KR100946386B1 - Estimation system of possibility of fog occurrence and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 안개 발생 가능성 평가 시스템 및 방법에 대한 것으로서, 특히 단말기로 시스템에 접속하여 간단한 조작으로 기상정보 분석 및 모델 시뮬레이션 실행이 가능한 안개 발생 가능성 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for evaluating fog possibility, and more particularly, to a system and method for evaluating fog possibility that can perform weather information analysis and model simulation by simple operation by accessing the system through a terminal.
전 세계적으로 지속적인 산업화·도시화는 다양화하고 심각한 환경문제를 초래하였고, 뿐만 아니라 토목·건축사업의 활성화에 따른 대형 토목·건축구조물의 증가로 인하여 국지적 미기상의 변화를 초래하고 있다. 이러한 기상현상의 변화는 환경오염과 더불어 인간생활에 영향을 미친다. 특히, 우리나라는 국토면적이 비교적 좁으며 지형이 복잡하고 삼면이 바다에 접해 있기 때문에 다양한 국지적 기상현상이 나타난다. 그 중 안개는 발생지역의 지형과 기상조건 등에 따라서 그 특성이 매우 다양하며, 시정과 일사를 차단하여 교통 및 각종 산업 활동을 방해할 뿐만 아니라 농작물의 성장에도 영향을 미치는 등 대기오염을 가중시키는 역할을 하여 인간생활에 미치는 영향이 크다고 할 수 있다. 그러므로 안개특성의 파악 및 안개 발생의 예측은 일반적인 인간활동, 농작물의 생산성 증대, 도로·항만·공항·댐 등 의 건설입지선정 등의 다양한 측면에 있어서 중요하다.The continuous industrialization and urbanization around the world has led to diversified and serious environmental problems, as well as to the change of local microclimate due to the increase of large-scale civil and architectural structures in accordance with the activation of civil and architectural projects. This change in weather affects human life along with environmental pollution. In particular, Korea's land area is relatively narrow, its topography is complex, and its three sides are in contact with the sea, resulting in various local weather phenomena. Among them, the fog has various characteristics according to the topography and weather conditions of the area where it occurs, and it increases the air pollution by blocking visibility and insolation, preventing traffic and various industrial activities, and affecting the growth of crops. It can be said that the impact on human life is great. Therefore, understanding the characteristics of fog and predicting the occurrence of fog is important in various aspects such as general human activities, increasing productivity of crops, and selecting construction sites for roads, ports, airports, dams, etc.
이러한 안개의 발생을 이해하고 예측하기 위한 연구는 외국의 경우 이미 20세기 초반부터 선행되었으며, 현재에 이르기까지 안개의 종류별 특성분석 및 기상학적 요인분석, 종관분석 등의 통계적 해석을 필두로 안개 발생 메커니즘의 해명 및 수치모의에 관한 연구들이 꾸준히 진행되어져 왔다. 국내에서는 1970년대 이후부터 안개에 관한 연구가 활발해졌으며, 대부분이 대형댐 및 공항주변 등의 특정지역에서의 안개 발생시의 기상요소를 통계적 방법에 의하여 분석하고 그 물리적 기구를 규명하고자 하는 것이었다. 하지만, 최근에는 안개예측의 가능성 검토와 방법의 향상을 위한 수치실험이 시도되고 있다. 그러나 안개의 발생 메커니즘은 복잡하고 지형 및 기상학적 요소에의 의존도가 높아서 지역에 따라 다양한 특성을 보이기 때문에 정확한 안개 발생의 예측에는 많은 어려움이 있다.In order to understand and predict the occurrence of the fog, the study of foreign countries has already been conducted since the early 20th century, and until now, the mechanism of fog generation, starting with the statistical analysis of characteristics of the fog, meteorological factors, and synoptic analysis Researches on the elucidation and numerical simulation have been conducted steadily. In Korea, research on fog has been active since the 1970s, and most of them attempted to analyze the meteorological factors in the occurrence of fog in specific areas such as large dams and airports by statistical methods and to identify the physical mechanisms. Recently, however, numerical tests have been attempted to examine the possibility of fog prediction and to improve the method. However, because the mechanism of fog generation is complicated and its dependence on the topography and meteorological factors shows various characteristics depending on the region, there are many difficulties in accurately predicting fog generation.
대체로 우리나라는 이동성고기압의 출현빈도가 높고 우기를 넘긴 시기인 늦여름부터 가을에 걸쳐서 안개 발생빈도가 높으며, 이는 이 시기에 대기 중의 많은 수증기와 심한 일교차로 인하여 내륙지방을 중심으로 한 전형적인 복사무의 발생이 많기 때문이다. 그러나 바다, 하천, 호수 등의 충분한 수증기의 공급이 이루어지는 지리적 조건에서는 기온이 수온보다 높은 늦은 봄부터 여름에 걸쳐서 안개 발생빈도가 높은 경우가 있으며, 이는 열적관성에 의하여 발생하는 온난이류(Warm advection)의 형성 등에 의한 이류무 및 증발무의 영향이다. 뿐만 아니라, 해상에서 발생하는 해무, 장마전선의 영향을 받는 전선무, 복합적인 특성을 보이는 연안안개 등 안개 발생시기, 지속 시간, 발생 빈도 등 그 종류와 특성은 대상지역에 따 라 매우 다양하다. 그러므로, 생활, 여행 등의 일반목적 및 농업, 수송업, 건설업 등의 특정목적을 위하여 안개 정보를 활용하기 위해서는 대상이 되는 지역의 안개 특성에 관한 정보 및 안개 발생 가능성을 평가할 필요가 있다.In general, Korea has a high frequency of mobile high pressure and high fog frequency from late summer to autumn when it is over the rainy season. Because there are a lot. However, in geographic conditions where sufficient water vapor is supplied to the sea, rivers, and lakes, the frequency of mist generation is high from late spring to summer when the temperature is higher than the water temperature, which is a warm advection caused by thermal inertia. ) And the effects of advection radish and evaporation radish. In addition, the types and characteristics of fog generation time, duration, frequency of occurrence such as sea fog, cable fog under the influence of rainy season cable, and coastal fog with complex characteristics vary widely depending on the target area. Therefore, in order to utilize fog information for general purposes such as life, travel, and agriculture, transportation, construction, etc., it is necessary to evaluate information on the characteristics of fog and the possibility of fog occurrence in the target area.
본 발명의 목적은 대상이 되는 지역의 안개 특성에 관한 정보 및 안개 발생 가능성을 평가하여 교통 및 각종 산업 활동에 활용할 수 있는 안개 발생 가능성 평가 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a system and method for evaluating fog possibility that can be utilized for traffic and various industrial activities by evaluating information on fog characteristics of a target area and the possibility of fog occurrence.
상술한 목적을 달성하기 위해 본 발명은 온라인 네트워크를 통하여 연결되는 단말기에 구비된 안개 발생 가능성 평가 시스템으로서, 지리/지형 정보가 저장된 지리 정보 데이터베이스와, 상기 지리/지형 정보에 대응되는 지역의 기상관측정보가 저장된 기상 관측 정보 데이터베이스와, 안개 발생 가능성 평가 대상지역과 대상일 및 안개 발생 가능성 평가에 사용될 상기 기상관측정보의 기간을 입력하는 입력 모듈과, 상기 입력된 대상지역과 대상일 및 기상관측정보 기간을 기초로 기상관측정보를 분석하여 안개 발생 가능성을 평가하여 출력하는 평가 모듈과, 상기 평가 모듈에서 분석 및 평가된 결과가 저장되는 결과 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 발생 가능성 평가 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a system for evaluating the possibility of fog occurrence provided in a terminal connected through an online network, the geographic information database storing geographic / terrain information, and meteorological observation of a region corresponding to the geographic / terrain information. A weather observation information database in which the information is stored, an input module for inputting a fog occurrence evaluation target region, a target date, and a period of the weather observation information to be used for the fog occurrence evaluation, and the input target region, target date, and weather observation information. And an evaluation module for analyzing and analyzing weather observation information based on a period, and evaluating and outputting the possibility of fog generation, and a result database for storing the results analyzed and evaluated in the evaluation module. do.
상기 평가 모듈은 분석 모듈과, 고해상도 기상모델 모듈 및 안개 예보 정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화한 정보를 디스플레이하는 출력 모듈을 포함하고, 상기 분석 모듈은 설정된 대상 지역의 대상 기간 동안의 안개 및 관련 기상정보를 일별, 월별 평균, 계절별 평균, 연평균으로 분석하여 제 1 데이터베이스에 저장하는 제 1 분석 모듈과, 상기 제 1 분석 모듈에 의해 분석된 결 과를 도식화하는 제 2 분석 모듈과, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 기상청 기상예보정보로부터 로딩하여 제 2 데이터베이스에 저장하는 제 3 분석 모듈과, 상기 제 1 및 제 2 데이터베이스를 분석하여 안개 발생 관련 기상정보에서 각 해당 요소의 상관관계를 분석하여 제 1 평균 상관값을 구하는 제 4 분석 모듈과, 상기 고해상도 기상모델로 안개 발생 가능성 평가 대상일의 기상정보를 시뮬레이션하여 그 결과를 제 3 데이터베이스에 저장하는 제 5 분석모듈과, 상기 제 1 및 제 3 데이터베이스의 안개 발생 관련 기상정보에서 각 해당 요소의 상관관계를 분석하여 제 2 평균 상관값을 구하는 제 6 분석모듈과, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개예보정보와 상기 제 1 및 제 2 평균 상관값을 종합하여 제 4 데이터베이스에 저장하는 제 7 분석모듈과, 상기 제 4 데이터베이스의 안개예보정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화하는 제 8 분석 모듈을 포함한다.The evaluation module includes an analysis module, a high-resolution weather model module, and an output module for comprehensively displaying information on a fog forecast information and a fog occurrence evaluation result, wherein the analysis module includes fog during a target period of a set target area. And a first analysis module for analyzing the relevant weather information as daily, monthly average, seasonal average, and annual average, and storing the result in the first database, and a second analysis module for plotting the results analyzed by the first analysis module. A third analysis module which loads the weather information related to the fog occurrence on the day of the fog occurrence evaluation from the meteorological office's weather forecast information and stores it in the second database; and analyzes the first and second databases to analyze the corresponding weather information in the fog occurrence weather information. A fourth analysis module for analyzing a correlation of elements to obtain a first mean correlation value; Correlation of each element in the fifth analysis module which simulates weather information of a target date for evaluating the possibility of fog occurrence by using a resolution weather model and stores the result in a third database, and weather information related to fog occurrence in the first and third databases. A sixth analysis module that analyzes the relationship to obtain a second mean correlation value, and a seventh analysis that aggregates the fog forecast information on the date of the fog occurrence evaluation and the first and second mean correlation values and stores the result in a fourth database And an eighth analysis module for comprehensively mapping the fog forecast information and the fog occurrence possibility evaluation result of the fourth database.
또한, 본 발명은 안개 발생 가능성 평가 대상 지역의 안개 발생 가능성 평가 대상 기간 동안의 기상 관측데이터를 분석하여 안개 및 안개 관련 기상정보의 평균값을 산출하는 단계와, 상기 안개 및 안개 관련 기상정보의 평균값과 대상일의 안개예보정보를 기초로 안개 발생 가능성을 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 발생 가능성 평가 방법을 제공한다.In addition, the present invention comprises the steps of calculating the average value of the fog and fog-related weather information by analyzing the weather observation data during the period of the fog possibility evaluation target area of the fog possibility evaluation target area, and the average value of the fog and fog-related weather information and It provides a method of evaluating the fog generation possibility comprising the step of evaluating the possibility of fog generation based on the fog forecast information of the target day.
상기 안개 발생 가능성 평가 대상 지역의 안개 발생 가능성 평가 대상 기간 동안의 기상 관측데이터를 분석하여 안개 및 안개 관련 기상정보의 평균값을 산출하는 단계는, 안개 발생 가능성 평가 대상 지역을 설정하는 단계와, 상기 안개 발 생 가능성 평가 대상 지역에서 측정된 기상 관측 데이터 기간을 설정하는 단계와, 상기 기상 관측 데이터에 포함된 안개 및 관련 기상정보를 분석하여 데이터베이스화하여 제 1 데이터베이스에 저장하는 단계와, 상기 기상 관측 데이터에 포함된 안개 및 관련 기상정보의 분석 결과를 도식화하는 단계를 포함한다. 상기 안개 발생 가능성 평가 대상 지역에서 측정된 기상 관측 데이터 기간을 설정하는 단계는, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상 지역에서 측정된 기상 관측 데이터 기간을 5년 단위로 설정하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 기상 관측 데이터에 포함된 안개 및 관련 기상정보의 분석 결과를 도식화하는 단계는, 상기 안개 및 관련 기상정보의 분석 결과를 연/계절/월별 평균 정보로 도식화하는 단계, 또는 상기 안개 및 관련 기상정보의 분석 결과를 사용자가 설정한 기간에 포함되는 특정일의 정보로 도식화하는 단계를 포함할 수 있다.Analyzing the weather observation data during the fog possibility evaluation target area of the fog possibility evaluation target area and calculating the average value of the fog and fog-related weather information, setting the fog occurrence evaluation target area, and the fog Setting a period of weather observation data measured in a region to be evaluated for occurrence of occurrence; analyzing and storing a fog and related weather information included in the weather observation data in a first database; Schematic of the analysis results of the fog and related weather information included in the. The setting of the weather observation data period measured in the fog occurrence evaluation target region includes setting the weather observation data period measured in the fog occurrence evaluation target region in units of 5 years. In addition, the step of plotting the analysis results of the fog and related weather information included in the weather observation data, the step of plotting the analysis results of the fog and related weather information to the average information per year / season / month, or the fog and related It may include a step of plotting the analysis result of the weather information to the information of a specific day included in the period set by the user.
상기 안개 및 안개 관련 기상정보의 평균값과 대상일의 안개예보정보를 기초로 안개 발생 가능성을 평가하는 단계는, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일을 설정하는 단계와, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개예보 정보를 로딩하는 단계와, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 2 데이터베이스를 저장하는 단계와, 상기 제 1 데이터베이스와 상기 제 2 데이터베이스를 기초로 제 1 평균 상관값을 구하는 단계와, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일의 기상정보를 시뮬레이션하고 데이터베이스화하여 제 3 데이터베이스를 저장하는 단계와, 상기 제 1 및 제 3 데이터베이스를 기초로 제 2 평균 상관값을 구하는 단계와, 상기 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개예보 정보 와 제 1 및 제 2 평균 상관값을 데이터베이스화하여 제 4 데이터베이스를 저장하는 단계와, 상기 제 4 데이터베이스를 기초로 안개예보정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화하는 단계를 포함한다.Evaluating the likelihood of fog generation based on the average value of the fog and the weather information related to fog and fog forecast information of the target day, the step of setting the target of the fog occurrence probability evaluation, the fog of the fog possibility evaluation target day Loading forecast information; storing a second database by storing weather information related to fog occurrence on the day of the fog occurrence possibility evaluation; and a first average correlation based on the first database and the second database Obtaining a value, simulating and making a database of weather information on the day of the fog occurrence possibility evaluation, storing a third database, and obtaining a second average correlation value based on the first and third databases; First and second average correlations between the fog forecast information and the fog forecast information Storing the fourth database by database the values; and comprehensively plotting the fog forecast information and the fog occurrence probability evaluation result based on the fourth database.
본 발명은 사용자가 필요로 하는 안개정보 및 안개 발생 가능성 등을 주관적으로 평가하여 생활과 여행 등의 일반 목적과 농업, 수송업, 건설업 등의 특정 목적에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하는 하는 안개 발생 가능성 평가 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.The present invention subjectively evaluates the fog information and the likelihood of fog required by the user to provide a basic data that can be utilized for general purposes such as life and travel and specific purposes such as agriculture, transportation industry, construction industry, etc. Evaluation systems and methods can be provided.
또한, 본 발명은 사용자가 온라인 네트워크를 통하여 연결되는 사용자 단말기 또는 관리자 단말기로부터 시스템에 접속하여 대상지역의 범위 및 대상일 설정 등의 간단한 조작으로 기상정보 분석 및 모델 시뮬레이션이 가능한 안개 발생 가능성 평가 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, the present invention provides a fog possibility evaluation system that can analyze the weather information and model simulation by simple operation such as setting the range and the target date of the target area by accessing the system from the user terminal or the administrator terminal connected through the online network; It may provide a method.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상의 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various forms, and only the embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and to those skilled in the art to fully understand the scope of the invention. It is provided to inform you. Like reference numerals in the drawings refer to like elements.
도 1은 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a fog generation possibility evaluation system according to the present invention.
본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 지리 정보 데이터베이스(110)와, 기상 관측 정보 데이터베이스(120)와, 결과 데이터베이스(130)와, 평가 모듈(140)을 포함한다. 또한, 지리 정보 데이터베이스(110)와 기상 관측 정보 데이터베이스(120)와 결과 데이터베이스(130)와, 평가 모듈(140)은 온라인 네트워크를 통하여 연결되는 단말기(100)에 구비된다.As shown in FIG. 1, the fog occurrence evaluation system according to the present invention includes a
지리 정보 데이터베이스(110)는 안개 발생 가능성 평가 시스템이 운영되는 지역 또는 국가, 예를 들어, 우리나라의 지리/지형 정보를 저장하기 위한 것이다. 이때, 지리 정보 데이터베이스(110)는 안개 발생 가능성 평가 대상지역의 위도/경도 또는 행정단위, 예를 들어, 시/군 단위를 입력하여 우리나라의 지리/지형 정보로부터 안개 발생 가능성 평가 대상지역을 지정할 수 있다. 한편, 이러한 지리/지형 정보는 관리자가 최소 1년 단위로 업그레이드하는 것이 바람직하다.The
기상 관측 정보 데이터베이스(120)는 일정 기간 동안 수집된 기상관측정보를 저장하기 위한 것으로서, 기상청 관측정보와 연동하여 실시간 업그레이드하는 것이 바람직하다.The meteorological
결과 데이터베이스(130)는 기상 관측 데이터를 분석한 결과를 저장하기 위한 것으로서, 제 1 내지 제 4 데이터베이스(132, 134, 136, 138)를 포함한다. 이때, 제 1 데이터베이스(132)에는 안개 발생 가능성 평가 대상 지역의 안개 발생 가능성 평가 대상 기간 동안 안개 및 관련 기상정보가 일별 정보뿐만 아니라 월별 평균, 계절별 평균, 연평균으로 분석되어 데이터베이스화된다. 또한, 제 2 데이터베이스(134)에는 시스템에 연동되어 있는 기상청 기상예보정보로부터 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 불러오고 그 결과를 데이터베이스화하여 저장한다. 또한, 제 3 데이터베이스(136)에는 시스템에 내장되어 있는 고해상도 기상모델로 사용자가 입력한 안개 발생 가능성 평가 대상일의 기상정보를 시뮬레이션하고 그 결과를 데이터베이스화한다. 제 4 데이터베이스(138)에는 안개 발생 가능성 평가 대상일의 안개예보정보와, 제 1 평균 상관값 및 제 2 평균 상관값을 종합한 결과가 데이터베이스화되어 저장된다.The
평가 모듈(140)은 설정된 지역의 설정된 기간 동안의 안개 발생 가능성을 평가하기 위한 것으로서, 입력 모듈(142)과, 고해상도 기상모델 모듈(144)과, 분석 모듈(146) 및 출력 모듈(148)을 포함한다.The
입력 모듈(142)은 사용자가 안개 발생 가능성 평가를 위한 정보를 입력하기 위한 것으로서, 대상지역 입력 모듈과 기상 관측 데이터 기간 입력 모듈을 포함한다.The
대상지역/대상일 입력 모듈은 안개 발생 가능성 평가 대상 지역과 대상일을 입력받는다. 이때, 안개 발생 가능성 평가 대상 지역은 위도/경도 정보 또는 행정단위로 입력할 수 있다.The target region / target date input module receives the target region and the target date for the possibility of fog occurrence. At this time, the area to be fog evaluation can be input in latitude / longitude information or administrative unit.
기상 관측 데이터 기간 입력 모듈은 안개 발생 가능성 평가를 위해 사용할 기상 관측 데이터의 기간을 입력하기 위한 것으로서, 5년 단위, 예를 들어, 5년, 10년, 15년 등으로 입력하는 것이 바람직하다. 이는 안개 발생 가능성 평가 대상 지역의 일반적인 안개 특성 정보를 도출하기 위한 것으로서, 이를 통해 일정기간의 관측정보와 그 평균값을 산출할 수 있다.The weather observation data period input module is for inputting a period of weather observation data to be used for evaluating the possibility of fog occurrence, and it is preferable to input the period of 5 years, for example, 5 years, 10 years, 15 years, and the like. This is to derive general fog characteristic information of the region to be evaluated for the possibility of fog generation, and through this, observation information and a mean value of a certain period can be calculated.
분석 모듈(146)은 기상정보를 분석하기 위한 것으로서, 설정된 대상 지역의 대상 기간 동안의 안개 및 관련 기상정보를 일별, 월별 평균, 계절별 평균, 연평균으로 분석하여 제 1 데이터베이스(132)에 저장하는 제 1 분석 모듈과, 분석결과를 도식화하는 제 2 분석 모듈을 포함한다. 또한, 시스템에 연동되어 있는 기상청 기상예보정보로부터 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 로딩하여 제 2 데이터베이스(134)에 저장하는 제 3 분석 모듈과, 제 1 및 제 2 데이터베이스(132, 134)를 분석하여 안개 발생 관련 기상정보에서 각 해당 요소의 상관관계를 분석하여 제 1 평균 상관값을 구하는 제 4 분석 모듈을 포함한다. 또한, 고해상도 기상모델 모듈(144)로 사용자가 입력한 평가 대상일의 기상정보를 시뮬레이션하여 그 결과를 제 3 데이터베이스(136)에 저장하는 제 5 분석모듈과, 제 1 및 제 3 데이터베이스(132, 136)의 안개 발생 관련 기상정보에서 각 해당 요소의 상관관계를 분석하여 제 2 평균 상관값을 구하는 제 6 분석모듈을 포함한다. 또한, 대상일의 안개예보정보와 제 1 및 제 2 평균 상관값을 종합하여 제 4 데이터베이스(138)에 저장하는 제 7 분석모듈과, 제 4 데이터베이스(138)의 안개예보정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화하는 제 8 분석 모듈을 포함한다. 이때, 제 8 분석 모듈에 의해 사용자는 설정한 지역 및 설정한 날의 안개 발생 가능성을 사용자가 직접 평가할 수 있다.The
출력 모듈(148)은 안개 예보 정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화된 정보를 사용자에게 디스플레이한다. 이때, 출력 모듈은 제 2 분석 모듈과 제 8 분석 모듈과 연동되어 제 2 및 제 8 분석 모듈에서 도식화된 정보를 디 스플레이 할 수 있다.The
상술한 바와 같이 본 발명은 사용자가 필요로 하는 안개정보 및 안개 발생 가능성 등을 주관적으로 평가하여 생활과 여행 등의 일반 목적과 농업, 수송업, 건설업 등의 특정 목적에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하는 하는 안개 발생 가능성 평가 시스템을 제공할 수 있다.As described above, the present invention provides a basic data that can be utilized for general purposes such as life and travel and specific purposes such as agriculture, transportation, construction, etc. by subjectively evaluating the fog information and the possibility of occurrence of fog that a user needs. To provide a system for evaluating the possibility of fog occurrence.
또한, 본 발명은 사용자가 온라인 네트워크를 통하여 연결되는 사용자 단말기 또는 관리자 단말기로부터 시스템에 접속하여 대상지역의 범위 및 대상일 설정 등의 간단한 조작으로 기상정보 분석 및 모델 시뮬레이션이 가능한 안개 발생 가능성 평가 시스템을 제공할 수 있다.In addition, the present invention provides a fog possibility evaluation system capable of analyzing weather information and model simulation by simple operation such as setting the range and the target date of the target area by accessing the system from the user terminal or the administrator terminal connected through the online network. Can provide.
다음은 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 방법에 대해 도면을 참조하여 설명하고자 한다. 후술할 내용 중 전술된 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 시스템의 설명과 중복되는 내용은 생략하거나 간략히 설명하기로 한다.Next, a method of evaluating the possibility of generating fog according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Among the contents to be described later, the description overlapping with the description of the fog occurrence probability evaluation system according to the present invention will be omitted or briefly described.
도 2는 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 방법의 순서도이고, 도 3은 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 방법의 관측데이터 분석 및 안개 발생 가능성 평가 알고리듬이다.2 is a flowchart of a method for evaluating the possibility of fog generation according to the present invention, and FIG. 3 is an observation data analysis and a method for evaluating the probability of fog occurrence according to the method of evaluating the probability of fog occurrence according to the present invention.
본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 방법은 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 관측데이터를 분석하는 단계(S1)와, 안개 발생 가능성을 평가하는 단계(S2)를 포함한다.As shown in FIG. 2 and FIG. 3, the method of evaluating fog generation possibility according to the present invention includes analyzing the observation data (S 1 ) and evaluating the fog generation probability (S 2 ).
관측데이터를 분석하는 단계(S1)에서는 안개 발생 가능성을 평가하기 위한 관측데이터를 분석한다. 이때, 관측데이터를 분석하는 단계는 대상 지역을 설정하는 단계(S1-1)와, 기상 관측 데이터 기간을 설정하는 단계(S1-2)와, 안개 및 관련 기상정보를 데이터베이스화하는 단계(S1-3)와, 분석결과를 도식화하는 단계(S1-4)를 포함한다.In analyzing the observation data (S 1 ), the observation data for analyzing the possibility of fog generation is analyzed. In this case, the analyzing of the observation data may include setting a target area (S 1-1 ), setting a weather observation data period (S 1-2 ), and databaseing fog and related weather information ( S 1-3 ), and a step (S 1-4 ) of the analysis results.
대상 지역을 설정하는 단계(S1-1)에서는 온라인 네트워크를 통하여 연결되는 단말기로부터 사용자가 대상으로 하고자 하는 지역의 범위를 위도와 경도 정보 또는 시/군 등의 행정 단위의 지역명으로 입력하여 설정한다. 이때, 대상지역의 지리/지형 정보는 단말기에 내장된 지리 정보 데이터베이스로부터 불러오며, 지리 정보 데이터베이스는 관리자가 최소 1년 단위로 업그레이드하는 것이 바람직하다.In the step of setting the target area (S 1-1 ), the user inputs the range of the area to be targeted by the user connected via the online network as a local name of an administrative unit such as latitude and longitude information or a city / county. do. At this time, the geographic / terrain information of the target area is loaded from a geographic information database embedded in the terminal, and the geographic information database is preferably upgraded by the administrator at least every one year.
기상 관측 데이터 기간을 설정하는 단계(S1-2)에서는 대상지역의 일반적인 안개특성 정보를 도출하기 위해 일정기간의 관측정보의 평균값을 산출하기 위해 사용할 기상 관측 데이터의 기간을 5년 단위, 예를 들어, 5년, 10년, 15년 등으로 입력한다. 현재를 기준으로 입력된 기간만큼의 관측 데이터는 내장된 기상 관측 정보 데이터베이스로부터 불러오며, 이 기상 관측 정보 데이터베이스는 기상청 관측정보와 연동하여 실시간 업그레이드한다.In the step of setting the weather observation data period (S 1-2 ), the period of the weather observation data to be used to calculate the average value of the observation information of a certain period in order to derive the general fog characteristic information of the target region is 5 years, for example. For example, enter 5 years, 10 years, 15 years, and so on. The observation data for the period inputted based on the present time is loaded from the built-in weather observation database, which is upgraded in real time in conjunction with the weather bureau observation information.
안개 및 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 1 데이터베이스를 저장하는 단계(S1-3)에서는 설정된 대상지역의 대상기간 동안의 안개 및 관련 기상정보를 분 석하여 데이터베이스화한다. 이때, 안개 및 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 1 데이터베이스를 저장하는 단계에서는 설정된 대상지역의 대상기간 동안의 안개 및 관련 기상정보가 일별 정보뿐만 아니라, 월별 평균, 계절별 평균, 연평균으로 분석되어 데이터베이스화 된다.In the step (S 1-3 ) of storing the first database by constructing a database of fog and related weather information, the database is analyzed by analyzing fog and related weather information for a set period of the target area. At this time, in the step of storing the first database by the database of fog and related weather information, the fog and related weather information during the target period of the set target area is analyzed as a monthly average, seasonal average, and annual average as well as daily information. do.
분석결과를 도식화하는 단계(S1-4)에서는 전술된 바와 같이 진행된 관측데이터의 분석결과를 도식화한다. 이때, 분석결과는 예를 들어, 분석결과 도식화 선택 옵션에서 사용자가 원하는 번호를 선택하여 볼 수 있으며, 분석된 결과가 도식화 되어 사용자가 결과를 한눈에 알 수 있다. 즉, 예를 들어, 1번을 선택하면 연/계절/월별 평균 정보가 도식화 되어 대상지역의 일반적인 안개정보와 관련기상특성을 알 수 있고, 2번을 선택하고 사용자가 설정한 기간에 포함되는 과거 특정일을 입력하면 해당일의 정보를 알 수 있다.In the step S 1-4 of the analysis result, the analysis result of the observation data advanced as described above is plotted. At this time, the analysis result can be viewed by selecting a number desired by the user, for example, in the analysis result schematization selection option, and the user can know the result at a glance by analyzing the analysis result. For example, if you select No. 1, the average information per year / season / month is plotted so that you can know general fog information and related weather characteristics of the target area, and if you select No. 2, the past included in the period set by the user If you enter a specific day, you can find the information of that day.
안개 발생 가능성을 평가하는 단계(S2)에서는 관측데이터를 분석하는 단계에서 분석된 관측데이터를 토대로 안개 발생 가능성을 평가한다. 이러한 안개 발생 가능성을 평가하는 단계는 안개 발생 가능성 평가 대상일을 설정하는 단계(S2-1)와, 대상일의 안개예보 정보를 로딩하는 단계(S2-2)와, 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 2 데이터베이스를 저장하는 단계(S2-3)와, 제 1 및 제 2 데이터베이스를 기초로 제 1 평균 상관값을 구하는 단계(S2-4)와, 평가 대상일의 기상정보를 시뮬레이션하고 데이터베이스화하여 제 3 데이터베이스를 저장하는 단 계(S2-5)와, 제 1 및 제 3 데이터베이스를 기초로 제 2 평균 상관값을 구하는 단계(S2-6)와, 대상일의 안개예보 정보와 제 1 및 제 2 평균 상관값을 데이터베이스화하여 제 4 데이터베이스를 저장하는 단계(S2-7)와, 제 4 데이터베이스를 기초로 안개예보정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화하는 단계(S2-8)를 포함한다.In the step (S 2 ) of evaluating the likelihood of fog occurrence, the likelihood of fog is evaluated based on the observed data analyzed in the analysis of the observation data. The step of evaluating the likelihood of fog generation may include setting a target date for fog occurrence (S 2-1 ), loading fog forecast information on the target day (S 2-2 ), and generating fog on the target day. Storing the second database by making relevant weather information into a database (S 2-3 ), obtaining a first mean correlation value based on the first and second databases (S 2-4 ), and an evaluation target date. Simulating and making a database of weather information, and storing a third database (S 2-5 ), obtaining a second average correlation value based on the first and third databases (S 2-6 ), Storing the fourth database by databaseting the fog forecast information on the target day and the first and second average correlation values (S 2-7 ), and evaluating the fog forecast information and the possibility of fog occurrence based on the fourth database. Comprehensive Schematic Steps (S 2-8 ).
안개 발생 가능성 평가 대상일을 설정하는 단계(S2-1)에서는 사용자가 안개 발생가능성을 평가하고자 하는 대상일을 입력한다.In the step (S 2-1 ) of setting the target date for the fog occurrence possibility, the user inputs the target day for the user to evaluate the fog occurrence probability.
대상일의 안개예보 정보를 로딩하는 단계(S2-2)에서는 시스템에 연동되어 있는 기상청 기상예보정보로부터 대상일의 안개예보정보를 불러온다.In the step (S 2-2 ) of loading the fog forecast information of the target day, the fog forecast information of the target day is loaded from the weather forecast information of the Meteorological Administration linked to the system.
대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 2 데이터베이스를 저장하는 단계(S2-3)에서는 시스템에 연동되어 있는 기상청 기상예보정보로부터 대상일의 안개 발생관련 기상정보를 불러오고, 그 결과를 제 2 데이터베이스에 저장한다.In the step (S 2-3 ) of storing the second database by making the weather information related to the fog generation on the target day (S 2-3 ), the weather information related to the fog generation on the target day is loaded from the weather forecast information linked to the system, and as a result, Is stored in the second database.
제 1 및 제 2 데이터베이스를 기초로 제 1 평균 상관값을 구하는 단계(S2-4)에서는 제 1 데이터베이스와 제 2 데이터베이스의 안개 발생관련 기상정보에서 각 해당 요소의 상관관계를 분석하여, 제 1 평균 상관값을 구한다.In operation S 2-4 , the first average correlation value is calculated based on the first and second databases, the correlation between the corresponding elements is analyzed in the fog information related to the fog occurrence of the first database and the second database. Find the average correlation value.
평가 대상일의 기상정보를 시뮬레이션하고 데이터베이스화하여 제 3 데이터 베이스를 저장하는 단계(S2-5)에서는 상기 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 2 데이터베이스를 저장하는 단계와 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 2 데이터베이스를 저장하는 단계 및 제 1 및 제 2 데이터베이스를 기초로 제 1 평균 상관값을 구하는 단계가 진행됨과 동시에, 시스템에 내장되어 있는 고해상도 기상모델이 구동된다. 이때, 사용자가 입력한 평가 대상일의 기상정보가 시뮬레이션 되고, 그 결과는 제 3 데이터베이스에 저장된다.In the step (S 2-5 ) of simulating and databaseting weather information of the evaluation target date and storing the third database, storing the second database by storing the weather information related to the fog occurrence of the target date as a database and the target date. Storing the second database by storing the weather information related to the fog occurrence and obtaining the first mean correlation value based on the first and second databases, and driving the high resolution weather model built into the system. do. At this time, the weather information of the evaluation target date input by the user is simulated, and the result is stored in the third database.
제 1 및 제 3 데이터베이스를 기초로 제 2 평균 상관값을 구하는 단계(S2-6)에서는 제 1 데이터베이스와 제 2 데이터베이스의 안개 발생관련 기상정보에서 각 해당 요소의 상관관계를 분석하여, 제 2 평균 상관값을 구한다.In operation S 2-6 , obtaining a second mean correlation value based on the first and third databases, the correlation between the corresponding elements is analyzed in the fog information related to the occurrence of fog in the first database and the second database. Find the average correlation value.
대상일의 안개예보 정보와 제 1 및 제 2 평균 상관값을 데이터베이스화하여 제 4 데이터베이스를 저장하는 단계(S2-7)에서는 대상일의 안개 발생 관련 기상정보를 데이터베이스화하여 제 2 데이터베이스를 저장하는 단계와 제 1 및 제 2 데이터베이스를 기초로 제 1 평균 상관값을 구하는 단계 및 제 1 및 제 3 데이터베이스를 기초로 제 2 평균 상관값을 구하는 단계의 결과, 즉, 대상일의 안개예보 정보와 제 1 및 제 2 평균 상관값이 종합되어 그 결과가 제 4 데이터베이스에 저장된다.In step S 2-7 , when the fog forecast information of the target day and the first and second average correlation values are databased and the fourth database is stored (S 2-7 ), the second database is stored by databaseting the weather information related to the fog occurrence on the target day. And calculating the first mean correlation value based on the first and second databases, and obtaining the second mean correlation value based on the first and third databases, that is, the fog forecast information of the target day. The first and second mean correlation values are combined and the results are stored in the fourth database.
제 4 데이터베이스를 기초로 안개예보정보와 안개 발생 가능성 평가 결과를 종합적으로 도식화하는 단계(S2-8)에서는 제 4 데이터베이스에 저장된 안개예보정보와 안개 발생가능성 평가결과가 종합적으로 도식화되어, 사용자가 평가결과를 한눈에 알 수 있다. 이 결과를 토대로 하여 사용자가 설정한 대상지역의 대상일의 안개 발생 가능성을 사용자가 직접 평가할 수 있다.In the step (S 2-8 ) of comprehensively plotting the fog forecast information and the fog occurrence evaluation result based on the fourth database, the fog forecast information and the fog occurrence evaluation result stored in the fourth database are schematically drawn, so that the user The evaluation results can be seen at a glance. Based on this result, the user can directly assess the possibility of fog occurring on the target day of the target region set by the user.
상술한 바와 같이 본 발명은 사용자가 필요로 하는 안개정보 및 안개 발생 가능성 등을 주관적으로 평가하여 생활과 여행 등의 일반 목적과 농업, 수송업, 건설업 등의 특정 목적에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하는 하는 안개 발생 가능성 평가 방법을 제공할 수 있다.As described above, the present invention provides a basic data that can be utilized for general purposes such as life and travel and specific purposes such as agriculture, transportation, construction, etc. by subjectively evaluating the fog information and the possibility of occurrence of fog that a user needs. Can provide a method of evaluating the possibility of fog occurrence.
또한, 본 발명은 사용자가 온라인 네트워크를 통하여 연결되는 사용자 단말기 또는 관리자 단말기로부터 시스템에 접속하여 대상지역의 범위 및 대상일 설정 등의 간단한 조작으로 기상정보 분석 및 모델 시뮬레이션이 가능한 안개 발생 가능성 평가 방법을 제공할 수 있다.In addition, the present invention provides a method for evaluating the possibility of fog occurrence that enables the user to analyze the weather information and model simulation by simple operation such as setting the range and the target date of the target area by accessing the system from the user terminal or the administrator terminal connected through the online network. Can provide.
이상에서는 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to the drawings and embodiments, those skilled in the art can be variously modified and changed within the scope of the invention without departing from the spirit of the invention described in the claims below. I can understand.
도 1은 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 시스템의 개념도.1 is a conceptual diagram of a fog generation possibility evaluation system according to the present invention.
도 2는 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 방법의 순서도.2 is a flowchart of a method for evaluating the possibility of generating fog according to the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 안개 발생 가능성 평가 방법의 관측데이터 분석 및 안개 발생 가능성 평가 알고리듬.3 is an observation data analysis and fog generation probability evaluation algorithm of the fog generation possibility evaluation method according to the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
100: 단말기 110: 지리 정보 데이터베이스100: terminal 110: geographic information database
120: 기상 관측 정보 데이터베이스 130: 결과 데이터베이스120: weather observation information database 130: results database
132: 제 1 데이터베이스 134: 제 2 데이터베이스132: first database 134: second database
136: 제 3 데이터베이스 138: 제 4 데이터베이스136: third database 138: fourth database
140: 평가 모듈 142: 입력 모듈140: evaluation module 142: input module
144: 고해상도 기상 모델 모듈 146: 분석 모듈144: high resolution
148: 출력모듈148: output module
Claims (7)
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|---|---|---|---|---|
| WO2020192367A1 (en) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | 厦门龙辉芯物联网科技有限公司 | Advection fog forecasting system and forecasting method |
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| 논문(2001년)* |
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