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        검색결과 5

        1.
        2017.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비 할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유 출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추 정하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.
        2.
        2015.02 서비스 종료(열람 제한)
        단기간에 발생하는 홍수와 달리 가뭄은 긴 시간 동안 큰 피해를 발생시키기 때문에 가뭄을 효과적인 예측하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 제안된 여러 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 이용하기 때문에 대상자료 자체에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 강우량 자료를 이용하여 내재되어 있는 불확실성을 고려할 수 있는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기상학적 가뭄을 확률론적으로 평가하였다. 기상청에서 제공하는 1973년부터 2012년까지의 일 강우량 자료와 기후변화정보센터(Climate Change Information Center)에서 제공하는 2013년부터 2100년까지의 기후변화 시나리오(RCP 8.5) 기반 월강우량 자료를 대상으로 총 128년간의 강우량 자료에 HMM에 적용하고 가뭄현상을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 은닉 마코프 가뭄지수(Hidden Markov based Drought Index, HMDI)는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류할 수 있으며, 이는 SPI와 같은 기존의 가뭄지수와 달리 특정 시점에서 각 은닉상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한 HMDI를 이용하여 미래 기상학적 가뭄의 계절·기간별 발생특성과 가뭄위험도를 분석하였다.
        3.
        2012.02 서비스 종료(열람 제한)
        재해영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 재해영향예보의 제공시 가장 핵심적 사항은 기상상황에 따라 발생가능한 재해를 예측하고 이에 대한 위험도 정보를 적절히 제공하는 것이다. 하지만 단순히 기상정보와 재해정보를 통합하여 제공하는 재해영향 예보는 기상예보가 확률적 성격을 가지고 있으므로 예보의 내용이 실현된 기상상황과 괴리가 보일 때 재해영향예보 소비자에게 혼동을 줄 수 있다. 따라서 효과적인 재해영향예보는 소비자가 비교적 쉽게 예보의 확률적 성격을 이해할 수 있으며 재해기상상황에 대한 위험도 정보를 미리 숙지할 수 있는 것이어야 한다. 그리고 예보에 기반하여 기상재해에 대한 소비자의 합리적 대응이 가능하도록 하는 것이어야 한다. 본 연구에서는 재해영향예보시 재해기상에 대한 예보정보를 과거재해를 발생시킨 재해기상 및 확률기상 정보와 비교하여 제공하여 기상정보의 소비지가 기상현상이 가져오는 위험도를 보다 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 방안을 제시하였다.
        4.
        2011.10 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        수문학 분야에서 중장기 유출량 예측은 입력변수의 불확실성 등으로 인하여 확률론적 방법을 사용하는 것이 바람직한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 구성된 바 있는 RRFS-ESP 시스템에 PDF-ratio 방법을 기반으로한 사전처리기능을 장착하여 보다 효율적인 중장기 예측시스템으로의 확장을 시도하여 보았다. 이를 위하여 기상청에서 제공하는 확률기상정보를 이용하여 가중치를 산정하고 이를 기반으로 시나리오별 예측확률을 갱신하였다. 예측결
        5.
        2009.09 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 기상인자를 반영하여 확률강수량을 산정하고 불확실성을 평가하였다. 기상인자는 범지구적으로 관측되고 있는 해수면온도와 습윤지수 자료를 이용하였다. 분석 방법은 기상인자와 연최대시간강수량 사이의 지체상관계수를 산정하여 비교함으로써, 우리나라의 시간최대강수량과 상관관계가 큰 기상인자의 관측지역과 지체시간을 선정하고 지역가중다항식을 이용하여 회귀관계를 설정하였다. 다음으로 기상인자를 변동핵밀도함수를 이용하여 확률 밀도함수를 추정하여 모의발생을 수행