Skyviewer 영상 자료를 이용한 전운량 산출

김부요,지준범,정명재,조일성,이규태 한국지구과학회 2015 韓國地球科學會誌 Vol.36 No.4

Abstract: For this study, we developed an algorithm to estimate the total amount of clouds using sky image data from the Skyviewer equipped with CCD camera. Total cloud amount is estimated by removing mask areas of RGB (Red Green Blue) images, classifying images according to frequency distribution of GBR (Green Blue Ratio), and extracting cloud pixels from them by deciding RBR (Red Blue Ratio) threshold. Total cloud amount is also estimated by validity checks after removing sunlight area from those classified cloud pixels. In order to verify the accuracy of the algorithm that estimates total cloud amount, the research analyzed Bias, RMSE, and correlation coefficient compared to records of total cloud amount earned by human observation from the Gangwon Regional Meteorological Administration, which is in the closest vicinity of the observation site. The cases are selected four daily data from 0800 LST to 1700 LST for each season. The results of analysis showed that the Bias in total cloud amount estimated by the Skyviewer was an average of -0.8 tenth, and the RMSE was 1.6 tenths, indicating the difference in total cloud amount within 2 tenths. Also, correlation coefficient was very high, marking an average of over 0.91 in all cases, despite the distance between the two observation sites (about 4 km). 요약: 본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 –0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

강릉 지역에서 자동 전운량 장비와 GWNU 태양 복사 모델을 이용한 지표면 일사량 분석

박혜인,조일성,김부요,지준범,이규태 한국지구과학회 2017 한국지구과학회지 Vol.38 No.2

Global solar radiation was calculated in this research using ground-base measurement data, meteorological satellite data, and GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model. We also analyzed the accuracy of the GWNU model by comparing the observed solar radiation according to the total cloud cover. Our research was based on the global solar radiation of the GWNU radiation site in 2012, observation data such as temperature and pressure, humidity, aerosol, total ozone amount data from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) sensor, and Skyview data used for evaluation of cloud mask and total cloud cover. On a clear day when the total cloud cover was 0 tenth, the calculated global solar radiations using the GWNU model had a high correlation coefficient of 0.98 compared with the observed solar radiation, but root mean square error (RMSE) was relatively high, i.e., 36.62 Wm−2 . The Skyview equipment was unable to determine the meteorological condition such as thin clouds, mist, and haze. On a cloudy day, regression equations were used for the radiation model to correct the effect of clouds. The correlation coefficient was 0.92, but the RMSE was high, i.e., 99.50 Wm−2 . For more accurate analysis, additional analysis of various elements including shielding of the direct radiation component and cloud optical thickness is required. The results of this study can be useful in the area where the global solar radiation is not observed by calculating the global solar radiation per minute or time. 이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 36.62Wm−2로 비교적 높게 나타났다. 이는Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 99.50 Wm−2으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.

지상 카메라 기반 영상 자료와 서포트 벡터 머신을 이용한 주야간 전운량 산출

김부요,차주완,장기호 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

이 연구는 지상 카메라 기반 ACOS(Automatic Cloud Observation System, 국립기상과학원/A&D 3D Co., Ltd. 개발)로 촬영된 영상 자료로부터 24시간 연속적인 전운량을 산출하기 위하여 영상 자료의 RGB 컬러 통계 특성과 머신러닝 알고리즘(서포트 벡터 머신)을 이용하였다. 수집된 영상 자료는 전처리 과정(주변 건물 등 차폐 제거 및 어안 렌즈 왜곡 보정)을 거쳐 보정된 영상의 RGB 명암으로부터 컬러의 비율(red-blue ratio, RBR)과 차이(blue-red difference, BRD) 그리고 밝기(luminance, Y)의 평균, 편이, 표준편차, 첨도, 왜도, 사분위수 그리고 태양천정각을 계산하여 서포트 벡터 머신의 학습, 검증, 평가 자료로 사용하였다. 수집된 전체 자료(2019년, 1시간 간격)는 머신러닝의 학습, 검증, 평가를 위하여 50%, 30%, 20%의 비율로 자료를 비복원 추출하여 세트를 구성하였다. 서포트 벡터 머신의 하이퍼파라미터는 검증 자료를 이용하여 최적의 하이퍼파라미터를 결정하였고 최적화된 머신러닝의 학습결과는 0.94, 0.70, 0.76의 정확도, 재현율, 정밀도를 나타내었다. 평가 자료를 이용하여 산출된 전운량은 기상청(대전지방기상청) 목측 전운량과 비교하여 편이=0.04할, 평균제곱근오차=1.45할, 상관계수=0.93을 나타내었다. 산출된 운량과 목측 운량의 차이를 2할까지 허용할 경우 91%의 높은 일치성을 보였다.

일사 관측 자료에 의한 남한의 태양복사 시공간 분포

지준범,김영도,이원학,이규태 한국지구과학회 2011 한국지구과학회지 Vol.31 No.7

This study is to analyze the temporal and spatial distributions of solar radiation in South Korea. Solar radiation data is observed every minute at 22 KMA (Korea Meteorological Administration) stations using pyranometer from January 2000 to August 2007. These data were calibrated using intensive comparative observation and solar radiation model. Intensive comparative observations are accomplished at 22 KMA stations between KNU (Kangnung (Gangneung-Wonju)National University) standard and station instruments during the month of August 2007. The solar radiation of a clear sky mainly is affected by precipitable water, solar altitude and geological height. Also old (raw) data is corrected by the solar radiation model only about clear day and is revised based on the temporal trend of instrument’s sensitivity decrease. At all periods and all stations, differences between raw data (13.31 MJ/day) and corrected data (13.75 MJ/day) are 0.44 MJ/day. So, the spatial distribution of solar radiation is calculated with seasonal and annual mean, and is the relationship with cloud amount is analyzed. The corrected data show a better consistency with the cloud amount than the old data. 이 연구는 남한지역의 시·공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.

항공사진측량 품셈 개정을 위한 월별천후표 재계산

송동섭 한국측량학회 2019 한국측량학회지 Vol.37 No.6

Since the introduction of digital cameras in an aerial-photogrammetry field on 2006, the technological paradigm related to the photogrammetry has been shifting from the analog types to digital types. However, current construction standard cost for the aerial-photogrammetry and the digital mapping are being mixed with analog-based concepts and digital-based methods. In the current standard cost, the monthly weather table is closely related to the calculation of the number of flying days in a taking of aerial photograph. The current monthly weather table uses the results calculated from the observation data of total cloud amount from 1999 to 2007. In this study, the monthly weather table was calculated using the total cloud data during ten years from 2009 to 2018. As a result, the newly calculated number of clear days for 29 stations was analyzed as 44 days decreased by 6 days. The maximum number of clear days decreased in Jinju as 23 days, and the highest decreased clearing days was February. 우리나라에서는 2006년부터 항공사진 촬영방식에 디지털 카메라를 도입한 이후 항공사진 촬영과 관련한 기술 패러다임이 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 전환되고 있다. 그러나 현재 항공사진 촬영과 수치지도 제작에 대한 표준품셈은 아날로그 기반의 품셈과 디지털 기반 품셈이 혼재되어 활용되고 있다. 항공사진촬영과 관련한 품셈의 개정항목 중에서 월별천후표는 비행기의 운항일수 계산과 밀접한 관련이 있다. 현재의 월별천후표는 1999년부터 2007년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 계산한 결과를 사용하고 있다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 월별천후표의 계산을 연구하였다. 결과적으로 29개의 동일한 지점에 대하여 신규 산출한 평균 쾌청일수는 기존의 50일에서 6일이 감소한 44일로 분석되었다. 최대 쾌청일수 감소는 진주에서 23일로 나타났으며, 최대 쾌청일이 감소한 달은 2월로 나타났다.

딥러닝을 이용한 이미지 기반의 지상 전운량 추정

김부요,차주완,이용희 한국기상학회 2023 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.10

딥러닝을 이용한 이미지 기반의 지상 전운량 추정

김부요,차주완,이용희 한국기상학회 2023 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.11

한반도 지역 지표 자외선 복사량을 이용한 SARS-CoV-2 바이러스 비활성화 추정 연구

박선주,박상서,장진아,이윤곤 한국기상학회 2022 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.4

태양일사량의 파장범위별 구름과 에어로졸의 상대적 민감도 분석

최경배(Kyungbae Choi),이윤곤(Yun Gon Lee),김창기(Chang Ki Kim) 한국신재생에너지학회 2021 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.7

태양 복사는 지구의 기상, 기후 시스템을 조절해, 생태계의 변화 및 유지하는 에너지의 근원이다. 지표면에 도달하는 태양복사는 대기를 통과하면서 수증기, 에어로졸, 오존, 구름 등의 다양한 대기인자들에 의해 산한 및 흡수된다. 대기인자에 따라 파장별로 흡수 및 산란하는 정도가 다르다. 태양 복사 에너지에 대한 연구와 수요가 많아진 지금, 대기를 통과하는 파장별 복사량의 변화를 이해하는 것이 필요하다. 국내외 선행연구에서는 전철일사와 홍반자외선에 구름과 에어로졸의 상대적인 감쇄 효과를 정성/정량적으로 분석하였다. 선행연구의 결과를 확장해 전천일사(Global Horizontal Irradiance, GHI), 광합성유효복사(Photosynthetically Active Radiation, PAR), 자외선(Ultraviolet, UV) 3개의 파장별 복사량의 구름과 에어로졸 광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD) 등의 기상인자들에 따른 변화를 분석하고자 한다. 본 연구에서 이뤄진 파장별 투과도에 대한 분석을 토대로 한반도에서의 파장별 태양 복사에 대한 이해에 도움을 줄 것으로 기대된다.