We conducted dynamic downscaling using the RegCM4.0 with 25 km of horizontal resolution over CORDEX-East Asia phase 2 domain for the current climate (1981-2005) and evaluated its performance using various reference datasets. The HadGEM2-AO with about 110 km of horizontal resolution provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) was used as the forcing data of RegCM4.0. the RegCM4.0 generally well simulated the spatial patterns of temperature and precipitation by representing geographical and topographic conditions, compared with HadGEM2-AO. In particular, the warm biases in Mongolia, northern China, and Russia during summer and cold biases in Tibetan Plateau, Mongolia, northeast China, and northern India during winter were reduced. However, the systematic wet (dry) biases of summer precipitation in the most of model domain (South Korea) were still remained. It was associated with the southward shifting of low-level jet caused by the weakened North Western Pacific High in HadGEM2-AO. In South Korea, the RegCM4.0 showed a better performance than HadGEM2-AO in terms of the magnitude and spatial variability of both temperature and precipitation. In particular, the RegCM4.0 performed better in simulating the ratio of extreme precipitation over 100 mm/day to total precipitation than HadGEM2-AO. The RegCM4.0 reasonably reproduced the frequency and inter-annual variability of heavy rainfall, frost day, and tropical night over South Korea.

본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교‧평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.

사진트리 기반의 지형 시각화 기법은 많은 응용 프로그램에서 활용되어 왔다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 GPU를 사용하는 다른 방법들에 비해 렌더링 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 사진트리 기반의 지형 시각화 기법을 GPU에서 수행할 수 있도록 오차텍스처와 LOD텍스처를 제안하고, 상세단계가 적용된 사진트리 블록을 동일한 해상도의 메쉬로 채워서 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 보편 공간에서 사진트리의 연속된 두 단계사이에서 지형의 높이 값 차이를 계산하여 오차텍스처에 저장한다. 렌더링 단계에서는 저장된 오차 값을 이용하여 투영된 오차 값을 계산하고, 그 결과를 LOD텍스처에 저장한다. LOD텍스처에 저장된 값을 이용해서 블록단위로 시각 절두체 선별을 하고 상세단계를 선택한다. 이 방법은 부하가 큰 상세 단계 선택 작업을 GPU에서 수행하고 블록단위 연산을 함으로써 작업량을 줄일 수 있다. 상세 단계가 서로 다른 블록이 인접해 있을 경우 T-정점 때문에 크랙이 발생하는데 원본 고도 데이터의 밉맵을 활용해서 이것을 제거할 수 있다.