2002년 7월 8일에서 10일까지 AWS와 CTD를 이용하여 서해 중부 연안역에서 해양기상관측을 실시하였다. 수심이 낮은 태안반도 연안역에서 17˚C 이하의 냉수가 출현하였고, 36˚20'N와 36˚30'N 사이에 정선을 따라 조석전선이 형성되었다. 기온의 분포는 수온의 분포양상과 유사하게 나타났다. 덕적도 주변(Al)에서 24시간 연속관측결과, 조류와 같은 주기로 북동부로부터 고온저염수와 남서부로부터 저온고염수의 이동이 관측되었다. 관측기간 중에 7월 8일 23시에서 9일 1시 30분까지, 9일 3시에서 5시까지 해무가 발생하였다. 해무발생 시 북태평양 고기압이 약해지면서 기온은 18˚C까지 하강하였고, 바람은 2-4m/s의 북동풍이 불었다. 위성사진을 분석하였을 때, 이 안개는 표층수온이 높은 황해서부를 중심으로 발생하여 시간이 지나면서 관측해역으로 확장된 증기안개이다. 이 해무는 기온과 풍속이 상승하면서 소멸되었다.

본 연구에서는 서울시에 의해 운영되는 서울시내 31개 지역의 대기오염 자동측정망에서 1990년부터 2000년까지 11년 동안 측정한 자료 중, TSP와 PM10에 대한 대기환경기준을 초과한 자료만을 선택적으로 분리한 후 여러 가지 통계적인 분석을 수행하였다. 이러한 연구목적에 맞추어, 각 토지 이용 상태별로 환경기준을 초과한 분진농도의 경향성을 비교해 본 결과, TSP의 경우 초과농도의 전반적인 발생분포가 녹지, 주거, 상업, 준공업지역 순서로 증가하는 양상을 보여주었다. 준공업 지역에서 351.0±35.9μg m3로 가장 높은 초과농도를 보였다. PM10의 초과농도는 주거지역에서 182.9±42.4μg m3의 최고농도를 보이며, 초과농도분포는 준공업, 상업, 녹지, 주거지역 순서로 증가하는 양상을 보인다. 발생빈도수를 각 지점별 측정망수로 나누어 준 결과 주거지역에서 21회로 다른지역에 비해 높은 초과빈도수를 보였다. 이들 초과농도자료들만에 국한시켜 시간적 주기성을 분석한 결과에 따르면, 일반적으로 관측되는 부유분진 자료들과 차별화 된 경향성이 어느 정도 확인되었다. 특히 계절적인 주기로 구분하였을 때, 일반농도자료는 PM10과 TSP 모두 겨울철에 가장 큰 농도를 보인데 반해, 초과농도는 다른 양상을 보여주었다. 이러한 연구결과, PM10의 연도별 경향성에서 가장 주목할 점은 측정이 시작된 1995년 이후 초과농도의 크기가 지속적으로 감소함에도 불구하고, 그 발생빈도수는 최근에 들어 괄목할 만큼 증가하고 있다는 점을 들 수 있다.

자동기상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)는 교육기관 뿐만아니라 정부 산하 각 지방 도시에 많이 설치되어있다. 그러나 많은 AWS중 실시간으로 웹을 통해 제공되는 기상 정보는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 AWS에서 전송되어 오는 데이터를 실시간으로 자동 저장할 수 있도록 하여 실시간으로 디스플레이하고 자료 처리를 하여 교육적으로 활용하고자 하였다. 데이터의 실시간 디스플레이 및 자료 처리를 위해 몇 가지 가능성을 검토했으며 그 가능성을 통해 이를 실현하고자 일차적으로 KNU Weather now, V1.0를 개발하였다. 이 작업의 결과로 지금까지 AWS의 자료를 불러와 사용하기 위해 해오던 불편한 작업이 어느 정도 해소되었고 다시 이를 재가공해 외부에 서비스는 물론, 부가적으로 AWS 관측데이터를 필요로 하는 여러 작업에 이용할 수 있고 또한 데이터 처리 부분의 추가로 여러 통계자료를 가공해 낼 수 있게 되었다. 본 연구는 AWS의 교육적 활용에 중점을 두고 이루어졌으며 간편하고 실용적인 면에서 매우 유용하리라 생각된다.

하부 대류권의 대기물현상과 마이크로파 표면 방출율를 전구적으로 조사하기 위하여 1981-93년 기간의 MSU 채널1 밝기온도와 대기대순환 모델(GCM) 재분석 월평균 자료를 사용하였다. 모델재분석 채널1 자료의 평균값이 MSU 채널1 가중함수를 기초로 하여 세 종류의 모델(NCEP ECMWF, GEOS) 재분석에서 온도장을 이용하여 재구성되었다. 모델재분석 채널1 온도는 하부 대류권의 열적 상태를 주로 반영하기 때문에, 해양과 육지에서 계절에 관계없이 각 반구 여름철에 최대값을 나타내었다. MSU 채널1 밝기온도는 해양에서 대기물현상으로 인해 열대 및 남태평양 수렴대들 에서 극대값을 보였다. 또한 이 밝기온도는 빙하/눈 방출율 효과로 인하여 고위도 해양에서 증가하는 반면에, 고위도육지에서는 감소하였다. 열대 및 남태평양 수렴대들의 계절적 이동은 GCM과 MSU 사이의 채널1 온도 차의 분포에서 체계적으로 나타났다. 이러한 온도차의 극소값 위치에서 추정할 때, 열대 수렴대는 가을에 9N까지 북상하였고, 남태평양 수렴대는 북반구 가을과 겨울에 12S까지 남하하였다. 고위도 경우에는 해빙이 각 반구의 겨울에 북반구에서 53N까지 남하하고, 남반구에서는 58S까지 북상하였다 복사전달 결과를 이용하여 MSU 채널1 밝기온도에 대한 대기물현상과 표면 방출율의 부분적인 기여도를 분리하여 조사하였다. ITCZ지역에서 4-6K의 밝기온도 상승은 1-1.5mm/day의 대기물현상 증가에, 그리고 고위도 해양에서의 10-30K의 상승은 0.6-0.9값의 해빙 방출율의 기여에 해당하였다.

한반도 동해에서 Topex/Poseidon위성 고도레이더로부터 관측된 해수면과 울릉도, 포항, 속초의 조위계에서 관측된 해수면을 비교하여 두 자료의 연계성을 분석하고 위성에서 관측된 해수면자료의 객관성을 검증하였다. 1992년부터 1997년 사이에 관측된 T/P MGDR 관측자료로부터 해수면을 추출하기 위하여 대기보정 및 지구물리학적인 보정을 실시하였다. 조위계로부터 관측된 해수면과의 비교를 위해 조위관측소로부터 반경 약 55km내에 위치하는 관측값들을 평균하였다. 위성 해수면과 조위계 해수면을 비교한 결과 내해역에 위치한 포항 및 속초가 외해역에 위치한 울릉도에비해서 낮은 연관성을 보였다. 200일을 기준으로 저역통과필터를 처리했을 때 외해역에 위치한 울릉도는 상관값이 0.91로 매우 높은 유의성을 보였고, 내해역에 위치한 포항 및 속초는 각각 0.58 및 0.65로서 울릉도에 비해서 상대적으로 낮은 유의성을 보였다. 이러한 큰 차이는 M2, S2, K1 분조 등에 의한 조석변형 때문에 발생하는 현상으로 볼 수 있고, 이는 주로 T/P 자료처리에 사용된 조석모델의 오차로 볼 수 있고, 이를 저역통과필터를 적용하여 효과적으로 제거하였다. 대체로 외해역의 경우는 60, 120, 180, 200일의 필터를 순차적으로 처리함에 따라 상호 두 자료간의 유의성이 점차적으로 개선되는 것을 확인할 수 있었으나 내해역의 경우에는 거의 유의성이 개선되지 않는 것으로 확인되었다.

본 논문에서는 국내의 지진자료를 이용하여 지진특성을 추정하기 전에 적용할 수 있는 사전자료처리기법을 종합적으로 검토하였다. 사전처리 기법으로는 계기보정, 센서검교정상태 확인, 윈도우에 의한 스펙트럼 왜곡 최소화, non-causal ringing에 의한 초동 왜곡 보정 기법을 분석하였으며, 자료 선택시 주파수 영역의 S/N비 확인 및 포화된 자료의 사용가능성 여부를 제시하였다.

기상청에서 덕적도와 칠발도에 설치한 해양기상 관측부이 자료를 이용하여 해양 및 대기 특성과 해양-대기간의 열교환을 살펴보았다. 각 관측지점에서의 일평균 현열속 및 잠열속은 벌크공기역학법을 적용하여 계산하였다. 표층수온은 기온과 같이 뚜렷한 연주기를 보이지만, 1달 정도 시간지연을 가진다. 해면기압은 7월에 가장 낮았고 겨울에 가장 높았으며, 습도는 5-8월 사이 비교적 높았다. 풍속은 가을과 겨울에 평균 5m/s 이상으로 강한 편이었다. 현열속 분석결과 가을부터 겨울에 걸처 해양의 열손실이 두드러졌으며, 봄과 여름에는 반대로 대기에서 해양으로의 약한 열전달이 이루어져 연중 순현열속은 해양에서 대기로의 열전달을 보여주었다. 잠열속 분석결과 봄에서 여름까지 대기의 열손실이 나타나지만, 그 외 기간에는 해양의 열손실이 월등히 크게 나타났다. 현열속과 잠열속의 크기를 비교해 볼 때,1-2월을 제외하고는 전반적으로 현열속보다 잠열속에 의한 해양의 열손실이 우세함을 알 수 있었다. 관측지점별로 분석한 열속의 크기와 변동폭은 대체적으로 덕적도에서 더 크게 나타났다. 일정 기간을 선정한 사례연구에서, 1998년 5월사례의 경우 현열속과 잠열속 모두 칠발도에서 더 크고, 1996년 11월 사례의 경우에는 덕적도에서 훨씬 크게 나타났다.

We have developed a graphic software for image processing of astronomical data obtained by observational equipment in Astronomical Observatory of Kyung Hee University. The essential hardware for running our computer program is simply composed of a PC with the graphic card to handle 256 colors and the color graphic monitor, including CCD camera system. Our software has been programmed in WINDOWS to provide good environments for users, by using various techniques of image processing on astronomical image data recorded in FITS format by KHCCD program(Jin and Kim, 1994) with a compressional mode. We are convinced that our results will be a fundamental and useful technique in the construction of data processing system and can be effectively used in any other observatories, as well as in data processing system of Kyung Hee University.

20cm 태양망원경이 소백산 천문대에서 대덕 천문우주과학연구소로 이전 설치된 후, 1987년 6월 19일 부터 1990년 11월 30일까지 흑점관측을 수행하여 343개의 흑점관측자료를 얻었다. 본 관측기간중 일일 평균 흑점상대수는 83.4로, 매일 평균 5개의 흑점군과 30개의 흑점이 관측되었다. 관측된 월평균 흑점상대수를 분석한 결과에 의하면 1986년 9월에 시작한 제22 태양활동 주기의 극대기는 1989년 9월경으로 밝혀졌다. 국제 흑점 상대수와 비교 가능한 292개의 관측 자료를 사용하여 대덕 태양망원경의 규격화 상수 K를 결정하였으며, 그 간은 소백산 천문대의 규격화 산수 0.87보다 큰 1.08로 밝혀진다.

Eight years (2014–2021) of climate data were collected from an automatic weather observation system installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using these data, we investigated local bio-climatological indices (warmth index, WI; coldness index, CI; and effective accumulated temperature, EAT) of the mountain region adjacent to the Keimyung Dongyeong forest. The study area’s WI and CI were 109.3℃ and –11.3℃ per month, respectively, averaged across 8 years. These values are indicative of an evergreen broad-leaved forest in the warm temperate climate zone, suitable for cultivating sweet persimmons and figs. Additionally, EAT in Dongyeong was 2,113.7℃, averaged across 8 years, suitable for growing crops such as corn, soybean, and potato.

The spatial characteristics of typhoon-class strong wind during the non-typhoon period were analyzed using, a cluster analysis of the observational data and of special strong wind advisories and, warnings issued by the Korean Meteorological Administration. On the Korean Peninsula, strong winds during non-typhoon periods showed a wide variety of spatial characteristics. In particular, the cluster analysis showed that strong winds could be classified into six clusters on the Korean Peninsula, and that the spatial distribution, occurrence rate of strong winds, and strong wind speed in each cluster were complex and diverse. In addition, our analysis of the frequency of issuance of special strong wind warnings showed a significant difference in the average frequency of strong wind warnings issued in metropolitan cities, with relatively high numbers of warnings issued in Gyeongsangbuk-do and, Jeollanam-do, and low numbers of warning issued inland and in other metropolitan cities. As a result of the changing trend in warnings issued from 2004 to 2019, Ulsan and Busan can be interpreted as having a relatively high number of warnings; the frequency of strong wind warnings issuances and strong wind occurrences in these cities is increasing rapidly. Based on the results of this study, it is necessary to identify areas with similar strong wind characteristics and consider specific regional standards in terms of disaster prevention.

This study analyzed the characteristics of strong winds accompanying typhoons for a period of 116 years, from 1904 to 2019, when modern weather observations began in Korea. Analysis shows that the average wind speed and high wind rate caused by typhoons were higher over the sea and in the coastal areas than in the inland areas. The average wind speed was higher over the West Sea than over the South Sea, but the rate of strong wind was greater over the South Sea than over the West Sea. The average wind speed decreased by 1980 and recently increased, while the rate of strong winds decreased by 1985 and has subsequently increased. By season, the strong winds in autumn (september and october) were stronger than those in summer (june, july, and august). Strong winds were also more frequent in autumn than in summer. The analysis of the changes in strong winds caused by typhoons since the 1960s shows that the speed of strong winds in august, september, and october has increased more recently than in the past four cycles. In particular, the increase in wind speed was evident in fall (september and october). Analysis of the results suggests that the stronger wind is due to the effects of autumn typhoons, and the increased possibility of strong winds.

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.

In this study, monthly average values of BOD, COD, and TOC observed for 10 years (2008–2017) in the Nam River were estimated, and monthly variations of BOD, COD, and TOC were analyzed. Monthly average COD was always higher than monthly average BOD; monthly average TOC was high from June to September when rainfall was high. Monthly correlation coefficients between BOD and COD ranged from 0.57 to 0.94, those between BOD and TOC from 0.45 to 0.93, and those between COD and TOC from 0.75 to 0.93. The correlation coefficients were high from November to February when rainfall was low. Regression analyses for monthly average water quality data of the Nam River classified into dry season (October to April) and wet season (May to September) were conducted. Correlation coefficients were higher in the dry season than those in the wet season, and the determination coefficients of linear regression functions for BOD and COD with TOC were also higher in the dry season than those in the wet season. From this study, it can be concluded that it is appropriate to use monthly data to analyze the correlations among BOD, COD, and TOC in the stream. To analyze the relationship between TOC flowing into the stream and BOD/COD, it was found that seasonal characteristics should be considered.

Herein, we analyzed the spatial and temporal variation of DO (dissolved oxygen), BOD (biochemical oxygen demand), and COD (Chemical Oxygen Demand) with the monthly mean observed data for 10 years (2008~2017) in the main stream of the Nakdong River. The water quality of the stations declined in a downstream direction, with the BOD and COD showing their highest values at the ST5 station. From the analysis of the correlation of water quality components at 10 stations, the correlation coefficient between the DO and water temperature was more than –0.90, and that between BOD and Chl-a was 0.48~0.85, and that between COD and TOC was more than 0.65 except for the ST5 and ST10 stations. From the regression analysis using data collected from all stations, the water temperature and DO decreased linearly with a coefficient of determination of 0.90, and the Chl-a and BOD could be described by increasing power functions with a coefficient of determination of 0.83. The TOC and COD followed increasing logarithm functions with a coefficient of determination of 0.58. The TOC efficiency at the 10 stations was estimated and the average efficiencies of BOD and COD were 15.5~36.3% and 57.4~89.6%, respectively.