KR101736915B1 - 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법 - Google Patents
기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101736915B1 KR101736915B1 KR1020160037729A KR20160037729A KR101736915B1 KR 101736915 B1 KR101736915 B1 KR 101736915B1 KR 1020160037729 A KR1020160037729 A KR 1020160037729A KR 20160037729 A KR20160037729 A KR 20160037729A KR 101736915 B1 KR101736915 B1 KR 101736915B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- dimensional
- pattern
- data
- vector sequence
- weather
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 150
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 21
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 13
- 238000013316 zoning Methods 0.000 claims description 7
- 238000012950 reanalysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 2
- 239000012808 vapor phase Substances 0.000 claims 1
- 230000007261 regionalization Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 241001474374 Blennius Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/02—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
-
- G06F17/30106—
-
- G06F17/30241—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
- G06Q50/265—Personal security, identity or safety
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
도 2는 본 발명에 따른 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성부의 상세 구성도
도 3은 본 발명에 따른 기상장 패턴 시나리오 도출부의 상세 구성도
도 4는 본 발명에 따른 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 5는 기상장 관심 영역의 설정 방법의 일 예를 나타낸 구성도
도 6은 관심 영역의 4단계 구역화 방법의 일 예를 나타낸 구성도
도 7은 한 구역내 2/3차원 기상장의 1차원 벡터화를 나타낸 구성도
도 8은 2차원 해상풍장으로부터 1차원 벡터시퀀스의 생성을 나타낸 구성도
도 9는 과거 해상풍 후측자료 DB로부터 1차원 벡터시퀀스의 DB 생성을 나타낸 구성도
도 10은 과거 1차원 벡터시퀀스 DB로부터 해상풍 패턴 시나리오 도출 과정을 나타낸 구성도
20. 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성부
30. 1차원 기상장 벡터 시퀀스 DB
40. 기상 모델 후측 자료 DB
50. 기상장 패턴 시나리오 도출부
60. 관측 자료 비교부
70. 자연 재해 유형 도출부
Claims (17)
- 기상 모델 격자 영역에서 패턴 특징화를 위한 영역의 구역화를 수행하는 대상 영역 구역화부;
2/3차원 기상장의 1차원 기상장 벡터 시퀀스를 생성하는 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성부;
기상 모델 자료 DB를 활용하여 과거 기상 모델의 모든 자료에 대한 1차원 기상장 벡터 시퀀스 데이터베이스를 구축하는 1차원 기상장 벡터 시퀀스 DB;
1차원 벡터시퀀스 DB를 검색하는 1차원 벡터시퀀스 DB 검색부와, 검색된 1차원 벡터시퀀스를 영역별로 가중치를 부여하는 영역별 가중치 부여부와, 유사 패턴을 분류하는 유사패턴 분류부와, 유사패턴 범주화를 수행하는 유사패턴 범주화부와, 기상장 패턴 시나리오를 도출하는 시나리오 도출부를 포함하고, 1차원 벡터 시퀀스 DB를 검색하여 영역별 가중치 부여, 유사패턴 분류 및 유사패턴 범주화를 수행하여 기상장 패턴 시나리오를 도출하는 기상장 패턴 시나리오 도출부;
과거 자연 재해 발생 사례 및 관측 자료를 비교하는 관측 자료 비교부;
관측 자료 비교부의 비교 결과를 기준으로 시나리오별 자연재해 유형을 도출하는 자연재해 유형 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성부는,
상세역내 2/3차원 기상장의 1차원 벡터화를 수행하는 1차원 벡터화부와,
각 중역내의 상세역 1차원 벡터들로부터 각 중역벡터 계산을 수행하는 중역 벡터화부와,
광역내의 중역 대표 벡터들로부터 각 광역벡터 계산을 수행하는 광역 벡터화부와,
전역내의 광역 대표 벡터들로부터 전역 벡터 계산을 수행하는 전역 벡터화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 삭제
- 제 1 항에 있어서, 유사패턴 분류부는,
시나리오 개수와 시나리오의 형태를 미리 지정해주는 감독 군집기법 또는 자동으로 일정한 군집분류 임계치를 설정하고 시나리오 개수 및 형태를 무감독 군집기법을 사용하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 유사패턴 범주화부는,
분류된 기상장 패턴 시나리오에서 시나리오 당 배열이 유사한 1차원 벡터시퀀스들은 각 요소엘리먼트의 값들끼리 평균하여 하나의 대표 벡터시퀀스를 구하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 자연재해 유형 도출을 위하여 사용되는 기상장 요소는,
해상풍, 온도, 습도, 강우량 요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 제 6 항에 있어서, 자연재해 유형 도출을 위하여 사용되는 기상장 요소가 해상풍, 온도, 습도, 강우량인 경우에는,
대상영역에서 1차원 어레이 형태로 변환된 각 기상장 요소의 1차원 벡터들을 해상풍-온도-습도-강우량의 순으로 배열시키는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 기상 모델 자료는,
과거 기상모델의 수치모델 후측 자료, 예측 자료, 재분석 자료를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 자연재해 유형 도출부에서의 시나리오별 관심영역의 자연재해의 예측은,
과거 해당 시나리오가 발생 당시 그 시점에서 관측된 과거자료로부터 최대, 최소, 평균으로 계산되어 이루어지는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치. - 대상 영역 구역화부에서 기상 모델 격자 영역에서 패턴 특징화를 위한 영역의 구역화를 수행하는 단계;
1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성부에서 2/3차원 기상장의 1차원 기상장 벡터 시퀀스를 생성하는 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성 단계;
1차원 기상장 벡터 시퀀스 DB에서 기상 모델 자료 DB를 활용하여 과거 기상 모델의 모든 자료에 대한 1차원 기상장 벡터 시퀀스 데이터베이스를 구축하는 단계;
기상장 패턴 시나리오 도출부에서 1차원 벡터시퀀스 DB를 검색하는 1차원 벡터시퀀스 DB 검색 단계와,검색된 1차원 벡터시퀀스를 영역별로 가중치를 부여하는 영역별 가중치 부여 단계와,유사 패턴을 분류하는 유사패턴 분류 단계와,유사패턴 범주화를 수행하는 유사패턴 범주화 단계와,기상장 패턴 시나리오를 도출하는 시나리오 도출 단계를 포함하는 기상장 패턴 시나리오 도출 단계;
관측 자료 비교부에서 과거 자연 재해 발생 사례 및 관측 자료를 비교하여 자연재해 유형 도출부에서 시나리오별 자연재해 유형을 도출하는 자연재해 유형 도출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법. - 제 10 항에 있어서, 상기 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성 단계는,
상세역내 2/3차원 기상장의 1차원 벡터화를 수행하는 1차원 벡터화 단계와,
각 중역내의 상세역 1차원 벡터들로부터 각 중역벡터 계산을 수행하는 중역 벡터화 단계와,
광역내의 중역 대표 벡터들로부터 각 광역벡터 계산을 수행하는 광역 벡터화 단계와,
전역내의 광역 대표 벡터들로부터 전역 벡터 계산을 수행하는 전역 벡터화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법. - 삭제
- 제 10 항에 있어서, 유사패턴 분류 단계는,
시나리오 개수와 시나리오의 형태를 미리 지정해주는 감독 군집기법 또는 자동으로 일정한 군집분류 임계치를 설정하고 시나리오 개수 및 형태를 무감독 군집기법을 사용하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법. - 제 10 항에 있어서, 상기 유사패턴 범주화 단계는,
분류된 기상장 패턴 시나리오에서 시나리오 당 배열이 유사한 1차원 벡터시퀀스들은 각 요소엘리먼트의 값들끼리 평균하여 하나의 대표 벡터시퀀스를 구하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법. - 제 10 항에 있어서, 자연재해 유형 도출을 위하여 사용되는 기상장 요소가 해상풍, 온도, 습도, 강우량인 경우에는,
대상영역에서 1차원 어레이 형태로 변환된 각 기상장 요소의 1차원 벡터들을 해상풍-온도-습도-강우량의 순으로 배열시키는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법. - 제 10 항에 있어서, 기상 모델 자료는,
과거 기상모델의 수치모델 후측 자료, 예측 자료, 재분석 재료를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법. - 제 10 항에 있어서, 상기 자연재해 유형 도출 단계에서의 시나리오별 관심영역의 자연재해의 예측은,
과거 해당 시나리오가 발생 당시 그 시점에서 관측된 과거자료로부터 최대, 최소, 평균으로 계산되어 이루어지는 것을 특징으로 하는 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160037729A KR101736915B1 (ko) | 2016-03-29 | 2016-03-29 | 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160037729A KR101736915B1 (ko) | 2016-03-29 | 2016-03-29 | 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101736915B1 true KR101736915B1 (ko) | 2017-05-29 |
Family
ID=59053265
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020160037729A KR101736915B1 (ko) | 2016-03-29 | 2016-03-29 | 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101736915B1 (ko) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110019167A (zh) * | 2017-12-26 | 2019-07-16 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种中长期新能源资源资料库构建方法及系统 |
KR102152433B1 (ko) | 2019-11-08 | 2020-09-04 | 한국해양과학기술원 | 연안수치모델링의 계산시간 단축을 위한 장치 및 방법 |
CN113221949A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-06 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种影响新能源出力的多尺度天气过程分类方法和系统 |
CN114493171A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-13 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | 一种动态增容设备安装选址方案生成方法及系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101544536B1 (ko) * | 2014-05-09 | 2015-08-17 | 한국건설기술연구원 | Gis를 이용한 강우 정보 제공 장치 및 방법 |
-
2016
- 2016-03-29 KR KR1020160037729A patent/KR101736915B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101544536B1 (ko) * | 2014-05-09 | 2015-08-17 | 한국건설기술연구원 | Gis를 이용한 강우 정보 제공 장치 및 방법 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110019167A (zh) * | 2017-12-26 | 2019-07-16 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种中长期新能源资源资料库构建方法及系统 |
KR102152433B1 (ko) | 2019-11-08 | 2020-09-04 | 한국해양과학기술원 | 연안수치모델링의 계산시간 단축을 위한 장치 및 방법 |
CN113221949A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-06 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种影响新能源出力的多尺度天气过程分类方法和系统 |
CN113221949B (zh) * | 2021-04-13 | 2024-03-29 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种影响新能源出力的多尺度天气过程分类方法和系统 |
CN114493171A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-13 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | 一种动态增容设备安装选址方案生成方法及系统 |
CN114493171B (zh) * | 2021-12-31 | 2023-11-28 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | 一种动态增容设备安装选址方案生成方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Huang et al. | Hybrid deep neural model for hourly solar irradiance forecasting | |
KR101736915B1 (ko) | 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법 | |
Zhang et al. | Forecast of solar energy production-A deep learning approach | |
Peleg et al. | Convective rain cells: Radar‐derived spatiotemporal characteristics and synoptic patterns over the eastern Mediterranean | |
Terasaki et al. | Local ensemble transform Kalman filter experiments with the nonhydrostatic icosahedral atmospheric model NICAM | |
CN115189356B (zh) | 基于大气环流稳定状态的风、光功率预测订正方法及装置 | |
CN117132915A (zh) | 一种基于点云自动分类的输电线路树障隐患分析方法 | |
Royé et al. | Spatial–temporal patterns of cloud-to-ground lightning over the northwest Iberian Peninsula during the period 2010–2015 | |
Wang et al. | Nowcasting multicell short-term intense precipitation using graph models and random forests | |
Liu et al. | A spatio-temporal modeling framework for weather radar image data in tropical Southeast Asia | |
KR101736918B1 (ko) | 해상풍 수치모델 예측자료를 이용하는 해상파랑 직접 예측을 위한 장치 및 방법 | |
Mouakkir et al. | Wave energy potential analysis in the casablanca-Mohammedia coastal area (Morocco) | |
Manokij et al. | Forecasting Thailand’s precipitation with cascading model of CNN and GRU | |
Guzman et al. | Heavier inner-core rainfall of major hurricanes in the North Atlantic Basin than in other global basins | |
Yamazaki et al. | Using observations near the poles in the AFES-LETKF data assimilation system | |
Ma et al. | Anomaly Detection of Mountain Photovoltaic Power Plant Based on Spectral Clustering | |
Sá et al. | Recurrent self-organizing map for severe weather patterns recognition | |
CN117665974A (zh) | 海雾及低云覆盖二维分布场预报方法及系统 | |
Gartsman et al. | Analysis of the structure of river systems and the prospects for modeling hydrological processes | |
Hwang et al. | Study on dimensionality reduction for sea-level variations by using altimetry data around the East Asia coasts | |
Mihai et al. | Analyzing meteorological data using unsupervised learning techniques | |
Alves et al. | Lightning Warning Prediction with Multi-source Data | |
Dror et al. | Convective steady state in shallow cloud fields | |
Curtis et al. | An analysis of the lightning jump algorithm using geostationary lightning mapper flashes | |
CN114818464A (zh) | 一种基于测站的网格雨量计算方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20160329 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20170321 Patent event code: PE09021S01D |
|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20170426 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20170511 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20170511 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20200413 Start annual number: 4 End annual number: 4 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20210322 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20230321 Start annual number: 7 End annual number: 7 |