A timber lattice roof, which has around 30m span, was constructed. In order to figure out the realistic buckling load level, the structural analysis of this roof structure was performed especially by stiffness of connection with various asymmetric snow load. Due to the characteristics of application of snow load, the load combinations of snow should be considered not only global area but also local part so that the critical buckling load could be observed as easy as possible. Geometrical imperfection was simulated to consider inaccurate shape of structure. And then nonlinear analysis were performed. Finally, this paper could investigate that the asymmetric snow load with the lower level stiffness of connection decreased the level of buckling load significantly.

본 연구에서는 적설하중 산정을 위한 노출계수를 결정 하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 각국의 온실 구조설계기준에서 제시된 노출계수들을 비교분석하였고 우리나라의 각 지역별 노출계수를 결정하고 결정방법에 대하여 개선방안을 분석하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 각국의 노출계수 기준을 비교분석한 결과 노출계수에 영향을 미치는 주요인자는 노풍도, 풍속, 바람막이의 유무인 것으로 분석되었다. 또한 일본을 제외한 각국의 기 준을 종합하면 노출계수는 3가지 단계로 구분되며 바람에 완전히 노출되고 바람이 센 지역의 노출계수는 0.8(0.9), 바람에 부분적으로 노출된 지역은 1.0(1.1), 바람 막이가 조밀하게 설치된 지역은 1.2로 나타낼 수 있다. 따라서 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려한다면 3단계로 구분하여 제시하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. ISO 4355기준에 따라 우리 나라 94개 지역에 대한 노출계수를 산정한 결과 대관령 (0.5)과 여수(0.6)를 제외한 모든 지역의 노출계수가 1.0 과 0.8 두 가지로 대별되었다. 우리나라의 내륙지역이 해안지역에 비해 상대적으로 더 큰 강설 확률을 가지며 최대풍속이 5m·s-1 이상인 일수가 더 작은 것으로 분석되 었다. 우리나라의 노출계수는 3단계로 구분하여 해안 지역을 중심으로 한 바람이 강한 지역을 0.8로 하고 내륙 지역은 1.0으로 하며 촘촘한 바람막이가 있는 경우는 일본을 제외한 각국에서 적용하고 있는 값인 1.2로 결정하 는 것이 바람직할 것으로 판단되며, 임계풍속 5.0m·s-1 이상 일 수에 따른 지역별 구체적인 노출계수는 추가적인 연구를 통해 결정할 필요가 있다.

A single-layerd steel lattice roof, which has 50m span, was constructed. In order to figure out the realistic buckling load level, the structural analysis of this roof structure was performed especially by local snow load. Due to the characteristics of application of snow load, the load combinations of snow should be considered not only global area but also local part so that the critical buckling load could be observed as easy as possible. Geometrical imperfection was simulated to consider inaccurate shape of structure. And then nonlinear analysis were performed. Finally, this paper could investigate that the local snow load with geometrical imperfection decreased the level of buckling load significantly.

Meteorological observatories use measuring boards on even ground in open areas to measure the amount of snowfall. However, it is very difficult to evaluate the accurate amount of snowfall because of the effects of the wind. Therefore, this study tried to determine the internal wind flow inside a windbreak fence to identify an area that was not affected by wind in order to measure the snowfall. We performed a computational fluid dynamics analysis, wind tunnel test of the type and height of the windbreak fence, and analyzed the wind flow inside the fence. The results showed that a double windbreak fence was better than a single windbreak fence for reducing the wind velocity. The reduction of the wind velocity was highest in the middle of a windbreak fence with a width of 4 m and a height of 60cm, where the windbreak fences were fixed to the ground.

국내에 설치되어 있는 원예시설 중 가장 많은 면적을 차지 하고 있는 단동비닐하우스의 기상재해로 인한 피해를 경 감시킬 수 있는 모델 개발에 필요한 기초자료를 제공하고 자 재배작물별로 대표적인 온실규격를 선정하여 안전풍 속과 적설심을 구한 후 재현기간 8년에 해당하는 지역의 설계풍속 및 적설심과 비교하여 온실의 구조 안전성을 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 재배작물별 대표온실에 단위풍하중을 적용한 결과, 최 대 단면력은 과채류, 근채류, 엽채류 온실 순으로 크게 나타났으며 재배작물별 서까래 간격을 고려한 안전풍 속은 엽채류 온실이 17.7 m/s, 과채류 온실이 20.2 m/s, 근채류 온실이 22.3 m/s로 나타나 지역별 8년 빈도의 설계풍하중과 비교하였을 때 홍천, 이천, 성주지역을 제외하고는 대부분의 지역에 있어서 불안전한 것으로 나타났다. 2. 재배작물별 대표온실에 단위 적설하중을 적용한 결과, 근채류 온실의 최대 단면력이 가장 크게 나타났으나 재배작물별 서까래 간격을 고려한 안전적설심은 엽채 류 온실이 8.8 cm, 과채류 온실이 9.4 cm, 근채류 온실이 11.8 cm인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 지역별 8년 빈도의 적설하중과 비교하였을 때 경남지역 일부를 제 외하고는 대부분의 지역에 있어서 불안전한 것으로 분 석되었다. 3. 재배작물별 대표 온실의 안전풍속과 적설심에 대하여 구조물에 발생하는 최대 인발력은 12.7~15.1 kgf/개소, 최대 연직하중은 20.6~21.7 kgf/개소로 나타나 기초는 안전한 것으로 분석되었으나 안전풍속과 안전적설심이 매우 작기 때문에 폭설이나 강풍에 대비한 보강이 필요 한 것으로 나타났다.

기존의 온실설계와 관련된 기준들은 1990년대 까지의 기상자료를 이용하여 산정된 설계풍속 및 적설심으로 최근 급변하는 우리나라 기상특성을 반영하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 온실 설계에 있어서 기존의 기준들에 대한 문제점을 개선하고 활용도가 높은 설계풍속 및 적설심 자료를 제공하기 위해 1961년부터 최근 2011년까지 각 지역별 총 72개 지점의 기상관측소에서 측정한 기상자료를 이용하여 우리나라 전국 170개의 시·군별 설계풍속 및 적설심을 산정하였다. 그 결과, 재현기간 100년을 기준으로 풍속의 경우, 22.5~65.0 m․s-1 범위로 홍천이 22.5 m․s-1 로 가장 낮았고, 흑산도가 65.0 m․ s-1 으로 가장 높게 나타났다. 이때 기상자료의 수가 20년 미만인 흑산도를 제외하면 고산이 63.0 m․s-1 으로 가장 높은 것으로 나타났다. 적설심의 경우, 5.4~259.7 cm 범위로 고산이 5.4 cm로 가장 낮았고, 울릉도가 259.7 cm 로 가장 높게 나타났다. 전형적으로 다설지역인 울릉도(259.7 cm)와 대관령 (225.4 cm)을 제외하면 동해가 123.3 cm 으로 가장 높았다. 그리고 각 지역별 설계풍속 및 적설심에 대하여 본 연구와 기존의 기준을 비교해 보면, 설계풍속 및 적설심의 차이가 크게 발생한 지역들은 기존의 기준이 본 연구보다 비교적 높게 산정된 경향을 보였다. 따라서 최신 기상자료를 이용한 본 연구의 결과를 이용한다면 원예시설의 설계 및 시공 시 온실의 안전성뿐만 아니라 경제성에도 상당히 유리 할 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 동계에 한랭 건조한 대륙성 기단이 서해를 통과할 때 서해 연안지역인 인천, 군산, 목포의 적설량과 해양기상요소와의 관련성에 대하여 조사하였다. 한반도 서해 연안지역인 인천, 군산, 목포의 동계(12월～2월) 평균 적설량은 군산이 12.7cm로 가장 많았으며, 목포(9.0cm), 인천(7.8cm) 순으로 나타났다. 특히, 세 지역에서 적설량은 12월과 2월에 지역적인 차이를 나타내었다. 이와 같은 지역적인 적설량의 차이는 대륙성 고기압의 확장과 관계하였다. 대륙성고기압은 12월에 중국 화남지방에 중심을 두고 산동반도 및 한반도 서부연안지역을 통과하고, 1월에는 중국 화북지방에서 한반도 중부지방으로 확장하며, 2월에는 중국의 북쪽지방에서 발해만과 요동반도를 통과하여 한반도의 중부지방으로 확장하였다. 이 대륙성고기압의 확장과 관련하여 인천은 적설이 2월이 12월보다 많았고, 군산과 목포는 12월이 2월보다 많은 적설을 나타내었다. 세 지역에서 대설은 열손실이 100 w/m2 이상일 때 나타났다. 또한, 대설은 대륙성 고기압과 저기압의 배치가 서부지역에 전선이 형성되는 서고동저형일 때 발생하였고, 이때 바람은 4-8m/sec 세기의 북서풍 또는 북풍이 우세하였다.

본 연구는 상대적으로 활하중의 영향이 민감하게 작용하는 농업시설의 합리적 구조설계를 위하여 우리나라 60개 지역의 자료를 사용하여 중요한 설계하중의 결정요인인 단위적설중량, 순간최대풍속 및 최대신적설심의 그 적용에 관하여 검토하였고, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 적설심에 다른 단위적설중량을 분석한 결과 적설심에 따른 차이는 발견할 수 없었고 대체적으로 정규분포를 이루고 있다. 평균기온에 의하여 단위중량을 구분해본 결과 -1℃ 이상에서는 단위중량이 평균 0.91kg/cm/m2, -1℃ 이하에서는 평균 0.58kg/cm/m2로 나타나 기온에 의한 차이가 명확했다. 2. 평균최대풍속과 순간최대풍속과의 관계를 도출하여 회귀식을 유도한 결과, 일반적으로 사용하고 있는 순간최대풍속 관계식과는 약간의 차이를 보였다. 해안지방과 내륙지방에 2개지역으로 구분하여 순간최대풍속 관계식을 유도하였다. 3. 재현기간별 최대적설심과 최대신적설심을 비교한 결과, 눈이 적은 지방에서는 큰 차이가 없으나, 비교적 눈이 많은 지방의 경우 재현기간 8년에서는 24.6cm, 57년에서는 45.6cm로 큰 차이를 보여, 난방 및 적절한 관리를 전제로 설계하면 신적설에 의하여 설계하중을 크게 감소시킬 수 있음을 나타냈다. 4. 기존식과 수정식의 설계풍속(진주지역) 및 최대적설심과 최대신적설심(서산지역)의 적용시, 2연동아치형시설의 부재사용량은 각각의 경우에 대하여 +0.3배, -0.3배이었고, 2연동지붕형 시설의 부재사용량은 각각 +0.3배, -0.1배이었기 때문에 시설의 특성에 맞는 설계자료의 선정이 매우 중요하다.

It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.

본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용 하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공 신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검 증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모 형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.

This study aims to investigate the characteristics of the disaster by heavy snowfall in South Korea based on the disaster yearbooks published from 1979 to 2014. We analyses the spatial distributions and temporal changes of disaster caused by heavy snowfall as well as the damage related to the snow depth. According to the change in the property loss by heavy snowfall and the snow depth, there was no major damage by heavy snowfall in 1980~1999 when the new snowfall tended to decrease by -1.4 cm/year. However, the fluctuation in the sum of new snowfall in the 2000s was also the most unstable, resulting in heavy damage by heavy snowfall. The sensitivity on the snow depth is different depending on the geographical regions, but the property loss by heavy snowfall increases as the sum of new snowfall and the maximum snow depth increase.

In this study, we investigated the relationship between the number of tourist visits to Taebaek and snowfall. We used the number of train passengers of Taebaek rail station and daily fresh snow records from Korea Railroad Corporation and Korea Meteorological Administration in the winter of 2010-2011 and 2013-2014. The results from our research show that heavy snowfall substantially attracts visitors who want enjoy snowy scenery whereas light snowfall has no influence on the number of tourist visits. In fact, according to our analysis, the number of visitors increases by 34% in the winter 2010-2011 and 72% in the winter of 2013-2014 at maximum in case of heavy snowfall events. The sharp increase in the number of visitors after the heavy snowfall reflects the positive effect of heavy snowfall, which creates beautiful scenery.

최근 기후변화로 인한 강설패턴이 변화하여 폭설이 발생하는 빈도와 그 규모가 증가하여 이에 대한 피해가 점증하고 있다. 특히 폭설로 인한 비닐하우스의 피해가 많이 나타나고 있으며 매년 기록적인 폭설이 발생하여 비닐하우스의 파손 및 붕괴 사고가 증가하고 있다. 또한 폭설에 의한 비닐하우스의 파손은 내부의 작물 또한 피해를 발생시키기 때문에 농가의 경제적 손실이 매우 크다. 농림축산식품부에서는 이러한 경제적 손실을 최소화하기 위하여 “지역별 내재해 적설심 설계강도 기준” 을 고시하였다. 하지만 농림축산식품부에서 고시한 설계 적설심은 빈도분석시 우리나라에 가장 적합한 확률분포형을 선정하는 적합도 검정을 거치지 않고 Gumbel분포를 통해 빈도분석을 수행하였기 때문에 적합도 검정을 수행하여 우리나라에 가장 적합한 확률분포형과 매개변수 추정방법을 선정하였다. 선정 결과, 우리나라의 적설심 빈도분석에 가장 적합한 확률분포형으로는 GEV분포가, 매개변수추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 확률가중모멘트법에 의한 GEV분포를 통해 우리나라 69개 기상관측소에 대해 빈도분석을 수행한 결과 지역별 내재해 적설심 설계 강도기준의 설계빈도인 30년 빈도를 기준으로 경상북도 울릉군의 울릉도 관측소에서 217cm로 산정되었고, 제주특별자치도의 고산 관측소에서 5cm로 가장 작은 적설심이 산정되었다.

본 연구에서는 우리나라 전역의 설해위험지도를 개발하기 위해 Generalized Extreme Value 확률분포형에 의한 적설심 빈도분석을 수행하여 기상관측소별 100년빈도 확률적설심 및 적설하중을 산정하였다. 여기서, 100년 빈도는 건축구조설계기준에서 제시하는 건축구조물의 설계 빈도이다. 적설하중은 적설의 단위중량을 고려하여 산정하였으며 적설의 단위중량은 눈이 내린 날을 기준으로 강수량과 적설량의 비율에 의해 산정하였다. 산정된 69개 기상관측소별 100년빈도 적설심과 단위중량을 고려하여 적설하중을 산정하고 ArcGIS의 크리깅 기법을 통해 지역별로 보간(interpolation)하여 우리나라 적설하중지도를 개발하였다. 적설하중지도를 기반으로 설해위험지도를 개발하기 위해 본 연구에서 산정된 100년빈도 적설하중과 건축구조설계기준에서 제시하고 있는 설계 적설하중을 비교하고 분석하였다. 설해위험지도는 1등급(안전), 2등급(경계), 3등급(위험), 4등급(매우위험) 4단계로 구분된다. 눈이 내리지 않는 경우는 1등급(안전), 100년빈도 적설하중이 건축구조설계기준에서 제시하고 있는 설계적설하중 보다 작을 경우 2등급(경계), 설계적설하중보다는 크나 200년빈도 적설하중보다 작은 경우는 3등급(위험), 200년빈도 적설하중보다 큰 경우는 4등급(매우위험)으로 구분된다. 이와 같은 구분방법을 적용하여 우리나라 전역에 대한 설해위험지도를 개발하였다. 본 연구의 결과는 구조물적인 대책인 폭설의 적설하중에 대비한 구조물 설계기준 제시와 설해위험지구 선정 및 적정 풍수해 보험요율 산정 등에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 비닐하우스의 적설심 기준을 개선하기 위하여 현행 적설 설계기준의 적적성을 평가하고 이에 따른 개선방안을 제시하였다. 현행 비닐하우스의 설계 적설심은 빈도분석 시 우리나라에 가장 적합한 확률분포형을 선정하는 적합도 검정을 거치지 않고 Gumbel분포를 통해 빈도분석을 수행하였기 때문에 우리나라에 가장 적합한 확률분포형을 선정하고 매개변수 추정방법을 선정하였다. 선정 결과 최적확률분포형으로는 Generalized Extreme Value(GEV), 매개변수추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 선정된 확률분포형과 매개변수 추정방법을 적용하여 우리나라 69개 기상관측소별 적설심 빈도 분석을 수행하고 현행 적설 설계기준과의 비교·분석을 실시하였다. 비교·분석 결과 232개 시·군·구중에서 155개 시·군·구에서 본 연구에 의한 30년 빈도 적설심이 현행 적설심 기준보다 상회하여 설계기준 상향이 요구되었다. 또한 비닐하우스는 적설심보다는 적설의 단위중량이 고려된 적설하중에 영향을 받기 때문에 동일한 적설심이 예측되어도 지역별 강설 특성에 따라 적설의 하중이 달라지기 때문에 이를 고려할 필요가 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에 의한 적설심과 지역별 눈의 단위중량을 산정하여 보다 현실적인 설계하중을 산정하였고 이를 바탕으로 232개 시·군·구를 대상으로 지역별 설계 적설기준 개선방안을 제시하였다.

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 대표농도경로(RCP) 시나리오인 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 관측자료와 시나리오의 기온, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하였으며, 기상청 산하 대표 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표Ⅰ:1971∼2005년, 목표Ⅱ:2006∼2040년, 목표Ⅲ:2041∼2070년, 목표Ⅳ:2071∼2100년) 적설량을 변동추이를 예측하고자 하였다. 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 기온, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 58개 기상관측소의 30년 이상 기온, 강수, 적설량 관측자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였으며, 기후변화에 따른 미래 적설량의 증감율은 목표기간이 진행될수록 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 확률적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

평창유역의 적설량을 모의하기 위하여 HSPF 모형을 적용하였다. 미래 적설량을 평가하기 위해 CIMIP3에서 제공하는 A1, A1B, B1의 온실가스 배출시나리오에 기반한 GCMs를 이용하였으며, HSPF 모형과 GCMs의 통계학적 오류를 최소화하기 위해 편의보정(Bias-correction)과 시간적 분해모형(Temporal disaggregation)을 적용하였다. 모형의 검·보정 결과 모의된 유출량과 적설량의 경우 모형 효율이 높게 나타났으며, 특히 모형의 검정 후 상관계수를 분석한 결과 월별 유출량의 상관계수는 0.94로 나타났다. 월별 적설량, 또한, 상관계수가 0.91로 나타나 보정된 HSPF 모형이 평창지역에 대한 유출량과 적설량을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. GCMs를 이용한 2018년 평창올림픽 경기장의 적설량을 분석한 결과 1월에는 17.62%, 2월에는 9.38%, 3월에는 7.25%의 적설량이 감소되는 것으로 나타났다.

눈은 지표에너지, 대기순환, 지구냉각, 강수에 영향을 미치는 설빙권의 중요한 요소 중의 하나이다. 1980년대 이후로 북반구의 설빙권은 급격하게 감소하고 있으며, 고위도 빙하뿐 아니라 고산지대의 만년설 또한 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 히말라야 산맥 만년설의 변화를 2001년부터 2011년까지 11년간의 MODIS 적설역 탐지자료를 사용하여 분석하였으며 만년설 면적변화에 영향을 줄 수 있는 지역별, 고도별, 위도별, 기후대 별 특성을 고려하여 연구를 수행하였다. 지역별 분석결과 히말라야 서부 지역에서 77,781km2의 만년설의 증가가 나타났고, 중부와 동부지역에서는 각각 3,453km2, 19,230km2의 감소가 나타났다. 고도별 분석결과 면적대비 만년설 분포는 고도에 영향을 받으나 변화경향은 고도에 직접적으로 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 위도별 분석결과에서는 30°N~35°N 에서 증가 경향을 나타내었고, 27°N~28°N 에서는 증감을 반복하며 감소하는 경향을 나타내었다. 기후대별 분석에 따르면 연구영역 중 거의 대부분을 차지하는 툰드라기후(87.6%)에서는 특별한 경향을 확인 할 수 없었지만, 전체 중 12.4%를 차지하는 열대기후에서는 만년설이 증가하였으며, 그 결과를 통해 기후의 변화가 만년설 변화에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 히말라야 산맥의 지역, 고도, 위도, 기후 등 다양한 조건에 따른 만년설 변화경향을 분석하였으며, 이는 최근 북반구 설빙권의 급격한 감소 경향과 유사함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 만년설의 변화와 관련된 해당지역 국가의 수자원 관련 정책수립과 운영에 참고자료로 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.

정확하고 세밀한 적설 관측시스템은 단순히 방재 차원뿐만 아니라 수문학적 관점에 있어서 물의 순환과정을 해석하는 데에도 중요한 부분으로 인식되고 있다. 최근에는 인공위성에 탑재된 마이크로파 센서를 활용한 적설량 관측시스템이 지속적으로 발전하고 있으며, 이에 대한 검증도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 한반도 적설량 관측시스템의 문제점을 파악하고, NASA의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E)가 제공하는 Snow Water Equivalent (SWE) Product를 활용하여 적설량 관측시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 적설량 관측 자료가 비교적 충분히 갖춰져 있는 관측소를 중심으로 지역적 특성을 고려하여 연구지역을 선정하고, 실 관측자료와 AMSR-E SWE 데이터에 대하여 비교 검증을 하였다. 결론적으로 오차원인 분석을 통해 앞으로의 개선점과 활용방안을 모색하였다.