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[표지]

제출문

목차

요약문 14

제1장 서론 18

제1절 재분석자료 기반의 장기간(최소 1년)의 고해상도 규모상세화 수치자료 산출 및 검증 분석 18

제2절 고해상도 기상기후정보 가시화 및 활용 체계 개선 19

제2장 재분석자료 기반의 장기간(최소 1년)의 고해상도 규모상세화 수치자료 산출 및 검증 분석 20

제1절 재분석자료를 활용한 고해상도 규모상세화 수치자료 산출 20

1. ERA5 기반 KMAP 시스템 개요 20

2. ERA5 원자료 획득 및 전처리 수행 30

3. 고해상도 규모상세화 수치자료 산출 33

제2절 관측자료를 활용한 보정기술 적용 및 자료 성능 개선 34

1. Pycaret-RF 시스템 구축 및 확장 34

2. 보정 성능 개선 38

3. 통합 산출 시스템 구축 및 최적화 93

제3절 고해상도 규모상세화 수치자료 특성 분석 및 평가 98

1. 고해상도 규모상세화 수치자료 분석 방법론(2차년도 수행내용) 98

2. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 분석 및 평가 99

3. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 분석 및 평가 104

4. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 분석 및 평가 109

제3장 고해상도 기상기후정보 가시화 및 활용 체계 개선 114

제1절 고해상도 자료의 검증을 위한 도시기상 관측 및 분석 자료에 대한 통계분석 고도화 114

1. KMAP 검증시스템 고도화 114

제2절 도시기상 실시간 관측 및 분석 자료 제공을 위한 사용자 API 고도화 121

1. 수도권 도시기상 관측자료 다운로드 121

2. KMAP 검증시스템 다운로드 123

제3절 고해상도의 지점별, 공간별 자료와 관측자료 비교 결과 분석 표출 체계 개선 125

1. KMAP 자료 표출시스템 125

제4장 결론 130

제1절 재분석자료 기반의 장기간(최소 1년)의 고해상도 규모상세화 수치자료 산출 및 검증 분석 130

제2절 고해상도 기상기후정보 가시화 및 활용 체계 개선 131

참고문헌 132

[뒷표지] 133

표목차

표 2.1.1. 임계고도차 설정에 따른 보정계수 최적화 결과 26

표 2.1.2. ERA5 및 KMAP-Wind, KMAP-Wind(NIMS), 계수보정 RMSE 분석 결과 27

표 2.1.3. ERA5 및 KMAP-Wind, KMAP-Wind(NIMS), 계수보정 MBE 분석 결과 27

표 2.1.4. ERA5 단일면 및 등압면 획득 변수 목록 31

표 2.2.1. 기온 입력 변수 조정을 위한 실험 설계 39

표 2.2.2. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(결정계수 및 기울기) 51

표 2.2.3. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(2019년 전체 RMSE 비교) 51

표 2.2.4. 일사량 입력 변수 조정을 위한 실험 설계 52

표 2.2.5. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(결정계수 및 기울기) 64

표 2.2.6. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(2019년 전체 RMSE 비교) 64

표 2.2.7. 일사량 입력 변수 조정을 위한 추가 실험 설계 66

표 2.2.8. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(결정계수 및 기울기) 78

표 2.2.9. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(2019년 전체 RMSE 비교) 78

표 2.2.10. 풍속 입력 변수 조정을 위한 실험 설계 80

표 2.2.11. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(결정계수 및 기울기) 92

표 2.2.12. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(2019년 전체 RMSE 비교) 92

표 3.1.1. 검증 대상자료 114

표 3.1.2. 검증지수 및 산출식 115

표 3.1.3. 데이터베이스 테이블 목록 115

표 3.1.4. forecast_model 테이블 정보 115

표 3.1.5. obse_asos_data 테이블 정보 116

표 3.1.6. KMAP 검증시스템 프로그램 목록 116

표 3.1.7. verify_point.jsp 프로그램 정보 116

표 3.1.8. verify_graph.jsp 프로그램 정보 117

표 3.1.9. airport_wind.jsp 프로그램 정보 117

표 3.1.10. verify_download.jsp 프로그램 정보 117

표 3.2.1. 수도권 도시기상 관측자료 121

표 3.3.1. 표출 대상자료 125

표 3.3.2. KMAP 자료 표출시스템 프로그램 목록 125

표 3.3.3. kmap.jsp 프로그램 정보 126

표 3.3.4. KMAP 자료 표출시스템 디렉터리 구조 126

그림목차

그림 2.1.1. ERA5 기반 DNSC 시스템 수행 모식도 21

그림 2.1.2. ERA5 기반 KMAP-T 시스템 수행 모식도 22

그림 2.1.3. ERA5 기반 KMAP-Solar 시스템 수행 모식도 23

그림 2.1.4. 기상응용연구부 제안 KMAP-Wind 알고리즘 적용 모식도(2차년도 수행사항) 24

그림 2.1.5. ERA5 및 KMAP-Wind(NIMS)의 고도 80m 풍속 비교(2021년 계절별 대표월) 24

그림 2.1.6. KMAP-Wind 내 계수보정 적용 모식도 25

그림 2.1.7. 계수보정 내 계수 최적화 알고리즘 모식도 26

그림 2.1.8. 계수보정에 따른 월평균 10m 풍속 공간분포 비교(전체 영역) 28

그림 2.1.9. 계수보정에 따른 월평균 10m 풍속 공간분포 비교(제주도) 28

그림 2.1.10. ERA5 기반 KMAP-Wind 시스템 수행 모식도 29

그림 2.1.11. CDS(Copernicus Data Store) 및 API 활용 예시 30

그림 2.1.12. ERA5 전처리 프로그램(2차년도 구축) 수행 모식도 32

그림 2.1.13. ERA5 기반 KMAP 시스템 고해상도 규모상세화 수치자료 산출 모식도 33

그림 2.2.1. 관측자료 활용 추가 보정기술 선정 모식도(2차년도 수행내용) 35

그림 2.2.2. ERA5 기반 Pycaret-RF 시스템 확장 모식도 36

그림 2.2.3. ERA5 기반 Pycaret-RF 공간장 산출 시스템 모식도 37

그림 2.2.4. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(월별 RMSE 및 MBE) 40

그림 2.2.5. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(지점별 RMSE Boxplot) 41

그림 2.2.6. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(지점별 MBE Boxplot) 41

그림 2.2.7. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(기온 변수값 구간별 분석) 42

그림 2.2.8. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(RMSE 구간별 분석) 43

그림 2.2.9. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(MBE 구간별 분석) 44

그림 2.2.10. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(지점고도 구간별 RMSE 분석) 45

그림 2.2.11. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(지점고도 구간별 MBE 분석) 46

그림 2.2.12. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 RMSE 분석) 47

그림 2.2.13. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 MBE 분석) 48

그림 2.2.14. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 1) 49

그림 2.2.15. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 2) 49

그림 2.2.16. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3) 50

그림 2.2.17. 기온 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 4) 50

그림 2.2.18. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(월별 RMSE 및 MBE) 53

그림 2.2.19. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(지점별 RMSE Boxplot) 54

그림 2.2.20. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(지점별 MBE Boxplot) 54

그림 2.2.21. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(일사량 변수값 구간별 분석) 55

그림 2.2.22. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(RMSE 구간별 분석) 56

그림 2.2.23. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(MBE 구간별 분석) 57

그림 2.2.24. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(지점고도 구간별 RMSE 분석) 58

그림 2.2.25. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(지점고도 구간별 MBE 분석) 59

그림 2.2.26. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 RMSE 분석) 60

그림 2.2.27. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 MBE 분석) 61

그림 2.2.28. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 1) 62

그림 2.2.29. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 2) 62

그림 2.2.30. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3) 63

그림 2.2.31. 일사량 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 4) 63

그림 2.2.32. Pycaret-RF 일사량 공간장 산출 결과 비교(실험 4, 2019년 1월 평균) 65

그림 2.2.33. 태양 천정각(SZA, Solar Zenith Angle) 산출 결과 비교 66

그림 2.2.34. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(월별 RMSE 및 MBE) 67

그림 2.2.35. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(지점별 RMSE Boxplot) 68

그림 2.2.36. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(지점별 MBE Boxplot) 68

그림 2.2.37. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(일사량 변수값 구간별 분석) 69

그림 2.2.38. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(RMSE 구간별 분석) 70

그림 2.2.39. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(MBE 구간별 분석) 71

그림 2.2.40. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(지점고도 구간별 RMSE 분석) 72

그림 2.2.41. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(지점고도 구간별 MBE 분석) 73

그림 2.2.42. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 RMSE 분석) 74

그림 2.2.43. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 MBE 분석) 75

그림 2.2.44. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3-1) 76

그림 2.2.45. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3-2) 76

그림 2.2.46. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3-3) 77

그림 2.2.47. 일사량 입력 변수 추가 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3-4) 77

그림 2.2.48. 일사량 입력 변수 조정 실험 공간장 산출 결과 비교(2019년 1월 평균) 79

그림 2.2.49. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(월별 RMSE 및 MBE) 81

그림 2.2.50. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(지점별 RMSE Boxplot) 82

그림 2.2.51. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(지점별 MBE Boxplot) 82

그림 2.2.52. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(풍속 변수값 구간별 분석) 83

그림 2.2.53. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(RMSE 구간별 분석) 84

그림 2.2.54. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(MBE 구간별 분석) 85

그림 2.2.55. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(지점고도 구간별 RMSE 분석) 86

그림 2.2.56. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(지점고도 구간별 MBE 분석) 87

그림 2.2.57. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 RMSE 분석) 88

그림 2.2.58. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(지점 고도차 구간별 MBE 분석) 89

그림 2.2.59. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 1) 90

그림 2.2.60. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 2) 90

그림 2.2.61. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 3) 91

그림 2.2.62. 풍속 입력 변수 조정 결과 분석(상관도 분석, 실험 4) 91

그림 2.2.63. ERA5 기반 Pycaret-RF 통합 산출 시스템 모식도 93

그림 2.2.64. ERA5 기반 Pycaret-RF의 기존 및 수정 학습 알고리즘 비교 모식도 94

그림 2.2.65. 학습 알고리즘에 따른 검증지수 7종 비교(기온, 2019년 월별) 95

그림 2.2.66. 학습 알고리즘에 따른 검증지수 7종 비교(기온, 2019년 전체) 95

그림 2.2.67. 학습 알고리즘에 따른 검증지수 7종 비교(일사량, 2019년 월별) 96

그림 2.2.68. 학습 알고리즘에 따른 검증지수 7종 비교(일사량, 2019년 전체) 96

그림 2.2.69. 학습 알고리즘에 따른 검증지수 7종 비교(풍속, 2019년 월별) 96

그림 2.2.70. 학습 알고리즘에 따른 검증지수 7종 비교(풍속, 2019년 전체) 97

그림 2.2.71. ERA5 기반 Pycaret-RF 최종 구축 모식도 97

그림 2.3.1. 고해상도 규모상세화 수치자료 검증 및 평가지수 7종(2차년도 수행내용) 98

그림 2.3.2. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2019년) 100

그림 2.3.3. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2020년) 100

그림 2.3.4. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2021년) 101

그림 2.3.5. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2019년 월별) 102

그림 2.3.6. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2020년 월별) 102

그림 2.3.7. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2021년 월별) 102

그림 2.3.8. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2019년 전체) 102

그림 2.3.9. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2020년 전체) 103

그림 2.3.10. 기온 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2021년 전체) 103

그림 2.3.11. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2019년) 105

그림 2.3.12. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2020년) 105

그림 2.3.13. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2021년) 106

그림 2.3.14. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2019년 월별) 107

그림 2.3.15. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2020년 월별) 107

그림 2.3.16. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2021년 월별) 107

그림 2.3.17. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2019년 전체) 107

그림 2.3.18. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2020년 전체) 108

그림 2.3.19. 일사량 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2021년 전체) 108

그림 2.3.20. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2019년) 110

그림 2.3.21. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2020년) 110

그림 2.3.22. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 공간분포 비교(2021년) 111

그림 2.3.23. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2019년 월별) 112

그림 2.3.24. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2020년 월별) 112

그림 2.3.25. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2021년 월별) 112

그림 2.3.26. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2019년 전체) 112

그림 2.3.27. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2020년 전체) 113

그림 2.3.28. 풍속 고해상도 규모상세화 수치자료 검증지수 7종 분석(2021년 전체) 113

그림 3.1.1. KMAP 검증시스템 지점별 메뉴 화면 예시 118

그림 3.1.2. KMAP 검증시스템 분포도 메뉴 화면 예시 118

그림 3.1.3. KMAP 검증시스템 AMDAR 메뉴 화면 예시 119

그림 3.1.4. KMAP 검증시스템 다운로드 메뉴 화면 예시1 119

그림 3.1.5. KMAP 검증시스템 다운로드 메뉴 화면 예시2 120

그림 3.2.1. 수도권 도시기상 관측자료 다운로드 메뉴 화면 예시 121

그림 3.2.2. 지상관측자료 다운로드 파일 예시 122

그림 3.2.3. KMAP 검증시스템 다운로드 메뉴 화면 예시1 123

그림 3.2.4. KMAP 검증시스템 다운로드 메뉴 화면 예시2 124

그림 3.3.1. 풍향+풍속 조회 화면 예시 127

그림 3.3.2. 하향단파복사 조회 화면 예시 127

그림 3.3.3. 밀양 지점의 시계열 조회 화면 예시 128

그림 3.3.4. 지도투영법별 KMAP 고해상도 자료 표출 예시 128

그림 3.3.5. 지도 단계별 행정구역 경계 표출 예시 129

그림 3.3.6. 표출 해상도별 KMAP 고해상도 자료 표출 예시 129

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미래기반기술을 적용한 초고해상도 기상기후정보 생산 및 활용기술 개발 = Development of application technology and production at ultra high resolution meteorological and climate information applying future-based technology 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
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0003178303 551.63 -25-5 서울관 인문자연과학자료실(314호) 이용가능
0003178304 551.63 -25-5 서울관 인문자연과학자료실(314호) 이용가능