KR101838433B1 - 구름 방출률 차이를 이용한 구름 온도 추정 방법 및 장치 - Google Patents
구름 방출률 차이를 이용한 구름 온도 추정 방법 및 장치 Download PDFInfo
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Abstract
구름 온도 추정 방법이 개시된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 적외 파장의 영역에서 관측된 구름에 대한 구름 복사량 및 상기 적외 파장의 영역에서 추정된 청천에 대한 청천 복사량을 획득하고, 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량에 기초하여 구름 방출률을 결정할 수 있다. 그리고, 결정된 구름 방출률을 이용함으로써, 구름의 온도를 보다 정확하게 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 적외 파장의 영역에서 관측된 구름에 대한 구름 복사량 및 상기 적외 파장의 영역에서 추정된 청천에 대한 청천 복사량을 획득하고, 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량에 기초하여 구름 방출률을 결정할 수 있다. 그리고, 결정된 구름 방출률을 이용함으로써, 구름의 온도를 보다 정확하게 계산할 수 있다.
Description
본 발명은 구름의 온도를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 구름 방출률의 특성을 반영하여 구름의 온도를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
위성을 통해 관측한 적외 복사량을 기반으로 구름 온도를 계산하는 기술은 오랜시간 발달되어 왔다. 그러나, 구름 온도를 계산 시 가장 큰 어려움은 구름 종류마다 서로 다른 구름 방출률을 가지고 있어, 구름 방출률을 고려한 구름 온도의 계산이 쉽지 않다는 점이었다.
종래에는 구름 온도를 계산함에 있어서, 구름 방출률을 1로 가정하거나, 채널별 구름 방출률 차이가 같다는 가정 아래 구름 온도를 계산하는 기술을 개발해왔다.
이에 따라, 구름 온도를 계산함에 있어서 구름 방출률의 가정에 의한 오차를 줄이기 위한 기술이 요청되고 있다.
본 발명은 적외 복사량을 기반으로 구름 온도를 추정함에 있어서, 관측 위성이 적외 파장 영역에서 관측한 구름에 대한 구름 복사량 및 적외 파장 영역에서 추정한 청천에 대한 청천 복사량에 기초하여 계산한 구름 방출률을 이용함으로써, 구름 온도 추정의 정확도를 높이는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법은, 적외 파장의 영역에서 관측된 구름에 대한 구름 복사량 및 상기 적외 파장의 영역에서 추정된 청천에 대한 청천 복사량을 획득하는 단계; 상기 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량에 기초하여 구름 방출률을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 구름 방출률을 이용하여 구름의 온도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 획득하는 단계는, 2개의 서로 다른 적외 파장 각각에 대하여 상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 구름 방출률을 결정하는 단계는, 상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 상기 적외 파장 및 플랑크 함수와 함께 이용함으로써 구름 방출률을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 구름의 온도를 결정하는 단계는, 상기 구름의 입자 반경을 결정하는 단계; 상기 결정된 입자 반경에 기초하여 δ의 범위를 추정하는 단계; 및 상기 구름 방출률 및 추정한 δ를 이용하여 상기 구름의 온도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 δ의 범위를 추정하는 단계는, 상기 입자 반경, 상기 구름의 입자에 포함된 물의 양, 상기 구름의 구름상, 상기 구름이 생성된 고도를 이용하여 δ의 범위를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치에 있어서, 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 적외 파장의 영역에서 관측된 구름에 대한 구름 복사량 및 청천에 대한 청천 복사량을 획득하고, 상기 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량에 기초하여 구름 방출률을 결정하고, 상기 결정된 구름 방출률을 이용하여 구름의 온도를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 2개의 서로 다른 적외 파장 각각에 대하여 상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 상기 적외 파장 및 플랑크 함수와 함께 이용함으로써 구름 방출률을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 상기 구름의 입자 반경을 결정하고, 상기 결정된 입자 반경에 기초하여 δ의 범위를 추정하고, 상기 구름 방출률 및 추정한 δ에 기초하여 상기 구름의 온도를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 입자 반경, 상기 구름의 입자에 포함된 물의 양, 상기 구름의 구름상, 상기 구름이 생성된 고도를 이용하여 δ의 범위를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적외 복사량을 기반으로 구름 온도를 추정함에 있어서, 관측 위성이 적외 파장 영역에서 관측한 구름에 대한 구름 복사량 및 적외 파장 영역에서 추정한 청천에 대한 청천 복사량에 기초하여 계산한 구름 방출률을 이용함으로써, 구름 온도 추정의 정확도를 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법을 이용하여 계산된 구름 온도를 이용할 경우 구름의 발달 정보를 보다 정확하게 파악할 수 있고, 따라서 날씨 예보의 정확도를 높일 수 있다. 뿐만 아니라, 대기 운동 벡터 계산의 정확도를 높일 수 있고, 이에 따라 수치 예보를 위한 자료동화의 정확도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법의 과정을 나타내는 플로우 차트이다.
도 3은 구름 온도를 추정하기 위한 δ의 범위를 추정하여 구름 온도를 추정하는 방법의 과정을 나타내는 플로우 차트이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법의 과정을 나타내는 플로우 차트이다.
도 3은 구름 온도를 추정하기 위한 δ의 범위를 추정하여 구름 온도를 추정하는 방법의 과정을 나타내는 플로우 차트이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법은 적외 파장 영역의 센서가 탑재된 모든 위성에서 활용할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법을 정지 궤도 위성에 적용할 경우, 특정 구름의 생성부터 소멸까지 구름 방출률과 구름 온도 변화를 모니터링할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)는 관측 위성이 적외 파장에서 관측한 구름의 구름 복사량 및 동일한 적외 파장에서 추정한 청천에 대한 청천 복사량을 획득할 수 있다. 이 때, 위성은 2개의 서로 다른 적외 파장에 대하여 구름 복사량 및 청천 복사량을 구름 온도 추정 장치(100)로 전송할 수 있다. 그리고, 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량을 이용하여 구름 온도를 계산할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법을 나타내는 플로우 차트이다.
단계(200)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 관측 위성(101)이 적외 파장에서 측정한 구름에 대한 구름 복사량과 동일한 적외 파장에서 추정한 청천에 대한 청천 복사량을 획득할 수 있다. 이 때, 구름 복사량 및 청천 복사량은 2개의 적외 파장에 대한 것일 수 있다. 일례로, 적외 파장은 10.5μm와 11.2μm일 수 있다.
단계(201)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 관측 위성(101)으로부터 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량을 이용하여 구름 방출률을 계산할 수 있다. 수학식 1은 구름 방출률을 계산하는 식이다.
이 때, Iλ obs는 위성에서 관측된 구름 복사량이고, Iλ clr은 추정된 청천 복사량이다. 그리고, ελ는 구름 방출률이고, Tc는 구름의 온도이다. 또한, λ는 관측에 상용된 적외 파장이고, Bλ(x)는 플랑크 함수이다.
일례로, 10.5μm의 적외 파장에 대한 구름 방출률은 수학식 2를 통해 계산할 수 있다.
그리고, 11.2μm의 적외 파장에 대한 구름 방출률은 수학식 3을 통해 계산할 수 있다.
단계(202)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 구름 방출률에 대한 수학식 1을 통해 구름 온도를 결정할 수 있다.
일례로, 구름 방출률을 계산하기 위한 수학식 2 및 3은 구름 온도를 포함하고 있다. 이 때, 적외 파장 별 구름 방출률의 차이는 구름 입자, 구름상 등의 물리적 특성에 따르 다르게 나타날 수 있다. 따라서, 10.5μm의 적외 파장에서의 구름 방출률과 11.2μm의 적외 파장에서의 구름 방출률간의 관계는 수학식 4와 표현될 수 있다.
구름의 입자 반경에 대한 함수인 δ를 이용함으로써 수학식 2, 3 및 4를 통해 10.5μm의 적외 파장에 대한 구름 방출률, 11.2μm의 적외 파장에 대한 구름 방출률 및 구름 온도를 최종적으로 결정할 수 있다.
도 3은 구름 온도를 추정하기 위한 δ의 범위를 추정하여 구름 온도를 추정하는 방법의 과정을 나타내는 플로우 차트이다.
단계(300)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 획득한 구름 복사량에 대한 구름에 있어서, 해당 구름을 대표하는 입자의 반경을 설정할 수 있다.
단계(301)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 설정된 입자 반경을 일정하게 유지하고, 구름상, 구름의 고도 등을 조절하는 시뮬레이션을 통해 설정된 입자 반경에서 물리적으로 허용 가능한 δ의 범위를 추정할 수 있다.
단계(302)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 장치(100)의 프로세서는 추정한 δ의 범위에 대한 구름 온도의 범위 및 적외 파장 각각에 대하여 δ의 범위에 대한 구름 방출률의 범위를 계산할 수 있다. 일례로, 프로세서는 수학식 2, 3 및 4를 이용하여 구름 온도 및 구름 방출률의 범위를 계산할 수 있다.
계산된 구름 온도 및 구름 방출률의 범위를 통해 표 1과 같이 계산된 구름 방출률 범위 중 참값에 가장 가까운 구름 방출률, 계산된 구름 방출률 범위 중 최고값 및 계산된 구름 방출률 범위 중 최소값과 계산된 구름 온도 범위 중 참값에 가장 가까운 구름 온도, 계산된 구름 온도 범위 중 최대값 및 계산된 구름 온도 범위 중 최소값을 결정할 수 있다.
| 계산 대상 | 계산값의 범위 | 설명 |
| 구름 온도(실수) | · 유효 범위: 180-300(K) · 청천 화소 및 관측 에러 화소: -1 |
계산된 구름 온도 범위 중 참값에 가장 가까운 구름 온도 |
| 최고 구름 온도(실수) | 계산된 구름 온도 범위 중 최고값 | |
| 최소 구름 온도(실수) | 계산된 구름 온도 범위 중 최소값 | |
| 구름 방출률 | · 유효 범위: 0-1.0 · 청천 화소 및 관측 에러 화소: -1 |
계산된 구름 방출률 범위 중 참값에 가장 가까운 구름 방출률 |
| 최고 구름 방출률 | 계산된 구름 방출률 범위 중 최고값 | |
| 최소 구름 방출률 | 계산된 구름 방출률 범위 중 최소값 |
표 1을 참고하면, 구름 복사량 및 청천 복사량을 이용하여 계산한 구름 방출률의 유효 범위는 0 내지 1.0이고, 구름 방출률을 이용하여 계산한 구름 온도의 유효 범위는 180K 내지 300K일 수 있다. 여기서, 청천 화소는 구름이 없는 화소, 즉 구름 온도를 산출할 필요가 없는 화소이다. 그리고, 관측 에러 화소는 위성에서 관측한 관측값이 잘못된 경우의 화소로서 역시 구름의 온도를 산출할 필요가 없는 화소이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 구름 온도 추정 방법에 따라 계산된 구름 온도는 대기 운동 벡터를 계산함에 있어서, 정확도를 높일 수 있고, 대기 운동 벡터의 정확도 향상에 따라 수치 예보를 위한 자료동화의 정확성까지 높일 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.
또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100: 구름 온도 추정 장치
Claims (10)
- 적외 파장의 영역에서 관측된 구름에 대한 구름 복사량 및 상기 적외 파장의 영역에서 추정된 청천에 대한 청천 복사량을 획득하는 단계;
상기 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량에 기초하여 구름 방출률을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 구름 방출률을 이용하여 구름의 온도를 결정하는 단계
를 포함하는 구름 온도 추정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득하는 단계는,
2개의 서로 다른 적외 파장 각각에 대하여 상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 획득하는 구름 온도 추정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 구름 방출률을 결정하는 단계는,
상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 상기 적외 파장 및 플랑크 함수와 함께 이용함으로써 구름 방출률을 결정하는 구름 온도 추정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 구름의 온도를 결정하는 단계는,
상기 구름의 입자 반경을 결정하는 단계;
상기 결정된 입자 반경에 기초하여 δ의 범위를 추정하는 단계-δ는 구름의 입자 반경에 대한 함수임-; 및
상기 구름 방출률 및 추정한 δ를 이용하여 상기 구름의 온도를 결정하는 단계
를 포함하는 구름 온도 추정 방법. - 제4항에 있어서,
상기 δ의 범위를 추정하는 단계는,
상기 입자 반경, 상기 구름의 입자에 포함된 물의 양, 상기 구름의 구름상, 상기 구름이 생성된 고도를 이용하여 δ의 범위를 추정하는 구름 온도 추정 방법. - 구름 온도 추정 장치에 있어서,
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
적외 파장의 영역에서 관측된 구름에 대한 구름 복사량 및 청천에 대한 청천 복사량을 획득하고,
상기 획득한 구름 복사량 및 청천 복사량에 기초하여 구름 방출률을 결정하고,
상기 결정된 구름 방출률을 이용하여 구름의 온도를 결정하는 구름 온도 추정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 프로세서는,
2개의 서로 다른 적외 파장 각각에 대하여 상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 획득하는 구름 온도 추정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 구름 복사량 및 청천 복사량을 상기 적외 파장 및 플랑크 함수와 함께 이용함으로써 구름 방출률을 결정하는 구름 온도 추정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 구름의 입자 반경을 결정하고,
상기 결정된 입자 반경에 기초하여 δ의 범위를 추정하고-δ는 구름의 입자 반경에 대한 함수임-,
상기 구름 방출률 및 추정한 δ에 기초하여 상기 구름의 온도를 결정하는 구름 온도 추정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 프로세서는,
입자 반경, 상기 구름의 입자에 포함된 물의 양, 상기 구름의 구름상, 상기 구름이 생성된 고도를 이용하여 δ의 범위-δ는 구름의 입자 반경에 대한 함수임-를 추정하는 구름 온도 추정 장치.
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|---|---|
| KR101838433B1 true KR101838433B1 (ko) | 2018-03-14 |
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ID=61660459
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170025625A KR101838433B1 (ko) | 2017-02-27 | 2017-02-27 | 구름 방출률 차이를 이용한 구름 온도 추정 방법 및 장치 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101838433B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200071042A (ko) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 이화여자대학교 산학협력단 | 열대성 뇌우 발생 예측 방법 |
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|---|---|---|---|---|
| KR100761936B1 (ko) * | 2006-05-26 | 2007-09-28 | 재단법인서울대학교산학협력재단 | 6.7 및 10.8 마이크로 채널을 이용한 운정 온도 및 압력추정 방법 |
| KR100775654B1 (ko) * | 2006-05-26 | 2007-11-13 | 재단법인서울대학교산학협력재단 | 3.7 마이크로 채널을 이용한 구름 광학 두께 및 유효 입자반경의 추정 방법 |
| KR101429260B1 (ko) * | 2013-07-30 | 2014-08-28 | 경일대학교산학협력단 | 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 |
| KR20170009570A (ko) * | 2015-07-17 | 2017-01-25 | 대한민국(기상청장) | 인공위성을 이용한 육상지역의 강수량추정시스템 및 이를 이용한 강수량추정방법 |
-
2017
- 2017-02-27 KR KR1020170025625A patent/KR101838433B1/ko active IP Right Grant
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| KR102363948B1 (ko) * | 2018-12-10 | 2022-02-17 | 이화여자대학교 산학협력단 | 열대성 뇌우 발생 예측 방법 |
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