In this study, we quantitatively analyze the effect of ocean emission sources on the simulated O3 concentrations in South Korea using the community multi-scale air quality (CMAQ) model. To analyze changes in O3 concentrations by ocean emissions, two different CMAQ simulations considering ocean emissions (OE case) and without considering ocean emissions (NE case) were conducted during the Korea-United States air quality (KORUS-AQ) campaign period (May–June 2016). The changes in the simulated O3 concentrations due to the effect of ocean emissions (OE case-NE case) appeared mostly in the ocean areas (+1.201 ppbv). The effect of ocean emissions was positive during the daytime (+1.813 ppbv), but negative during the nighttime (–0.612 ppbv). Analysis using the integrated process rate (IPR) confirmed that the increase or decrease in O3 concentration by ocean emissions was mainly due to chemical processes. Further analysis using the integrated reaction rate (IRR) showed that the daytime increase in O3 concentration was mainly attributable to the increased O3 production via O + O2 + M → O3 + M reaction as photolysis of NO2 increased due to the added ocean emissions. The nighttime decrease in O3 concentration was mainly due to the increased O3 titration by NO (NO + O3 → O2 + NO2) due to the increased NO emission. These results indicate that the changes in the concentration O3 in the sea area by the effect of ocean emissions are mainly due to increased NOx emissions. However, there could be a number of uncertainties in ocean emissions data used in this study, thus continuous comparative research using the most updated data will need to be carried out in the future.

In this study, a high-resolution daily data set of surface weather were obtained from PRIDE(PRISMbased Dynamic downscaling Error correction) model for the period of 2000 to 2017 over South Korea. The simulation data of five RCM(Regional Climate Model) were also used which are forced by the CMIP6 participating model UK-ESM as the boundary condition under historical period (2000-2014) and SSP 5-8.5 period (2015- 2017). Here we compared the RCM data and the PRIDE data with MK-PRISM data in terms of ensemble mean and ensemble spread. Results show that the PRIDE model effectively eliminates systematic error in the RCM up to 63.0% for daily average temperature, 72.2% for daily maximum temperature, 68.2% for daily minimum temperature, and 28.7% for daily precipitation when evaluated from the RMSE perspective. Overall, the ensemble spread of the PRIDE model is significantly decreased from 1.46°C to 0.36°C for daily temperature and from 2.0 mm/day to 0.72 mm/day for daily precipitation compared to the RCM ensemble spread, indicating that the largest systematic error of the RCMs is effectively removed in the PRIDE model.

In this study, the impact of cumulus parameterization usage in Weather Research and Forecasting (WRF) model on reproducing summer precipitation in South Korea is evaluated. Two sensitivity experiments are set up with using cumulus parameterization (ON experiment) and without using cumulus parameterization, which is called Convection Permitting Model (OFF experiment). For the both ON and OFF experiments, the horizontal grid resolution is 2.5km, and initial and lateral boundary conditions are derived from ERA5 reanalysis data. Overall, both of the two experiments can capture the spatial distribution of 2014 summer mean and extreme precipitation but show dry biases in the southern region of Korean Peninsula. Occurrence percentage analyses for different precipitation intensity reveal that OFF experiments show better performance than ON experiment for extreme precipitation. In the case of heavy rainfall over Gyeongnam region for 25 August 2014, OFF experiment shows similar characteristic of rainfall to the observations, although it simulates earlier precipitation peak. On the other hand, ON experiment underestimates the amount of precipitation. Also, vertical distribution of equivalent potential temperature and strong southerly wind which play an important role in developing heavy rainfall on 25 August 2014 are better simulated in OFF experiment.

Recently, a variety of modeling studies have been conducted to examine the air quality over South Korea during the Korea United States Air Quality (KORUS-AQ) campaign period (May 1 to June 10, 2016). This study investigates the impact of different meteorological initializations on atmospheric modeling results. We conduct several simulations during the KORUS-AQ period using the Weather Research and Forecasting (WRF) model with two different initial datasets, which is FNL of NCEP and ERA5 of ECMWF. Comparing the raw initial data, ERA5 showed better accuracy in the temperature, wind speed, and mixing ratio fields than those of NCEP-FNL. On the other hand, the results of WRF simulations with ERA5 showed better accuracy in the simulated temperature and mixing ratio than those with FNL, except for wind speed. Comparing the nudging efficiency of temperature and wind speed fields, the grid nudging effect on the FNL simulation was larger than that on the ERA5 simulation, but the results of mixing ratio field was the opposite. Overall, WRF simulation with ERA5 data showed a better performance for temperature and mixing ratio simulations than that with FNL data. For wind speed simulation, however, WRF simulation with FNL data indicated more accurate results compared to that with ERA5 data.

The determination of soil characteristics is important in the simulation of rainfall runoff using a distributed FLO-2D model in catchment analysis. Digital maps acquired using remote sensing techniques have been widely used in modern hydrology. However, the determination of a representative parameter with spatial scaling mismatch is difficult. In this investigation, the FLO-2D rainfall-runoff model is utilized in the Yongdam catchment to test sensitivity based on three different methods (mosaic, arithmetic, and predominant) that describe soil surface characteristics in real systems. The results show that the mosaic method is costly, but provides a reasonably realistic description and exhibits superior performance compared to other methods in terms of both the amount and time to peak flow.

We estimated changes in temperature-related extreme events over South Korea for the mid and late 21st Century using the 122 years (1979-2100) data simulated by RegCM4 with HadGEM2-AO data as boundary conditions. We analyzed the four extreme events (Hot day: HD, Tropical day: TD, Frost day: FD, Icing Day: ID) and five extreme values (Maximum temperature 95/5 percentile: TX95P/TX5P, Minimum temperature 95/5 percentile: TN95P/TN5P, Daily temperature range 95 percentile: DTR95P) based on the absolute and relative thresholds, respectively. Under the global warming conditions, hot extreme indices (HD, TD, TX95P, TN95P) increase, suggesting more frequent and severe extreme events, while cold extreme indices (FD, ID, TX5P, TN5P) decrease their frequency and intensities. In the late 21st Century, changes in extremes are greater in severe global warming scenario, RCP8.5 rather than RCP4.5. HD and TD (FD and ID) are expected to increase (decrease) in the mid 21st Century. The average HD is expected to increase by 14 (17) days in RCP4.5 (8.5). All the percentile indices except for DTR95P are expected to increase in both RCP4.5 and RCP8.5. In the late 21st Century, HD and TD are significantly increased in RCP8.5 compared to RCP4.5, but FD and ID are expected to be significantly reduced. HD is expected to increase mainly in the southwestern region, twice (+41 days) in RCP8.5. TD is expected to increase by 17 days in RCP8.5, which is 5 times greater than that in RCP4.5. TX95P, TN95P and TX5P are expected to increase by about 2°C and 4°C in RCP4.5 and RCP8.5, respectively. TN5P is expected to increase significantly by 4°C and 7°C in RCP4.5 and RCP8.5, respectively.

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 1일 지속강우, 2일 지속강우, 3일 지속강우, 4일이상 지속강우로 구분하여 강우의 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵 밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하였고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하 고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 모의TOEIC 듣기성적과 성별에 따라 영어듣기학습자가 듣기학습에서 사용한 듣기전략의 차이점과 영어듣기학습에서 사용한 듣기전략과 성별이 모의TOEIC 듣기성적에 어떻게 영향을 미치는가를 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 연구 설문을 Oxford(1990)의 듣기학습전략 중, 모의TOEIC 듣기전략에 알맞은 45개의 항목으로 구성하였다. 모의TOEIC을 치른 강원도 원주 소재 대학교의 남녀 대학생학습자 107명을 대상으로 설문을 실시하였다. SPSS 23 프로그램을 이용 하여 신뢰도, 빈도분석, 평균비교, 상관관계, 회귀분석을 실시하였다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모의TOEIC 듣기성적 Level Ⅱ집단이 Level Ⅰ집단보다 기억전략, 인지전략, 상위인지전략, 보상전략, 정의적 전략을 더 많이 사용하였고, 집단 간 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 남자대학생학습자가 여자대학생학습자보다 정의적 전략을 제외한 기억전략, 인지전략, 상위 인지전략, 보상전략 등을 많이 사용하였다. 그러나 보상전략을 제외한 나머지 전략들에서는 통계 적으로 성별에 따른 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 성별은 모의TOEIC 듣기성적과 상관 관계를 가지지 못하였다. 넷째, 영어듣기학습에서의 듣기전략의 사용은 모의TOEIC 듣기성적과 상관관계를 가지고, 특히 인지전략과 보상전략의 사용은 모의TOEIC 듣기성적에 많은 영향을 미쳤다.

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역(2,293 km2)을 대상으로 유출해석을 수행 하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00∼09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차 바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, R2), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 R2는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

This study evaluated the performance of GFDL HiRAM, a fine resolution AGCM, in the simulation of GPI (Genesis Potential Index) of tropical cyclone and its temporal variation over the Western North Pacific (WNP). We analyzed the AMIP simulation by the AGCM for the 30-year (1979-2008) forced by observed sea surface temperatures as the lower boundary condition. Since GPI depends on the five large-scale environmental factors(850 hPa absolute vorticity, 700 hPa relative humidity, vertical wind shear, maximum potential intensity, and 500 hPa vertical velocity), the biases of the simulation are examined for these factors as well as GPI itself. The results are compared with the ECMWF Interim reanalysis (ERA-I), and the analyses show that both the mean spatial pattern and the seasonal cycle of GPI over the WNP are reasonably simulated by HiRAM. But the magnitude of GPI is significantly underestimated due to the combined contribution of negative biases in four factors excluding the low-level vorticity. It is demonstrated that the three leading modes of spatio-temporal variability of GPI in EOF analysis for ERA-I are associated with ENSO, climate change with long-term trends, and SST anomalies over the WNP. The response of GPI to ENSO is more or less captured by HiRAM, including the east-west shift of Typhoon genesis location. However, it is supposed that unrealistic response of GPI and its factors to La-Nina or eastern Pacific El-Nino is an important shortcoming of HiRAM. In addition, HiRAM fails to reproduce the characteristic spatiotemporal variation associated with the climate change mode of GPI. The key findings from this study provide helpful guidance for improvement of HiRAM.

국내의 하천에는 많은 수의 보가 설치되어 있으며, 이러한 특성은 국외에서는 흔하지 않은 편이다. 흐름이 보와 같은 구조물을 통과하는 경우에는 불연속 흐름이 발생하게 되며, 수치모의 측면에서는 흐름항과 생성항의 균형 등의 문제로 수치적 안정성에 많은 영향을 준다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 경험식이나 해석기법의 단순화 등에 의존해 왔으며, 최근에 들어서는 보다 정확한 수치해석기법을 이용하려는 연구가 꾸준히 수행 되고 있다. K-River는 국내의 하천 특성을 반영하고, 불연속 흐름을 보다 정확히 계산하기 위한 목적으로 개발되었다. K-River의 검증을 위하여 1) 하상융기가 존재하는 개수로 수치실험 모의, 2) 도수현상 실내실험 모의, 3) 실제 하천의 수문 사상 모의를 수행하였다. 모든 모의에서 해석해 및 관측치와 유사한 결과를 모의하여 K-River의 적용성을 검증하였다.

봄수확 수삼의 항공 및 선박의 모의수출 유통 중 손실유형을 조사하기 위해 수삼을 기능성 LDPE 필름에 5 kg 대포장 또는 500 g 소포장으로 포장하고 각기 다른 모의수출 유통 온도 및 모의수출 기간 즉 항공 모의수출 유통은 15℃와 25℃로 설정된 저장고에 4일 동안 저장하고, 선박모의수출 유통은 1℃와 5℃로 설정된 저장고에 14일 동안 저장한 뒤 유통실험을 위해 최종 10℃로 설정된 저장고에 수삼을 옮기고 수삼의 품질 변화를 조사하였다. 수삼의 품질 조사는 포장단계부터 10℃유통기간까지 총 기간 수행하였다. 조사결과 수삼의 유통 중 손실률에 가장 크게 영향을 미치는 것은 물러짐과 곰팡이 발생에 의한 부패로 나타났다. 물러짐과 곰팡이에 의한 부패를 합한 종합 손실률에서 손실률 20%를 유통한계 기간으로 정했을 때 항공 모의수출유통 조건인 25℃에서 5 kg 대포장은 10일, 500 g 소포장은 6-7일에 20%에 도달했으며, 15℃는 5 kg 대포장은 17일, 500 g 소포장은 12-13일에 20%에 도달했다. 선박 모의유통 조건인 5℃는 5 kg 대포장은 21일, 500 g 소포장은 28일경에 20%에 도달했고, 1℃는 5 kg 대포장은 24일, 500 g 소포장은 29일 경에 20%에 도달하는 것으로 나타나 수삼의 유통은 모의수출 유통 방법뿐 아니라 포장용량도 손실률에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수삼의 부패에 관여하는 병원균 중 곰팡이 균은 대부분Fusarium sp., Botrytis sp., Penicillium sp. 균들로 동정되었고, 25℃에서는 Fusarium sp. 균이 우세종이고, 그 이하의 온도에서는 Botrytis sp. 균이 우세종으로 나타났다.

의료용 사이크로트론은 방사성의약품을 생산하기 위해 양성자를 고속으로 가속시켜 핵반응을 일으키게 되며, 핵반응을 통해 불필요한 중성자가 발생하게 된다. 중성자는 사이클로트론의 부품에 방사화를 일으키는 원인으로 종사자들의 피폭의 원인이 된다. 이에 본 연구에서는 핵반응이 일어나는 Targetry 부품들인 Aluminum body, Silver body, Havar foil의 방사화 정도를 분석하여 피폭선량을 알아보고자 하였다. 실험결과 Aluminum body와 Silver body는 방사화된 핵종들의 에너지가 작고, 반감기가 짧아 종사들에게 미치는 선량이 미미하였으며, 재사용하는데 문제가 없었다. 하지만 Havar foil의 경우 방사화된 핵종들의 에너지가 높고 반감기가 길어 종사자들에게 미치는 영향이 매우 높았으며, 방사성폐기물로써 특별한 관리가 필용한 것으로 나타났다.

본 연구에서는 VFSMOD-W 모형을 활용하여 새만금 유역의 초생대 기법 적용에 따른 유사저감효과를 예측하고자 하였다. 먼저 모형의 신뢰도 확보를 위해 새만금 유역 내 초생대 실측치를 활용하여 매개변수를 보정하였으며, 새만금 유역 내 밭경지 특성을 파악하여 이를 토대로 모의 시나리오를 개발하였다. 다양한 밭경지 특성을 반영하기 위해 개발된 모의시나리오는 밭경지 규모 1 ha, 5 ha, 10 ha로 밭의 폭과 길이 비는 1 : 1를 적용 하였으며, 밭의 경사는 7%, 15%를 고려하였다. 또한 강우조건은 50 mm, 100 mm, 150 mm, 200 mm 일강우량을 적용하였다. 그 결과, 초생대의 유출저감효과는 밭경사 7%와 15%에 대해 2.9~13.5%, 2.9~12.1%로 각각 나타났으며, 유사저감효과는 33.8~97.0%, 27.1~85.9%로 각각 나타나 유출저감효과에 비해 상대적으로 높은 저감효과를 나타내었다. 유출 및 유사 발생에 영향을 미치는 밭규모, 경사 및 강우량 인자에 따라 초생대 효과는 큰 차이를 나타내었다. 본 모의 결과를 바탕으로 새만금 유역내 밭경지 규모 10 ha 미만, 경사 15% 이내의 조건에서 밭면적 10% 규모로 초생대를 조성할 경우 유사저감 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 ․ 단점을 비교 ․ 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 ․ 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행시계열자료의 변동성을 기억 ․ 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

도시유역에서 발생한 유출은 지표면뿐만 아니라 하수관망을 통해 배수되며, 도시침수 모의 수행시 하수관망을 수문학적 배수 시스템의 한 구성요로서 고려하는 것은 매우 중요하다. 그러나 도시 침수 모의를 수행하는 대부분의 연구자들이 적절한 기준에 준하지 않고 직관적으로 하수관망을 단순화시켜 모의를 수행하는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 1D-2D 결합 도시침수 해석 모형을 이용하여 수지상 구조에 구분법에 기반하여 단순화 된 하수관망의 도시침수 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 하수관망 해석을 위한 1차원 모델은 Lee et al. (2017)에 의해 소개된 모형으로서 지표면과 하수관망 사이의 유입과 역류를 동시에 모의할 수 있고, 2차원 지표면 모델은 불규칙 삼각망을 이용하여 지표수 흐름을 모의하며 1차원 하수관망 해석모형과 연계되어 도시침수를 모의할 수 있다. 하수관망은 수지상 구조 구분법에 기반하여 2차, 3차 그리고 단순화 하지 않은 경우로 구분할 수 있으며, 구분된 각 하수관망은 서울시 사당역 인근에 많은 침수 피해를 발생시킨 2011년 7월 27일 강우 사상에 적용하여 제안된 방법의 적용성을 평가하였다. 모든 케이스에 대하여 침수면적, 지표면에서 하수관망으로의 유입 유량, 하수관망에서 지표면으로의 역류 유량 등을 비교하였으며, 마지막으로 하수관망 단순화를 위한 적절한 기준 제시에 대한 논의를 수행하였다.

The purpose of this study is to estimate the thickness of concrete slabs using the impact echo method based on the stress waves, which is one of the nondestructive test method, to evaluate the safety and construction conditions of concrete slabs. If the correlation and reliability of the impact echo method and the slab thickness are secured, it can be considered that the quality control of the concrete slab is possible in existing structures and structures under construction.

A series of disaster response drill was conducted using a robust and integrated safety management platform (WINS+) which can provide multi-functions of safety evaluation in realtime, disaster information provision and recovery actions for major water infrastructures, which are designated as nation’s first class infrastructures, under natural disasters such as floods or earthquakes. It is believed that the experience of disaster response drills using the new integrated safety management system (WINS+) enhances our capability of preparedness and response against disasters, and that the validity of WINS+ can be clearly confirmed.

This study investigates the simulation skills of RegCM4 for Diurnal Variations (DV) of temperature and precipitation over South Korea according to the Lateral Boundary Conditions (LBCs) using two sets of 30-yr (1981-2010) integration with two LBCs (RG4_HG2: HadGEM2-AO and RG4_ EH6: EHCAM6). In general, RegCM4 successfully reproduces the DV of temperature irrespective of LBCs and seasons. The DV of temperature is well captured in the coastal region compared to that over inland area irrespective of LBCs and season although the magnitude of DV is underestimated. However, it fails to simulate the early morning peak of precipitation irrespective of LBCs, in particular, for summer and autumn although it captures the late afternoon peak over the inland region. And the impacts of LBCs on the simulation skills of RegCM4 for the DV of precipitation are more prominent during summer than other seasons. As a result, the simulation skill of RG4_HG2 for the DV of temperature is better than RG4_ EH6, but the simulation skill for the DV of precipitation is opposite. In general, the impacts of LBCs on the simulation skills for the DV of temperature and precipitation of RegCM4 are different according to the season, time and geographic location.

In this study, we investigated the impact of different initial data on atmospheric modeling results using the Weather Research and Forecast (WRF) model. Four WRF simulations were conducted with different initialization in March 2015, which showed the highest monthly mean PM10 concentration in the recent ten years (2006-2015). The results of WRF simulations using NCEP-FNL and ERA-Interim were compared with observed surface temperature and wind speed data, and the difference of grid nudging effect on WRF simulation between the two data were also analyzed. The FNL simulation showed better accuracy in the simulated temperature and wind speed than the Interim simulation, and the difference was clear in the coastal area. The grid nudging effect on the Interim simulation was larger than that of the FNL simulation. Despite of the higher spatial resolution of ERA-Interim data compared to NCEP-FNL data, the Interim simulation showed slightly worse accuracy than those of the FNL simulation. It was due to uncertainties associated with the Sea Surface Temperature (SST) field in the ERA-Interim data. The results from the Interim simulation with different SST data showed significantly improved accuracy than the standard Interim simulation. It means that the SST field in the ERA-Interim data need to be optimized for the better WRF simulation. In conclusion, although the WRF simulation with ERA-Interim data does not show reasonable accuracy compared to those with NCEP-FNL data, it would be able to be Improved by optimizing the SST variable.