PURPOSES: This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS: Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS: Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.

본 연구에서는 재분석 자료(reanalysis data)를 이용하여 동아시아 계절별 평균 기상장을 분석함으로써 동아시아 주요 화산체 분화 시 화산재 확산에 따른 피해 위험 지역을 예측해보고자 하였다. 또한 FALL3D 모형으로 임의의 과거 6개월 간 가상의 백두산 분 화에 따른 화산재 확산 결과를 모의하고, 그 결과를 이용하여 화산재 확산 패턴을 클러스터로 유형화하였다. 마찬가지로 FALL3D에 이용된 WRF(Weather Research and Forecasting model) 기상장 데이터를 기반으로 기상장 클러스터를 정의하였다. 화산재 클러스터와 기상장 클러스터를 비교분석함으로써 화산 분화 당시의 기상장이 화산재 확산 패턴에 미치는 영향을 분석하였다.

The classification of airflow patterns during high ozone (O3) and PM10 episodes on Jeju Island in recent years (2009-2015), as well as their correlation with meteorological conditions according to classified airflow patterns were investigated in this study. The airflow patterns for O3 and PM10 were classified into four types (Types A-D) and three types (Types E-G), respectively, using the HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model and synoptic weather charts. Type A was the most dominant airflow pattern for O3 episodes, being characterized by the transport of airflows from urban and industrial areas in China with the highest frequency (about 69%, with a mean of 67 ppb). With regard to the PM10 episodes, Type E was the most dominant airflow pattern, and was mostly associated with long distance transport from Asian dust source regions along northwesterly winds, having the highest frequency (about 92%, with a mean of 136 μg/m3). The variations in the concentration of O3 and PM10 during the study period were clarified in correlation with two pollutant and meteorological variables; for example, the high (low) O3 and PM10 concentrations with high (low) air temperature and/or wind speed and vice versa for precipitation. The contribution of long-range transport to the observed PM10 levels in urban sites for different airflow patterns (Types E-F), if estimated in comparison to the data from the Gosan background site, was found to account for approximately 87-93% (on average) of its input. The overall results of the present study suggest that the variations in O3 and PM10 concentrations on Jeju Island are mainly influenced by the transport effect, as well as the contribution of local emissions.

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.

소방방재청에서 제공하는 2001년부터 2010년까지의 ‘재해연보’의 내용을 바탕으로 호우, 대설, 강풍에 의하여 강원도 지역에서 재해가 발생한 사례들을 추출하였고, 그 사례들을 종관 기압 패턴에 따라 분류하여 유형별 재해 피해액을 조사하여 재해 취약 지역을 밝혀내었다. 강원도 지역에서는 10년 동안에 총 32 건의 호우에 의한 재해 사례가 발생하였고, 호우에 의한 강원도 지역의 총 재해 피해액은 2조 2,514억 원으로 집계되었다. 호우에 의한 재해 사례를 종관 기압 패턴에 따라 분류하여 재해 피해액을 살펴보면, 장마 전선형 호우에 의한 재해 피해가 가장 많았고(1조 9,002억 원), 호우와 관련된 재해 취약 지역은 평창군과 인제군 지역으로 밝혀졌다. 대설에 의한 재해 사례의 경우, 재해 사례 건수는 2001년부터 2010년까지 총 8 건이었고, 대설에 의한 강원도 지역의 총 재해 피해액은 280억 원 정도로 집계되었다. 대설에 의한 재해 사례를 종관 기압 패턴에 따라 분류하여 재해 피해액을 살펴보면, 저기압 이동형 대설의 경우(196억 원 정도)가 cP 고기압 확장형 대설의 경우(41억 원 정도)보다 더 큰 재해를 일으켰음을 알 수 있다. 마지막으로 강풍에 의한 재해 사례의 경우, 10년 동안에 재해 사례 건수는 총 2건이었고, 강원 영동 해안 지역에 위치한 삼척과 강릉 지역에서 각각 1,500만 원, 6,320만 원 정도의 피해가 나타나, 강풍의 피해 지역은 강원 영동 지역으로 국한되었다.

The characteristic features of surface ozone concentration and the forecasting procedure of high ozone days have been studied. The ozone concentration was continuously measured during 3 years (1997∼1999) at air quality monitoring stations in five major cities in Korea. The diurnal variation of surface ozone concentration on high ozone days is characterized by low ozone concentration at night. The ozone concentration increases continuously after sunrise, to reach a peak at 1500∼1600 LST. Thereafter it decreases steadily to a low concentration at sunset. The diurnal and annual maximum of the surface ozone concentration at Seoul were observed in May and June, respectively. The favorable synoptic condition for the high ozone day is divided into 4 different synoptic weather patterns: a high-pressure system from the Sea of Okhotsk, the Pacific subtropical high extending westward, a moving high-pressure system covering the Korean peninsula, and a synoptic system in front of a typhoon. Most of high ozone days occur under the high pressure system in Korea.