황사배출량을 적용한 동아시아 미세먼지 예보 개선 연구

최대련,윤희영,장임석,이재범,이용희,명지수,김태희,구윤서 한국도시환경학회 2018 한국도시환경학회지 Vol.18 No.4

Air quality forecasting system with Asian dust emissions was developed in East Asia, and PM10 forecasting performance of chemical transport model with Asian dust emissions was validated and evaluated. The chemical transport model (CTM) with Asian dust emission was found to supplement PM10 concentrations that had been under-estimated in China regions and improved statistics for performance of CTM, although the model were overestimated during some periods in China. In Korea, the prediction model adequately simulated inflow of Asian dust events on February 22~24 and March 16~17, but the model is found to be overestimated during no Asian dust event periods on April. However, the model supplemented PM10 concentrations, which was underestimated in most regions in Korea and the statistics for performance of the models were improved. The PM10 forecasting performance of air quality forecasting model with Asian dust emissions tends to improve POD (Probability of Detection) compared to basic model without Asian dust emissions, but A (Accuracy) has shown similar or decreased, and FAR (False Alarms) have increased during 2017.Therefore, the developed air quality forecasting model with Asian dust emission was not proposed as a representative PM10 forecast model in South Korea. 동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 PM10을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 PM10을 보완하고, 통계수치가개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 PM10을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.

예보모델과 GIS를 기반한 대청호의 남조류 발생에 대한 조기예보시스템 개발

김만규 ( Man Kyu Kim ),박종철 ( Jong Chul Park ),김광훈 ( Kwang Hoon Kim ) 한국지리정보학회 2007 한국지리정보학회지 Vol.10 No.2

대청호와 같이 규모가 큰 인공호수에서의 유해조류 발생을 사전에 예측하고 대응하기 위해서는 생물·화학적 연구와 더불어 GIS, RS 기술을 활용하는 지역분석 전산시스템의 개발도 필요하다. 이 논문의 목표는 대청호에서의 유해조류 생산을 저감시키기 위하여 남조류의 발생에 대한 예보모델을 개발하고 GIS를 기반으로 한 남조류 발생 조기예보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 대청호에서의 남조류 발생과 환경인자와의 관계에 대한 선행연구 사례들을 분석하였으며, 그 결과 남조류 예보모델 개발을 위해 사용할 환경인자로서 강수와 기온을 선정하였다. 선정한 환경인자와 남조류 발생과의 정성적 상관관계 분석결과를 토대로 대청호의 남조류발생을 수역별로 예측할 수 있는 Rump 모델을 개발하였는데, 이 예보모델은 남조류의 최초발생시기와 급성장시기에 대한 예측이 가능하다. 개발된 예보모델은 GIS를 기반으로 한 남조류 대발생 조기예보시스템에 적용하였으며, 그 결과 대청호에서의 남조류 대발생을 예측하고 관련 자료들을 관리할 수 있는 지리정보시스템이 개발되었다. To anticipate and respond to harmful algae produced in a big artificial lake like Daecheong reservoir, development of a regional analysis computer system using GIS or RS technique is needed in addition to biological and chemical research. The purpose of this study is to develop a cyanobacterial blooming prediction model to prevent harmful algae produced in Daecheong reservoir and construct an early forecasting system based on GIS. For this purpose this paper examines previous studies related to the relationship between cyanobacteria and environmental factors in Daecheong reservoir and selects precipitation and air temperature as two important environmental factors for the development of cyanobacterial blooming prediction model. Data used in this study are water quality and weather data for three water regions in Daecheong reservoir between 2000 and 2004. Based on qualitative correlation analysis between cyanobacteria and environmental factors, this paper presents a Rump model which enables us to predict cyanobacteria in water regions of Daecheong reservoir. Under this model the prediction of initial occurrence time and growth period of cyanobacteria are possible. The model is also applied to the GIS-based early forecasting system for cyanobacteria, and finally a GIS which can predict cyanobacteria produced in Daecheong reservoir and can manage the related data is developed.

한강유역 지천홍수예보모형 개발 및 매개변수 최적화

박희성,정건희,Park,Hee-Seong,Chung,Gunhui 한국방재학회 2013 한국방재학회논문집 Vol.13 No.6

본 연구에서는 2012년 개선되어 우리나라 주요하천의 홍수예보에 사용되는 개선된 4대강 통합홍수예보모형을 한강의 주요지천인 중랑천, 왕숙천, 탄천, 안양천에 적용하기 위해 기존의 한강지천홍수예보모형을 개선하고 실무에서 사용될 매개변수 값을 제안하였다. 지천홍수예보는 짧은 도달시간으로 인해 선행예보시간이 충분하지 않아, 지천별 매개변수 값을 지정해 사용하는 경우가 일반적이다. 그러므로 본 연구에서는 각 지천의 과거 강우사상을 이용하여 새롭게 개발된 지천홍수예보모형의 매개변수 값을 제안하였다. 새롭게 개발된 지천홍수예보모형은 기존의 저류함수법을 이용하여 유역의 유출을 계산하면서도 지하수 침투 및 침루, 지하수 유출 모형이 추가되어 연속형 저류함수모형의 성격을 띄고 있다. 이에 장기유출자료를 활용한 토양수흐름 모형의 매개변수 최적화를 한 후, 강우사상별 매개변수를 다시 최적화하는 2단계 최적화를 수행하였다. 이는 장기유출자료를 활용하여 지표하 및 지하수 유출을 계산하는 토양수흐름 모형의 매개변수를 1단계로 최적화하고, 최적화된 매개변수를 적용하여 침투율모형을 안정화시킨 후, 각각의 호우사상별 유역과 하도의 저류함수법 매개변수를 2단계로 최적화하는 것이 실제 유출현상을 모의하기에 적절하다고 판단하였기 때문이다. 최적화 결과는 매개변수의 분포를 이용하여 제시함으로써 각각의 매개변수가 가지는 유출에 대한 민감도 및 매개변수의 사용 가능 범위를 이해할 수 있도록 하였다. 그러나 제시된 범위가 어떤 경향성을 보이지는 않는 것으로 판단되었다. 또한 제시된 범위만으로는 실무에서 혼란을 야기할 수 있으므로, 대표 매개변수 값을 제안하였다. 대표 매개변수 값을 제안하기 위한 방법으로 가중평균, 중앙값, 대표호우사상을 이용하는 방법과 3가지를 계산한 후 가장 잘 맞는 경우를 선택하는 방법 등 4가지를 제안하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 3가지 방법으로 계산된 결과중 가장 잘 맞는 것을 선택하는 방법이 지천홍수예보에 상당히 효율적인 것으로 나타났다. In this study, comprehensive flood forecasting model for main tributaries in the Han river was developed using the model structures of comprehensive 4 rivers flood forecasting model newly coded in 2012. The main tributaries in the Han river is Joong-Rang Cheon, Wang-Seok Cheon, Tan Cheon, and An-Yang Cheon. The optimized parameters in the tributaries were proposed as well. In the tributaries, because of the short forecasting time, the model parameters tend to be determined in each basin. Therefore, the optimized parameters in the newly developed flood forecasting model were proposed. Storage function method is also utilized in the comprehensive flood forecasting model with the combination of the subsurface flow model which is for calculating infiltration, percolation, and groundwater flow. Therefore, the newly developed flood forecasting is applicable in the long-term river flow forecasting. The 2-stage optimization was proposed. In the first stage, parameters in the subsurface flow model were optimized using a long-term rainfall-runoff data, and the parameters for the storage function method were optimized in the second stage using the rainfall events. A range of the optimized parameters was presented, from which the sensitivities and the parameters could be estimated. However, the understandable interpretation about the ranged parameters was not possible. Therefore, the representative parameters were proposed using weighted average, middle value, and representative rainfall events. As a result, the parameter value which provide the smallest error was selected as the final proposed parameter. It could improve the efficiency of the runoff forecasting in the practical application.

우리나라 산불연무영향 예보체계 개발을 위한 산불연무확산모델 고찰 및 제언

박주원,윤호중,이병두,우충식,김영빈,이복남 한국방재학회 2016 한국방재학회논문집 Vol.16 No.6

Due to the increment of forest biomass stock as well as global climate change, the possibility of wildfire occurrence has been risen in Korea. To prevent adverse effects or disasters from such wildland fires, many efforts have been given in fuel-loading management, wildland fire dispersion-model development, response establishment of system to wildland fire, etc. However, wildfire-caused smoke has been given only little attention in Korea, while forest fire-smoke can disperse over vast areas deteriorating the public health. Thus, this study aims to review wildland fire smoke-dispersion models and forecast systems to suggest an appropriate one to contribute to the development of Korean forest-fire smoke impact forecast system. From the review, it was found that the models introduced up to now can be categorized mostly into five model groups by their theoretical approaches: a Box Model, a Gaussian Plume Model, Lagrangian Models which include a Puff Model and a Particle Model, an Eulerian Grid Model, and a Full Physics Model which is based on the Navier-Stokes equations. Regarding the forest-fire smoke impact forecast system, BlueSky series have been widely adopted in North America: BlueSky Framework, BlueSky Canada, BlueSky Playground Beta. Given Korean wildland fire-related situations where most of its wildland fires are a small scale with less than 10 ha-burnt areas, and minimal process time is required for the immediate prediction of smoke dispersion, the Gaussian Plume Model adopted in BlueSky Playground Beta, is suggested for the Korean forest-fire smoke impact forecast system. 우리나라는 산림 바이오매스 축적의 증가와 기후변화 등으로 인해 산불의 발생가능성이 높아지고 있다. 산불로 인한 재난과 피해를 미연에 방지하기 위하여 연료량 관리, 산불확산모델개발, 산불대응체계구축 등과 같은 분야에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 산불로 인해 발생하는 연무는 광대한 면적에 확산되면서 공공보건에 악영향을 미칠 수 있음에도 불구하고 그에 대한 관심이 낮은 편이다. 이에 본 연구는 우리나라에 적합한 산불연무영향예보체계를 구축하는데 기여하고자 산불연무확산 모델 및 산불연무예보체계를 고찰하고 적합한 모델을 제시하는 것에 목적이 있다. 기존 문헌 고찰 결과, 이제까지 소개된 산불연무확산모델의 대부분은 이론적 접근방법에 따라 상자 모델(Box Model), 가우시안 연속모델(Gaussian Plume Model), 퍼프 모델(Puff Model) 및 입자 모델(Particle Model)을 포함한 라그랑지안 모델(Lagrangian Model), 오일러 격자 모델(Eulerian Grid Model), 그리고 Navier-Stokes 방정식 기반 물리 모델(Full Physics Model)의 5개의 모델 유형으로 구분할 수 있다. 연무확산예측체계와 관련해서는 북미에서는 BlueSky Framework, BlueSky Canada, 및 미 공병대 BlueSky Playground Beta 등의 BlueSky 계열을 채택하고 있다. 10ha 미만의 소형 산불이 대부분이고 연무확산예측을 위한 연산시간을 최소화할 것을 요구하는 우리나라 산불 관련 상황에서는 BlueSky Playground Beta에 사용되는 가우시안 연속모델이 산불연무영향예측체계에 적합한 모델이라고 할 수 있다.

제주도 일단위 풍력발전예보 모형개발을 위한 군집분석 및 기상통계모형 실험

김현구(Kim Hyun-Goo),이영섭(Lee Yeong-Seup),장문석(Jang Moon-Seok) 한국태양에너지학회 2010 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11

Three meteor-statistical forecasting models - the transfer function model, the time-series autoregressive model and the neural networks model - were tested to develop a daily forecasting model for Jejudo, where the need and demand for wind power forecasting has increased. All the meteorological observation sites in Jejudo have been classified into 6 groups using a cluster analysis. Four pairs of observation sites among them, all having strong wind speed correlation within the same meteorological group, were chosen for a model test. In the development of the wind speed forecasting model for Jejudo, it was confirmed that not only the use a wind dataset at the objective site itself, but the introduction of another wind dataset at the nearest site having a strong wind speed correlation within the same group, would enhance the goodness to fit of the forecasting. A transfer function model and a neural network model were also confirmed to offer reliable predictions, with the similar goodness to fit level.

해양사고 예보 시스템 개발(II)

임정빈(Jeong-Bin Yim),공길영(Gil-Young Kong),구자영(Ja-Yeong KU),김창경(Chang-Kyung Kim) 한국항해항만학회 2003 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.1 No.-

이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 회귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다. The paper describes on the implementation of marine casualty prediction model that is one of the main part of Marine Casualty Forecasting System (MCFS). In this work, Cell Distributed Linear-In-the-Parameter (CD-LIP) model is developed and compared with Baltic model using regression analysis of variance. As comparing results, it is known that the proposed CD-LIP model has less residual than the Baltic model and, it gives best performance to the marine casualty numeric D/B of target area.

분포형 유역유출모형의 홍수예보시스템 적용을 위한 최적해상도 결정에 관한 연구 – GRM 모형을 활용하여 금호강 유역을 중심으로

김수영,윤광석 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.2

The flood forecasting model currently used in Korea calculates the runoff of basin using the lumped rainfall-runoff model and estimates the river level using the river and reservoir routing models. The lumped model assumes homogeneous drainage zones in the basin. Therefore, it can not consider various spatial characteristics in the basin. In addition, the rainfall data used in lumped model also has the same limitation because of using the point scale rainfall data. To overcome the limitations as mentioned above, many researchers have studied to apply the distributed rainfall-runoff model to flood forecasting system. In this study, to apply the Grid-based Rainfall-Runoff Model (GRM) to the Korean flood forecasting system, the optimal resolution is determined by analyzing the difference of the results of the runoff according to the various resolutions. If the grid size is to small, the computation time becomes excessive and it is not suitable for applying to the flood forecasting model. Even if the grid size is too large, it does not fit the purpose of analyzing the spatial distribution by applying the distributed model. As a result of this study, the optimal resolution which satisfies the accuracy of the bsin runoff prediction and the calculation speed suitable for the flood forecasting was proposed. The accuracy of the runoff prediction was analyzed by comparing the Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE). The optimal resolution estimated from this study will be used as basic data for applying the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system. 한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.

A Study on the determination of the optimal resolution for the application of the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system – focused on Geumho river basin using GRM

Kim Sooyoung,Yoon Kwang Seok 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.2

한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍 수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정 확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유 역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다. The flood forecasting model currently used in Korea calculates the runoff of basin using the lumped rainfall-runoff model and estimates the river level using the river and reservoir routing models. The lumped model assumes homogeneous drainage zones in the basin. Therefore, it can not consider various spatial characteristics in the basin. In addition, the rainfall data used in lumped model also has the same limitation because of using the point scale rainfall data. To overcome the limitations as mentioned above, many researchers have studied to apply the distributed rainfall-runoff model to flood forecasting system. In this study, to apply the Grid-based Rainfall-Runoff Model (GRM) to the Korean flood forecasting system, the optimal resolution is determined by analyzing the difference of the results of the runoff according to the various resolutions. If the grid size is to small, the computation time becomes excessive and it is not suitable for applying to the flood forecasting model. Even if the grid size is too large, it does not fit the purpose of analyzing the spatial distribution by applying the distributed model. As a result of this study, the optimal resolution which satisfies the accuracy of the bsin runoff prediction and the calculation speed suitable for the flood forecasting was proposed. The accuracy of the runoff prediction was analyzed by comparing the Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE). The optimal resolution estimated from this study will be used as basic data for applying the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system.

수도권 지역의 PM2.5 예보를 위한 심층신경망 예보모델 개발 및 계층별 관련성 전파를 이용한 입력인자의 중요도 분석

정민우,윤희영,김동건,이주용,이채연,왕경희,한승희,유숙현 한국도시환경학회 2023 한국도시환경학회지 Vol.23 No.4

본 연구에서는 수도권 4개 권역의 PM2.5 예보를 위해 심층신경망 모델을 개발하고, 계층별 관련성 전파를 사용하여 예측결과에 대한 입력인자들의 기여도를 분석했다. 제안한 심층신경망 예보모델은 평균적으로 지수적중률 71%, 고농도 감지 확률 65%, 오경보율 40% 정도의 성능을 보였다. 이러한 심층신경망 예보결과에 대한 입력인자들의 중요도를 분석하기 위해 데이터를 지역 및 PM2.5 농도로 분류하여 계층별 관련성 전파를 수행했다. 그 결과 농도 및 지역에 상관없이 중요도가 높은 인자는 압력, 온도, 이슬점온도, 상대습도, U, V, 이산화질소, 일산화탄소로 확인된 반면에 누적강수량, 아황산가스, PM10, 오존은 중요도가 낮은 것으로 관찰되었다. 고농도 사례에서는 일사와 오존의 중요도가 낮아지고, 예측시간에 근접한 시간대의 PM2.5의 중요도가 높아졌으며, CMAQ(The Community Multiscale Air Quality) 예측인자들의 중요도도 다소 올라갔다. 지역별 입력인자들의 중요도는 대체로 유사했는데 인천과 경기북부의 경우 일사의 중요도가 낮아지는 등 고농도 패턴의 인자중요도와 일부 비슷한 결과를 보였다. 이것은 인천과 경기북부가 다른 지역보다 고농도 데이터가 더 자주 발생하기 때문으로 분석된다. 이러한 인자중요도 결과는 향후 고농도 적중률 향상 및 지역별 특성에 적합한 예보모델을 개발하는데 활용하면 효과적일 것으로 기대한다. In this study, we propose a deep neural network model for PM2.5 prediction in the four metropolitan areas, and analyze the contribution of input factors to the prediction results using layer-wise relevance propagation. The proposed deep neural network forecasting model exhibited an average exponential accuracy of 71%, a high-concentration detection probability of 65%, and a false alarm ratio of 40%. In order to analyze the importance of input factors for these deep neural network forecasting results, we classify the data into regional and PM2.5 concentration level and performed layer-wise relevance propagation. As a result, factors such as pressure, temperature, dew point temperature, relative humidity, U, V, nitrogen dioxide and carbon monoxide were found to be important, regardless of any region and concentration level. On the other hand, accumulated precipitation, sulfur dioxide, PM10, and ozone are shown to have lower importance. In highconcentration cases, the importance of solar radiation and ozone decreased, PM2.5 during time periods close to the prediction time increased, and the importance of CMAQ(The Community Multiscale Air Quality) predictive factors also showed some degree of elevation. The importance of input factors by region are generally similar; however, in the case of Incheon and Northern Gyeonggi Province, the importance of the radiation decreases, showing some similarities to the importance of factors in high concentration patterns. This is analyzed as being due to a higher occurrence of highconcentration data in Incheon and Northern Gyeonggi Province compared to other regions. These analyzing results are expected to be effective in developing forecasting models that improve the prediction accuracy of high concentration and match regional characteristics in the future.

기상청 현업 예보 바람자료를 이용한 동해안 동계 파랑 예측 재현도 연구

도기덕(Kideok Do),김진아(Jinah Kim) 한국해안해양공학회 2018 한국해안해양공학회 논문집 Vol.30 No.5

본 연구에서는 동해안의 너울성 고파랑 예측하기 위해 기상청 현업 예보 바람자료를 입력장으로 하여 파랑수치모델(SWAN)을 수립 및 최적화하고 동해안 동계 파랑의 예측 재현도를 평가하였다. 파랑 모델은 연안역에서의 파랑 변형을 모의하기 위해 네스팅 기법을 적용하였으며, 백파 에너지 소산항을 개선하여 너울성 파랑을 모의하였다. 수치실험을 위한 입력 바람장으로는 기상청 현업 기상예보모델인 RDAPS 및 LDAPS 자료를 사용하였다. 모의된 파랑에 대한 정확도 비교 · 평가를 위해 ECMWF 재분석 바람자료와 KIOST 운용해양시스템의 WRF 예측바람자료를 이용한 파랑모델링 및 기상청 현업 파랑예보모델 결과와 연안 및 외해 4개 관측정점의 파랑 관측자료를 이용하였다. 기상청 현업 기상예보모델을 입력바람장으로 이용한 경우 연안에서는 유의파고, 첨두주기 및 평균파향이 모두 가장 낮은 RMSE와 가장 높은 상관계수를 가졌으며, 외해에서는 모든 수치실험 결과가 관측자료와 전반적으로 잘 일치하였다. 백파항을 수정한 SWAN 모델과 기상청 현업 기상예보모델을 사용할 경우 급격하게 발생하는 고파랑 재현은 개선이 필요하지만 비교적 겨울철 폭풍파를 잘 재현하고 있다. The predictability of winter storm waves using KMA’s operational wind forecasts has been studied to predict wind waves and swells in the East coast of Korea using SWAN. The nested model were employed along the East coast of Korea to simulate the wave transformation in the coastal area and wave dissipation term of whitecapping is optimized to improve swell prediction accuracy. In this study, KMA’s operational meteorological models (RDAPS and LDAPS) are used as input wind fields. In order to evaluate model accuracy, we also simulate wind waves and swells using ECMWF reanalysis and KIOST WRF wind and they are compared with the KMA’s operational wave model and the wave measurement data on the offshore and onshore stations. As a result, it has the lowest RMSE and the highest correlation coefficient in the onshore when the input wind fields are KMA’s operational meteorological forecasts. In the offshore, all of the simulate results shows good agreements with similar error statistics. It means that it is very feasible to use SWAN model with the modified whitecapping factor and KMA’s operational meteorological forecasts for predicting the wind waves and swells in the East coast of Korea.