Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people’s life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing ‘heavy snow’ in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.

본 연구의 목적은 서산·태안 지역에서 마늘 생산량에 영향을 주는 기상 및 기후 인자를 파악하고 농가의 기후 정보이용에 따른 경제적 가치를 분석하는 것이다. 이 지역에서 기후 특성과 경향이 1984-2013년의 서산지방기상청 기상자료, 1989-2013년의 마늘 생산량 국가통계자료, 2001-2100년간의 기후변화 시나리오 자료(RCP 4.5, 8.5)와 함께 분석되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 서산·태안 지역에서 겨울철 평균기온과 평균풍속이 다른 마늘 재배 지역에 비해 낮고 강하여 마늘 성장을 위한 저온 조건을 만족하였고, 5월의 누적강수량이 감소하여 한지형 마늘이 생육하기에 적합한 것으로 나타났다. 하지만 마늘의 수확기 때 평균기온, 누적강수량 및 평균풍속 등의 증가추세로 인해 미래 한지형 마늘 재배지는 줄어들 것이다. 둘째, 서산·태안 지역에서 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)를 이용한 한지형과 난지형 마늘 모두 파종적기는 현재보다 늦어지고 수확적기는 빨라지며, 추후 100년 동안 재배기간이 50-90일 정도 짧아지는 것으로 나타난다. 셋째, 마늘 흑색썩음균핵병과 고자리파리의 발생 시작 일이 평균기온(oC)과 토양습도(%)를 이용한 기상 알고리즘을 적용함으로서 산출되었다. 특별히 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오에서 미래 마늘 흑색썩음균핵병 발생 일은 모두 현재보다 앞당겨 지는 것으로 나타났다. 넷째, 서산·태안지역에서 마늘 생산량(ka/10a)은 월동기 최저기온, 추대기 누적강수량, 월동기 평균풍속, 그리고 추대기 평균상대습도와 높은 상관을 나타내었다. 한편 마늘 재배에 있어 기후정보이용에 따른 마늘 생산량은 총생산량의 약 9%로 경제적 가치가 증가하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 풍환경에 따른 열손실을 분석하는데 있어 필요한 풍속 기초자료를 제공하기 위하여 주요 11개 해안지역 중 온실밀집지역을 선정하여 기상환경 및 온실 방위를 조사 분석하였다. 대상지역은 난방온실 재배면적과 풍환경 기준으로 선정하였고 온실밀집지역은 50,000m2 이상인 지역을 대상으로 하였다. 11곳의 기상자료 중 기온,풍속, 풍향을 대상으로 30년간 자료를 수집하여 분석하였고 기온은 최저, 평균, 최고 기온을 나누고 풍속 및 풍향 기준은 기상청 분석 기준을 적용하였다. 온실의 배치방향은 형태가 대칭인 점을 감안하여 0~180o 범위로 자료를 수집하였다. 또한, 각 지역마다 풍향이 있으며 온실길이방향을 기준으로 하였을 때 적용되는 풍향은 달라질 수 있으며 이를 상대풍향으로 지칭하고 중복되는 점을 고려하여 0~90o 범위로 자료를 수집하였다. 11개 지역의 기온은 중부지방에 있는 보령, 영광 지역과 남부지방에 있는 9개 지역의 기온차이가 구분되었다. 중부해안 대상지역은 1월 최저기온은 약 3~4oC 정도 온 도가 높은 것을 확인할 수 있었고 평균기온은 약 3oC 정도 높았으며 월별 기온 중 최저기온을 선정할 때에 1 월 기온을 고려해야 되는 것으로 판단된다. 대상지역의 주풍향에 대한 월별 차이는 크게 발생하지 않았으며 풍향 분포에 따라 지역별로 서해안측, 서해 및 남해 경계 해안측, 남해안측으로 구분되어졌다. 풍속은 영광을 제외 한 10개 지역은 월간 풍속 포차이가 크게 발생하지 않는 것으로 판단된다. 대상지역의 온실의 방향은 길이방향 기준으로 분석하였으며 보령과 영광, 남해 지역은 60%이상 집중되어 있는 방향이 존재하였고 해남, 통영 지역은 약 90% 집중되어있는 방향이 존재하였으며 이는 경지정리로 인하여 방향이 편향되어있는 지역이 존재하는 것으로 판단된다.

Solar energy has been known as a successful alternative energy source, however it requires a large area to build power generation facilities compared to other energy sources such as nuclear power. Weather factors such as rainy weather or night time impact on solar power generation because of lack of insolation and sunshine. In addition, solar power generation is vulnerable to external elements such as changes in temperature and fine dust. There are four seasons in the Republic of Korea hereby variations of temperature, insolation and sunshine are broad. Currently factors that cause find dust are continuously flowing in to Korea from abroad. In order to build a solar power plant, a large area is required for a limited domestic land hereby selecting the optimal location for the plant that maximizes the efficiency of power generation is necessary. Therefore, this research analyze the optimal site for solar power generation plant by implementing analytic hierarchy process based on weather factors such as fine dust. In order to extract weather factors that impact on solar power generation, this work conducts a case study which includes a correlation analysis between weather information and power generation.

This study was aimed to find yield prediction model of Italian ryegrass using climate big data and geographic information. After that, mapping the predicted yield results using Geographic Information System (GIS) as follows; First, forage data were collected; second, the climate information, which was matched with forage data according to year and location, was gathered from the Korean Metrology Administration (KMA) as big data; third, the climate layers used for GIS were constructed; fourth, the yield prediction equation was estimated for the climate layers. Finally, the prediction model was evaluated in aspect of fitness and accuracy. As a result, the fitness of the model (R2) was between 27% to 95% in relation to cultivated locations. In Suwon (n=321), the model was; DMY = 158.63AGD –8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24 (DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days). Furthermore, DMY was predicted as 9,790±120 (kg/ha) for the mean DMY(9,790 kg/ha). During mapping, the yield of inland areas were relatively greater than that of coastal areas except of Jeju Island, furthermore, northeastern areas, which was mountainous, had lain no cultivations due to weak cold tolerance. In this study, even though the yield prediction modeling and mapping were only performed in several particular locations limited to the data situation as a startup research in the Republic of Korea.

기상 조건을 고려하여 교통사고 발생 원인과의 관계를 분석한 연구에서는 갑작스러운 온도 또는 기상 상 태의 변화는 교통사고에 영향을 준다는 결론을 제시하고 있다. 특히, 동절기에 기온이 떨어지는 경우, 도로 결빙에 의한 교통사고가 발생할 가능성이 높으며, 도로 표면에서 발생하는 결빙 현상은 운전자가 육안으로 쉽게 관측 할 수 없는 한계를 가진다. 따라서, 노면에 발생하는 결빙은 교통사고의 원인으로 작용 할 수 있 기 때문에, 결빙이 발생한 구간에서 운전자의 주의를 높여 줄 수 있는 대안 등이 요구된다. 결빙 현상은 야 간과 같이 온도가 낮아지는 시간에 발생하므로, 결빙을 예측하기 위해서는 노면 온도에 대한 정보가 필요하 다. 그러나, 노면온도 변화에 직･간접적으로 영향을 주는 대기 기상정보는 거시적(5km*5km 단위) 범위에 서 정보가 제공되므로, 운전자가 주행하는 도로망에 대한 정확한 정보를 제공하는데 어려움이 따른다. 따라 서, 본 연구에서는 운전자가 주행하는 도로망에 대기 온도를 제공 및 예측하기 위해 대기온도, 대기습도, 풍 향 등을 고려한 기상정보와 노면 온도 자료를 활용하여 노면 온도를 예측하는 모형을 개발하고자 한다. 노면 온도 예측 모형을 개발하기 위하여 Thermal Mapping 장비가 장착된 차량을 이용하였으며, Thermal Mapping 장비를 통해 노면온도, 대기온도, 대기습도를 측정한다. 또한, 시스템적으로 GPS가 연계되어 있어서, 정확한 위치 정보의 취득이 가능하며, 노면온도에 영향을 미치는 기상정보는 기상청에 서 수집하여 제공하는 온도, 습도, 풍속 등을 이용하였다. 또한, 지형의 요소를 교량부, 산지부, 평지부, 해안, 내륙을 구분하여 지형적인 요소도 반영 될 수 있도록 하였다. 예측 모형은 비선형 분석 모형을 사용 하여 노면 예측 정확도에 적합한 알고리즘을 사용할 계획이며, 본 연구의 결과는 기상과 관련된 교통안전 관련 연구에 활용될 것으로 기대한다.

곤충의 초발생일, 최대발생시기, 발육 단계 등을 예측하는데 기상자료는 필수적으로 사용하고 있다. 기상자료의 수집방법으 로는 조사지점에 기상관측센서를 설치하거나, 인근 기상관측지점의 자료를 활용하는 방법이 있다. 현재 국내에는 기상청, 농촌진흥청, 산림청 등에서 약 3700여개의 기상관측장비를 운영하고 있으며, 공간분해능은 약 5km정도이다. 하지만 일반 사용자의 기상관측자료의 접근성, 기상관측센서 및 기상관측값의 품질 등의 이유로 국내 기상관측자료의 활용사례는 제한이다. 따라서 본 자료에서는 국내외 기상관측자료의 수집 방법에 대해서 기술하였다. 기상청에서는 600여개의 자동기상관측장비를 운영하고 있으며, 국가기후데이터센터(sts.kma.go.kr), 방재기상정보시스템(afso.kma.go.kr)을 통해서 기상관측자료를 제공하고 있다. 국가기후데이터센터에서는 국내 기상관측자료 뿐만 아니라 전세계 149지점의 기상관측자 료 또한 수집이 가능하다. 그리고 세계기상정보시스템(WIS)과 연계한 농업기상정보 자료센터(dcpc.wamis.kma.go.kr)에서는 50개 국가의 농업기상자료를 제공하고 있다. 농촌진흥청 국립농업과학원은 농업기상을 관측하기 위해 현재 180지점에서 기상관측장비를 운영하고 있으며, 2017까지 200지점으로 확대할 예정이다. 농업기상관측자료는 농업기상정보서비스 (weather.rda.go.kr)를 통해 제공하고 있다. 산림청 국립산림과학원 역시 2017년까지 산악기상관측지점을 200지점으로 확대할 예정이며, 산악기상관측자료는 산악기상정보시스템(mtweather.nifos.go.kr), 산악기상관측시스템(mw.nifos.go.kr)을 통해 제공 하고 있다. 각 기관에서 제공하고 있는 기상관측자료는 기상관측센서와 관련된 관측상의 문제점을 보완할 수 있는 방법이며, 기상관측센서를 정기적으로 유지․점검하고 있기 때문에 고품질의 기상자료를 생산한다는 측면에서 곤충 생태 연구에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

곤충학 분야에서는 곤충 발생일 예측 등과 같은 phenology 연구에 기상자료를 필수적으로 사용하고 있다. 하지만 부정확한 발육영점온도와 같은 계산상의 문제와 기상관측자료지점과 곤충발생지점과의 차이, 기상관측센서의 설치, 관리, 측정값 오류 등과 같은 관측상의 문제가 예측결과의 정확도에 영향을 미친다. 본 자료에서는 기상관측센서와 관련된 문제점을 보완할 수 있는 방안을 소개하고자 한다. 국립농업과학원에서는 2009년 농업기상정보서비스(AMIS)를 구축하였으며, 현재까지 농업기상관측지점의 과거 및 현재 농업기상자료를 수요자에게 제공하고 있지만 대국민의 인식 부족으로 활용사례는 제한적이다. 국립농업과학원 농업기상정보서비스에 연결된 AWS는 논, 밭, 과수원과 같은 농경지에 2014년 3월 기준으로 147개 지점에 설치되어 있으며, 2014년 160개소, 2017년 200개소로 확대할 계획이다. 관측요소는 온도, 습도, 토양온도, 토양수분, 강수량, 풍향․풍속, 일사량, 이슬지속시간 등 9개의 필수농업기상요소가 측정되고 있으며, 각 기상요소는 매1분 단위로 측정되며, 매10분 단위로 자료 수집기에 저장되어 국립농업과학원 DB 서버에 CDMA방식을 통해서 전달되고 있다. 수집된 농업기상관측자료는 품질관리를 통해서 실시간으로 인터넷망(http://weather.rda.go.kr)을 통해 수요자에게 전달되고 있다. 농업기상정보서비스에서는 농업기상관측정보 뿐만 아니라 농업기후 지대별 기상․기후 비교자료, 응용기상정보(유효적산온도 등) 등을 생산하여 제공하고 있으며, 국지기후상세화, 작황예측 등의 기본 자료로도 활용되고 있다. 또한 고품질의 농업기상정보를 생산하기 위하여 농업기상관측센서를 정기적으로 점검하고 있다. 따라서 국립농업과학원 농업기상정보서비스에서 생산된 기상자료는 기상관측센서와 관련된 관측상의 문제점을 보완할 수 있는 방법으로 판단되며, 향후 곤충 phenology 연구 및 기후변화 영향평가 연구 등에 활용됨으로써 곤충학 연구의 질을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

PURPOSES : This study demonstrates the need for the collection of road weather information in order to perform efficient snow removal works during the winter season. Snow removal operations are usually dependent upon weather information obtained from the Automatic Weather Station provided by the Korea Meteorological Administration. However, there are some difference between road weather and weather forecasts in their scope. This is because general weather forecasts are focused on macroscopic standpoints rather than microscopic perspectives. METHODS : In this study, the relationship between snow removal works and historical weather forecasts are properly analyzed to prove the importance of road weather information. We collected both weather data and snow removal works during winter season at "A" regional offices in Gangwon areas. RESULTS : Results showed that the validation of weather forecasts for snow removal works were depended on the height difference between AWS location and its neighboring roadway. CONCLUSIONS : Namely, it appears that road weather information should be collected where AWS location and its neighboring roadway have relatively big difference in their heights.

본 연구는 국립기상연구소에서 생산한 기상자원지도 및 기상정보의 원시자료로부터 Web2.0기반의 기상자원정보시스템 설계 및 구축을 목적으로 한다. 세부 목표로는 (1)기상자원 DB의 공간정보화, 통계적 정보 제공에 적합한 DB 서비스 개발 (2)사용자 경험 중심의 RIA 서비스 개발, (3)기상자원 KML 배포 서비스 웹 제공을 통해 사용자가 참여와 기상정보 콘텐츠 창작환경 조성에 있다. 이를 위해 풍력과 태양광 관련 기상자원지도와 원시자료를 이용해 GeoDB 및 웹서비스를 설계 및 구현하였다. 결과로서 구축된 기상자원 GeoDB 및 웹서비스가 Web2.0 패러다임을 지향하는 지에 대해 그 활용성을 평가하였다. 본 연구를 통해 생산생산된 기상자원 공간/통계 정보 및 RIA서비스는 입지분석, 의사결정지원, 창작활동 등 여러 응용분야에 유용하게 활용될 것이다.