해양 자료동화 분석을 위한 딥러닝 기법

주용식,함유근,김정환,이정길 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

수치 모형의 예측성 향상을 위해서 최적의 분석장을 만드는 자료동화방법은 필수적인 방법이다. 하지만, 기존의 자료동화방법들은 막대한 계산 비용, 선형적인 역학과정 등 문제점이 존재하고 이를 해결하기 위해서 최근 계산 비용 절감과 비선형적인 역학과정을 고려하는 딥러닝(Deep Learning)방법을 사용한 자료동화방법들을 개발하고 있다. 본 연구에서는 기존의 자료동화방법대신에 딥러닝을 사용하여 최적의 분석장을 생산하는 실험을 디자인했으며 기존의 자료동화방법과 비교하기에 전에 먼저 재분석자료를 사용하여 성능을 검증하였고 재분석자료는 GODAS(Global Ocean Data Assimilation System) 5일 평균을 45m까지 사용하였다. 딥러닝 기법 중 이미지 생성 모형으로 알려진 GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하였다. 기존의 자료동화방법과 동일한 입력을 사용하기 위해서 모형 배경장에는 신경망모델 중 부분 합성곱 신경망 모형(Partial Convolution Neural Networks)을 사용하였고, 관측 자료는 재분석자료를 실제 관측 자료처럼 일부 지역만을 사용하였는데, Argo자료에서 관측 지역에 해당되는 지역을 사용하였고 실제 관측 자료와 동일한 조건을 위해서 평균이 0, 표준편차가 0.2인 관측오차를 추가하였다. 딥러닝을 이용한 자료동화가 오차가 얼마나 개선되었는지 수치적으로 확인하기 위해서 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)를 구하였다. 모형오차를 비교하면, 부분합성곱 신경망 모형과 재분석의 차이는 0.493이고 자료동화 결과와 재분석 자료의 차이 0.4로 자료동화를 통해서 모형오차가 효과적으로 감소하였다. 관측오차를 비교하기 위해서 관측 지역만 뽑아서 오차를 비교하였다. 관측 지역 오차는 0.2이고 자료동화 후 관측 지역 오차는 0.169로 자료동화 후 관측오차도 효과적으로 감소하였다. 딥러닝을 사용한 자료동화를 통해서 모형오차와 관측오차가 모두 효과적으로 감소하였고, 이는 딥러닝을 사용한 자료동화방법이 잘 동작함을 의미한다.

KIAPS 자료동화 시스템 개발 현황과 계획

권인혁,강전호,Adam Clayton,설경희,이시혜 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

차세대수치예보모델개발사업단(KIAPS)은 초단기(~ 6시간)에서 연장중기(~ 30일)까지 예측 가능한 이음새 없는 통합형 수치예보 시스템을 생성하는 것을 목표로 한다. 대기 모델뿐만 아니라 지면, 해양 및 해빙과 결합한 앙상블 예측 체계를 개발하고자 한다. KIAPS에서 개발된 전지구 모델 KIM (Korean Integrated Model)과 자료동화 시스템은 기상청에서 현업모델로 활용되고 있으며, 현재 비교적 우수한 성능을 보이고 있다. 전지구 자료동화 시스템으로 앙상블 섭동 업데이트를 위한 LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter)를 포함하는 하이브리드 4DEnVar 자료동화(4-dimensional Ensemble Variational DA)가 개발되었으며, 지속해서 개선 발전되는 중이다. 종관 관측뿐만 아니라, GPS-RO, AMSR2, AMSU-A, MHS, ATMS, MWHS2, IASI, CrIS, AMV, Scatwind 및 GK-2A의 청천 복사를 포함한 많은 유형의 관측들은 KPOP (KIM Package for Observation Processing)을 통해서 품질 관리, 편향보정 및 솎아내기 등의 처리를 통해 자료동화에 제공된다. KIAPS는 ALADIN (Atmospheric Laser Doppler Instrument) 바람 관측의 자료동화 체계를 새롭게 추가했으며, 지상 GNSS 및 MODE-S 항공기 관측에 대한 자료동화 모듈을 개발하였고 성능을 테스트하고 있다. KIM이 고해상도 가변 해상도 격자 모델로 개발될 예정이므로, 관심 영역에 대한 대류 규모의 자료동화가 가능한 체계로의 개선을 계획하고 있다. 또한 지면자료동화, 대기-해양 결합 자료동화, 인공지능을 활용한 관측 품질관리 기술 개발을 계획하고 있다. 그리고 신규 관측 및 첨단 위성자료의 자료동화 활용을 확대할 예정이다.

한국형모델(KIM) 기반 자료동화 개발 현황 및 향후 계획

전형욱,하지현,이승우,황윤정,조영순,김창환,김미자,김은희,전상희,차지은,손지영,김혜영,강전호,권인혁,김승범,권영철 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

자료동화는 관측자료를 입력하여 좋은 것들을 가려낸 후 앞 시간의 모델 예측장과 잘 섞어서 정확한 예보 초기장을 생산하는 시스템이다. 현업 KIM에 활용되는 관측은 지상자료, 고층자료, 위성자료가 있다. 이들 관측을 해외 선진기관의 활용 수준으로 확대하기 위해서 세계기상통신망을 통해 유통되는 지상 고층자료를 확보하여 모델에 꾸준히 추가 적용하고 있다. 위성자료는 매년 4종씩 추가를 목표로 하고 있으며, 올해는 총 7종 (CSR 3종, 마이크로파 3종, GNSS-RO 1종)을 추가하여 목표를 초과 달성하였다. 마이크로파 관측이 활용하지 못하던 육상 및 해빙 지역에서 일부 채널들을 적용하기 시작하였다. 관측의 질적인 처리능력 향상을 위해 복사전달모델을 개선하였고, 라디오존데 하강관측 자료와 대기운동벡터 관측에 대한 품질검사를 개선하였다. 자료동화체계에서는 KIM 모델 해상도(12 km)와 차이를 줄이기 위해서 자료동화 해상도를 50 km에서 32 km로 향상했으며, 파수를 170에서 200으로 증가하였다. 실제적인 오차 적용을 위해서 기후학적 배경오차 공분산을 계절별로 산출하였으며, 최적화를 위하여 10% 감소하여 적용하였다. 또한 위성 변분편차보정의 독립변수들 간의 변동성을 맞추기 위하여 정규화하도록 개선하였다. 앙상블자료동화에 적용되지 않았던 AMSR-2 자료를 추가 하였으며, 상층 적용을 현실화하기 위하여 임의적인 감쇄 적용을 제거하였고, 적설 초기장을 개선하였다. 이러한 개선사항들을 적용하였을 때 현업 버전에 비해서 분석장의 오차가 크게 개선되어 500 hPa 지위고도에서 20% 이상 개선되었다. 예측시간이 길어질수록 예측오차의 개선 정도는 1일 예측 10%, 3일 예측 5%, 5일 예측 1.6%으로 점점 낮아지지만 지속적인 개선을 유지하였다. 내년에는 하층 민감 위성자료의 육지 해빙 지역 활용을 위해 관측 전처리 과정에 1차원 변분기법을 적용하여 지면정보 최적화와 품질검사 개선을 계획하고 있다. 또한 지속적인 관측자료 확대를 위해 위성관측 4종 (CSR 1종, 적외파 2종, 바람 1종)을 추가할 예정이다. 자료동화 해상도를 24km까지 향상하고, 융합형 앙상블 변분자료동화체계의 배경오차 최적화 작업을 수행할 예정이다. 또한 KIAPS에서 개발한 원천 기술들을 원활하게 현업화하기 위하여 수용 체계를 개선할 예정이다.

토양수분자료동화기법 기반 고해상도 Sentinel-1 SAR 토양수분 산정

신용철 ( Yongchul Shin ),김상우 ( Sangwoo Kim ),이태화 ( Taehwa Lee ),천범석 ( Beomseok Chun ),정영훈 ( Younghun Jung ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-

본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 센서 영상과 토양수분자료동화기법을 사용하여 우리나라의 시공간적으로 분포한 토양수분을 산정하였다. Sentinel-1A/B 기반 토양수분은 TDR 기반 실측토양수분과 Sentinel-1A/B 기반 후방산란계수와의 선형회귀분석을 통하여 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분의 검증은 모의토양수분과 TDR 기반 실측 토양수분의 Pearson 상관계수와 RMSE(Root Mean Square Error)을 이용하였다. 토양수분자료동화기법은 토양수분과 유전자알고리즘을 이용하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출할 수 있다. 본 연구에서는 토양수분자료동화기법을 이용하여 Sentinel-1A/B 기반 토양수분 영상, ASOS(Automated Synoptic Observing System) 기상 자료 및 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료로 우리나라 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였다. 추출된 토양의 수리학적 매개변수는 SWAP 모형의 입력 자료로 사용되었으며, TRMM/GPM 위성 강우 자료를 이용하여 2001년부터 2018년까지의 장기간 일별 토양수분을 모의하기 위하여 사용되었다. 전체적으로, SWAP 모형으로 산정된 장기간 일별 모의토양수분이 다양한 지표 환경(나지, 농경지, 임지 및 도시)에서 TDR 기반 실측토양수분과 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 유사한 것으로 나타났다. 또한 대체로 강우 변화에 따른 토양수분 공간분포의 변화가 장기간 일별 모의토양수분에 잘 반영되는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 홍수, 가뭄, 산불과 같은 물 관련 재해뿐만 아니라 농업, 수문 등 다양한 분야에서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

서남해안 관측자료를 활용한 OI 자료동화의 최적 매개변수 산정 연구

구본호,우승범,김상일 한국해안,해양공학회 2019 한국해안해양공학회 논문집 Vol.31 No.6

The purpose of this study is the suggestion of optimized parameters in OI (Optimal Interpolation) by experimental study. The observation of applying optimal interpolation is ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) data at the southwestern sea of Korea. FVCOM (Finite Volume Coastal Ocean Model) is used for the barotropic model. OI is to the estimation of the gain matrix by a minimum value between the background error covariance and the observation error covariance using the least square method. The scaling factor and correlation radius are very important parameters for OI. It is used to calculate the weight between observation data and model data in the model domain. The optimized parameters from the experiments were found by the Taylor diagram. Constantly each observation point requires optimizing each parameter for the best assimilation. Also, a high accuracy of numerical model means background error covariance is low and then it can decrease all of the parameters in OI. In conclusion, it is expected to have prepared the foundation for research for the selection of ocean observation points and the construction of ocean prediction systems in the future. 본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심 해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재 하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남 해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정 된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과 적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계 의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개 선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

한국형모델 특성을 반영한 토양수분 자료동화 개선

전상희,최현주,조영순,하지현,전형욱,김승범 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

수치예보모델의 하층경계조건인 지면의 여러 요소 중, 토양수분은 대기와의 에너지와 물 교환과정을 조절하여 수치예측성능에 영향을 준다. 기상청은 단·중기 예측을 위하여 ’20년 4월부터 한국형모델 기반 전지구예측시스템(Korean Integrated Model, 이하 KIM)을 현업 운영하고 있으며, 토양수분 초기장을 개선하기 위해 ‘20년 10월 실시간 위성관측 자료를 이용하여 토양수분 자료동화 시스템의 초기 버전을 구축하여 운영하고 있다. 현재 구축된 토양수분 자료동화는 Meteorological Operational Satellite (MetOp) 위성의 Advanced SCATterometer (ASCAT) 센서로 관측된의 토양수분 산출물(soil moisture index)을 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF)로 동화하고 있다. ASCAT 토양수분 산출물은 자료동화 수행 전에 보정이 필요하며, 이때 누적확률분포(Cumulative Density Function, CDF) 매칭방법이 사용된다. 하지만 이 자료동화 시스템의 초기 버전 구축 시 토양수분의 CDF를 산출할 때 지면모델을 스핀업하는데 사용되는 대기강제력으로 KIM 대기강제력은 충분한 기간확보가 불가하여 National Center Environment Prediction Global Data Assimilation System의 대기강제력을 사용하였다. 하지만 토양수분은 대기강제력의 기온과 강수량의 특성에 크게 좌우되기 때문에 토양수분 자료동화 개선을 위해서는 동일 모델인 KIM의 대기강제력 특성을 반영하여 토양수분의 통계특성을 산출하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 KIM 기반 토양수분의 CDF를 산출하여 토양수분 자료동화 시스템을 개선하고 그에 따른 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 준현업(’19년 4월) 이후로 축적된 2년 간의 KIM 대기강제력 자료로 오프라인 지면모델을 스핀업한 후에 CDF 값을 산출하였다. 개선된 토양수분 자료동화를 활용하여 KIM으로 ’20년 6월 16일부터 7월 31일까지의 영향 평가 실험을 수행하였고, 이를 통해 북반구의 저위도 중하층의 건조편차와 온난편차가 감소함을 확인하였다.

자료동화를 이용한 수문·기상학적 인자 산정

최민하,김다은,백종진 한국방재학회 2011 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.10 No.-

기후변화에 따른 다양한 자연 재해들이 발생함에 따라 수자원 분야에서도 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 수자원 분야는 인류의 생존과 직결되어 있는 물 관련 이슈인 홍수, 가뭄, 물 부족 등의 문제점이 나타나고 있으며, 크게는 물 순환에 영향을 받게 되어 그에 따른 연구가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 수자원 분야 연구의 일환으로 수문·기상학적 인자들을 산출하기 위하여 지면 모형 중 하나인 Common Land Model (CLM)을 사용하였다. 모형의 구동을 위한 자료는 한반도지표자료동화체계(Korea Land Data Assimilation System; KLDAS)의 자료를 사용하였다. 한반도지표자료동화체계는 다양한 자료를 사용하여 지면 모형에 강제시켜 신뢰할 만한 결과를 산출해낸다. 모형의 결과는 국내 KoFlux 관측 지점 중 하나인 해남의 자료와 비교한다. 이를 통하여 아직 미흡한 CLM 모형에 대한 국내 및 동북아시아 지역에 대한 사용 가능성을 확인하고, 추후 더 많은 관측 자료와 비교·검증할 예정이다.

전래동화를 활용한 스토리텔링 학습 자료 개발

안민정,강은주,박강은,백남권,박종호 한국초등과학교육학회 2019 한국초등과학교육학회 학술대회 Vol.77 No.-

본 연구에서는 초등학생들에게 과학적 호기심과 흥미를 불러일으키고, 학습 동기를 유발시키기 위한 방안으로 전래동화를 활용한 스토리텔링 학습 자료를 개발하고자 하였다. 스토리텔링 유형은 크게 ‘실생활 연계형’, ‘과학사 탐구형’, ‘과학 동화형’, ‘학문 융합형’으로 나누어지며, ‘과학 동화형’은 학생들에게 친숙하여 쉽게 접근할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 특히, ‘과학 동화형’ 중 전래동화는 주제가 다양하며, 이야기의 전개 과정이나 구성이 단순하고, 반복적인 경우가 많아서 부가적인 설명이나 묘사 없이 줄거리 중심으로 이야기를 빠르게 전개하여 내용에 대한 흥미과 관심을 고취시키기 쉽다. 자료 개발 대상 단원은 4학년 1학기 물체의 무게 단원과 4학년 2학기 거울과 그림자 단원이다. 전래동화를 활용한 스토리텔링 학습 자료 개발을 위해 먼저, 학생들에게 친숙하며 단순한 전개 구조를 가져 수업 중에 활용하기 쉬운 전래동화를 조사하고, 이중 관련 과학적 개념과 긴밀한 상관성이 있는 전래동화 2편을 선정하였다. 학습 자료의 구성은 이야기의 전체적인 흐름이 구조적 완결성을 가지도록 하여 동기유발, 문제확인 및 문제해결, 문제의 환경 확인, 과학적 원리와 개념 발견, 문제해결 전 단계에 걸쳐서 전개되도록 하되, 특히 동기유발, 문제 확인 및 문제해결에 집중적으로 활용하도록 하였다. 전래동화를 활용한 스토리텔링 학습 자료를 통해 과학 학습에 대한 동기와 태도에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

차세대수치예보모델개발사업단 수치예보모델 자료동화 검증 체계 개발

김혜림,최민우,설경희,권인혁 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

자료동화란 정확한 예보를 위해 관측된 값을 수치예보 모델에 적절히 동화시켜 양질의 초기장을 생산하는 과정이다. 수치기상예측 (Numerical Weather Prediction)에서 입력자료로 활용되는 초기장이 날씨 예측 성능에 주요한 영향을 미친다. 수치예보 시스템의 지속적인 개발과 성능 향상을 위해서는 생산된 결과의 성능 검증이 동반되어야 한다. 기상청 현업에서 사용하고 있는 KIM (Korean Integrated Model)은 육면체구 격자 기반의 전구 수치예보모델로 4차원 변분자료동화와 LETKF를 융합한 하이브리드 4차원 앙상블-변분 자료동화 (Hybrid-4DEnVar) 시스템으로 구성되어 있다. 따라서 본 연구에서는 KIM Hybrid-4DEnVar 시스템에서 생산된 분석장과 예측장의 성능을 검증 및 평가하기 위해 검증진단 체계를 개발하였다. 해당 시스템은 25km의 공간 해상도와 91개의 연직층, 그리고 50개의 앙상블 멤버로 구성되어 있다. 여름철 성능을 평가하기 위해서 2020년 8월을 대상으로 10일 예보에 대하여 자료동화 시스템의 검증을 수행하였다. 생산된 KIM 모델의 분석장과 예측장은 IFS (Integrated Forecast System) 분석장을 사용하여 검증하였다. 전지구와 경도 평균된 연직-위도 공간장에 대한 계절 평균, 상관계수, 평균 제곱근 편차, 평균편차, 표준편차, 사분위수 분포 등의 지수를 활용하여 모델 자체의 성능을 평가하였으며, 분석 증분을 산출하여 자료동화의 효과에 대하여 평가하였다.

미계측 유역에서의 위성영상 기반 토양 수분 자료를 이용한 자료 동화 기법의 TANK 모형 적용

황순호 ( Soonho Hwang ),전상민 ( Sang Min Jun ),김석현 ( Seok Hyeon Kim ),이현지 ( Hyunji Lee ),김계웅 ( Kyeung Kim ),강문성 ( Moon Seong Kang ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-

유량 관측 정보가 없는 미계측 유역의 경우, 수문모형을 이용한 유량 모의에 있어 모형의 매개변수를 결정하기 위해서는 어려움이 많다. 따라서, 유역 특성이 비슷하고 유량 관측 정보를 가지고 있는 유역에 대해 검보정을 실시하여 그 매개변수를 적용하거나 경험적인 식을 통해 도출한 매개변수를 이용하기도 한다. 하지만 그 역시 대상 유역에 부합하는 매개변수가 아니기 때문에 수문 모형의 모의 불확실성이 커질 수 밖에 없고, 이를 극복하기 위한 대안이 필요하다고 할 수 있다. 현재, 다양한 토양수분 관측 위성자료가 웹을 통해 제공되고 있는데, TANK 모형의 물수지 기반 알고리즘에서 가장 근본이 되는 자료는 토양수분 정보이기 때문에 위성영상 추출 토양수분 자료를 활용한다면 유량 관측 정보가 부족한 유역에 대하여 매개변수 도출에 관한 문제를 해결할 수도 있을 것이다. 그 대표적인 방법으로는 토양 수분 자료를 이용한 자료동화 기법을 이용하여 토양수분 관측 시점에 따라 수문모형의 매개변수를 업데이트하는 방법을 고려할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 경험식을 이용한 알고리즘을 기반으로 매개변수를 도출하여 TANK 모형을 모의 한 결과(a)와 경험식을 이용한 알고리즘을 기반으로 도출된 매개변수를 자료동화 기법을 활용해 업데이트하여 모의 한 결과(b)를 비교하여 위성영상 기반 토양수분 자료를 이용한 자료동화 기법의 미계측 유역에 대한 수문모형 적용성을 평가하였다. 대상유역은 통계적 분석을 위하여 유량 관측 자료가 존재하고 비교적 토지이용이 단순한 평창유역을 선정하였고, 본 유역을 미계측 유역이라 가정하여 결과(a)와 결과(b)를 비교 검토하였다.