본 연구는 2021년 3월 1일부터 2일까지 영동지역에 강설이 발생했던 사례의 종관적, 열역학적, 역학적 특성을 분석한 것이다. 분석에 사용한 자료는 AWS 관측자료, 지상일기도, ERA5 재분석 자료, 레윈존데, 천리안 2A 위성 자 료, WISSDOM 자료 등이다. 사례 기간 영동지역 4개소에서 관측된 적설은 10 cm 이상으로 나타났으며, 북강릉(37.4 cm)에서는 가장 많은 적설을 보였다. 종관 분석결과, 동해상 및 영동지역 주변으로 중·상층 대기의 매우 차고 건조한 대기와 상대적으로 따뜻한 하층 대기의 온도 차이로 대류 불안정이 형성되어 북강릉 지역으로 대류운의 발달과 함께 강설이 나타났다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 한랭이류 에 의한 대류 불안정이 영동지역의 강설 발생에 큰 역할을 한 것으로 판단된다. 이러한 결과는 레윈존데의 연직 분석 에서도 확인할 수 있었다.

PURPOSES : Road surface conditions are vital to traffic safety, management, and operation. To ensure traffic operation and safety during periods of snow and ice during the winter, each local government allocates considerable resources for monitoring that rely on field-oriented manual work. Therefore, a smart monitoring and management system for autonomous snow removal that can rapidly respond to unexpected abrupt heavy snow and black ice in winter must be developed. This study addresses a smart technology for automatically monitoring and detecting road surface conditions in an experimental environment using convolutional neural networks based on a CCTV camera and infrared (IR) sensor data. METHODS : The proposed approach comprises three steps: obtaining CCTV videos and IR sensor data, processing the dataset acquired to apply deep learning based on convolutional neural networks, and training the learning model and validating it. The first step involves a large dataset comprising 12,626 images extracted from the acquired CCTV videos and the synchronized surface temperature data from the IR sensor. In the second step, image frames are extracted from the videos, and only foreground target images are extracted during preprocessing. Hence, only the area (each image measuring 500 × 500) of the asphalt road surface corresponding to the road surface is applied to construct an ideal dataset. In addition, the IR thermometer sensor data stored in the logger are used to calculate the road surface temperatures corresponding to the image acquisition time. The images are classified into three categories, i.e., normal, snow, and black-ice, to construct a training dataset. Under normal conditions, the images include dry and wet road conditions. In the final step, the learning process is conducted using the acquired dataset for deep learning and verification. The dataset contains 10,100 (80%) data points for deep learning and 2,526 (20%) points for verification. RESULTS : To evaluate the proposed approach, the loss, accuracy, and confusion matrix of the addressed model are calculated. The model loss refers to the loss caused by the estimated error of the model, where 0.0479 and 0.0401 are indicated in the learning and verification stages, respectively. Meanwhile, the accuracies are 97.82% and 98.00%, respectively. Based on various tests that involve adjusting the learning parameters, an optimized model is derived by generalizing the characteristics of the input image, and errors such as overfitting are resolved. This experiment shows that this approach can be used for snow and black-ice detections on roads. CONCLUSIONS : The approach introduced herein is feasible in road environments, such as actual tunnel entrances. It does not necessitate expensive imported equipment, as general CCTV cameras can be applied to general roads, and low-cost IR temperature sensors can be used to provide efficiency and high accuracy in road sections such as national roads and highways. It is envisaged that the developed system will be applied to in situ conditions on roads.

강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세 물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불어오므로 이로 인해 지상기온이 0oC 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.

매년 눈이 내리는 동안에 수많은 차량 충돌이 발생한다. 이는 우리에게 인적, 물질적인 피해를 야기하며 교통혼잡 및 사고감소를 위한 강설 시 교통사고 가능성 예측이 필요하다. 본 연구는 전국고속도로를 대상으로 강설 시 교통사고 발생가능성에 영향을 미치는 주요 영향인자를 파악하여 사고발생 가능성 예측모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 2012년부터 2014년까지 강설상황에서 발생한 교통사고 자료에 기상관측지점(AWS)에서의 기온, 풍속, 강수량과 종관기상관측장비(ASOS)에서의 적설정보 등 기상정보와 교통류자료, 도로기하구조정보를 활용하여 총 703건을 분석하였다. 다만, 본선과 기하구조정보가 상이한 램프구간은 제외하였다. 예측모형 개발 시 사고지점 전·후의 도로링크 정보와 사고시간 전·후 시간대의 교통상태와 기상상태 정보를 활용하는 방식은 기존의 사고예측 모형과 차별성이 있다고 본다. 강설 시 교통사고에 영향을 미치는 것으로 판단되는 사고지점, 평면선형(직선, 커브), 종단경사(평탄, 오르막, 내리막), 조명시설, 방책시설 갓길, 차로수, 사고시간대, 속도, 교통량, 제한속도, 기온, 강수량, 풍속, 강설 지속시간 등 설명변수와 교통사고가 발생하면 1, 그렇지 않으면 0으로 형성되는 이항 로짓모형(Binary Logit Model)을 적용하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 강설 시 사고발생 가능성 예측모형에서 5분 평균속도, 기온, 강수량, 강설 지속시간, 방책시설 갓길 변수가 교통사고에 유의한 영향요인으로 선택되었다. 본 연구결과는 강설 시 사고위험을 사전에 예측하여 도로 운영자 및 도로 이용자에게 교통사고 대응방안을 수립하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 2010년 12월 27일부터 28일까지 서울을 포함한 수도권 지역에 많은 강설을 일으킨 사례의 종관적, 열역학적 및 역학적 특징을 조사하였다. 이 사례는 극저기압으로 분류할 수 있는 특성을 지녔다. 분석에 사용된 자료는 지상 및 상층 일기도, 강설량, 해수면온도, 위성사진, 연직프로파일 및 미국 국립환경예측센터의 전구 1˚×1˚ 재분석자료 등이다. 극저기압은 대기 하층에서 양의 경압성이 강하게 나타나며 925 hPa에 온난이류가, 700 hPa에 한랭이류가 있어 조건부 불안정층이 뚜렷하게 보이는 곳에서 형성되는 것으로 사료된다. 극저기압의 발달기구는 대류권계면 접힘에 의한 성층권 공기의 유입과 그에 따른 위치 소용돌이도의 증가로 하층에 수렴과 저기압성 순환의 유발에 기인한다. 이는 눈구름의 발달로 이어져 서울 지역에는 10 cm, 남부지방에는 최고 20 cm까지 적설을 보였다. 강설의 발달기간동안 상층 500 hPa에는 -45˚C의 한랭핵이 존재하였고 단파골과 지상 기압골간의 위상차도 3-5˚를 이루어 극저기압이 온난역의 저기압성 소용돌이도 이류 지역에서 발달할 수 있었다. 발달의 최성기에는 역학적 대류권계면이 700 hpa까지 하강하였고 위치소용돌이도의 증가로 상승기류도 강화되었다. 전반적으로 강설의 발생과 대류권계면의 파상운동과는 깊은 관련을 보였다. 극저기압이 한반도를 통과하는 동안 대류권계면이 하강하는 지점의 동쪽에 소용돌이도와 상승기류가 강화되었고 동시에 많은 습기가 이류되는 곳에서 강설량도 최대로 나타났다.

PURPOSES : Adverse weather conditions such as heavy rain, heavy snowfall, and thick fog and so on have highly affect on the change in traffic conditions on the road. In particular, heavy snowfall causes capacity reduction as well as crash occurrence. This study investigated the effects of snowfall on speed on a freeway. METHODS : Vehicle detection systems data were matched with corresponding weather station data by regression analysis. RESULTS : The results show that the travel speed is reduced by 6.7% under little snowfall and by 12.8% under heavy snowfall. Regarding the speed variation, 8.7% and 114.7% increases are observed under little snowfall and heavy snowfall, respectively. It is also found that 1 cm increase in snowfall leads to 0.4% decrease in travel speed. In addition, the travel speed increases by 0.4% when the temperature increases by 1℃. CONCLUSIONS : It is expected that the outcome of this study will be useful in establishing more effective strategies for winter operations and road maintenance in practice.

본 연구는 1993년부터 2003년 동안 겨울철 제주도 지방에 눈이 내린 경우를 대상으로 대기가 해양으로부터 얻은 열교환량을 계산하여 보웬비(현열속/잠열속)와 강설간의 관계를 분석한 것이다. 대상지역은 제주도 4개 관측지점인 제주, 서귀포, 성산포, 고산이다. 적설 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 찾기 위하여 바람과 같은 기상의 영향이 가미된 보웬비와 적설과의 관계를 해기차와 적설과의 관계와 비교해 보았다. 그 결과 신적설 시, 지역별 최저 해기차는 제주시, 서귀포, 성산포, 고산에서 각각 10.9, 12.3, 11.5, 14.3˚C였고, 그 이상의 해기차에서 신적설 확률은 각각 26, 29, 13, 23%인데 비해, 신적설시 지역별 최저 보웬비는 각각 0.59, 0.60, 0.65, 0.65였고, 그 이상의 보웬비에서 신적설 확률은 33, 70, 31, 58%로 나타나 보웬비가 해기차보다 높은 확률을 보였다. 보웬비에 의한 확률이 해기차에 의한 확률보다 높게 나타나는 이유는 해기차에 의해 형성된 강설의 조건에 바람에 의한 열교환이 강설의 조건을 강화시킨 것이 보웬비에 나타났기 때문으로 생각된다. 10년(’93~’02)간 자료를 분석한 결과 각 지역별 신적설이 10.0~0.9cm 일 때 평균 보웬비는 0.63~0.67이고 신적설이 1.0~4.9cm 일때 평균 보웬비는 0.72 이상으로 조사되어 강설시 적설량과 보웬비는 비례관계가 있음을 알 수 있었다.

This paper reviewed the environment of freezing-thawing cycle and snowfall frequency which represents environment of deicing agent in concrete bridges at the same time. The results showed that in terms of complex aging environment, freezing-thawing cycle and salt attack environment should be considered together. As environmental data are used in durability assessment of bridges, the results will be more reliable and practical. In addition, the quantitative evaluation method for complex aging environments will be needed in the future study.

운전환경에 영향을 주어 사고를 유발하는 원인에는 교통 흐름, 기상상황, 도로 기하구조 등의 환경적 요인이 있으며, 환경변화에 대한 적절치 못한 대응은 심각한 사고를 유발하여 교통혼잡, 시설물피해, 인명피해 등 사회적 비용손실로 이어지게 된다. 이에 현재 국내·외에서는 여러 요인에 따른 사고 심각도 모형의 연구가 활발히 진행되고 있으나 사고정보, 교통흐름, 기상상황, 도로 기하구조 등 다양한 환경적 요인을 복합적으로 고려한 분석은 전무하기 때문에 본 연구에서는 환경적 요인을 복합적으로 고려하여 교통사고 심각도를 모형화 했다. 사고 심각도 분석을 위해 다양한 환경적 요인에 대한 정보를 수집하고 ArcGIS를 활용하여 사고 발생지점에 수집정보를 융합하였으며, 사고로 인한 교통패턴의 변화를 피하기 위해 교통정보와 기상정보는 사고발생 5분 전의 정보를 융합 하였다. 또한 본 연구에서는 다양한 기상상황 중 강설상황의 정보만을 추출하여 사고 심각도의 관계를 분석하여 모형화 하였는데, 강설시의 환경변화는 운전자의 부주의를 유도하고 사고의 심각도를 가중시키기 때문에 그 심각도가 다른 때 보다 더 큰 경향이 있다. 사고 심각도는 순서화된 이산변수(레벨 1~4)로 표현되기 때문에 순서형프로빗(Ordered Probit)모형을 분석에 활용하였으며, 모형 분석결과 사고 심각도에 영향을 주는 변수로는 강설량, 일누적강설량, 속도, 편경사로 나타났다. 개발된 모형을 활용하여 도로이용자에게 교통안전 취약성 정보를 제공할 수 있다면 안전한 도로서비스 수준확보와 취약성 예측 및 도로 운영관리를 통한 사회적 비용 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.

영동지역은 복잡한 지형적인 영향으로 다른 지역에 비해 이상기상이 빈번하게 나타나고 있으며 기상재해에 의한 피해 또한 타 지역보다 많다. 그중에서도 겨울철 영동지역으로 북동풍이 유입됨에 따라 발생하는 대설 현상에 의해 재해피해가 빈번하며 재해 복구비 또한 막대하다. 따라서 대설에 의한 재해피해를 예방하고자 겨울철(12, 1, 2, 3월) 일기도를 통해 종관패턴에 따른 강설(수)량과 재해피해의 연관성에 대해 연구할 필요가 있다. 본 연구에서는 최근 20년(1993 ~ 2002년) 기간 동안 겨울철에 영동지역으로 10 mm 이상의 강설(수)이 발생한 사례를 추출하여 총 11가지 유형으로 종관 패턴을 분류하고, 분류한 유형을 토대로 소방 방재청에서 제공되는 재해연보를 통해 재해 복구비를 조사하여 종관패턴에 따른 재해피해를 알아보고자 하였다. 영동지역에 10 mm 이상의 강설(수)이 발생한 사례는 총 177회이며, 이 중 기상재해가 발생한 사례는 24회로 나타났다. 그리고 한반도 남쪽에 저기압이 위치한 상태에서 한반도를 향해 기압골을 뻗어 강설(수)이 발생한 경우인 남쪽 기압골형(6회)과 저기압 중심이 한반도를 통과하는 저기압 통과형(6회)의 경우, 다른 유형보다 재해피해가 발생한 빈도수가 더 많았으며, 특히 남쪽 기압골형의 경우, 2011년 2월 11일 사례와 2001년 1월 7일 사례에서 약 160억 원과 150억 원의 재해 복구비가 지원되었으며, 저기압 통과형의 경우, 2001년 2월 15일 사례에서 약 110억 원의 재해 복구비가 지원되었다. 따라서 남쪽 기압골형과 저기압 통과형이 나타나는 경우, 대설로 인한 재해피해에 대해 각별한 주의가 필요하다. 또한, 기상재해가 발생한 24회의 사례 중 2000년 이후에 발생한 사례가 16회로 최근 들어 기상재해가 더욱 빈번해지고 있음을 확인하였다. 향후에는 기상재해가 발생한 유형에 대해 강수량, 강수 변동 폭 등 기상 변수에서 나타나는 특징과 재해 복구비와의 관계를 분석하여 대설에 의한 재해피해를 예방할 수 있는 기초자료를 제시할 필요가 있다.

이 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 용량변화를 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.

The road icing forecast and snow detection system using state evaluation algorithm of multi sensor optimizes snow melting system to control spread time and amount of chemical spread application This system operates integrated of contact/non-contact sensor and infrared camera. The state evaluation algorithm of the system evaluates road freezing danger condition and snowfall condition (snowfall intensity also) using acquired data such as temperature/humidity, moisture detection and result of image signal processing from field video footage. In the field experiment, it proved excellent and reliable evaluated result of snowfall state detection rate of 89% and wet state detection rate of 94%.

The surface freezing and snowfall on the highway and bridge deck will be a cause of major accident in winter. The accident can be effectively reduced by preventing the road surface freezing and snowfall. For these, it is needed that the evaluation method for perception of the road surface condition. In this study, the detection system was investigated using the contact and contactless sensors. From the results, it is seemed that the organized system could well predict the road surface condition and so on.

산업화 및 도시화의 급속한 진전에 따라 도시통행량이 증가하고 있으며, 이러한 도시교통의 양상은 짧은 시간내에 많은 양의 눈이 내리면서 교통혼잡과 극심한 정체로 이어져 심각한 교통대란을 야기시키기도 한다. 이처럼 강설시의 원할한 통행을 도모하기 위한 방안의 하나로서, 도로의 구조 및 도로상의 다양한 위험요소들이 강설시의 차량통행에 어떠한 영향을 끼치는지에 대한 분석이 필요한 시점이며, 이를 위해 본 연구에서는 강설시 도로위험구간을 도출하기 위한 분석틀의 설정 및 중요도분석을 통해 보다 객관화된 지표를 선정하고자 하였다. 본 연구에서는, 1)평가지표의 개발을 위해 표적집단면접(FGI) 및 전문가 브레인 스토밍을 거쳐 최종 평가지표(지리·지형특성, 도로시설, 도로기하구조, 교통특성)를 도출하였으며, 2)도출된 평가지표들을 토대로 AHP분석을 실시하여 각 평가항목별 가중치를 산정하였다. 본 연구의 결과, 평가항목 측면에서 보면, 4가지 평가지표 중 교통특성이 강설도로 위험구간 선정시 가장 중요한 항목으로 도출되었는데, 이는 일반적인 시설이나 지리적인 특성보다는 강설시 가장 위험한 것이 교통량이나 대형차와 같은 교통적인 특성이라는 것으로 판단할 수 있다.

The formation and development conditions of the cloud streets over the yellow sea by the Cold Surge of Siberian Anticyclone Expansion which produce the heavy snowfall events over the southwestern coast, Honam District of the Korean peninsula, has been investigated through analyses of the three dimensional snow cloud structures by using the CAPPI, RHI, VAD and VVP data of X-band Radar at Muan Weather Observatory and S-band Radar at Jindo Weather Station. The data to be used are obtained from January 04, 2003, when heavy snow storm hits on Gwangju and Honam District. The PPI Radar images show that the cloud bands distribute in perpendicular to the expansion direction of the high pressure and that the radius of cloud cells is about 5∼8km with 20∼30dBz and distance between each cell is about 10km. And but the vertical Radar images show that the cloud street is a small scale convective type cloud within height of about 3km where a stable layer exists. From the VVP images, the time period of the high pressure expansion, the moving direction and development stages of the system are delineated. Finally, the vertical distribution of wind direction is fairly constants, while the wind speed sheer increases with altitude to 3km.

We need water equivalent unit data of snowfall for the purpose of forecast and hydrology related research area. This study developed new method of automatic recording snowfall as weight unit. The instrument designed for measuring weight of snowfall by stain-gauge loadcell. Field test of instrument carried out at Daegwallyeong Obs. Station from 22 Jan. to 22 Feb. 2007. During observation period there is 15.3 cm snow depth and 16.0 mm of accumulated water equivalent depth at Daegwallyeong Obs. Station on 13 to 14 Feb. 2007. But the instrument of this study recorded 22.1 mm of water equivalent depth. It is not easy to explain difference between Daegwallyeong and this study. Because this study is only one case of comparison of snow measurement and there is very little amount of snow observation research. The density of snowfall calculated from 0.09 to 0.15 g/cm3 from the observation data of 13 to 14 Feb. 2007. There is high relation between radar echo and snowfall amount measured by weight unit. It can supports forecast of snowfall and development of numerical model for forecast.

To understand the development mechanism of the aerosols in the surface boundary layer, the variation in the aerosol number concentration due to the divergence and convergence of the wind fields was investigated. The aerosol number concentration was measured in the size ranges of 0.3∼10.0 ㎛ using a laser particle counter(LPC) from 0000 LST on 03 Feb. to 0600 LST on 07 Feb. 2004 at Mokpo in Korea during snowfall. The Velocity Azimuth Display(VAD) technique was used to retrieve the radar wind fields such as the horizontal wind field, divergence, and deformations including the vertical air velocity from a single Doppler radar. As a result, the distribution of the aerosol number concentration is apparently different for particles larger than 1 ㎛ during snowfall, and it has a tendency to increase at the beginning of the snowfall. The increase and decrease in the aerosol concentration due to the convergence and divergence of the wind fields corresponded to the particles with diameters greater than 1 ㎛. It is found that the fluctuations in the aerosol number concentration are well correlated with the development and dissipation of snowfall radar echoes due to the convergence and divergence of horizontal wind fields near the surface boundary layer in the inland during the snowfall.

The formation mechanism of the snow cells of the Yellow Sea associated with snowfall over the southwestern part of Korea on 4 February, 2004 has been investigated using special upper-air sounding and radar data obtained for the KEOP (Korea Enhanced Observing Period) Intensive Observing Period (IOP). Results show that the types of snow cells for the selected period are classified into L(Longitudinal)-mode, Low-level convergence, and T(Transverse)-mode with their evolution from L-mode to T-mode. In particular, the existence of low-level warm and humid layer associated with temporally southwesterly inflow for about 4 hours provides a favorable condition in forming the T-mode snow cells. The vertical depth of the T-mode snow cells is deeper than that of L-mode ones due to the southeastward penetration of cold and dry air into relatively warm and humid air. In addition, it is found that wind shear vector between 1000 hPa and 600 hPa is one of the factors which control the orientation of snow cells in formation embedded into the snowbands for the both modes.