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        검색결과 6

        1.
        2024.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        기후 변화에 의해 해수면 온도 상승, 태풍의 최고 강도 북상, 태풍 강도 증가가 나타나고 있으며, 미래의 태풍 강도 변화가 더 심화될 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 기후 변화 시나리오에 의해서 발생할 수 있는 한반도 부근의 태풍 강도를 예측하기 위하여 딥러닝 기반 태풍 강도 예측 모델을 개발하였다. 기후 예측정보를 이용하여 미래 기후 변화 환경장 변화에 따른 태풍의 강도를 예측할 수 있도록 과거 환경장을 학습 자료로 사용하였다. 학습자료는 1980년에서 2022년까지의 태풍 발생 빈도가 높은 6~10월의 기상 및 해양 재분 석 월평균 자료와 Best Track 태풍 241개를 입력자료로 사용하였다. 환경장 변화에 따른 태풍 강도 예측을 위해 자료의 공간적인 특징과 시간적인 특징을 함께 고려하는 딥러닝 모델인 ConvLSTM 기반으로 모델을 개발하였다. 태풍 트랙 시퀀스의 각 이동 경로에 대한 월평균 환경장 자료를 모델에 학습하여 태풍의 중심 기압을 예측하였다. 태풍의 공간적 특성을 반영할 수 있도록 범위를 설정하여 입력자료로 학습하였으며, 5°⨉ 5°의 범위일 때 가장 좋은 결과를 보였다. 몬테카를로 방법을 이용한 민감도 실험을 통해 모델 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 SST로 확인되었다.
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        2.
        2024.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        폭풍해일 및 너울과 같은 고파랑으로 인해 발생되는 월파는 심각한 연안 침수 위험을 초래하며, 연안 시설과 주민의 안전을 위해 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 수치적, 경험적, 신경망, 그레디언트 부스팅(gradient boosting) 및 컴퓨터 비전 기반 모델들을 사용 하여 해안선 인근의 파고와 월파량을 포함한 월파 특성을 조사하였다. 동해안을 대상으로 한국 기상청(KMA), 일본 기상청(JMA), 미국 국 립환경예측센터(NCEP), 유럽 중기기상예보센터(ECMWF)의 기상데이터를 사용하여 ADCIRC 모델과 SWAN 모델을 결합하여 파고를 계산 하였다. 월파 감지용 CCTV가 설치된 동해안의 삼척항을 대상지역으로 선정하였다. CCTV에서 촬영된 영상들을 YOLO를 사용하여 분석하 였으며, 화면 내의 처오름 현상을 감지하였다. 수치모형의 성능은 예측된 파도 특성과 관측값을 비교하여 정성적, 정량적 측정을 통해 평 가하였다. 수치모형의 성능은 파고 예측에서 우수한 것으로 분석되었으며, 태풍과 비태풍 조건에서 파고는 각각 0.60m와 0.44m의 최소 RMSE이고 주기는 각각 1.68m와 1.84m의 RMSE로 분석되었다. 본 연구결과에 의하면 실시간 모니터링은 월파 특성에 대한 신뢰할 수 있는 예측 가능성을 가진다. 실시간 모니터링은 해안지역 보호를 위한 신속한 위험 평가 및 실시간 경보 제공에 활용될 수 있다.
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        3.
        2023.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        해상풍은 대기-해양의 상호작용을 이해하는데 중요한 요소일 뿐만 아니라, 해양에서 기인하는 위험기상을 예측하는데 중요한 입력자료이다. 정확한 예측을 위해서는 정확한 해상풍 자료가 요구되지만, 육상과 달리 해상은 관측이 제한적이기 때문에 관측 자료가 많 지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장기간의 고해상도 해상풍 자료 구축을 목표로 하였다. 먼저 장기간에 대해 활용 가능한 ERA5 재분석 바람장을 고해상도로 재격자화 하였고, 재격자화 한 ERA5 바람장을 수치모형 ADCIRC (ADvanced CIRCulation model)의 GAHM (Generalized Asymmetric Holland Model)을 이용하여 산출한 비대칭형 태풍 바람장과 합성하였다. 산출된 비대칭형 태풍 합성 바람장은 기상 청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 및 일본 기상청 (Japan Meteorological Administration, JMA) 관측자료를 이용하여 정확도를 평가 하였다. 평가결과, ERA5 바람장 및 Holland 식을 이용하여 산출한 대칭형 태풍 합성 바람장보다 비대칭형 태풍 합성 바람장이 관측값을 매우 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 생산한 해상풍 자료는 향후 폭풍해일 후측 자료 구축, 폭풍해일고 빈도 분석, 해상 풍 빈도 분석 등 다양한 연구의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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        5.
        2015.02 서비스 종료(열람 제한)
        최근 기후변화로 인해 지구촌 곳곳은 이전에 경험하지 못한 대홍수와 극한 가뭄으로 몸살을 앓고 있다. 특히 집중호우와 슈퍼태풍 등 기상이변에 따른 홍수는 점차 규모가 커지고 그 피해도 증가하는 실정이다. 2011년 태국에서는 짜오프라야강 범람으로 국토의 70% 이상이 침수되었고, 2013년도에는 태풍 ‘하이옌’ 내습으로 필리핀에서는 6천여명의 사상자가 발생한 바 있다. 대부분의 자연재난은 태풍 및 집중호우 등 물재해로 발생하고 있으며, 국내의 경우 2012년 전체 자연재난의 95.6%, 2013년 전체 자연재난의 93%를 물재해가 차지하였다. 이에 구조적·비구조적 홍수재해 저감대책 수립 및 시행 등 지속적인 물관리 노력으로 대하천에서 발생하는 홍수피해는 크게 감소하였으나, 지자체를 중심으로 운영·관리되고 있는 중소하천에서의 피해는 오히려 점차 증가하고 있다. 조사에 따르면 최근 5년간(2007~2011) 홍수피해의 98% 이상이 중소하천을 중심으로 발생한 것으로 발표된 바 있다. 이와 같이 최근 태풍, 집중호우 등 기후변화의 영향으로 중·소하천의 범람 및 침수가 빈번이 발생함에 따라 홍수재해 상황에 신속하고 효과적으로 대응하기 위한 과학적·체계적인 선진 홍수재해관리 체계 마련이 요구되고 있다. 이에 물관리 전문기관인 K-water에서는 지난 2010년부터 ICT기반의 우수한 물관리 기술력과 홍수대응 Know-How를 활용한 ‘지자체 홍수재해 통합관리 사업’을 추진하고 있다. ‘지자체 홍수재해 통합관리 사업’이란 수문상황을 실시간으로 모니터링하고 과학적인 홍수분석과 선제적 홍수대응으로 국민의 생명과 재산피해를 최소화하는 선진 방재시스템을 지자체에 구축하고, 운영관리·교육을 지원해주는 사업이다. 재난은 복구보다 예방이 우선되어야 함은 모두 다 아는 사실이지만 예산문제 등으로 항상 소 잃고 외양간 고치는 일이 아직까지 반복되고 있다. K-water는 물관리 전문 공기업으로써의 역할을 다하고, 예방 위주의 재난관리 체계 마련을 위해 ‘지자체 홍수재해 통합관리사업’을 지속적으로 확대 추진해 나갈 것이다.
        6.
        2013.06 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        최근 도시지역에서는 호우로 인한 침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 치수계획 수립의 기초가 되는 확률강우량을 초과한 국지적인 집중호우는 도시지역 침수피해의 주요 원인이 된다. 따라서 강우의 지역적인 특성을 고려한 신뢰도를 향상시킨 확률강우량 산정이 요구된다. 그러나 현재의 확률강우량 산정에는 강우의 시・공간적인 특성을 고려하지 않고 기상청 강우관측소 지점의 자료를 모든 지역에 동일하게 적용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화 영향 및 강우의 시・공간적인 특성을 고려한 확률강우량을 예측하였다. 강우의 공간적인 특성을 고려하기 위하여 AWS의 자료를 활용하였으며, 부족한 강우자료를 확보하기 위하여 강우발생 모형인 WGR 모형을 적용하였고, 기후변화 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 치수대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.