그림 2.1.1.1. MK12 알고리즘 적용 예시 31

그림 2.1.1.2. MRR 품질관리 알고리즘 흐름도 31

그림 2.1.1.3. 소속변수별 최초 소속함수 34

그림 2.1.1.4. 특성변수별 소속함수 값과 소속함수 가중 합산 값(AGG) 35

그림 2.1.1.5. 반사도의 동적 갱신 전 소속함수와 동적 갱신 후 소속함수 36

그림 2.1.1.6. MK 알고리즘 적용 후, 반사도 소속함수 동적 갱신 전(Static)과 후(Static+Adaptive) 37

그림 2.1.1.7. 잡음과 강수 혼재 사례 적용 예시 1 38

그림 2.1.1.8. 잡음과 강수 혼재 사례 적용 예시 2 38

그림 2.1.1.9. 강수 사례 적용 예시 39

그림 2.1.1.10. PARSIVEL MSC 타입 자료형식 40

그림 2.1.1.11. 인천기상대(ICN) PARSIVEL 자료 품질관리 전/후 누적산포도 비교. (a)... 41

그림 2.1.1.12. 수원(SWN) PARSIVEL 자료 품질관리 전/후 누적산포도 비교. (a) 2020... 42

그림 2.1.1.13. 서울(SEL) PARSIVEL 자료 품질관리 전/후 누적산포도 비교. (a) 2020... 42

그림 2.1.1.14. 플루비오(Pluvio) 품질관리 기법 흐름 43

그림 2.1.1.15. 플루비오 품질관리 전후의 Bucket RT 값(2022년 9월 3일 10:30 ~ 4일 10:30 UTC) 44

그림 2.1.1.16. 플루비오 품질관리의 기존과 신규 개발 기법의 결과 비교(2022년 6월 23일 01:00 ~ 24일 01:00 UTC) 44

그림 2.1.1.17. Wind3D6000 라이다의 PPI 관측 변수별 영상 45

그림 2.1.1.18. 윈드라이다 품질관리 알고리즘 흐름도 46

그림 2.1.1.19. Wind3D 6000 라이다 시선/방위각 방향 국지변동성-SNR 빈도분포 46

그림 2.1.1.20. Wind3D6000 라이다 품질관리 적용 PPI 영상 47

그림 2.1.1.21. Wind3D6000 라이다의 PPI 관측 자료 품질관리 전 영상 48

그림 2.1.1.22. Wind3D6000 라이다의 PPI 관측 자료 품질관리 후 영상 49

그림 2.1.1.23. Wind3D6000 라이다의 RHI 관측자료 품질관리 전 영상 50

그림 2.1.1.24. Wind3D6000 라이다의 RHI 관측 자료 품질관리 후 영상 50

그림 2.2.1.1. VertiX 1시간 시계열(2022.06.23.0900~1000 UTC) 51

그림 2.2.1.2. VertiX 일간 시계열(2022.06.23.) 52

그림 2.2.1.3. MRR-PRO 1시간 시계열(2022.06.23.0900~1000 UTC) 52

그림 2.2.1.4. MRR-PRO 일간 시계열(2022.06.23.) 53

그림 2.2.1.5. Pluvio 1시간 시계열(2022.06.23.0800~0900 UTC) 53

그림 2.2.1.6. Pluvio 일간 시계열(2022.06.23.) 54

그림 2.2.1.7. POSS 1시간 시계열(2022.06.23.0800~0900 UTC) 54

그림 2.2.1.8. POSS 일간 시계열(2022.06.23.) 55

그림 2.2.1.9. Parsivel 1시간 시계열(2022.06.23.1200~1300 UTC) 56

그림 2.2.1.10. Parsivel 일간 시계열(2022.06.23.) 56

그림 2.2.1.11. 2DVD 1시간 시계열(2022.06.14.1700~1800 UTC) 57

그림 2.2.1.12. 2DVD 일간 시계열(2022.06.14.) 57

그림 2.2.1.13. 2차원 지상 격자자료 및 입체자료 생산 영역 58

그림 2.2.1.14. 2차원 지상 격자자료 이미지 생산 예시(2020.08.15.0600 KST) 59

그림 2.2.1.15. 2차원 강우장 이미지 생산 예시(2020.08.15.0600 KST) 59

그림 2.2.1.16. 고도별 레이더 반사도 CAPPI 이미지 생산 예시(2020.08.15.0600 KST) 60

그림 2.2.1.17. 고도별 수평 바람(WISSDOM) 이미지 생산 예시(2020.08.02. 1500 KST) 61

그림 2.2.1.18. 집중관측자료 및 격자자료 이미지 제공체계 모식도 62

그림 2.2.2.1. 3차원 반사도와 3차원 바람장의 연직단면도 63

그림 2.2.2.2. VertiX 반사도와 WISSDOM 수평 바람의 1시간 시계열(2020.08.26.1300~1400 UTC) 64

그림 2.2.2.3. VertiX 반사도와 WISSDOM 수평 바람의 일간 시계열(2020.08.26.) 64

그림 2.2.2.4. MRR 반사도와 연직바람관측장비 수평 바람의 1시간 시계열(2022.08.09.0800~0900 UTC) 65

그림 2.2.2.5. MRR 반사도와 연직바람관측장비 수평 바람의 일간 시계열(2022.08.09.) 65

그림 2.2.2.6. 2차원 지상분석장 융합 이미지 예시(온도와 수평바... 66

그림 2.2.2.7. 2차원 지상분석장 융합 이미지 예시(온도와 지상 강... 66

그림 2.2.2.8. 3차원 반사도와 3차원 바람장의 융합 이미지 예시... 67

그림 2.2.2.9. 인천 항공기상 테스트배드 장비 설치 사진(Pluvio, Parsivel, POSS) 68

그림 2.2.2.10. Pluvio(초록색), Parsivel(빨간색), POSS(파란색) 강우강도 융합 1시간 시계열 예... 68

그림 2.2.2.11. Pluvio(초록색), Parsivel(빨간색), POSS(파란색) 강우강도 융합 일간 시계열 예시... 69

그림 2.3.1.1. 4년 평균 누적 강우량(2018~2021년) 71

그림 2.3.1.2. 2018~2021년 연도별 누적 강우량 71

그림 2.3.1.3. (a) 4년 전체와 (b) 연도별 누적 강우의 월별 통계 72

그림 2.3.1.4. (a) 4년 전체와 (b) 연도별 누적 강우의 시간별 통계 72

그림 2.3.1.5. 4년 누적 강우량과 중규모 대류계 사례의 누적 강우량, 중규모 대류계 사례의 강... 73

그림 2.3.1.6. 중규모 대류계 유형별 4년 누적 강우량 공간분포 74

그림 2.3.1.7. 중규모 대류계 유형별 강우 비율의 공간분포 75

그림 2.3.1.8. 중규모 대류계 유형별 강우 발생빈도 76

그림 2.3.1.9. 중규모 대류계 유형별 강우 발생빈도(강우강도≧20mm/h) 77

그림 2.3.1.10. 중규모 대류계 유형별 누적 강우의 (a) 월변동과 (b) 일변동 78

그림 2.3.1.11. 중규모 대류계 유형별 강우 발생빈도의 (a) 월변동과 (b) 일변동 78

그림 2.3.1.12. Hovmöller 다이어그램 분석 영역 및 강우강도 평균 방향 79

그림 2.3.1.13. 중규모 대류계 유형별 강우강도 일변동(남북방향 평균) 80

그림 2.3.1.14. 중규모 대류계 유형별 강우강도 일변동(동서방향 평균) 81

그림 2.3.2.1. 2020.09.02.0900UTC의 GPS-RO 위성 위치 83

그림 2.3.2.2. 지상 GPS 관측 지점(빨간색 원:서울시, 노란색 원:... 83

그림 2.3.2.3. 모델 도메인 84

그림 2.3.2.4. (a) 레이더, (b) 연직바람관측장비, (c) 방재기상관측장비(AWS), 종관기상관측장... 86

그림 2.3.2.5. 2021.08.31.0600UTC의 (a) 200hPa 발산, 제트 및 바람, (b) 500hPa 고도, 기온... 89

그림 2.3.2.6. 2021.08.31.0300UTC의 고도 2.0 km NoDA의 (a) 바람, (b) 수증기 혼합비, (c)... 90

그림 2.3.2.7. 2021.08.31.0300UTC의 고도 2.0 km (a) NoDA (b) DA_Radar, (c) DA_Winp, (d)... 91

그림 2.3.2.8. 2021.08.31.0300UTC의 고도 2.0 km (a) 반사도 합성장 (b) 백령도, (c) 관악산 레이더 시선속도 91

그림 2.3.2.9. 2021.08.31.0700UTC의 (a) AWS (b) NoDA, (c) DA_Radar, (d) DA_Winp, (e)... 92

그림 2.3.2.10. 2021.08.31.0300UTC~2021.08.31.1200UTC의 9시간 (a) AWS 및 ASOS (b)... 93

그림 2.3.2.11. 2021.08.31.0300UTC~2021.08.31.1200UTC, NoDA(회색 점선), DA_Radar(빨간... 94

그림 2.3.2.12. 2021.08.21.0000UTC의 (a) 200hPa 발산, 제트 및 바람, (b) 500hPa 고도, 기온 및... 95

그림 2.3.2.13. 2021.08.20.2100UTC의 고도 2.0 km NoDA의 (a) 바람, (b) 수증기 혼합비, (c) 온도... 96

그림 2.3.2.14. 2021.08.20.2100UTC의 고도 2.0 km (a) 레이더 반사도, (b) NoDA (c) DA_Radar,... 97

그림 2.3.2.15. 2021.08.21.0400UTC의 (a) AWS (b) NoDA, (c) DA_Radar, (d) DA_Winp, (e)... 98

그림 2.3.2.16. 2021.08.20.2100UTC~2021.08.21.0600UTC의 9시간 (a) AWS 및 ASOS (b) NoDA 및... 99

그림 2.3.2.17. 2021.08.20.2100UTC~2021.08.21.0600UTC, NoDA(회색 점선),... 100

그림 2.3.2.18. 2020.08.14.1800UTC의 (a) 200hPa 발산, 제트 및 바람, (b) 500hPa 고도, 기온 및... 101

그림 2.3.2.19. 2020.08.14.1800UTC의 고도 2.0 km NoDA의 (a) 바람, (b) 수증기 혼합비, (c)... 102

그림 2.3.2.20. 2020.08.14.1800UTC의 고도 2.0 km (a) 레이더 반사도, (b) NoDA (c) DA_Radar,... 103

그림 2.3.2.21. 2021.08.21.0400UTC의 (a) AWS (b) NoDA, (c) DA_Radar, (d) DA_Winp, (e)... 104

그림 2.3.2.22. 2020.08.14.1800UTC~2020.08.15.0300UTC의 9시간 (a) AWS 및 ASOS (b)... 105

그림 2.3.2.23. 2020.08.14.1800~2020.08.15.0300UTC, NoDA(회색 점선), DA_Radar(빨간색 실선),... 106

그림 2.3.2.24. 2020.08.02.0600UTC의 (a) 200hPa 발산, 제트 및 바람, (b) 500hPa 고도, 기온 및... 107

그림 2.3.2.25. 2020.08.02.0600UTC의 고도 2.0 km NoDA의 (a) 바람, (b) 수증기 혼합비, (c) 온도... 108

그림 2.3.2.26. 2020.08.02.0600UTC의 고도 2.0 km (a) 레이더 반사도, (b) NoDA (c)... 109

그림 2.3.2.27. 2020.08.02.0700UTC의 (a) AWS (b) NoDA, (c) DA_Radar, (d) DA_Winp, (e)... 110

그림 2.3.2.28. 2020.08.02.0600UTC~2020.08.02.1500UTC의 9시간 (a) AWS 및 ASOS (b)... 111

그림 2.3.2.29. 2020.08.02.0600UTC~2020.08.02.1500UTC, NoDA(회색 점선), DA_Radar(빨... 112

그림 2.3.2.30. 2021.08.31.0400UTC의 (a) AWS 및 ASOS, (b) NoDA, (c) DA_Surface(최적화... 114

그림 2.3.2.31. 2021.08.31.0300UTC의 (a) 초기장의 지상 2.0 m 온도와 AWS 및 ASOS 지상 온도... 115

그림 2.3.2.32. 2021.08.31.0400UTC의 (a) AWS 및 ASOS, (b) NoDA,... 116

그림 2.3.2.33. 격자화된 PPI 자료 생성을 위한 빔 복사 모식도 117

그림 2.3.2.34. 2018.08.28.0900UTC, (a) BRI 및 (b) KWK의 가장 낮은 고도의 PPI 반사... 118

그림 2.4.1.1. 대기천 탐지 알고리즘 순서도 121

그림 2.4.1.2. 동아시아 여름철(6-8월) 대기천 빈도 분포(음영,... 122

그림 2.4.1.3. 한반도 여름철 대기천 빈도의 순별 분포 123

그림 2.4.1.4. 한반도 여름철 전체 강수(초록색 막대)와 대기천에 의한 강수(파... 124

그림 2.4.1.5. 한반도 여름철 전체 약한 강수 일수(초록색 막대)와 대기천에 의한... 126

그림 2.4.1.6. 한반도 여름철 전체 강한 강수 일수(초록색 막대)와 대기천에 의한... 127

그림 2.4.1.7. 한반도 여름철 전체 강수(초록색 막대)와 대기천에 의한 강수(파... 129

그림 2.4.1.8. (a) 오전과 (b) 오후에 대기천에 의한 강수가 각각 10 mm day⁻¹ 이상일 때의... 130

그림 2.4.2.1. 한반도 대기천 사례(총 110사례)에 대한 평균 IVT(kg m⁻¹ s⁻¹) 값 빨간 박스는 한반도에... 134

그림 2.4.2.2. 대기천 시작일 기준 한반도 지역(33~36° N, 125~135.5° E)의 전후 5... 135

그림 2.4.2.3. 여름철 평균 그리고 대기천이 상륙했을 때와 상륙하지 않... 136

그림 2.4.2.4. 대기천 유형별 동서방향 수증기속(파란선, m s⁻¹)과... 138

그림 2.4.3.1. 드랍존데가 관측된 지점 140

그림 2.4.3.2. (a) 2022년 6월 27일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 142

그림 2.4.3.3. 2022년 6월 27일 00 UTC의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점과 지점... 143

그림 2.4.3.4. ERA5 재분석자료에서 나타난 34.5° N 위도선의 남북방향 바람장(음영, m s⁻¹)과 비습 아노말리(등치선,... 144

그림 2.4.3.5. (a) 2022년 8월 11일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 145

그림 2.4.3.6. 2022년 8월 11일 00 UTC의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점과... 146

그림 2.4.3.7. ERA5 재분석자료에서 나타난 126° E 경도선의 동서방... 147

그림 2.4.3.8. (a) 2022년 8월 8일 12 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 148

그림 2.4.3.9. 2022년 8월 8일 12 UTC의 재분석자료, 라디오존데의 각 지점과 지점들 평균의... 149

그림 2.4.3.10. ERA5 재분석자료에서 나타난 126° E 경도선의 동서방향... 150

그림 2.4.3.11. (a) 2022년 6월 24일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 151

그림 2.4.3.12. 2022년 6월 24일 00 UTC 사례의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점과... 152

그림 2.4.3.13. (a) 2022년 6월 29일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 153

그림 2.4.3.14. 2022년 6월 29일 00 UTC 사례의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점... 153

그림 2.4.3.15. (a) 2022년 8월 2일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 154

그림 2.4.3.16. (a) 2022년 8월 3일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 154

그림 2.4.3.17. 2022년 8월 2일 00 UTC 사례의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점... 155

그림 2.4.3.18. 2022년 8월 3일 00 UTC 사례의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점... 155

그림 2.4.3.19. (a) 2022년 8월 17일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 156

그림 2.4.3.20. 2022년 8월 17일 00 UTC 사례의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점과... 157

그림 2.4.3.21. (a) 2022년 8월 19일 00 UTC 사례 분석을 위해서 사용된 라디오존데 지점(빨강),... 157

그림 2.4.3.22. 2022년 8월 19일 00 UTC 사례의 재분석자료, 라디오존데, 드랍존데의 각 지점과... 158

그림 2.5.1.1. 2020년도 여름철 한반도 강수 사례 162

그림 2.5.1.2. 대기천 관점에서의 2020년 여름철(6~8월) (a) 수증기 수송(kg m⁻¹ s... 162

그림 2.5.1.3. 6월의 초기장으로부터 시작한 ECMWF 모델 예측이 나타낸 2020년 대... 163

그림 2.5.1.4. 7월의 초기장으로부터 시작한 ECMWF 모델 예측이 나타낸 2020년 대... 164

그림 2.5.1.5. 8월의 초기장으로부터 시작한 ECMWF 모델 예측이 나타낸 2020년 대... 165

그림 2.5.1.6. 여름철(6-8월)의 초기장으로부터 시작한 ECMWF 모델 예측이 나타낸... 166

그림 2.5.1.7. ECMWF 모델에서의 한반도 주변 지역(110~140° E; 28-38° N) 월별... 166

그림 2.5.1.8. 2020년도 초여름(6월 1일~7월 15일 초기장) 한반도 주변 지역 대기천... 167

그림 2.5.1.9. 2020년도 늦여름(7월 15일~8월 31일 초기장) 한반도 주변 지역 대기천... 168

그림 2.5.1.10. KIM 모델에서의 8월 중부지역 폭우 관련 대기천 예측. τ는 예측 선... 170

그림 2.5.1.11. KIM 모델에서의 중부지역 폭우 관련 대기천 합성장(22년 8월 8일 사... 171

그림 2.5.1.12. KIM 모델에서의 6월 초기장 2022년 대기천 발생빈도(#). 모델의 편차... 172

그림 2.5.1.13. KIM 모델에서의 7월 초기장 2022년 대기천 발생빈도(#). 모델의 편차... 173

그림 2.5.1.14. KIM 모델에서의 8월 초기장 2022년 대기천 발생빈도(#). 모델의 편차... 174

그림 2.5.1.15. KIM 모델에서의 여름철(6~8월) 초기장 2022년 대기천 발생빈도(#).... 175

그림 2.5.1.16. KIM 모델에서의 한반도 주변 지역(110~140° E; 28~38° N) 월별 2022... 175

그림 2.5.1.17. 2022년도 초여름(6월 1일-7월 15일 초기장) 한반도 주변 지역 대기천... 176

그림 2.5.1.18. 2022년도 늦여름(7월 16일-8월 31일 초기장) 한반도 주변 지역 대기... 177

그림 2.5.1.19. KIM 모델에서의 한반도 주변 위도(28~38° N) 2022년 여름철 대기천... 179

그림 2.5.1.20. KIM 모델에서의 한반도 주변 위도(28~38° N) 2022년 여름철 대기천... 180

그림 2.5.1.21. KIM 모델에서의 한반도 주변 위도(28~38° N) 2022년 여름철 대기천... 181

그림 2.5.1.22. KIM 모델에서의 한반도 주변 위도(28~38° N) 2022년 여름철 대기천... 182

그림 2.5.1.23. KIM 모델에서의 한반도 주변 위도(28~38° N) 2022년 여름철 대기천... 183

그림 2.5.1.24. KIM 모델에서의 한반도 주변 지역(110~140° E; 28~38° N) 2022년 여... 184

그림 2.5.2.1. ECMWF 모델에서의 2020년 6월 초기장 수증기 수송(kg m s⁻¹). 상단... 186

그림 2.5.2.2. ECMWF 모델에서의 2020년 7월 초기장 수증기 수송(kg m s⁻¹). 상단... 187

그림 2.5.2.3. ECMWF 모델에서의 2020년 8월 초기장 수증기 수송(kg m s⁻¹). 상단... 188

그림 2.5.2.4. ECMWF 모델에서의 2020년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송(kg m... 189

그림 2.5.2.5. ECMWF 모델에서의 2020년 6월 초기장 수증기 수송 아노말리(kg m... 190

그림 2.5.2.6. ECMWF 모델에서의 2020년 7월 초기장 수증기 수송 아노말리(kg m... 191

그림 2.5.2.7. ECMWF 모델에서의 2020년 8월 초기장 수증기 수송 아노말리(kg m... 192

그림 2.5.2.8. ECMWF 모델에서의 2020년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송 아노... 193

그림 2.5.2.9. ECMWF 모델에서의 2020년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송 수렴... 194

그림 2.5.2.10. ECMWF 모델에서의 2020년 여름철 초기장(6~8월) 한반도 주변 지역... 195

그림 2.5.2.11. KIM 모델에서의 2022년 6월 초기장 수증기 수송(kg m s⁻¹). 상단 및... 196

그림 2.5.2.12. KIM 모델에서의 2022년 7월 초기장 수증기 수송(kg m s⁻¹). 상단 및... 197

그림 2.5.2.13. KIM 모델에서의 2022년 8월 초기장 수증기 수송(kg m s⁻¹). 상단 및... 198

그림 2.5.2.14. KIM 모델에서의 2022년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송(kg m s... 199

그림 2.5.2.15. KIM 모델에서의 2022년 6월 초기장 수증기 수송 아노말리(kg m s... 200

그림 2.5.2.16. KIM 모델에서의 2022년 7월 초기장 수증기 수송 아노말리(kg m s... 201

그림 2.5.2.17. KIM 모델에서의 2022년 8월 초기장 수증기 수송 아노말리(kg m s... 202

그림 2.5.2.18. KIM 모델에서의 2022년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송 아노말리... 203

그림 2.5.2.19. KIM 모델에서의 2022년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송 열역학적... 204

그림 2.5.2.20. KIM 모델에서의 2022년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송 역학적... 205

그림 2.5.2.21. KIM 모델에서의 2022년 여름철(6~8월) 초기장 수증기 수송 비선형... 206

그림 2.5.2.22. KIM 모델에서의 2022년 여름철 초기장(6~8월) 한반도 주변 지역... 206

그림 2.5.3.1. 15명의 전문가가 라벨링한 대기천(분홍)과 태풍(노랑) 207

그림 2.5.3.2. 합성곱 신경망의 구조 208

그림 2.5.3.3. CGNet의 구조 210

그림 2.5.3.4. U-Net의 구조 211

그림 2.5.3.5. DeepLabv3+의 구조 212

그림 2.5.3.6. Atrous 합성곱의 구조 213

그림 2.5.3.7. PSPNet의 구조 214

그림 2.5.3.8. DUC-HDC의 구조 215

그림 2.5.3.9. 대기천 탐지 알고리즘의 모식도 216

그림 2.5.3.10. 2011년 6월 3일의 대기천 사례를 라벨링한 ClimateNet 데이터와 이를 머신 러닝... 217

그림 2.5.3.11. 2011년 9월 6일의 대기천 사례를 라벨링한 ClimateNet 데이터와 이를 머신 러닝... 218

그림 2.5.3.12. 2012년 6월 29일의 대기천 사례를 라벨링한 ClimateNet 데이터와 이를 머신 러닝... 219

그림 2.5.3.13. 2012년 10월 10일의 대기천 사례를 라벨링한 ClimateNet 데이터와 이를 머신 러... 220

그림 2.5.3.14. 2013년 7월 3일의 대기천 사례를 라벨링한 ClimateNet 데이터와 이를 머신 러닝... 221

그림 2.5.3.15. 2013년 8월 20일의 대기천 사례를 라벨링한 ClimateNet 데이터와 이를 머신 러닝... 222

그림 2.5.3.16. IoU의 계산 식 223