동해 해양자료동화시스템에 대한 Argo 자료동화 민감도 분석

김소연,조영순,김영호,임병환,장필훈,KIM, SOYEON,JO, YOUNGSOON,KIM, YOUNG-HO,LIM, BYUNGHWAN,CHANG, PIL-HUN 한국해양학회 2015 바다 Vol.20 No.3

동해 해양자료동화시스템(DA-ESROM; Kim et al., 2009)을 이용하여 Argo 관측망이 해양 분석장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구에서는 2009년을 연구기간으로 하여 수온 프로파일, 해수면 온도, 그리고 해수면 고도 자료를 동화하여 분석장을 생산하고(Exp. AllDa), 이를 Argo 수온 자료를 제외한 실험(Exp. NoArgo) 결과와 비교하였다. 동해 수온 프로파일 관측자료와 두 실험결과와의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)를 살펴본 결과, Exp. AllDa의 결과에서 Exp. NoArgo에 비해 표층 이하부터 전반적으로 낮은 RMSE가 나타났고, 특히 수심 약 100 m 부근에서 약 $0.5^{\circ}C$의 RMSE 차이(Exp. AllDa - Exp. NoArgo)를 보이는 등 아표층 부근에서 Argo 수온 자료동화의 영향이 큰 결과를 보였다. 자료동화 과정에 독립적인 표류부이 관측자료와의 비교를 통해, Argo 수온 자료의 동화로 표층해류 정확도가 전반적으로 개선되는 것을 확인하였고, 특히 동해 중남부에서 상대적으로 장기 표류한 부이의 궤적을 따라 RMSE가 약 2.0~6.0 cm/s 정도 낮아졌다. 반면, 표층수온에 대해서는 Argo 수온자료의 동화효과는 약한 것으로 나타났고, 매일 동화되는 해수면 온도 자료의 영향이 지배적인 것으로 판단된다. 또한, 동해 해양자료동화시스템(DA-ESROM)은 일주일 간격으로 해수면 고도자료를 동화하지만, Argo 수온자료가 동화되지 않으면서 나타나는 해수면 고도 변화를 완전히 보정하지 못하는 것으로 나타났다. 실험결과, Argo 수온자료의 동화는 특히 야마토 분지 남서쪽의 시계방향 순환 등 동해 중남부 해역에서의 해수면 고도 재현성을 향상시키는데 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. Impacts of Argo temperature assimilation on the analysis fields in the East Sea is investigated by using DAESROM, the East Sea Regional Ocean Model with a 3-dimensional variational assimilation module (Kim et al., 2009). Namely, we produced analysis fields in 2009, in which temperature profiles, sea surface temperature (SST) and sea surface height (SSH) anomaly were assimilated (Exp. AllDa) and carried out additional experiment by withdrawing Argo temperature data (Exp. NoArgo). When comparing both experimental results using assimilated temperature profiles, Root Mean Square Error (RMSE) of the Exp. AllDa is generally lower than the Exp. NoArgo. In particular, the Argo impacts are large in the subsurface layer, showing the RMSE difference of about $0.5^{\circ}C$. Based on the observations of 14 surface drifters, Argo impacts on the current and temperature fields in the surface layer are investigated. In general, surface currents along the drifter positions are improved in the Exp. AllDa, and large RMSE differences (about 2.0~6.0 cm/s) between both experiments are found in drifters which observed longer period in the southern region where Argo density was high. On the other hand, Argo impacts on the SST fields are negligible, and it is considered that SST assimilation with 1-day interval has dominant effects. Similar to the difference of surface current fields between both experiments, SSH fields also reveal significant difference in the southern East Sea, for example the southwestern Yamato Basin where anticyclonic circulation develops. The comparison of SSH fields implies that SSH assimilation does not correct the SSH difference caused by withdrawing Argo data. Thus Argo assimilation has an important role to reproduce meso-scale circulation features in the East Sea.

감성분석 결과와 사용자 만족도와의 관계

김인겸(In-Gyum Kim),김혜민(Hye-Min Kim),임병환(Byunghwan Lim),이기광(Ki-Kwang Lee) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.10

기상청에서 현재 시행되고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 감성분석은 2011∼2014년 동안 ‘기상청’을 언급한 트위터를 수집하여 나이브 베이즈 방법으로 긍정, 부정, 중립 감성을 분류하였다. 기본적인 나이브 베이즈 방법에 긍정, 부정, 중립의 각 감성에서만 출현한 형태소들로 추가사전을 만들어 감성분석의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 분석결과 기본적인 나이브 베이즈 방법으로 감성을 분류할 경우 약 75%의 정확도로 학습데이터를 재현한데 반해 추가 사전을 적용할 경우 약 97%의 정확성을 보였다. 추가사전을 활용하여 검증자료의 감성을 분류한 결과 약 75%의 분류 정확도를 보였다. 낮은 분류 정확도는 향후 기상 관련의 다양한 키워드를 포함시켜 학습데이터 양을 늘려 감성사전의 질을 높임과 동시에 상시적인 사전의 업데이트를 통해 개선될 수 있을 것이다. 한편, 개별 어휘의 사전적 의미에 기반한 감성분석과 달리 문장의 의미에 기반하여 감성을 분류할 경우 부정적 감성 비율의 증가와 만족도 변화 추이를 설명할 수 있을 것으로 보여 향후 설문조사를 보완할 수 있는 좋은 수단으로 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있을 것으로 사료된다. To compensate for limited the satisfaction survey currently conducted by Korea Metrological Administration (KMA), a sentiment analysis via a social networking service (SNS) can be utilized. From 2011 to 2014, with the sentiment analysis, Twitter who had commented ‘KMA’ had collected, then, using Naïve Bayes classification, we were classified into three sentiments: positive, negative, and neutral sentiments. An additional dictionary was made with morphemes appeared only in the positive, negative, and neutral sentiments of basic Naïve Bayes classification, thus the accuracy of sentiment analysis was improved. As a result, when sentiments were classified with a basic Naïve Bayes classification, the training data were reproduced about 75% accuracy rate. Whereas, when classifying with the additional dictionary, it showed 97% accuracy rate. When using the additional dictionary, sentiments of verification data was classified with about 75% accuracy rate. Lower classification accuracy rate would be improved by not only a qualified dictionary that has increased amount of training data, including diverse keywords related to weather, but continuous update of the dictionary. Meanwhile, contrary to the sentiment analysis based on dictionary definition of individual vocabulary, if sentiments are classified into meaning of sentence, increased rate of negative sentiment and change in satisfaction could be explained. Therefore, the sentiment analysis via SNS would be considered as useful tool for complementing surveys in the future.

우리나라 태풍 내습 유형별 극한기후현상 강도와 피해 규모의 관련성

이승욱(Seung-Wook Lee),안숙희(Suk-Hee Ahn),임병환(Byunghwan Lim),최광용(Gwangyong Choi) 한국지역지리학회 2016 한국지역지리학회지 Vol.22 No.2

본 연구의 목적은 최근 15년(2000~2014) 간 우리나라에 경제적 피해를 야기한 태풍 내습 시 시군 지자체별 극한기후현상의 강도와 재산 피해 규모 간 관련성의 공간적 특징을 밝히는 것이다. 우리나라 전국 평균적으로 태풍 내습 시 발생하는 피해 규모는 태풍에 의한 강풍 · 호우 등 극한기후현상의 강도와 최대 50%의 관련성을 나타내지만, 그 상관정도는 공간적으로 시군 행정구역별로 상이하게 나타났다. 태백산맥과 소백산맥을 경계로 남동부지역 대부분의 시군 지자체에서는 호우 강도와 재산 피해 규모 사이에 양(+)의 상관관계가 나타났지만, 북서부지역 대부분의 시군 지자체들에서는 통계적으로 유의미한 상관관계가 관찰되지 않았다. 대조적으로 강풍 강도는 일부 내륙 지역 및 북동 부 산간지역을 제외하면 우리나라 대부분의 지역에서 재산 피해액과 통계적으로 유의미한 상관성을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 이 연구에서 산출한 우리나라 시군별 재산 피해에 주요한 영향을 주는 극한기후현상 유형분류(호우 우세형, 호우-강풍 복합형, 강풍 우세형) 분포도는 지자체별 태풍 피해 저감 정책 수립 시 유용한 기초자료로 활용 가 능할 것으로 예상된다. The purpose of this study is to examine the spatial characteristics of relationships between the intensity of extreme climate events driven by typhoons and the magnitude of economic damages at local municipality scales across the Republic of Korea for the recent 15-year period (2000~2014). As results, it is observed that the intensity of extreme temperature events such as heavy rainfall and gusty wind accounts for 50% of the damages magnitude across Korea, while the correlation between the two at the Si-Gun municipality level regionally varies. Positive correlations between the intensity of heavy rainfall events and typhoon damages are observed in the southeastern regions of Taebaek-Sobaek mountain ridges, while such statistically-significant patterns are not detected in the northwestern region. In contrast, statistically-significant positive correlations between the strength of gusty winds and damages are found in most of regions except for some interior regions and northeastern mountainous regions. Classification maps of major extreme climate event types (heavy rainfall-prevailing type, gusty wind-prevailing type, and their combined type) leading to typhoon damages at the Si-Gun municipality scales provided in this study may help local administrations to make the optimized policies for typhoon damage mitigation.

기온변수를 이용한 제주지역의 전력수요함수 추정

김혜민(Hye-min Kim),김인겸(In-gyum Kim),이대근(Dae-Geun Lee),임병환(Byunghwan Lim),유승훈(Seung-Hoon Yoo) 한국혁신학회 2018 한국혁신학회지 Vol.13 No.2

본 연구에서는 2000년부터 2015년 동안의 분기별 제주도 평균기온, 전력가격, 전력사용량, 소득 자료를 이용하여 제주지역의 전력수요함수를 추정하였다. 내생시차변수모형을 적용하여 시계열 데이터 사용의 효율성을 향상시키고자 하였으며, 계절더미변수를 추가하였다. 분석 결과, 제주지역에 대한 전력수요의 단기 가격탄력성은 –0.72, 단기 소득탄력성은 0.94로 추정되었다. 제주지역의 기온에 따른 연간 전력수요는 많은 선행연구들에서 밝혀진 바와 같이 U자 모양의 2차 함수 모형이며, 제주지역의 전력수요 임계기온은 12.9℃인 것으로 추정되었다. 또한 전력수요의 장기 소득탄력성은 0.91로, 장기 가격탄력성은 –0.59인 것으로 나타났으며, 전력수요의 장·단기 가격 및 소득탄력성 값은 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하다. 기온변수를 추가했을 때가 제외했을 때 보다 통계적 설명력과 적합도가 높아지는 것으로 나타났다. quarterly data of average temperature, electricity price, electricity demand, and GRDP in Jeju over the period 2000 to 2015. Lagged dependent variable model and ordinary least square method had been applied as a robust approach to estimating the parameters of the electricity demand function and add seasonal dummy-variable. he results show that short-run price and income elasticities of the electricity demand are estimated to be -0.72 and 0.94, respectively. The relationship between temperature and electricity demand in Jeju is U-shape relationship as many references. And the threshold temperature of electricity demand is about 12.9℃. Also long-run price- and income-elasticities of electricity demand are estimated to be –0.59 and 0.91, respectively. All of results of price- and income-elasticities of electricity demand are statistically significant at the 1% level. The electricity demand in Jeju is in-elastic with regard to price and income changes according to results of this study. It is shown that power of explanation and goodness-of-fit statistics are improved in the use of the lagged dependent variable model with temperature variables than conventional model without temperature variables.

K-평균 군집분석을 이용한 동아시아 지역 날씨유형 분류

조영준(Young-Jun Cho),이현철(Hyeon-Cheol Lee),임병환(Byunghwan Lim),김승범(Seung-Bum Kim) 한국기상학회 2019 대기 Vol.29 No.4