본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상 관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용 하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

급경사 복잡지형 산체인 울릉도는 국지기상 특성이 매우 강하기 때문에 풍력자원평가에 사용되는 지상관측자료를 선택할 때 먼저 그 유효성을 평가하여야 한다. 본 논문에서는 종관기상자료인 재해석자료 또는 중규모 수치기상예측 자료와 지상관측자료의 상 관성 분석을 통하여 지상관측자료의 국지기상 대표성을 평가하였다. 또한 지형에 의한 유동장 변형을 정확하게 고려하기 위하여 전산 유동해석을 할 경우에, 종관기상자료를 축소화한 예측결과가 얼마나 지상관측자료와 일치하는지도 평가하였다. 이때 지형복잡지수를 이용하여 지형이 복잡해질수록 국소배치의 예측오차도 증가함을 확인하였다. 울릉도의 지상관측자료는 현포리의 고공 기상탑 측정자 료를 제외하고는 모두 국지기상 특성이 강하게 나타났으며, 전산유동해석으로 지형효과를 반영하더라도 풍계효과는 반영하지 못함에 따라 지상관측자료에 의존한 풍력자원평가에 불확도가 상당히 클 것으로 판단된다. 따라서 풍력발전 후보지에서 반드시 고공 기상탑 을 설치하고 IEC 61400-12를 준용한 측정을 수행하여야 할 것으로 사료된다.

We have developed a data integration system for ground-based space weather facilities in Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The data integration system is necessary to analyze and use ground-based space weather data efficiently, and consists of a server system and data monitoring systems. The server system consists of servers such as data acquisition server or web server, and storage. The data monitoring systems include data collecting and processing applications and data display monitors. With the data integration system we operate the Space Weather Monitoring Lab (SWML) where real-time space weather data are displayed and our ground-based observing facilities are monitored. We expect that this data integration system will be used for the highly efficient processing and analysis of the current and future space weather data at KASI.

An application of an integrated climate extreme index (CEI) is presented, that quantifies observed climate change of South Korea by various five indicators. Based on an annual basis surface observation station data, climate extreme indicators that measure the fraction of the stations in South Korea are analyzed. Results for the annual CEI indicate that the area experiencing much above-normal maximum and minimum temperatures in recent years has been increased. The extremes in much greater-than-normal number of days with or without precipitation has a large interannual variability similar with much above and below normal standardized precipitation index. Results from above-normal proportion of heavy daily precipitation show a more pronounced increasing feature from 1990’s to the early 2010’s. Five indicators in CEI had distinct contrasting features which indicates that CEI can be a useful tool in providing the information on the percentage of the climate in South Korea that experienced various kinds of extreme conditions during any given year or period.

강우는 물순환 시스템을 이해를 증가 시킬 뿐만 아니라, 효율적인 수자원 확보 및 관리에 있어서 가장 핵심적인 인자이다. 본 연구는 2015년을 대상으로 한반도에서의 92개의 ASOS 지점자료와 최근에 발사된 GPM 위성강우 자료의 비교를 통하여 활용가능성을 평가하였다. 또한 지점 자료의 장점과 인공위성 자료의 장점을 융합함으로써 보다 개선된 강우자료를 산출하기 위해 3가지의 상세화 방법(Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging)들을 적용하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 1) ASOS 자료와의 검증을 통해 GPM 강우자료가 약간 과대산정되는 편향을 가지고 있는 것을 확인하였으며, 특히 여름 기간에 오차가 높게 발생하는 것으로 나타났다. 2) Jackknife 방법을 통하여 각 합성방법에 대해서 검증하였을 때, 공간해상도가 높아짐에 따라서 오차가 줄어드는 것을 확인하였으며, 상세화 방법 중 conditional merging 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

지진은 한 번의 발생으로도 막대한 인명 및 재산 피해와 더불어 사회 기능이 마비되는 문제를 일으킬 수 있다. 한반도는 인접한 일본, 중국 등에 비해 지진으로부터 비교적 안전한 지역이라고 여겨져 왔기에, 각종 사회기반 시스템의 설계, 건설, 유지 및 관리에 있어서 과거에는 지진에 대한 충분한 대비가 이루어지지 않았다. 하지만 대규모 인명피해를 유발한 지진에 대한 기록들이 한반도에도 상당수 존재하며, 최근들어 지진의 발생 빈도가 변화하는 추세를 나타내고 있다. 따라서 한반도는 더 이상 지진의 안전지대로 판단할 수 없으며 지진의 규모, 발생 확률 등에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 관련 연구에서는 한반도 전역에 걸친 지진의 빈도해석이 이루어지지 않았으며, 사용된 자료 중 결측값이 존재하여 포괄적인 연구가 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 1978년 이후 남한 전역의 지상관측소에서 측정된 1,119 회의 지진 중 연 별 최대규모의 지진 자료를 추출하여 확률론적 분석기법인 빈도해석을 수행하였다. 이를 위해 확률분포함수로 Normal, 2 변수 Gamma, 3변수 Gamma, Generalized Extreme Value (GEV), Gumbel 분포형을 각각 적용하였으며, 모수 추정법으로는 적률법과 최우도법을 적용하여 재현기간 별로 예측되는 지진의 연최대 규모를 산정하였다. 또한, 도출된 확률분포함수의 적합도를 검토하기 위하여 χ2(Chi-square) 검정과 K-S (Kolmogorov-Smirnov) 검정을 수행하였고, 이를 통해 적률법을 적용하여 도출한 2변수 Gamma 분포형을 한반도 지진자료에 대해 가장 적합한 분포형으로 선정할 수 있었다. 도출된 결과는 지진에 대한 확률론적 분석 자체로의 의미를 지님과 함께, 나아가 발생 가능한 미래의 지진 재해에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 하나의 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.