KR101287998B1 - 열대 저기압 분석 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에서는 열대 저기압 분석 방법 및 시스템이 제공된다.
본 발명의 열대 저기압 분석 방법은 (a) 평가요소 산출부가 수치예보모델로부터 복수의 평가요소를 산출하는 단계, (b) 점수부여부가 상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 단계 및, (c) 합산부가 상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 구성에 의하면, 본 발명은 수치예보모델을 이용해 각 단계별로 점수를 부여함으로써 태풍 이전 단계 및 이후 단계에 대한 분석을 하였기 때문에 열대 저기압의 정확한 분석 및 예측을 할 수 있어 보다 유리한 효과가 있는 것이다.

Description

열대 저기압 분석 방법 및 시스템{TROPICAL CYCLONE ANALYSING METHOD AND THE SYSTEM}
본 발명은 열대 저기압 분석 방법에 관한 것으로, 특히 수치예보모델을 이용한 태풍 이전 단계 및 이후 단계에 대한 분석 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
열대 저압부(Tropical Depression, TD)란 태풍보다 한 단계 약한 열대성 저기압의 일종을 말한다. 여기서 열대성 저기압은 열대 지방에서 발생하는 저기압으로 중심기압이 960hPa이하이며, 중심 부근에 맹렬한 폭풍권이 있으며 전선을 동반하지 않는 특징을 지닌다.
세계기상기구는 열대저기압을 최대풍속에 따라 다음과 같이 4등급으로 분류하고 있다. 즉 열대 저압부(TD, Tropical Depression)는 중심 최대풍속이 17m/sec 미만, 열대 폭풍(TS, tropical storm)은 중심 최대풍속 17~24m/sec, 강한 열대폭풍(STS, severe tropical storm)은 중심 최대풍속 25~32m/sec 미만, 태풍(typhoon)은 중심 최대풍속 32m/sec 이상인 경우이다.
위와 같이 열대 저압부가 세력을 유지하거나 태풍으로 강화되는 경우 많은 비와 강한 바람을 동반하므로 우리나라에 막대한 경제적 피해를 준다. 따라서 열대 저기압이 태풍으로 발전하기 이전 단계나 이후 단계에 대한 정확한 분석 및 대책이 요구된다.
그러나 현재 기상청에서는 열대 저압부 발생 이전에 대한 분석 기술이 전무한 실정이다. 다만 기상청 내부에서는 현업 근무자가 모니터링을 통해 태풍 발생 감시를 하고 있으며, 일기도와 위성 영상을 통해 잠재 발생지역 감시 및 구름 조직의 발달 가능성을 분석하는 방법을 사용하고 있기는 하나, 그 정확성과 예측가능성이 떨어지는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 태풍 이전 단계 및 이후 단계에 대한 정확한 분석을 위해 수치예보모델을 이용하는 분석 방법 및 시스템을 얻고자 하는 것을 목적으로 한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위해 본 발명에서는 열대 저기압 분석 방법 및 시스템이 제공된다.
본 발명의 열대 저기압 분석 방법은 (a) 평가요소 산출부가 수치예보모델로부터 복수의 평가요소를 산출하는 단계, (b) 점수부여부가 상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 단계 및, (c) 합산부가 상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
나아가 상기 (c) 단계 이후에, (d) 지수 생성부가 상기 총점수를 상기 복수의 평가요소별 최대값을 더한 값으로 나눈 값을 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수를 생성하는 단계를 더 수행할 수 있다.
또 더 나아가 상기 (d)단계 이후에,
(e) 분류부가, 상기 태풍 발생 지수가 40%이하이면 열대폭풍(Tropical Storm, TS)으로 발달 가능성이 있는 로우(Low) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 40%초과~51%이하이면 열대폭풍으로 발달 가능성이 증가하는 미디엄(Medium) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 51%초과~61%이하이면 열대폭풍으로 발달 가능성이 높은 하이(High) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 61%초과~70%이하이면 24시간 이내에 열대폭풍으로 발달할 가능성이 있는 열대 저압부(Tropical Depression. TD) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 70%초과~74%이하이면 풍속이 17m/s~24m/s인 열대폭풍(Tropical Storm, TS) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 74%초과~80%미만이면 풍속이 25m/s~32m/s인 강한 열대폭풍(Severe Tropical Storm, STS) 발달단계 및, 상기 태풍 발생 지수가 80%이상이면 풍속이 33m/s이상인 태풍(Typhoon, TY) 발달단계로 분류하는 단계를 더 수행하는 것이 바람직하다.
여기서 상기 수치예보모델은 영국기상청의 통합 모델(Unified Model, UM)인 것을 특징으로 한다.
또한 여기서 상기 (b) 단계는, 상기 복수의 평가요소가,
중심부근 접선 바람의 풍속, 전 시간 중심부근 접선 바람의 풍속, 주변기압-중심기압, 열대 저압부(Tropical Depression, TD)의 남쪽 서풍의 풍속, 중심 최대 풍속, 24시간 중심부근 기압 감소, 중심 최저기압, 상층(200hPa) 발산장, 상층 풍속 및 해수면 온도이고,
상기 중심부근 접선 바람의 풍속이 8m/s초과이면 5점, 6m/s초과 8m/s이하이면 4점, 4m/s초과 6m/s이하이면 3점, 2m/s초과 4m/s이하이면 2점, 0m/s초과 2m/s이하이면 1점을 부여하고,
상기 전 시간 중심부근 접선 바람의 풍속이 4m/s초과이면 5점, 3m/s초과 4m/s이하이면 4점, 2m/s초과 3m/s이하이면 3점, 1m/s초과 2m/s이하이면 2점, 0m/s초과 1m/s이하이면 1점을 부여하고,
상기 주변기압-중심기압이 -12hPa미만이면 5점, -12hPa이상 -10hPa미만이면 4점, -10hPa이상 -8hPa미만이면 3점, -8hPa이상 -6hPa미만이면 2점, -6hPa이상 -4hPa미만이면 1점, -4hPa이상 0hPa미만이면 1점을 부여하고,
상기 열대 저기압의 남쪽 서풍의 풍속이 20kt초과이면 5점, 15kt초과 20kt이하이면 4점, 10kt초과 15kt이하이면 3점, 5kt초과 10kt이하이면 2점, 0kt초과 5kt이하이면 1점을 부여하고,
상기 중심 최대 풍속이 30kt초과이면 5점, 25kt초과 30kt이하이면 4점, 20kt초과 25kt이하이면 3점, 15kt초과 20kt이하이면 2점, 10kt초과 15kt이하이면 1점을 부여하고,
상기 24시간 중심부근 기압 감소가 -8hPa미만이면 5점, -8hPa이상 -6hPa미만이면 4점, -6hPa이상 -4hPa미만이면 3점, -4hPa이상 -2hPa미만이면 2점, -2hPa이상 0hPa미만이면 1점을 부여하고,
상기 중심 최저기압이 1000hPa미만이면 5점, 1000hPa이상 1002hPa미만이면 4점, 1002hPa이상 1004hPa미만이면 3점, 1004hPa이상 1006hPa미만이면 2점, 1006hPa이상 1008hPa미만이면 1점을 부여하고,
상기 상층(200hPa) 발산장이 150E-6/s초과이면 3점, 150E-6/s이하 100E-6/s초과이면 2점, 100E-6/s이하 0초과이면 1점을 부여하고,
상기 해수면 온도가 26초과이면 2점을 부여하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 열대 저기압 분석 시스템은,
수치예보모델로부터 복수의 평가요소를 산출하는 평가요소 산출부, 상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 점수부여부, 상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 합산부, 상기 총점수를 상기 복수의 평가요소별 최대값을 더한 값으로 나눈 값을 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수를 생성하는 지수 생성부 및, 상기 태풍 발생 지수를 각 발달단계별로 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서 상기 분류부는 상기 태풍 발생 지수에 따른 발달단계에 대한 화면표시가 가능한 출력장치를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 구성에 의하면, 본 발명은 수치예보모델을 이용해 각 단계별로 점수를 부여함으로써 태풍 이전 단계 및 이후 단계에 대한 분석을 하였기 때문에 열대 저기압의 정확한 분석 및 예측을 할 수 있어 보다 유리한 효과가 있는 것이다.
도 1은 본 발명의 열대 저기압 분석 방법의 바람직한 일실시예를 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 열대 저기압 분석 시스템에 있어서 바람직한 일실시예를 나타내는 전체 구성도이다.
도 3은 본 발명의 열대 저기압 분석 방법 및 시스템에 의해 구현된 바람직한 일실시예를 나타내는 예시 화면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 열대 저기압 분석 방법의 바람직한 일실시예를 나타내는 순서도이다.
먼저, 평가요소 산출부가 수치예보모델로부터 복수의 평가요소를 산출한다(S11).
여기서 수치예보모델은 영국 기상청에서 개발한 통합 모델이 바람직하다. 이 수치예보모델의 전 지구 예측성능은 현재 유럽연합(EU)의 회원국만이 사용이 가능한 유럽중기예보센터(ECMWF)의 수치예보모델을 제외하고는 세계 최고 수준이다.
정확한 수치예보를 위해서는 여러 가지 관측자료들을 사용해서 수치모델에 입력되는 초기자료를 정확하게 만드는 과정(이를 자료동화라고 한다)이 매우 중요한데, 사익 통합모델의 우수한 예측성능은 모델 자체의 우수성과 더불어 기존에 기상청에서 사용하던 것보다 훨씬 우수한 자료동화과정을 갖추고 있는 덕분이다.
그런데 이 수치모델의 또 다른 장점은 통합모델(Unified Model)이라는 그 명칭에서 알 수 있듯이 "통합형" 이라는 점이다. 최근 들어 초고속인터넷과 TV의 통합 서비스를 비롯하여 전 사회적으로 여러 가지 기능을 한데 모은 "통합형"이 대세인데, 통합모델은 수 백~수 천년, 혹은 그 이상의 기후변화 시뮬레이션을 비롯하여 수개월 시간규모의 계절예측, 수 일~십 수일까지의 중기예측, 2~3일 정도 규모의 단기예측 혹은 그보다 가까운 미래에 대한 초단기예측까지를 하나의 모델로 수행할 수 있도록 만들어졌다. 덕분에 기상예보분야뿐만 아니라 기후변화분야에서도 함께 사용하고 개발에 참여할 수 있어 그 시너지 효과가 뛰어나다.
이후, 점수부여부가 상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 단계(S12)를 진행한다.
여기서 상기 복수의 평가요소 및 점수는 아래의 [표 1]과 같다.
{표 1}
Figure 112012013852512-pat00001
상기 평가 요소별 점수 부여는, 예를 들어, >8:5는 8 이상일 때 5점을 부여한다는 의미이다.
다음으로, 합산부가 상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 단계(S13)를 수행한다. 만약 각 평가 요소별로 최대값이 도출되었다면 합산된 총 점수는 44점이다. 따라서 상기 10가지 평가 요소의 점수는 총합 44점을 초과할 수는 없다.
상기와 같이 평가된 점수만을 가지고 열대저기압의 발달 단계를 수동으로 분류할 수도 있으나, 백분율로 환산한 퍼센트 값으로 발달 단계를 자동으로 분류하는 것이 보다 편리하다.
즉, 지수 생성부가 상기 총점수를 상기 복수의 평가요소별 최대값을 더한 값으로 나눈 값을 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수를 생성(S14)하고,
분류부가, 상기 태풍 발생 지수가 40%이하이면 열대폭풍(Tropical Storm, TS)으로 발달 가능성이 있는 로우(Low) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 40%초과~51%이하이면 열대폭풍으로 발달 가능성이 증가하는 미디엄(Medium) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 51%초과~61%이하이면 열대폭풍으로 발달 가능성이 높은 하이(High) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 61%초과~70%이하이면 24시간 이내에 열대폭풍으로 발달할 가능성이 있는 열대 저압부(Tropical Depression. TD) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 70%초과~74%이하이면 풍속이 17m/s~24m/s인 열대폭풍(Tropical Storm, TS) 발달단계, 상기 태풍 발생 지수가 74%초과~80%미만이면 풍속이 25m/s~32m/s인 강한 열대폭풍(Severe Tropical Storm, STS) 발달단계 및, 상기 태풍 발생 지수가 80%이상이면 풍속이 33m/s이상인 태풍(Typhoon, TY) 발달단계로 분류하는 단계를 더 수행(S15)함이 바람직하다.
[표 2]는 상기의 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수에 따른 열대 저기압 발달단계를 나타낸 표이다.
{표 2}
Figure 112012013852512-pat00002
실제로 2010년 발생한 태풍들에 대해서 평가한 결과 30% 이상에서 Low 단계가 나타나는 것으로 보였고, 53%에서 Medium 단계, 59%에서 High 단계가 나타났다. 또한 60%에서 TD단계, 72%에서 TS단계, 77%에서 STS단계, 80%에서 TY단계가 나타났다. 따라서 상기 [표 2]는 실제의 태풍 발생 단계와 거의 일치함을 알 수 있다.
도 2는 본 발명의 열대 저기압 분석 시스템에 있어서 바람직한 일실시예를 나타내는 전체 구성도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 분석 시스템(20)은 수치예보모델(21)로부터 복수의 평가요소를 산출하는 평가요소 산출부(22), 상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 점수부여부(23), 상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 합산부(24), 상기 총점수를 상기 복수의 평가요소별 최대값을 더한 값으로 나눈 값을 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수를 생성하는 지수 생성부(25) 및, 상기 태풍 발생 지수를 각 발달단계별로 분류하는 분류부(26)를 포함한다.
나아가 상기 분류부(26)는 상기 태풍 발생 지수에 따른 발달단계를 표시하는 화면표시 가능한 출력장치(27)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
도 3은 본 발명의 열대 저기압 분석 방법 및 시스템에 의해 구현된 바람직한 일실시예를 나타내는 예시 화면이다.
도 3에 예시된 바와 같이, 평가 요소인 각 발생관련 분석 자료마다 최대값을 설정하고 실제 자료인 분석값을 이용해 점수를 부여한 획득값을 가지고, 상기 최대값에 대한 총 획득값을 퍼센트 값으로 생성한 태풍 발생 지수가 81.8%임을 알 수 있다. 도 3에서는 8개의 평가 요소만 보이나 실제로는 나머지 2개의 요소도 고려한 결과이다.
따라서 상기와 같이 도출된 태풍 발생 지수가 81.8%이므로 [표 2]로부터 TY으로 분류할 수 있게 된다. 이렇게 분류된 결과를 위성 사진에 정합시켜 상기 화면표시 가능한 출력장치(27)에 도시하게 되면 일견하여 정확하게 태풍 발달 상황을 알 수 있게 된다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 부가 및 변경 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
한편, 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬(플로피) 디스크(floptical(Floppy) disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
20: 분석 시스템 21: 수치예보모델
22: 평가요소 산출부 23: 점수부여부
24: 합산부 25: 지수 생성부
26: 분류부 27: 출력 장치

Claims (7)

  1. (a) 평가요소 산출부가 수치예보모델로부터 복수의 평가요소를 산출하는 단계,
    (b) 점수부여부가 상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 단계 및,
    (c) 합산부가 상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계 이후에,
    (d) 지수 생성부가 상기 총점수를 상기 복수의 평가요소별 최대값을 더한 값으로 나눈 값을 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수를 생성하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 (d)단계 이후에,
    (e) 분류부가,
    상기 태풍 발생 지수가 40%이하이면 열대폭풍(Tropical Storm, TS)으로 발달 가능성이 있는 로우(Low) 발달단계,
    상기 태풍 발생 지수가 40%초과~51%이하이면 열대폭풍으로 발달 가능성이 증가하는 미디엄(Medium) 발달단계,
    상기 태풍 발생 지수가 51%초과~61%이하이면 열대폭풍으로 발달 가능성이 높은 하이(High) 발달단계,
    상기 태풍 발생 지수가 61%초과~70%이하이면 24시간 이내에 열대폭풍으로 발달할 가능성이 있는 열대 저압부(Tropical Depression. TD) 발달단계,
    상기 태풍 발생 지수가 70%초과~74%이하이면 풍속이 17m/s~24m/s인 열대폭풍(Tropical Storm, TS) 발달단계,
    상기 태풍 발생 지수가 74%초과~80%미만이면 풍속이 25m/s~32m/s인 강한 열대폭풍(Severe Tropical Storm, STS) 발달단계 및,
    상기 태풍 발생 지수가 80%이상이면 풍속이 33m/s이상인 태풍(Typhoon, TY) 발달단계,
    로 분류하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 방법.
  4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수치예보모델은 영국기상청의 통합 모델(Unified Model, UM)인 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 방법.
  5. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 복수의 평가요소가,
    중심부근 접선 바람의 풍속, 전 시간 중심부근 접선 바람의 풍속, 주변기압-중심기압, 열대 저압부(Tropical Depression, TD)의 남쪽 서풍의 풍속, 중심 최대 풍속, 24시간 중심부근 기압 감소, 중심 최저기압, 상층(200hPa) 발산장, 상층 풍속 및 해수면 온도이고,
    상기 중심부근 접선 바람의 풍속이 8m/s초과이면 5점, 6m/s초과 8m/s이하이면 4점, 4m/s초과 6m/s이하이면 3점, 2m/s초과 4m/s이하이면 2점, 0m/s초과 2m/s이하이면 1점을 부여하고,
    상기 전 시간 중심부근 접선 바람의 풍속이 4m/s초과이면 5점, 3m/s초과 4m/s이하이면 4점, 2m/s초과 3m/s이하이면 3점, 1m/s초과 2m/s이하이면 2점, 0m/s초과 1m/s이하이면 1점을 부여하고,
    상기 주변기압-중심기압이 -12hPa미만이면 5점, -12hPa이상 -10hPa미만이면 4점, -10hPa이상 -8hPa미만이면 3점, -8hPa이상 -6hPa미만이면 2점, -6hPa이상 -4hPa미만이면 1점, -4hPa이상 0hPa미만이면 1점을 부여하고,
    상기 열대 저압부의 남쪽 서풍의 풍속이 20kt초과이면 5점, 15kt초과 20kt이하이면 4점, 10kt초과 15kt이하이면 3점, 5kt초과 10kt이하이면 2점, 0kt초과 5kt이하이면 1점을 부여하고,
    상기 중심 최대 풍속이 30kt초과이면 5점, 25kt초과 30kt이하이면 4점, 20kt초과 25kt이하이면 3점, 15kt초과 20kt이하이면 2점, 10kt초과 15kt이하이면 1점을 부여하고,
    상기 24시간 중심부근 기압 감소가 -8hPa미만이면 5점, -8hPa이상 -6hPa미만이면 4점, -6hPa이상 -4hPa미만이면 3점, -4hPa이상 -2hPa미만이면 2점, -2hPa이상 0hPa미만이면 1점을 부여하고,
    상기 중심 최저기압이 1000hPa미만이면 5점, 1000hPa이상 1002hPa미만이면 4점, 1002hPa이상 1004hPa미만이면 3점, 1004hPa이상 1006hPa미만이면 2점, 1006hPa이상 1008hPa미만이면 1점을 부여하고,
    상기 상층(200hPa) 발산장이 150E-6/s초과이면 3점, 150E-6/s이하 100E-6/s초과이면 2점, 100E-6/s이하 0초과이면 1점을 부여하고,
    상기 해수면 온도가 26초과이면 2점을 부여하는 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 방법.
  6. 수치예보모델로부터 복수의 평가요소를 산출하는 평가요소 산출부,
    상기 복수의 평가요소별로 점수를 부여하는 점수부여부,
    상기 점수를 합산하여 총점수를 계산하는 합산부,
    상기 총점수를 상기 복수의 평가요소별 최대값을 더한 값으로 나눈 값을 퍼센트로 환산한 태풍 발생 지수를 생성하는 지수 생성부 및,
    상기 태풍 발생 지수를 각 발달단계별로 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 분류부는 상기 태풍 발생 지수에 따른 발달단계에 대한 화면표시가 가능한 출력장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 열대 저기압 분석 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000035030A (ko) * 1998-11-07 2000-06-26 심재륜 전화응대의 친절도 평가 장치 및 그 방법
JP2003302479A (ja) 2002-02-08 2003-10-24 Kyushu Electric Power Co Inc 熱帯性低気圧風速予測方法および装置
JP2004501354A (ja) 2000-04-18 2004-01-15 カーメル　システムズ　リミテッド　ライアビリティ　カンパニー 宇宙気象予報方法及びシステム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000035030A (ko) * 1998-11-07 2000-06-26 심재륜 전화응대의 친절도 평가 장치 및 그 방법
JP2004501354A (ja) 2000-04-18 2004-01-15 カーメル　システムズ　リミテッド　ライアビリティ　カンパニー 宇宙気象予報方法及びシステム
JP2003302479A (ja) 2002-02-08 2003-10-24 Kyushu Electric Power Co Inc 熱帯性低気圧風速予測方法および装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문.2006. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104036462B (zh) * 2014-06-06 2016-11-23 南京大学 一种利用静止气象卫星图像估计西北太平洋热带气旋强度的方法

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