Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people’s life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing ‘heavy snow’ in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.

태풍, 집중호우, 대설은 매년 우리나라에서 치명적인 손실을 초래한다. 따라서 정기적인 관측을 통하여 이러한 현상의 발생 가능성을 미리 알 수 있다면, 사회적으로 큰 유익을 제공할 수 있을 것이다. 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있고, 해수면온도가 태풍, 집중호우, 대설 발달에 직·간접적으로 영향을 미치므로, 이 논문에서는 위험기상과 관련하여 나타나는 해수면온도 변동성의 특성을 조사하였다. 우리나라에서 발생하는 집중호우는 서울경기 부근 및 서해안을 중심으로, 그리고 남해안을 중심으로 분포하였다. 대설은 주로 동해안지역(이하 영동 대설)과 남서부 지역(호남형 대설)에서 발생하였다. 위험기상 종류 및 주요 발생지역에 따라 해수면온도 변동성이 조금씩 다르게 나타났으며, 집중호우 발생 시에 진도-제주도-이어도-중국 상하이 방향으로 이어지는 해역에서 해수면온도 변동성이 크게 나타났다. 대설 발생 시, 대설형태와 상관없이, 제주도 남쪽 해상에서 해수면온도 변동성이 작은 영역이 관측되었으며, 130oE, 39oN 부 근 동해상에서 강한 해수면온도 변동성이 나타났다. 해수면온도 변동성이 큰 지역은, 대기-해양 상호작용 메커니즘을 연구하는 기초자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 배경대기 에어로졸 관측영역 결정에도 활용될 것이다.

기상재해(Meteorological disasters)는 폭설, 한파, 호우, 태풍, 강풍, 폭염 등으로 대표되는 극한기상(Extreme Weather) 현상이 원인이 되어 피해를 발생시키는 자연재해이다. 극한기상으로 발생되는 산사태, 교통사고, 건축물 붕괴, 화재, 홍수 등과 같이 기상재해는 다양한 형태로 사회·경제부문에 영향을 미치게 된다. 국내에서 폭설로 인한 피해규모를 공표하는 자료들은 직접적인 피해정도를 가늠할 수 있는 정보로써 간접적인 피해정도를 가늠하기에는 한계가 있는 자료이다. 눈은 정상적인 상황으로 복구하기 위해서는 상당한 시간이 소요된다. 눈으로 인해 발생되는 자연재해는 재해기간 외에도 복구 기간에 발생하는 사회적인 편익과 비용이 발생하게 된다. 따라서 폭설기간 이후에 회복되는 기간의 추정은 간접적인 비용을 측정하기 위한 자료로써 중요한 의미를 가질 수 있다. 이에 본 연구에서는 영동지역 고속도로 일별 유입교통량과 열차를 이용한 일별 방문객 수를 이용하여 극한기상상황으로 인해 피해가 발생된 폭설기간의 유입량 변화를 살펴보고자 한다. 또한 폭설이 종료된 이후에 언제쯤 다시 폭설이 시작된 이전과 같은 수준의 유입교통량으로 회복하는지에 대한 분석을 수행하고자 한다. 연구를 위해 2014년 2월에 발생한 대설사례를 중심으로 폭설이 고속도로 유입교통량과 열차 이용객 수에 미치는 영향을 시계열 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석을 위해 영동지역에 소재한 9개 고속도로 톨게이트 유입교통량과 기상청 ASOS 최심신적설 관측치, 강릉역 이용객 수 자료를 이용하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 기상재해로 인한 직·간접적인 비용을 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

백두대간을 중심으로 한 강원도 산간지역은 복잡한 지형과 동해의 영향으로 다른 지역과 구별되는 독특한 기상현상과 대설, 강풍 등 위험기상이 자주 발생한다. 특히, 겨울철 대설은 찬 대륙성 기단이 상대적으로 따뜻한 동해를 지나면서 열과 수증기를 교환하면서 나타나게 되는데, 산간지역을 중심으로 발생하는 대설을 이해하기 위해는 종관적인 기압패턴과 함께 지형을 고려한 다각적이고 심층적인 연구가 필요하다. 또한 봄과 가을철에 주로 나타나는 강풍현상은 건조한 대기와 맞물려 대형 산불의 원인이 된다.본 연구에서는 백두대간을 중심으로 나타나는 대표적인 위험기상인 대설과 강풍의 사례에 대해 이와 관련된 기상인자들을 분석하고, 지형의 연관성에 대해 알아보았다. 또한 지상일기도, 상층일기도, 단열선도 및 위성 구름사진 등을 이용해 종관적인 특징을 조사하고, 기상청에서 사용하고 있는 수치모델 분석장을 이용하여 백두대간을 중심으로 눈의 패턴에 대해 연구하였다.한편, 산간지형이 영동지역의 강설량과 분포에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 태백산맥 지형을 제거한 수치 모의결과를 살펴보았다. 그 결과 동해상에서 열과 수분의 공급을 받으면서 유입된 북동기류가 산 경사면을 타고 강제상승하면서, 강한 연직 운동이 존재하는 산간에서 많은 눈이 내리는 지형성 강수임을 알 수 있었다. 겨울철 대설과 강풍 등 위험기상에 대한 기상정보는 재해예방 측면에서 매우 중요하다. 이에 산간에서 나타날 수 있는 위험기상에 대한 정보를 생산하는데 활용하고자 한다.

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.