비교적 낮은 고도에서의 기상위험 탐지를 위한 지상 및 항공기용 기상 레이다의 경우 강력한 지표면 반사파가 존재하게 되며 이러한 강력한 클러터의 제거 없이는 미약한 도플러 신호로부터 신뢰성 있는 기상자료의 추출이 불가능하다. 그러나 이동 클러터 뿐만 아니라 고정 클러터의 경우에도 안테나 회전 및 운영환경에 따른 도플러 변이가 일어나게 되며 이러한 클러터들을 도플러 주파수 영역에서 제거하기는 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 논문에서는 도플러 기상 레이다 시스템에 간단한 구조를 갖는 배열 안테나를 활용하여 클러터 들을 공간상에서 효율적으로 제거할 수 있음을 보였다. 적응적으로 동작하는 배열 안테나 시스템의 성능을 검증하기 위하여 다양한 이동 및 고정 클러터, 기상신호들을 모델링 하고 이러한 모의 데이터들을 이용하여 기상 레이다에서의 펄스페어 추정치의 정확성 정도를 비교, 분석하였다.
This study estimated rainfall information more effectively by image signals through the information system of weather radar. Based on this, we suggest the way to estimate quantitative precipitation utilizing overlapped observation area of radars. We used the overlapped observation range of ground hyetometer observation network and radar observation network which are dense in our country. We chose the southern coast where precipitation entered from seaside is quite frequent and used Sungsan radar installed in Jeju island and Gudoksan radar installed in the southern coast area. We used the rainy season data generated in 2010 as the precipitation data. As a result, we found a reflectivity bias between two radar located in different area and developed the new quantitative precipitation estimation method using the bias. Estimated radar rainfall from this method showed the apt radar rainfall estimate than the other results from conventional method at overall rainfall field.
This paper aims to find out the statistical characteristics of the railroad accidents by weather phenomena. For this, It is investigated occurrence frequency of railroad accidents and operation obstacles from 1996 to 2008 in Korea using the KROIS data and Korea railroad accidents reports. The results are as follows; The occurrence frequency of railroad accidents and operation obstacles decrease gradually, and most of railroad accidents is a railroad traffic accidents. The amount of damages by a railroad weather-related accidents is higher than the one of the railroad accidents and operation obstacles. Weather events which is influenced the railroad weather-related accidents and incidents are rainfall, snowfall, lightning, strong winds. And they have occurred a railroad weather-related accidents and incidents, such as rail obstruction, signal failure, and power supply failure.
Nowadays the amount of data obtained from advanced weather radars is growing to provide higher spatio-temporal resolution. Accordingly radar data compression is important to use limited network bandwidth and storage effectively. In this paper, we proposed a hierarchical compression method for weather radar data having high spatio-temporal resolution. The method is applied to radar reflectivity and evaluated in aspects of accuracy of quantitative rainfall intensity. The technique provides three compression levels from only 1 compressed stream for three radar user groups-signal processor, quality controller, weather analyst. Experimental results show that the method has maximum 13% and minimum 33% of compression rates, and outperforms 25% higher than general compression technique such as gzip.
건물 외부에 설치된 각종 기상 측정센서에서 전송된 현재의 외부 기상조건과 일자별, 특수일별 건물 에너지 사용량과의 관계를 인공지능기법으로 분석하고 학습을 통한 예측기능을 갖도록 함으로써, 일자별, 특수일별, 계절별 그리고 기상조건에 따른 익일 전력 사용량을 예측하고 이에 따른 부하의 On/Off 우선순위를 결정하는 기능을 갖는 지능형 직접부하제어 시스템 구조를 설계한다.
기상 레이다에서의 반사 신호는 비, 구름 및 먼지 입자 등에 의하여 산란되는 전자파신호로서 이러한 도플러 신호를 분석함으로서 여러 가지 특징적인 기상정보를 추출하지 된다. 그런데 이러한 기상정보를 정확히 추출하기 위해서는 지표면 클러터 및 레이다에서의 도플러 기상정보들이 어떻게 나타나는지 그 특징을 잘 파악하여야 할 것이다. 그러나 기존의 대칭형 도플러 스펙트럼 모델은 다양한 기상환경을 나타내기에는 다소 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 도플러 스펙트럼 모델에서의 비대칭성을 나타낼 수 있는 개선된 모델을 제안하였다. 제안된 기상 도플러 모델을 이용하면 기상조건, 운영환경 및 시스템 특성에 따라 다양한 클러터 및 기강신호들을 시간 및 스펙트럼 영역에서 효율적으로 모의할 수 있다. 이러한 모의 방법은 기상레이다 정보추출 알고리즘의 정확도 검증 및 추가적인 성능 향상을 위한 새로운 시스템 개발에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.
기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.
본 논문에서는 현재 건설 중인 목포대교와 선박 사이의 충돌 위험도 평가에 필요한 선박 정보와 기상 정보 수집 장치(Data Acquisition System, DAS) 개발에 관하여 기술하였다. 본 연구에서는 DAS를 통항 선박과 기상 현황 데이터를 수집하기 위한 신호 수신 및 처리 유닛과, 데이터 전송과 분배를 위한 네트워킹 유닛, 데이터 관리를 위한 유닛 등으로 구성하였다. 목포항 여객터미널과 신안군 안좌도를 왕복하는 카페리 선상에서의 현장 실험을 통해, 충돌 위기 평가에 적합한 정보를 DAS가 제공할 수 있음을 알았다. 또한 5차 버터워스 디지털 필터를 이용하여 기상 데이터에 포함된 잡음성 데이터를 충분히 억제할 수 있었다.
기상레이더의 발전과 더불어 국내외적으로 정밀한 기상레이더를 이용한 토네이도, 돌발홍수 등의 돌발적인 기상현상에 대한 기상데이터 분석 및 기상현상 예측 기술 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그에 반해 레이더 자료에 대한 시각화 및 표출 방법에 대한 관심이 증가하고 있지만, 현재까지의 기상과 관련한 각 국가 기관 등에서는 단순히 표출된 레이더영상을 GIS 데이터에 사상하여 해석하는 데 급급한 실정이다. 본 논문은 저고도에서 일어나는 국지성, 기습성 기상변화를 관측하고 효과적으로 대응하기 위해, 시 공간적고해상도를 갖는 기상레이더로부터 관측된 데이터 자료를 효과적으로 표현하기 위해 다양한 GIS 플랫폼에서 서비스할 수 있는 고해상도 기상관측 데이터의 표현 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 기상레이더로부터 획득된 데이터를 이용하여 래스터 및 벡터 형태의 고해상도 자료구조로 변환하여 GIS 플랫폼 상에서 정확한 좌표위치와 고도에 직관적으로 인지할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시하였다. 실험결과 GIS 플랫폼과 융합된 고해상도 기상데이터를 이용함으로써 돌발성 기후변화, 국지성 폭우, 토네이도 등의 정확한 위치와 고도 등의 정보를 포함하여 기상상황을 직관적으로 인지하고, 상세히 분석할 수 있는 것을 확인하였다.
X밴드 선박용 레이더를 이용하여 개발한 강우 추정 기술로 강우 사례를 검증하였다. 디지털 신호 변환기를 사용하여 선박용 레이더로부터 수신된 신호를 디지털 반사 정보로 변환하였다. 반사도 정보에서 지형클러터 신호를 제거하고, 빔 감쇠와 빔 부피의 변화에 의해 발생하는 오류를 보정 처리하였다. 처리된 반사 정보는 우량계 강우량과 선형적인 관계를 보였다. 레이더 신호를 직교좌표계로 변환하여 정량적 강우를 추정하였다. 자동기상관측소 세 지점에서 $5mm\;hr^{-1}$ 이상의 강우가 기록된 사례에서 선박용 레이더의 강우 분포는 기상청 운용 기상 레이더의 결과와 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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