of buildings and solar energy systems is being used increasingly in energy assessments and design. The purpose of our work is to predict the surface temperature on inclined surfaces based on ISO-TRY typical weather data. To reach this goal, three studies were performed. They consisted of quantifying the accuracy of various well-known three models. The first type of models calculated diffuse horizontal irradiations from global ones and the second type models computed global irradiations on inclined planes from diffuse and global components on a horizontal surface. The third type of model calculated long-wave radiation and surface temperature from ISO-TRY typical weather data. The proposed model can provide an alternative to building designers in estimating the surface temperature and solar irradiation on inclined surfaces where only the typical meteorological data are available.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.127-134
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• 2010

본 연구는 2007년의 태풍 Manyi와 Usagi 기간 동안에 대기모델에 의해 예측된 한반도 주변의 해면기압의 정확도를 비교하였다. 중규모 지역 모델인 RDAPS, KWRF와 본 연구에서 개발된 9 km, 3 km 수평해상도의 고해상도 WRF 모델 결과가 활용되었다. 모델로 예측된 해면기압은 한반도 주변의 AWS와 해양기상 부이 등 연안지역에 총35개 지점 관측자료와 비교하였다. 비록 4개의 모델이 태풍 기간 동안 해면기압을 잘 모의하였지만 3 km WRF가가장 좋은 예측 결과를 보였으며 지역 모델인 RDAPS와 KWRF와 비교하여 최대 69%와 60% 정확도 향상을 보였다.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.90.1-90.1
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• 2011

We are developing empirical space weather (geomagnetic storms, solar proton events, and solar flares) forecast models based on solar information. These models have been set up with the concept of probabilistic forecast using historical events. Major findings can be summarized as follows. First, we present a concept of storm probability map depending on CME parameters (speed and location). Second, we suggested a new geoeffective CME parameter, earthward direction parameter, directly observable from coronagraph observations, and demonstrated its importance in terms of the forecast of geomagnetic storms. Third, the importance of solar magnetic field orientation for storm occurrence was examined. Fourth, the relationship among coronal hole-CIR-storm relationship has been investigated, Fifth, the CIR forecast based on coronal hole information is possible but the storm forecast is challenging. Sixth, a new solar proton event (flux, strength, and rise time) forecast method depending on flare parameters (flare strength, duration, and longitude) as well as CME parameter (speed, angular width, and longitude) has been suggested. Seventh, we are examining the rates and probability of solar flares depending on sunspot McIntosh classification and its area change (as a proxy of flux change). Our results show that flux emergence greatly enhances the flare probability, about two times for flare productive sunspot regions.

• KIEAE Journal
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• 제12권4호
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• pp.13-19
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• 2012

The Earth's surface temperature still continues to rise, and extreme weather phenomena such as heat waves, drought, and precipitation have been repeated every year. It is reported that international communities attribute the main cause of the Earth's surface temperature rise to the excessive use of the fossil energy. Recently, the damage caused by climate change is getting worse, and the place where we live is suffering the most. Cities have been continuously growing not only meeting the basic functions of human habitation, work and leisure but also being places for various economic and social activities. But Cities, the victims of climate change, have grown only considering human needs and convenience rather than predicting their physical and ecological systems(Albedo effects, urban microclimate, resources and energy of the circulatory system, etc). In other words, the cities offer the cause of the problems of climate change, and even worsen the extreme weather phenomena without coping with them. Therefore, it is urgent priorities to protect the climate, to prevent the causes of the extreme weather phenomena and to enhance the adaptive capacity for the worse weather events. This study is to derive the concept for adapting to these climate changes which can make cities escape from exposure to these climate change impacts and make themselves safer places to live. And it analyzes some European cities and present developing models to implement planning methods. In this study, the concept of the climate adaptive cities will be suggested to prepare the adaptation measures for urban planners, and climate change adaptation models will be presented by analyzing some preliminary cases.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.37-43
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• 2001

Crop status monitoring and yield prediction at higher spatial resolution is a valuable tool in various decision making processes including agricultural policy making by the national and local governments. A prototype crop forecasting system was developed to project the size of rice crop across geographic areas nationwide, based on daily weather pattern. The system consists of crop models and the input data for 1,455 cultivation zone units (the smallest administrative unit of local government in South Korea called "Myun") making up the coterminous South Korea. CERES-rice, a rice crop growth simulation model, was tuned to have genetic characteristics pertinent to domestic cultivars. Daily maximum/minimum temperature, solar radiation, and precipitation surface on 1km by 1km grid spacing were prepared by a spatial interpolation of 63 point observations from the Korea Meteorological Administration network. Spatial mean weather data were derived for each Myun and transformed to the model input format. Soil characteristics and management information at each Myun were available from the Rural Development Administration. The system was applied to the forecasting of national rice production for the recent 3 years (1997 to 1999). The model was run with the past weather data as of September 15 each year, which is about a month earlier than the actual harvest date. Simulated yields of 1,455 Myuns were grouped into 162 counties by acreage-weighted summation to enable the validation, since the official production statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry is on the county basis. Forecast yields were less sensitive to the changes in annual climate than the reported yields and there was a relatively weak correlation between the forecast and the reported yields. However, the projected size of rice crop at each county, which was obtained by multiplication of the mean yield with the acreage, was close to the reported production with the $r^2$ values higher than 0.97 in all three years.

• 식물병연구
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• 제21권2호
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• pp.67-73
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• 2015

P. syringae pv. syringae에 의해 발생하는 참다래 꽃썩음병은 개화기 전후의 기상조건에 영향을 크게 받는다. 지금까지 기상조건과 꽃썩음병 발생의 상관관계를 밝힌 연구들은 많았지만, 이를 활용해 꽃썩음병의 감염 위험도를 나타낼 수 있는 예측모형은 개발되지 않았다. 본 연구에서는 기존 정보를 조사하고 꽃썩음병의 병원생태와 유사한 화상병 예측모형인 Maryblyt모형을 기반으로 참다래 꽃썩음병 예측모형인 Pss-KBB Risk Model을 개발하였다. 비교평가를 통한 검증 결과, Pss-KBB Risk Model은 각각 온도와 강수 정보만을 이용하는 개화전 평균온도 모형과 강우일수 모형에 비해 실제 과수원의 병해 발생정도를 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 따라서 Pss-KBB Risk Model과 기상예보자료를 활용해 꽃썩음병의 발병 위험도를 예측하여 꽃썩음병에 대한 적기적량 방제가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.1-24
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• 2014

2012년 상반기 미국의 옥수수 생산량은 재배면적의 증가 등으로 20% 이상 증가할 것으로 예측되었다. 하지만 2012년 봄 미국의 폭염과 가뭄이 발생하였고, 그 현상이 지속될 것으로 예측되면서 많은 경제학자들, 국제곡물수급 관련 전문가들은 미국의 옥수수 생산량이 감소할 것으로 예측했다. 실제로, 2013년 미국 농무부 (USDA)의 작물생산 총 보고서에서 2012년 미국 폭염과 가뭄으로 미국의 2012년 옥수수 생산량은 2011년에 비해 20% 감소했다고 발표했다. 많은 연구에서 곡물 생산량을 예측하지만 기상이변과 함께 작물의 생물학적 반응뿐 아니라 경제모형이 결합된 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 기상이변과 작물모형, 경제모형을 결기상합하여 미국의 최대 옥수수 생산지역의 옥수수 생산량을 예측하고 생산량의 변화가 개발도상국의 식량안보에 어떤 영향을 줄 것인가를 예측하였다. 기상이변 시나리오를 재현하기 위해 미국 NOAA의 NCDC에서 미국의 폭염 발생 연도의 정보를 획득하고 해당 연도에 대하여 미국 전역의 기상관측소에서 6월부터 8월까지의 월별 일 기상자료 (최고 및 최저기온, 강수량)를 수집하였으며 기준연도 (1950-2000)에 산술평균 방법으로 폭염/가뭄 정보를 적용했다. 미래 시나리오 (2050)는 CGIAR의 CCAFS에서 $CO_2$ emission scenario에 따라 A1B와 B1, 전지구 모형에 따라 CSIRO-MK 3와 MIROC 3.2를 다운로드하였으며, 해상도는 5 arc-minutes (적도에서 10km)이다. 작물모형 (CERES-Maize)으로부터 출력된 옥수수의 생물리학적 결과는 경제모형의 단위 (FPU)로 다시 정리되어 사회경제, 정책과 농업생산을 예측하기 위해 글로벌 경제모형 (IMPACT2)에 입력되었다. 작물모형에서 기준연도에 비해 미국 폭염과 가뭄에 의한 옥수수 생산량은 29% 감소할 것으로 예측되었다. 미래 시나리오 B1의 CSIRO-MK 3과 MIROC 3.2에서는 36% 감소할 것으로 예측되었으며, A1B의 CSIRO-MK 3에서는 38%, MIROC 3.2에서는 58% 감소할 것으로 나타났다. 미국의 기상이변으로 인한 옥수수 생산량의 감소는 전세계 옥수수 시장에 부정적 영향을 끼칠 것으로 예상되면서 세계 옥수수 소비의 감소로 이어질 것으로 예측되었다. 사하라 사막 이남 아프리카 (SSA)의 나라들에서 가장 많은 기아인구가 발생하고 그 외 남아시아와 라틴 아메리카, Caribbean 지역의 나라들에서 기아와 함께 식량 불안이 증가할 것으로 나타났다. 옥수수를 매일 섭취하는 사람들은 옥수수 생산량 감소에서 비롯된 옥수수 소비 감소에 즉각적으로 반응하지 못함으로써 영양불균형에 처하는 등 식량수급의 불안정은 이러한 개발도상국 지역에서 계속 악화될 것으로 나타났다.

• 대기
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• 제14권3호
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• pp.41-54
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• 2004

In this study, a brief overview on a WMO/WWRP program - The Observing System Research and Predictability Experiment (THORPEX) and discussions on perspectives and potential benefits of Asian countries are provided. THORPEX is aimed at accelerating improvements in the accuracy of 1 to 14-day high-impact weather forecasts with research objectives of: 1) predictability and dynamical processes; 2) observing systems; 3) data assimilation and observing strategies; and 4) societal and economic applications. Direct benefits of Asian countries from THORPEX include improvement of: 1) forecast skills in global models, which exerts positive impact on mesoscale forecasts; 2) typhoon forecasts through dropwindsonde observations; and 3) forecast skills for high-impact weather systems via increased observations in neighboring countries. Various indirect benefits for scientific researches are also discussed. Extensive adaptive observation studies are recommended for all high-impact weather systems coming into the Korean peninsula, and enhancement of observations in the highly sensitive regions for the forecast error growth is required to improve forecast skills in the peninsula, possibly through international collaborations with neighboring countries.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제29권5호
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• pp.81-87
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• 2009

Computer simulation of buildings and solar energy systems is being used increasingly in energy assessments and design.. Building designers often now predict the performance of buildings simulation programmes that require hourly weather data. However, not all weather stations provide hourly data. Climate prediction models such as HadCM3 also provide the daily average dry bulb temperature as well as the maximum and minimum. Hourly temperature values are available for building thermal simulations that accounts for future changes to climate. In order to make full use of these predicted future weather data in building simulation programmes, algorithms for downscaling daily values to hourly values are required. This paper describes a more accurate method for generating hourly temperature values in the South Korea that uses all three temperature parameters from climate model. All methods were evaluated for accuracy and stability in terms of coefficient of determination and cumulative error. They were compared with hourly data collected in Seoul and Ulsan, South Korea.