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SUMMARY

CONTENTS

목차

제1장 연구개발과제의 개요 28

제1절 연구개발의 목적 및 필요성 28

제2절 연구내용과 범위 30

1. 국가 레이더 운영센터 신설 및 운영방안 제안(김경익 교수팀) 30

2. 기상레이더 관측의 첨단화·선진화 방안제안 및 비용 분석(이동인 교수팀) 30

3. 중장기 최적 국가레이더 관측망 구축제안(이규원 교수팀) 31

4. 기상레이더 관측자료의 품질관리 및 활용연구(이규원 교수팀) 31

제2장 국내외 기술개발 현황 33

제1절 국가 레이더 운영센터 신설 및 운영 방안 제안 33

제2절 기상레이더 관측의 첨단화·선진화 방안제안 및 비용분석 33

제3절 중장기 최적 국가레이더 관측망 구축제안 35

제4절 기상레이더 관측자료의 품질관리 및 활용연구 36

제3장 연구개발수행 내용 및 결과 37

제1절 국가레이더 운영센터 신설 및 운영방안 제안 37

1. 선진국의 기상레이더 운영 현황 및 레이더운영센터 운영사례 조사 37

2. 국가레이더운영센터 신설 67

3. 국가레이더운영센터 신설에 따른 관련 기관과의 역할 분담 및 기능 조정 72

제2절 기상레이더 관측의 첨단화·선진화 방안 제안 및 비용 분석 75

1. 선진국의 첨단 레이더 개발 현황 및 개발 방향 조사 75

2. 국내 기상레이더 관측의 첨단화·선진화를 위한 연차적, 단계별 추진 방안 97

3. 레이더 이중화시스템 구축을 위한 첨단 레이더 도입 방안 및 비용 분석 106

4. 이중화시스템의 구축 비용 절감을 위한 기존 S밴드 레이더의 장비 활용 방안 및 장단점 등 효율성 제시 110

5. 레이더 기종, 신호처리, 제어부분 등 통일화 방안 제시 111

6. 선진국의 장비 운영사례 조사 및 국내 실정에 맞는 장비운영체제 112

7. 무인화 운영 및 이중화 117

제3절 중장기 최적 국가레이더 관측망 구축제안 126

1. 기상청 레이더 관측망 평가 126

2. 관측환경 분석 및 최적 국가레이더 관측망 구축 제안 151

제4절 기상레이더 관측자료의 품질관리 및 활용 연구 186

1. 선진국의 기상레이더 관측자료 품질관리 방법론 조사 186

2. 선진국의 이중편파레이더 현업적용 알고리즘 현황 및 현업 적용 방법론 조사 197

3. 국내 이중편파 레이더 도입 시, 현업 적용을 위한 알고리즘 및 방법 제시 222

4. 단일편파와 이중편파 레이더자료의 합성 등 효율적인 활용 방법 제시 225

5. 중장기적으로 레이더 관측망 및 활용 연구를 극대화할 수 있는 레이더 연구 및 개발 분야 제시 228

제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 232

제1절 연구개발목표의 달성도 232

1. 제 1 세부과제 연구개발목표의 달성도 232

2. 제 2 세부과제 연구개발목표의 달성도 232

3. 제 3 세부과제 연구개발목표의 달성도 233

제2절 관련분야의 기여도 236

1. 제 1 세부과제 관련분야의 기여도 236

2. 제 2 세부과제 관련분야의 기여도 236

3. 제 3 세부과제 관련분야의 기여도 237

제5장 연구개발결과의 활용계획 239

제1절: 제 1 세부과제 결과의 활용계획 239

제2절: 제 2 세부과제 결과의 활용계획 239

제3절: 제 3 세부과제 결과의 활용계획 240

제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 241

제7장 참고문헌 242

제8장 부록 20

부록 A. 각 레이더 관측전략, 관측변수 등 현재의 레이더 운영 현황 247

부록 B. 기상청 각 레이더별 자료출처, 위·경도, 고도, 및 거리 차이 258

부록 C. 기상청 레이더의 최저고도지도 268

표 2.1.1. 선진국의 레이더 관련 연구 현황. 34

표 3.1.1. 관측범위에 따른 펄스폭과 이중 PRF. 46

표 3.1.2. 일본기상청 ROPS의 인력. 50

표 3.1.3. 영국 기상레이더의 발전단계. 52

표 3.1.4. OPERA 회원간 양방향의 레이더 자료 교환(2006). 레이더 자료는 OPERA data hub와 WINPROF/CWINDE data hub로 보내진다. 62

표 3.1.5. 유럽기상레이더 데이터의 사용자 요구 사항. 66

표 3.1.6. 각 부서별 임무 및 인원구성. 68

표 3.1.7. 국가레이더 운영센터 신축비용. 70

표 3.1.8. 기상레이더 통합 운영에 의한 편익 분석내용. 72

표 3.1.9. 기관별 레이더 밴드 및 신호처리기. 73

표 3.1.10. 미국 ROC와 한국 ROC 발전 프로그램. 74

표 3.2.1. CASA radar와 NEXRAD의 특성 비교. 80

표 3.2.2. ODC에서 처리되는 일별 자료 용량. 87

표 3.2.3. 일본 오키나와 COBRA 사이트에서 운영중인 이중편파레이더의 제원. 96

표 3.2.4. 국내 기상레이더의 문제점 및 개선대책. 103

표 3.2.5. 기상청에서 운영중인 레이더의 교체시기와 제작사 기종 관련 사항. 107

표 3.2.6. 레이더 장비 도입, 교체 및 업그레이드에 따른 비용 분석. 108

표 3.3.7. 이중화 시스템 및 장비교체에 관한 장단점 비교. 109

표 3.2.8. 기상청에서 운영중인 기상레이더의 종류별 제작사 현황. 111

표 3.2.9. 레이더 기종의 다름으로 인한 문제점 및 개선대책. 112

표 3.2.10. 응급상황 발생시 응급복구체계에 대한 개략적 내용. 116

표 3.2.11. 무인화 시스템 도입의 장점과 단점의 비교. 118

표 3.2.12. 국내 레이더 사이트의 무인화에 따른 원격감시시스템의 구성 방법. 124

표 3.3.1. 기상청 레이더 스캔 전략의 개략적인 구성 및 특성(인천공항 TDWR 제외) 127

표 3.3.2. 각 레이더 그룹별 소속 레이더. 131

표 3.3.3. 다양한 출처에 따른 기상청 레이더 위·경도 고도정보. 140

표 3.3.4. 백령도 레이더 자료출처 별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 141

표 3.3.5. 레이더 시간 동기화 상황. 150

표 3.4.1. 각국의 여러 기관들에서 개발·사용하고 있는 R-KDP 관계식.(이미지참조) 199

표 3.4.2. 강수입자 종류 분류 알고리즘의 비교. 213

표 3.4.3. 단일편파레이더 및 이중편파레이더에서 관측 변수들과 특성 비교[이규원(2009)에서 인용] 226

표 A.1. 고산레이더 관측전략 구성표. 247

표 A.2. 구덕산레이더 관측전략 구성표. 248

표 A.3. 동해레이더 관측전략 구성표. 249

표 A.4. 성산 레이더 관측전략 구성표. 250

표 A.5. 오성산 레이더 관측전략 구성표. 251

표 A.6. 인천공항 TDWR 관측전략 구성표(Monitoring mode). 252

표 A.7. 인천공항 TDWR 관측전략 구성표(Hazard mode). 253

표 A.8. 진도레이더 관측전략 구성표. 254

표 A.9. 관악산 레이더 관측전략 구성표. 255

표 A.10. 광덕산 레이더 관측전략 구성표. 256

표 A.11. 면봉산 레이더 관측전략 구성표. 257

표 B.1. 광덕산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 258

표 B.2. 관악산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 259

표 B.3. 인천공항 TDWR 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 260

표 B.4. 성산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 261

표 B.5. 고산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 262

표 B.6. 면봉산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 263

표 B.7. 동해 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 264

표 B.8. 구덕산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 265

표 B.9. 오성산 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 266

표 B.10. 진도 레이더 자료출처별 위·경도, 고도 및 거리 차이. 267

그림 3.1.1. 미국 ROC에 설치된 NEXRAD. 37

그림 3.1.2. 미국의 기관별 기상레이더 운영 현황. 38

그림 3.1.3. 미국의 NEXRAD 관측망 분포. 39

그림 3.1.4. 미국의 해외 NEXRAD 관측망 분포. 39

그림 3.1.5. 미국의 ROC 지원 기관. 40

그림 3.1.6. NEXRAD 프로그램의 운영 구조. 41

그림 3.1.7. 레이더 관측자료의 수집과 분배. 44

그림 3.1.8. WSR-88D 시험대(test-bed). 45

그림 3.1.9. 일본기상청의 조직. 기상레이더 운영은 관측부에서 수행된다. 47

그림 3.1.10. 관측부와 관측시스템 운영실의 구성. 47

그림 3.1.11. 일본 기상청 관측부의 구성 및 인력. 48

그림 3.1.12. 일본 기상청이 운영하는 기상레이더 관측소. 48

그림 3.1.13. 일본 도쿄 도플러 레이더의 주사 순서. 49

그림 3.1.14. 일본 ROPS의 구성. 50

그림 3.1.15. 동경레이더 점검요령. 51

그림 3.1.16. 레이더 전문 실습자료. 51

그림 3.1.17. 영국 기상청의 기상레이더 관측망. 54

그림 3.1.18. 영국 기상청 관측프로그램의 구성. 55

그림 3.1.19. 영국 기상청의 Engineering Operation 부서의 구성. 56

그림 3.1.20. 영국 기상청 관측 운영부의 구성. 57

그림 3.1.21. 영국 기상청 관측 개발부의 구성. 58

그림 3.1.22. 단일 레이더 관측소(좌측)와 레이더 데이터 hub. 61

그림 3.1.23. BALTRAD radar 합성영상의 예. 61

그림 3.1.24. ODC IT 통신(Exeter & Toulouse Operational). 63

그림 3.1.25. Toulouse와 Exeter 데이터 센터 자료의 수신, 분배 및 센터간의 상호 복사과정. 63

그림 3.1.26. OPERA 데이터 센터 정보통신(전원 공급 문제시). 64

그림 3.1.27. 국가레이더운영센터의 구성. 67

그림 3.2.1. WSR-88D의 자료 흐름도. 77

그림 3.2.2. Puerto Rico Student Test-bed. 79

그림 3.2.3. CASA PR1 레이더와 미국기상청의 S-band NEXRAD 영상의 비교. 79

그림 3.2.4. CASA 프로젝트와 관련된 Test-Bed와 관측 전략에 관한 모식도. 80

그림 3.2.5. 오클라호마(test-bed)에 설치되어 있는 위상배열 레이더. 82

그림 3.2.6. 다목적 위상배열 레이더 개념도. 82

그림 3.2.7. 다목적 위상배열 레이더 네트워크 구성 로드맵. 83

그림 3.2.8. 다목적 위상배열 레이더의 선택적 관측 가능성의 모식도. 84

그림 3.2.9. 뇌우규모 수치모델 초기자료로서의 위상배열 레이더자료 사용 예(Yussouf and Stensrud, 2008). 85

그림 3.2.10. 유럽 총 29개국에서 운영 중인 레이더 현황(좌) 및 관측반경(우). 86

그림 3.2.11. 상세 지도위에 mapping 처리된 레이더 영상. 87

그림 3.2.12. 2008년 1월 15일의 사례에서 합성된 레이더 반사도 영상. 88

그림 3.2.13. 2008년 1월 15일의 사례에서 산출된 수평 바람장. 88

그림 3.2.14. 일본기상청에서 운영중인 레이더 사이트의 위치와 관측영상. 89

그림 3.2.15. 일본의 기상레이더 구성 흐름도. 91

그림 3.2.16. 일본의 기상레이더의 구성과 운영 현황. 91

그림 3.2.16. 일본의 ROPS의 운영실 및 동경관구 기지국 내부 모습. 92

그림 3.2.17. 일본 나고야대학과 중부지방안성출장소에 설치된 이중편파레이더의 설치 전경과 이중편파레이더의 장비 구성. 93

그림 3.2.18. HyARC의 레이더 설치지점도와 이중바람장 산출 영역 및 관측 반경. 94

그림 3.2.19. HyARC에서 수행한 이중바람장 해석의 예. 94

그림 3.2.20. 2008년 8월 28일에 관측된 대기수상체 구분의 예. 95

그림 3.2.21. NICT에서 연구 개발중인 TRMM 탑재용 phase array radar. 96

그림 3.2.22. (a) 오클라호마 대학교 기상레이더연구실이 보유하고 있는 C 밴드 이중편파레이더(OU PRIME : Polarimetric Radar for Innovations in Meteorology and Engineering Radar (b) OU PRTME에서 산출된 자료 (by Dr. Bob Palmer's ARRC 소개자료). 100

그림 3.2.23. 오클라호마대학교 기상학과의 기상레이더이론 및 실무와 관련된 강의편람 (by Dr. Bob Palmer's ARRC 소개자료). 101

그림 3.2.24. 국내 기상레이더의 첨단화·선진화를 위한 방안. 104

그림 3.2.25. 국내 기상레이더의 첨단화·선진화를 위한 단계별 방안 제안. 105

그림 3.2.26. 국내 기상레이더의 최종 설치시기 및 관측 범위. 106

그림 3.2.27. 일본 ROPS의 레이더 유지 보수 및 검·교정과 보유 예비품들. 113

그림 3.2.28. WFO의 RPG controller/Status. 118

그림 3.2.29. 레이더 이중화 사이트 구축 방안 1. 120

그림 3.2.30. 레이더 이중화 사이트 구축 방안 2. 121

그림 3.2.31. 레이더 이중화 사이트 구축 방안 3. 121

그림 3.2.32. 일본 기상청에서 운영중인 원격감시시스템의 주요 장치들. 122

그림 3.2.33. 일본 기상청에서 운영중인 웹기반의 레이더 원격감시시스템. 123

그림 3.2.34. 웹기반의 레이더 사이트 무인 원격감시 시스템의 모식도. 124

그림 3.2.35. 무인화 시스템 구축을 위한 제안. 125

그림 3.3.1 기상청 레이더 관측 고도각 현황[왼쪽]과 인접한 두 관측고도각의 고도각 차이[오른쪽]. 133

그림 3.3.2. 레이더 관측 고도각 수와 레이더 도입시기와의 관계. 135

그림 3.3.3. 각 레이더 별 레이더 빔의 전파 경로(왼쪽) 및 1.5km 등고도면과 레이더 빔 중심의 거리(오른쪽). 137

그림 3.3.4. 레이더 별 고도각에 따른 반사도-시선속도 평균 비율. 143

그림 3.3.5. 최저고도각에서 반사도 영상(왼쪽)과 시선속도 영상[오른쪽]: (a) 광덕산 영상 (2009년 5월 21일 0630KST), (b) 구덕산 (2009년 5월 21일 0631KST), (c) 진도 (2009년 5월 21일 0630KST). 144

그림 3.3.6. 2009년 8월 11일 1421UTC에 관측한 광덕산 레이더 1.5˚ PPI 영상 : (a) DZ, (b) CZ, (c) DZ-CZ, (d) VR. 146

그림 3.3.7. 2009년 8월 12일 0340UTC에 관측한 관악산 레이더 0.05˚ PPI 영상 (a) DZ, (b) CZ, (c) DZ-CZ, (d) VR. 146

그림 3.3.8. 2009년 8월 30일 0400KST 오성산 레이더로 관측한 고도각 0.53˚ PPI 반사도 영상 : (a) 보정 전(DZ1), (b) 보정 후(DZ2), (c) 차폐 보정 후(CZ), (d) CZ-DZ2 영상 148

그림 3.3.9. 2009년 8월 30일 0152KST 백령도 레이더로 관측한 고도각 0.2˚ PPI 반사도 영상. 150

그림 3.3.10. 광덕산(왼쪽) 및 구덕산 레이더로 맑은 날 관측된 반사도 자료로 산출한 고도각 0.0˚의 지형에코 지도. 151

그림 3.3.11. 각 레이더의 지형에코지도를 이용하여 제작한 고도별 (1km, 2km, 3km) 지형에코 합성도. 왼쪽 합성도는 "nearest," 오른쪽은 "maximum" 방법에 의하여 제작됨. 153

그림 3.3.12. 광덕산 레이더로 고도각 0.0˚(위) 및 0.5˚(아래)에서 관측한 반사로의 2009년 누적 평균. 155

그림 3.3.13. 구덕산 레이더로 고도각 0.0˚(위) 및 0.4˚(아래)에서 관측한 반사도의 2009년 누적 평균. 156

그림 3.3.14. 고산, 관악산, 동해 레이더로 관측한 두 개의 저 고도각 PPI의 2009년 누적평균 반사도. 사용된 두 개의 고도각은 고산, 관악산, 동해 레이더 각각 (0.5˚, 0.7˚), (0.0˚, 0.4˚), (0.16˚, 1˚)도 임. 159

그림 3.3.15. 면봉산, 백령도, 성산 레이더로 관측한 두 개의 저 고도각 PPI의 2009년 누적평균 반사도. 사용된 두 개의 고도각은 면봉산, 백령도, 성산 레이더 각각(0.0˚, 0.5˚), (0.2˚, 1.0˚), (0.5˚, 0.7˚)도 임. 160

그림 3.3.16. 오성산, 영종도, 진도 레이더로 관측한 두 개의 저 고도각 PPI의 2009년 누적평균 반사도. 사용된 두 개의 고도각은 오성산, 영종도, 진도 레이더 각각 (0.5˚, 0.7˚), (1.4˚, 1.9˚), (0.2˚, 1.2˚)도 임. 161

그림 3.3.17. 광덕산 레이더에 대한 하이스캔 시뮬레이션 결과. (위) 최저 고도각 및 (아래) 최저 고도. 164

그림 3.3.18. 광덕산 레이더에 대한 현 관측전략을 이용한 시뮬레이션 결과. (위) 최저 고도각 및 (아래) 최저 고도. 165

그림 3.3.19. 기상청 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도 합성. 하이스캔 전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 168

그림 3.3.20. 기상청 레이더 관측망으로 관측 가능한 각 지점별 최저고도를 제공하는 레이더의 이름. 하이스캔 전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 169

그림 3.3.21. 기상청 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도합성도. 하이스캔에 대한 시뮬레이션이 이용되었으며 부 방사부에 의한 효과를 고려하기 위하여 맑은 날 하이스캔으로 관측된 지형 에코지도를 활용하여 지형에코가 나타나는 영역에서 최저... 170

그림 3.3.22. 기상청 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도 합성도(그림 3.3.21)를 이용하여 도출한 최저고도 분포. 하이스캔 스캔전략에 대한 시뮬레이션이 이용되었으며 부 방사부에 의한 효과를 고려하기 위하여 지형에코지도를 활용하였음. 171

그림 3.3.23. 기상청 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도 합성 현재 협업에 운영 중인 스캔전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 172

그림 3.3.24. 기상청 레이더 관측망으로 관측 가능한 각 지점별 최저고도를 제공하는 레이더의 이름. 현재 현업에 운영 중인 스캔전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 173

그림 3.3.25. 현 기상청 레이더 관측망으로 각 고도에서 격자별 자료를 제공할 수 있는 레이더의 개수. 현재 운영 중인 관측전략이 사용됨. 175

그림 3.3.26. 기상청(11대) 및 공군(8대) 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도 합성. 하이스캔 전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 178

그림 3.3.27. 기상청(11대) 및 국토해양부(6대) 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도 합성. 하이스캔 전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 179

그림 3.3.28. 기상청(11대), 공군(8대), 국토해양부(6대), 및 항공우주연구원(1대) 레이더 관측망으로 관측 가능한 최저고도 합성. 하이스캔 전략에 대한 시뮬레이션이 이용됨. 181

그림 3.3.29. 기상청, 공군, 국토해양부, 및 항공우주연구원 레이더 관측망으로 각 고도에서 각 격자별 자료를 제공할 수 있는 레이더의 개수. 하이스캔으로 시뮬레이션함. 182

그림 3.3.30. 기상청, 공군, 국토해양부, 및 항공우주연구원 레이더 관측망을 공동으로 활용할 경우, 저층 관측을 강화하기위하여 소형레이더 네트웍을 설치하기에 적절한 위치(붉은색 삼각형). 183

그림 3.3.31. 기상청 레이더 관측망의 저층 관측 공백지역을 강화하기위하여 소형레이더 네트워크를 설치하기에 적절한 위치. A: 산악지역, B: 해안 관측 공백지역, C: 대도시 인근 관측 공백지역. 185

그림 3.4.1. 캐나다 맥길 S-밴드 레이더에 대한 지형에코지도 및 2004년 7월 8일 02:58 UTC에 관측한 레이더 반사도[Cho et al. (2006)에서 인용]. 187

그림 3.4.2. IIR 필터에 사용되는 필터 예. SIGMET 매뉴얼에서 인용. 188

그림 3.4.3. GMAP의 과정 (왼쪽 위부터 오른쪽 방향으로 진행함). SIGMET 매뉴얼에서 인용. 190

그림 3.4.4. 맥길대학교에서 사용하고 있는 퍼지알고리즘의 흐름도. Cho et al. (2006)에서 인용. 192

그림 3.4.5. (첫째 줄) 지형에코를 제거하지 않았을 때, (둘째 줄) 맥길대학의 퍼지알고리즘을 적용하였을 때, (셋째 줄) 이중편파 자료를 이용하여 지형에코를 제거하였을 때 누적 강우량 Cho et al. (2006)에서 인용. 192

그림 3.4.6. 레이더 에코별 CPA의 특성. Dr. J. Hubbert 제공. 194

그림 3.4.7. CMD에서 사용한 특성 변수 및 지형에코 여부를 나타내는 최종 결과(오른쪽 아래). Dr. J. Hubbert 제공. 195

그림 3.4.8. 지형에코를 제거하지 않았을 때(왼쪽)와 CMD방법을 이용하여 지형에코를 제거하였을 때 (오른쪽) 레이더 반사도. Dr. J Hubbert 제공. 195

그림 3.4.9. R(KDP) 강우강도와 R(Z) 강우강도의 비교 (Ryzhkov and Zrnic, 1996).(이미지참조) 200

그림 3.4.10. 차세대 WSR-88D 표준 강우량 산출 알고리즘 R(Z,KDP,ZDR)과 기존의 강우량 산출식으로 구한 강우강도의 비교 (Ryzhkov et al. 2005b). 204

그림 3.4.11. 레이더로 산출한 강우강도의 정량적 오차 비교 (Ryzhkov et al. 2005b). 205

그림 3.4.12. 유효 β 기법으로 산출한 강우량 ("combined estimator")과 우량계로 관측한 강우량의 비교 (Matrosov et al. 2005). 207

그림 3.4.13. R(ZPHI)와 R(Z)의 비교 (Le Bouar et al. 2001). 209

그림 3.4.14. 퍼지 로직을 이용한 강수입자 종류 분류의 흐름도 (Liu and Chandrasekar, 2000). 211

그림 3.4.15. S-band용 ZDR의 MBFs로 구성된 퍼지집합 (Liu and Chandrasekar, 2000). 212

그림 3.4.16. NCAR 강수입자 분류 알고리즘의 예 (Vivekanandan et al. 1999). (a) Z, (b) ZDR, (c) 강수입자 종류.(이미지참조) 214

그림 3.4.17. 베타 함수를 이용한 확률 분포 (Liu and Chandrasekar, 2000). 215

그림 3.4.18. CSU 강수입자 분류 알고리즘의 예 (Lim and Chandrasekar, 2005). (a) Z, (b) ZDR, (c) 강수입자 종류.(이미지참조) 217

그림 3.4.19. 가변 사다리꼴 함수를 이용한 확률 분포 (Park et al. 2009). 219

그림 3.4.20. NSSL 강수입자 분류 알고리즘의 예 (Park et al. 2009). (a) Z, (b) 강수입자 종류. 220

그림 3.4.21. 방위각 252˚에서의 (a) Z, (b) ZDR, (c) pHV의 연직구조와 (d) 강수입자 종류. 221

그림 C.1. 고산, 관악산 레이더에 대하여 하이스캔(왼쪽 열)과 현 관측전략(오른쪽 열)을 이용하여 시뮬레이션한 최저 고도지도. 268

그림 C.2. 구덕산, 동해, 면봉산 레이더에 대하여 하이스캔(왼쪽 열)과 현 관측전략(오른쪽 열)을 이용하여 시뮬레이션한 최저 고도지도. 269

그림 C.3. 백령도, 성산, 오성산 레이더에 대하여 하이스캔(왼쪽 열)과 현 관측전략(오른쪽 열)을 이용하여 시뮬레이션한 최저 고도지도. 270

그림 C.4. 영종도, 진도 레이더에 대하여 하이스캔(왼쪽 열)과 현 관측전략(오른쪽 열)을 이용하여 시뮬레이션한 최저 고도지도. 271

I. 제목

레이더 관측의 첨단화·선진화 및 국가레이더운영센터 신설·운영방안에 관한 연구

II. 연구개발의 목적 및 필요성

○ 효율적이고 능률적인 국가레이더운영센터 신설 추진

○ 레이더 관측 첨단화·선진화 및 관측자료 활용의 극대화를 위한 중장기 계획 수립

○ 기상레이더 활용기술 국제 경쟁력 강화방안 제시

○ 레이더 관측 첨단화·선진화를 위한 선진국의 장비, 운영, 활용에 관한 조사

○ 레이더 사이트 무인화 및 이중화 방안 제안으로 효율적 운영 기반 마련

○ 기상레이더 활용의 선진화를 위한 통일화 방안, 장비 운영 체제 방안 제시,

○ 기상레이더 운영의 중장기 활용계획 수립 및 방안 제시

III. 연구개발의 내용 및 범위

○ 중장기 최적 국가 레이더 관측망 구축제안

○ 기상레이더 관측의 첨단화·선진화 방안 제안 및 비용 분석

○ 기상레이더 관측 자료의 품질관리 및 활용 연구

○ 국가레이더운영센터 신설 및 운영방안 제안

○ 선진국(미국, 유럽, 일본 등)의 레이더 개발 현황 및 운영 실태 조사

○ 기상레이더 관측의 첨단화·선진화 방안 제안 및 비용 분석

○ 레이더 사이트의 무인화, 이중화 방안 제안

○ 기상레이더의 효율적 운영을 위한 통일화 방안, 장비운영 체제, 관리 방안 제시

IV. 연구개발결과

1. 국가레이더 운영센터 신설 및 운영방안 제안

가. 선진국의 기상레이더 운영 현황 및 레이더운영센터 운영사례 조사

○ 미국의 기상레이더 운영 현황 및 레이더운영센터 조사

○ 일본의 기상레이더 운영센터 조사

○ 유럽의 레이더운영센터 운영 조사

나. 국가레이더운영센터 신설

○ 조직 구성 및 적정 인력 제안

○ 임무 및 기능 제안

○ 소요 예산 제안

○ 기상레이더 통합 운영에 의한 편익 분석

다. 국가레이더운영센터 신설에 따른 관련 기관과의 역할 분담 및 기능 조정

○ 유관 기관사이의 기상레이더 자료 활용 분석

○ 레이더 관측 자료 합성의 문제점과 효율적인 통합 방안 제안

○ 유관기관간의 역할 분담 및 조정 제안

○ 기상레이더센터의 선진화 제안

2. 기상레이더 관측의 첨단화·선진화 방안 제안 및 비용 분석

가. 선진국의 첨단 레이더 개발 현황 및 개발 방향 조사

○ 미국, 유럽, 일본 등의 선진국 레이더 운영 현황 조사

○ 선진국의 첨단 개발 및 연구 방향 조사

○ 국내 레이더 운영 현황 및 연구 방향 조사 비교

나. 국내 기상레이더 관측의 첨단화·선진화를 위한 연차적, 단계별 추진 방안

○ 체계적 기상레이더 교육의 필요성

○ 학·관 협력을 통한 효율적 기술개발

○ 첨단화·선진화를 위한 연차적, 단계별 추진 방안 제시

다. 레이더 이중화시스템 구축을 위한 첨단 레이더 도입 방안 및 비용 분석

○ 레이더 도입 방안

○ 레이더 도입 및 이중화 사이트 구축을 위한 비용 분석

○ 이중화 시스템 도입 및 장비교체에 관한 제안

라. 이중화시스템의 구축 비용 절감을 위한 기존 S밴드 레이더의 장비 활용 방안 및 장단점 등 효율성 제시

○ 이중화시스템 구축을 위한 제안

○ 기존 S-band 레이더의 활용 방안

○ Test-bed 구축을 위한 제안

마. 레이더 기종, 신호처리, 제어부분 등 통일화 방안 제시

○ 국내 기상레이더의 현황과 문제점

○ 신호처리, 제어부분 통일화 방안

바. 선진국의 장비 운영사례를 조사 및 국내 실정에 맞는 장비운영체제 제안

○ 선진국에서의 기상레이더 시스템 관리 및 유지 보수

○ 선진국의 교육 프로그램 활용 현황

○ 국내의 장비 운영 체제, 유지보수(검·교정), 교육 프로그램 활용 제안

사. 무인화 운영 및 이중화

○ 선진국(미국, 일본)의 무인화 운영 현황

○ 무인화 시스템 도입의 장단점 비교 및 원격감시 시스템 구축 방안

○ 장비 이중화 사이트 선정 및 구축 방안

3. 중장기 최적 국가레이더 관측망 구축제안

가. 기상청 레이더 관측망 평가

○ 관측 전략 구성, 고도각별 관측반경, PRF의 설정, IIR필터 및 품질관리 변수의 문턱값 설정 등 레이더 관측운영 현황 분석

○ 현재 관측전략상의 관측고도각 분석

○ 1.5km CAPPI 면에 기준한 고도각 분석

○ 레이더 위·경도 및 고도 정보의 통일성 분석

○ 시선속도, 반사도 품질 분석

○ 기타 관측변수 중복, 필터링 되지 않은 반사도(DZ) 자료 제공 여부, 영종도 레이더 자료 전환 문제, 백령도 레이더 자료의 품질 문제, 시간 서버 동기화 문제 등에 대한 분석

나. 관측환경 분석 및 최적 국가레이더 관측망 구축 제안

○ 관측된 자료를 이용하여 지형에코 및 차폐 분석

○ 고분해능 수치지형자료와 레이더 빔전파모델을 이용한 시뮬레이션에 의한 차폐분석

○ 관측환경 개선을 위하여 두 가지 방안의 최적 국가레이더 관측망 제안:

- 타 기관 레이더를 활용한 최적 국가레이더 관측망 구축

- 현 기상청망의 관측 공백지역을 해소하는 최적 국가레이더 관측망 구축

4. 기상레이더 관측자료의 품질관리 및 활용 연구

가. 선진국의 기상레이더 관측자료 품질관리 방법론 조사

○ 지형에코 지도 방법의 장, 단점 분석

○ IIR(Infinite Impulse Response)필터 방법의 장, 단점 분석

○ GMAP(Gaussian Model Adaptive Processing) 방법의 장, 단점 분석

○ 퍼지방법의 장, 단점 분석

○ CMD (Clutter Mitigation Decision) 방법의 장, 단점 분석

○ 현 기상청 자료품질검사 분석 및 품질향상을 위한 제언

나. 선진국의 이중편파레이더 현업적용 알고리즘 현황 및 현업 적용 방법론 조사

○ R-KDP, 관계식의 조합, 차세대 WSR-88D 표준 강우량 산출 알고리즘, 유효 β 기법, ZPHI 기법, 등에 의한 강수 추정 분석

○ NCAR, CSU, NSSL 등의 강수유형 분류 알고리즘 조사 및 분석

다. 국내 이중편파 레이더 도입 시, 현업 적용을 위한 알고리즘 및 방법 제시

○ 강우량 추정 기법 제안

○ 강수입자 분류 알고리즘 제안

○ 이중편파레이더 알고리즘 검정을 위한 테스트베드 제안

라. 단일편파와 이중편파 레이더자료의 합성 등 효율적인 활용 방법 제시

○ 레이더 반사도 보정 측면에서 활용방안 제시

○ 강우량 추정 측면에서 활용방안 제시

○ 품질관리 및 강수형태 추정 측면에서 활용방안 제시

마. 중장기적으로 레이더 관측망 및 활용 연구를 극대화할 수 있는 레이더 연구 및 개발 분야 제시

○ 교육 프로그램 개발 분야 제시

○ 레이더 자료 처리기술 개발 분야 제시

○ 레이더 운영기술 개발 분야 제시

○ 레이더 생산물 산출기술 개발 분야 제시

○ 레이더 응용기술 개발 분야 제시

○ H/W관련 역량강화 및 레이더 국산화 분야 제시

○ 실황예보 향상 및 위험기상 감시를 위한 test-bed 구축 분야 제시

V. 연구개발결과의 활용계획

○ 기상레이더 현황파악을 통한 보다 효율적이고 현실적인 활용

○ 기상레이더 장비 교체사업 수행시, 중장기 예산 확보 및 장비의 첨단화·선진화 계획수립에 반영

○ 기상레이더 자료의 품질 개선 및 자동화 프로그램에 반영

○ 기상레이더 자료의 안정적 산출 및 균일 자료 생산을 위한 장비운영 계획 수립에 활용

○ 레이더 사이트 무인화 및 이중화를 통한 효율적 활용의 기초자료로서 활용

○ 국가기상레이더센터 신설 추진 및 예산에 반영

○ 기상관측에 관한 중장기계획에 반영