KR101860742B1 - 낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법 - Google Patents

낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법에 관한 것으로 본 발명의 일 양상에 따르면 낙뢰 관측 정보-상기 낙뢰 관측 정보는 낙뢰 발생 위치 정보, 오차 정보 및 낙뢰 강도 중 적어도 하나를 포함 함-를 획득하는 단계; 상기 낙뢰 관측 정보에 기초하여 복수의 격자로 구분된 분석 영역 상에서 낙뢰 발생 위치를 중심으로 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계; 상기 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자 각각에 대한 세부 위험도-상기 세부 위험도는 밀도 위험도, 강도 위험도, 지형 위험도 및 UVIL 위험도 중 적어도 하나를 포함 함-를 산출하는 단계; 및 상기 세부 위험도에 기초하여 낙뢰 위험도를 획득하는 단계를 포함하는 낙뢰 위험도 분석 방법이 제공될 수 있다.

Description

낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법{LIGHTNING RISK ANALYSIS SYSTEM AND LIGHTNING RISK ANALYSIS METHOD USING THE SAME}
본 발명은 낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법에 관한 것이다.
낙뢰는 번개와 천둥을 동반하는 급격한 방전현상으로, 일반적으로 악천후에서 주로 발생하는 대기 중 급격한 방전 현상으로 일반적으로 악천후에 주로 발생하는 대기 중 전기 현상이다. 특히 장마철과 같이 대기가 불안정한 경우 빈번하게 발생하며, 이러한 낙뢰의 발생으로 인하여 사람이 감전되어 사망하는 등의 인적 사고와 정전 등으로 인한 물적 사고가 발생할 수 있다.
따라서, 이러한 낙뢰의 위험을 분석 또는 예측하고 하는 기술들이 제공되어 왔으나, 종래의 낙뢰 위험 분석 및 예측에 대한 기술들은 낙뢰가 발생한 데이터를 누적하여, 어느 지역이 낙뢰 발생 빈도가 높은지 여부만을 고려하기 때문에 위험 예측이 부정확하다는 단점이 있다.
또한, 낙뢰에 대한 위험 분석 및 예측에 있어서, 사용자들에게 실질적으로 필요한 정보는 낙뢰에 대한 척도로 단순 과거 또는 현재의 낙뢰의 발생 빈도를 제공하는 것은 사용자들에게 실질적으로 필요한 정보를 제공하는데 한계가 있다.
본 발명의 일 과제는 낙뢰 발생 밀도, 강도, 지형 등의 파라 미터를 이용하여 낙뢰 위험도 정보를 제공함에 있다.
본 발명의 일 양상에 따르면 낙뢰 관측 정보-상기 낙뢰 관측 정보는 낙뢰 발생 위치 정보, 오차 정보 및 낙뢰 강도 중 적어도 하나를 포함 함-를 획득하는 단계; 상기 낙뢰 관측 정보에 기초하여 복수의 격자로 구분된 분석 영역 상에서 낙뢰 발생 위치를 중심으로 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계; 상기 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자 각각에 대한 세부 위험도-상기 세부 위험도는 밀도 위험도, 강도 위험도, 지형 위험도 및 UVIL 위험도 중 적어도 하나를 포함 함-를 산출하는 단계; 및 상기 세부 위험도에 기초하여 종합적인 낙뢰 위험도를 획득하는 단계를 포함하는 낙뢰 위험도 분석 방법이 제공될 수 있다.
본 발명의 다른 양상에 따르면 상술한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양상에 따르면 통신부;
외부로부터 낙뢰 관측 정보-상기 낙뢰 관측 정보는 낙뢰 발생 위치 정보, 오차 정보 및 낙뢰 강도 중 적어도 하나를 포함 함-를 획득하고, 상기 낙뢰 관측 정보에 기초하여 복수의 격자로 구분된 분석 영역 상에서 낙뢰 발생 위치를 중심으로 낙뢰 위험 영역을 설정하고, 상기 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자 각각에 대한 세부 위험도-상기 세부 위험도는 밀도 위험도, 강도 위험도, 지형 위험도 및 UVIL 위험도 중 적어도 하나를 포함 함-를 산출하고, 상기 세부 위험도에 기초하여 낙뢰 위험도를 획득하는 제어부;를 포함하는 낙뢰 분석 장치가 제공될 수 있다.
본 발명에 따르면 낙뢰 발생 밀도, 강도, 지형 등의 파라미터를 이용하여 낙뢰 위험도 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험도 분석 시스템(10000)을 나타내는 환경도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 분석 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험도 분석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역 설정을 나타내는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 낙뢰 발생 밀도 위험도를 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 낙뢰 강도 위험도를 나타내는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 낙뢰가 발생한 위치의 지형 위험도를 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 구름물리특성 위험도를 나타내는 예시도이다.
도9는 낙뢰와 비-낙뢰 구분에 따른 에코탑 및 연직적분얼음수함량 분포를 나타내는 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역의 이동 예측을 나타내는 예시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 세부 위험도 데이터의 이동을 이용한 낙뢰 위험 영역의 이동 예측을 나타내는 예시도이다.
본 발명의 상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련된 다음의 상세한 설명을 통해 보다 분명해질 것이다. 다만, 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예들을 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다.
도면들에 있어서, 층 및 영역들의 두께는 명확성을 기하기 위하여 과장되어진 것이며, 또한, 구성요소(element) 또는 층이 다른 구성요소 또는 층의 "위(on)" 또는 "상(on)"으로 지칭되는 것은 다른 구성요소 또는 층의 바로 위 뿐만 아니라 중간에 다른 층 또는 다른 구성요소를 개재한 경우를 모두 포함한다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 원칙적으로 동일한 구성요소들을 나타낸다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 영역 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험도 분석 시스템(10000)을 나타내는 환경도이다.
도 1을 참조하면 낙뢰 위험도 분석 시스템(1000)은 낙뢰 관측 장치(1000) 및 낙뢰 분석 장치(2000)를 포함할 수 있다.
낙뢰 관측 장치(1000)는 관측한 낙뢰에 대한 낙뢰 관측 정보를 획득할 수 있다.
낙뢰 관측 정보는 낙뢰 발생 위치 정보, 오차 정보 및 낙뢰 강도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
낙뢰 발생 위치 정보는 낙뢰 발생 경도 및 낙뢰 발생 위도를 포함할 수 있다.
낙뢰 발생 경도는 낙뢰가 발생한 위치의 경도 좌표값일 수 있다.
낙뢰 발생 위도는 낙뢰가 발생한 위치의 위도 좌표값일 수 있다.
오차 정보는 경도 오차 및 위도 오차 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
낙뢰 관측 장치(1000)가 복수로 제공되는 경우 모든 낙뢰 관측 장치(1000)에 대한 오차 정보는 서로 동일할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 낙뢰 관측 장치(1000) 각각에 대한 오차 정보가 서로 상이하게 제공될 수 있다.
경도 오차는 경도 좌표값에 대한 오차값일 수 있다.
경도 오차는 위도 좌표값에 대한 오차값일 수 있다. 예를 들어 경도 오차는 경도 좌표값에 대한 오차가 5 발생할 수 있다는 의미로 loe=5의 데이터로 제공될 수 이다. 다른 예를 들어 경도 오차는 거리 단위로 100m의 오차가 발생할 수 있다는 의미로 loe=100m의 데이터로 제공될 수 있다. 여기서, loe는 경도 오차임을 나타내는 식별자 일 수 있다.
위도 오차는 위도 좌표값에 대한 오차값일 수 있다. 예를 들어 위도 오차는 위도 좌표값에 대한 오차가 10 발생할 수 있다는 의미로 lae=10의 데이터로 제공될 수 이다. 다른 예를 들어 위도 오차는 거리 단위로 500m의 오차가 발생할 수 있다는 의미로 lae=500m의 데이터로 제공될 수 있다. 여기서, lae는 위도 오차임을 나타내는 식별자 일 수 있다.
이상에서 설명된 오차 정보에서 식별자 및 단위는 선택에 따라 생략될 수 있다.
낙뢰 강도는 발생한 낙뢰의 강도에 관한 것으로 kA 단위의 값일 수 있다.
낙뢰 관측 장치(1000)는 낙뢰 관측 정보를 낙뢰 분석 장치(2000)에 제공할 수 있다.
또한 도 1에는 하나의 낙뢰 관측 장치(1000)가 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 낙뢰 관측 장치(1000)가 제공될 수 있다.
낙뢰 분석 장치(2000)는 낙뢰 위험도를 산출할 수 있다.
낙뢰 분석 장치(2000)는 획득한 낙뢰 관측 정보, 지형 특성 정보 및 레이더 자료 중 적어도 하나에 기초하여 낙뢰 위험도를 산출할 수 있다.
낙뢰 분석 장치(2000)는 낙뢰 관측 장치(1000)로부터 낙뢰 관측 정보를 획득할 수 있다.
또한 낙뢰 분석 장치(2000)는 기상 서버(미도시)로부터 레이더 자료를 획득할 수 있다. 레이더 자료는 상층연직적분수함량(UVIL), 연직적분얼음수함량(VII) 및 이동벡터 데이터를 포함할 수 있다.
상층연직적분수함량(UVIL, Upper Vertically Integrated Liquid)은 연직적분수함량(VIL, Vertically Integrated Liquid)에서 미리 정해진 상부 구간에 대한 연직적분수함량(VIL) 일 수 있다.
상층연직적분수함량은 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure 112017110543219-pat00001
여기서, BBTOP은 밝은띠의 최상부를 의미하며 ETOP는 에코가 관측된 최대고도를 의미한다. 통계적으로 BBTOP 값으로 6km를 사용할 수 있다. Ze는 상당반사도인자(mm6m-3)을 나타낸다. UVIL의 임계치로는 0.4kgm-2가 사용될 수 있다.
또한 이동 벡터(MV) 데이터는 레이더 에코에 기초하여 산출된 벡터값일 수 있다.
예를 들어 이동 벡터 데이터는 레이더 자료에 포함된 클러스터 들의 이동을 예측하는데 사용되는 벡터값일 수 있다.
또한 낙뢰 분석 장치(2000)는 지형 정보 서버(2000)로부터 지형 특정을 포함하는 지형 데이터를 획득할 수 있다.
보다 구체적인 예를 들어 벡터 데이터는 레이더 자료에서 낙뢰 발생 위치에 해당하는 클러스터의 이동을 예측한 벡터값일 수 있다.
도1의 낙뢰 위험도 분석 시스템(10000)의 환경은 설명의 편의를 위한 예시일뿐 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 낙뢰 위험도 분석 시스템(10000)은 다양한 형태로 변형되어 제공될 수 있다. 예시적으로, 관측 장치(1000)와 낙뢰 분석 장치(2000) 사이에는 낙뢰 관측 장치(1000)로부터 데이터를 수집하는 낙뢰 관측 서버(미도시)가 제공될 수 있으며, 이 경우 낙뢰 관측 서버(미도시)가 낙뢰 관측 장치(1000)로부터 데이터를 수집하여 낙뢰 관측 정보를 생성하고, 생성한 낙뢰 관측 정보를 낙뢰 분석 장치(2000)로 제공하는 형태로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 분석 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 낙뢰 분석 장치(2000)는 통신부(2100), 디스플레이부(2200), 입력부(2300), 저장부(2400) 및 제어부(2500)를 포함할 수 있다.
통신부(2100)는 외부 전자기기와 연결될 수 있다. 예를 들어 통신부(2100)는 낙뢰 관측 장치(1000)와 연결될 수 있다. 다른 예를 들어 통신부(2100)는 기상 서버(미도시)와 연결될 수 있다. 또 다른 예를 들어 통신부(2100)는 지형 정보 서버(미도시)와 연결될 수 있다. 또 다른 예를 들어 통신부(2100)는 외부 서버 장치와 같은 외부 전자기기와 연결될 수 있다.
통신부(2100)는 외부 구성 각각과 연결되기 위한 통신 모듈로 제공될 수 있다. 예를 들어 통신부(2100)는 낙뢰 관측 장치(1000)와 연결되기 위한 통신 모듈 및 외부 서버 장치와 연결되기 위한 통신 모듈로 제공될 수 있다. 또한 각각의 통신 모듈에서 지원하는 통신 방식은 서로 상이할 수 있다.
디스플레이부(2200)는 시각적인 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어 디스플레이부(2200)는 낙뢰 위험도 분석에 필요한 UI(user interface)를 출력할 수 있다. 다른 예를 들어 디스플레이부(2200)는 낙뢰 위험도 분석 결과를 출력할 수 있다.
입력부(2300)는 사용자 입력에 대응하는 전기 신호를 획득할 수 있다.
입력부(2300)는 예를 들어 키보드, 스위치, 버튼, 조그셔틀, 마우스, 휠 등으로 구현될 수 있다. 또한, 입력부(2300)는 터치패널로 구현되어 사용자의 터치 입력에 대응하는 전기 신호를 획득할 수 있다.
저장부(2400)는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어 저장부(2400)는 낙뢰 분석 장치(2000)의 동작에 필요한 프로그램을 저장할 수 있다. 다른 예를 들어 저장부(2400)는 낙뢰 분석 장치(2000)가 획득한 데이터 등을 저장할 수 있다.
제어부(2500)는 낙뢰 분석 장치(2000)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어 제어부(2500)는 낙뢰 분석 장치(2000)에 포함된 구성 중 적어도 하나의 동작을 제어할 수 있다. 보다 구체적인 예를 들어 제어부(2500)는 통신부(2100)의 데이터 송수신을 제어할 수 있다.
또한 제어부(2500)는 낙뢰 위험도 분석 방법을 수행할 수 있다.
이상에서 설명한 낙뢰 분석 장치(2000)는 설명의 편의를 위한 예시일 뿐이며 선택에 따라 추가 구성이 부가되거나 일부 구성이 제외된 낙뢰 분석 장치(2000)가 제공될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험도 분석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3을 참조하면 낙뢰 관측 정보를 획득하는 단계(S100), 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계(S200), 세부위험도를 산출하는 단계(S300), 종합 낙뢰 위험도를 획득하는 단계(S400) 및 낙뢰 이동을 예측하는 단계(S500)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 낙뢰 관측 정보를 획득하는 단계가 수행될 수 있다(S100).
제어부(2500)는 낙뢰 관측 정보를 획득할 수 있다. 제어부(2500)는 통신부(2100)를 통하여 낙뢰 관측 장치(1000)로부터 낙뢰 관측 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계가 수행될 수 있다(S200).
제어부(2500)는 낙뢰 발생 경도 및 낙뢰 발생 위도에 기초하여 낙뢰 발생 위치를 설정할 수 있다.
제어부(2500)는 낙뢰 발생 위치에 기초하여 낙뢰 위험 영역을 설정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역 설정을 나타내는 예시도이다.
도 4에 도시된 바와 같이 제어부(2500)는 분할된 복수의 격자(G) 상에 낙뢰 위험 영역(D)을 설정할 수 있다.
또한 도 4에 도시되어 있지 않지만 복수의 격자(G) 미리 정해진 지도 상에 제공될 수 있다. 따라서, 격자(G)는 전체 지도의 적어도 일부 영역을 분할한 형태로 제공될 수 있다.
또한 격자(G)의 높이(h) 및 폭(w)은 미리 설정될 수 있다.
격자(G)의 높이(h) 및 폭(w)은 화면 등으로 출력되는 영상에서의 길이가 아닌 격자(G)의 높이(h) 및 폭(w)가 의미하는 실측 거리이다.
예를 들어 격자(G)의 높이는 500m로 설정될 수 있으며, 폭(w) 역시 500m로 설정될 수 있다. 격자(G)의 높이(h) 및 폭(w)가 반드시 동일해야 하는 것은 아니며, 선택에 따라 격자(G)의 높이(h) 및 폭(w)가 상이하게 제공될 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위하여 격자(G)의 높이(h) 및 폭(w)을 1km로 가정하여 설명하도록 한다.
제어부(2500)는 낙뢰 발생 위치(P)가 소속된 격자로부터 미리 정해진 영역 또는 개수의 격자(G)를 낙뢰 위험 영역(D)으로 설정할 수 있다.
도 4(a)는 낙뢰 발생 위치에 기초한 낙뢰 위험 영역 설정을 나타내는 예시도이다.
예를 들어 도 4(a)에 도시된 바와 같이 제어부(2500)는 낙뢰 발생 위치(P)가 소속된 격자를 중심으로 인접한 격자를 낙뢰 위험 영역으로 설정할 수 있다.
또한 제어부(2500)는 오차 정보를 더 고려하여 낙뢰 위험 영역을 설정할 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위하여 경도 오차가 2500m이고, 위도 오차가 1500m인 것으로 가정하여 설명하도록 한다.
도 4(b)는 낙뢰 발생 위치 및 오차 정보에 기초한 낙뢰 위험 영역(D)의 설정을 나타내는 예시도이다.
제어부(2500)는 낙뢰 발생 위치(P)를 기준으로 오차 정보에 기초하여 오차 라인(E)을 설정할 수 있다. 예를 들어 도 4(b)에 도시된 바와 같이 오차 라인은 낙뢰 발생 위치(P)를 기준으로 높이 상/하로 1500m 이격된 위치 및 낙뢰 발생 위치(P)를 기준으로 폭 좌/우로 2500m 이격된 위치를 연결하여 설정될 수 있다.
이러한 오차 정보는 관측 자료의 에러에 의해 획득되는 자료로 각 관측자료 각각에 대한 누적된 자료로부터 획득 가능하다.
도 4(b)에 도시된 오차 라인은 설명의 편의를 위한 예시일 뿐 본 발명의 일 실시예에 따른 오차 라인이 이에 한정되는 것은 아니며, 오차 라인은 다양한 형태로 변형되어 제공될 수 있다.
제어부(2500)는 오차 라인(E)이 소속된 격자 및 오차 라인 내부에 위치한 격자를 낙뢰 위험 영역(D)으로 설정할 수 있다.
예를 들어 도 4(b)에 도시된 바와 같이 제어부(2500)는 오차 라인(E)이 소속된 격자 및 오차 라인 내부에 위치한 격자를 낙뢰 위험 영역(D)으로 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 세부 위험도를 산출하는 단계가 수행될 수 있다(S300).
제어부(2500)는 낙뢰 위험 영역(D)로 설정된 격자 각각에 대한 세부 위험도를 산출할 수 있다.
세부 위험도는 낙뢰 밀도 위험도, 낙뢰 강도 위험도, 낙뢰 지형 위험도 및 구름물리특성 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 밀도 위험도 산출에 대하여 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 낙뢰 발생 밀도 위험도를 나타내는 예시도이다.
도 5에 도시된 바와 같이 분석 영역에는 제1 낙뢰 위험 영역(D1) 및 제2 낙뢰 위험 영역(D2)가 설정될 수 있다.
제어부(2500)는 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 포함된 격자에 대한 낙뢰 발생율을 산출할 수 있다.
제어부(2500)는 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 포함된 격자의 개수에 기초하여 낙뢰 발생율을 산출할 수 있다. 보다 구체적인 예를 들어 도 5에 도시된 바와 같이 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 9개의 격자가 포함된 경우 제어부(2500)는 각각의 격자에 대한 낙뢰 발생율을 1/9로 산출할 수 있다.
또한 도 5에 도시된 제1 격자(G1)와 같이 서로 다른 낙뢰 위험 영역이 중첩되는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 경우 제1 격자(G1)의 낙뢰 발생율은 중첩된 각각의 낙뢰 위험 영역(D)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 발생율의 합으로 산출될 수 있다.
도 5를 예시적으로 설명하면 도 5에서 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 포함된 격자는 9개로 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 발생율은 1/9로 산출될 수 있다. 또한 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에 포함된 격자 역시 9개로 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 발생율은 1/9로 산출될 수 있다. 따라서, 제1 격자(G1)의 낙뢰 발생율은 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 발생율과 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 발생율의 합인 2/9로 산출될 수 있다.
제어부(2500)는 해당 격자의 낙뢰 발생율, 격자 내 낙뢰수 및 연평균 낙뢰강도 세기에 기초하여 해당 격자의 밀도 위험도를 산출할 수 있다.
제어부(2500)는 하기 식1)에 기초하여 낙뢰 밀도 위험도(V1)를 산출할 수 있다.
식1)
Figure 112017110543219-pat00002
식1)에서 격자 내 낙뢰 수는 격자내에 낙뢰가 발생한 수로, 격자가 소속된 낙뢰 위험 영역의 개수 일 수 있다. 예를 들어 도 5에 도시된 제1 격자(G1)의 경우 제1 낙뢰 위험 영역(D1) 및 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에 소속되어 있음으로, 제1 격자(G1)의 격자 내 낙뢰수는 2일 수 있다.
제어부(2500)는 분석 영역(A)에 포함된 모든 격자에 대해서 낙뢰 밀도 위험도(V1)을 산출할 수 있다.
이하에서는 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 강도 위험도 산출에 대하여 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 낙뢰 강도 위험도를 나타내는 예시도이다.
도 6에 도시된 바와 같이 분석 영역에는 제1 낙뢰 위험 영역(D1) 및 제2 낙뢰 위험 영역(D2)가 설정될 수 있다.
제어부(2500)는 낙뢰 관측 정보에 포함된 낙뢰 강도에 기초하여 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자에 대한 낙뢰 강도를 산출할 수 있다.
도 6을 참조하면, 제어부(2500)는 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 해당하는 낙뢰에 대한 낙뢰 강도를 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 포함된 격자에 대한 낙뢰 강도를 산출할 수 있다. 또한 제어부(2500)는 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에 해당하는 낙뢰에 대한 낙뢰 강도를 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에 포함된 격자에 대한 낙뢰 강도를 산출할 수 있다. 예를 들어 제어부(2500)는 도 6에 도시된 바와 같이 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에 포함된 격자에 대한 낙뢰 강도를 10kA로 산출할 수 있으며, 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에 포함된 격자에 대한 낙뢰 강도를 15kA로 산출할 수 있다.
또한 도 6에 도시된 제1 격자(G1)와 같이 서로 다른 낙뢰 위험 영역이 중첩되는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 경우 제1 격자(G1)의 낙뢰 강도는 중첩된 각각의 낙뢰 위험 영역(D)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 강도의 합으로 산출될 수 있다.
도 6를 예시적으로 설명하면 도 6에서 제1 격자(G1)의 낙뢰 강도는 제1 낙뢰 위험 영역(D1)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 강도와 제2 낙뢰 위험 영역(D2)에서 하나의 격자에 대한 낙뢰 강도 합인 25kA로 산출될 수 있다.
제어부(2500)는 해당 격자의 낙뢰 강도, 격자 내 낙뢰수 및 연평균 CG낙뢰강도 에 기초하여 해당 격자의 낙뢰 강도 위험도를 산출할 수 있다. 여기서 CG는 운대지방전이다.
제어부(2500)는 하기 식2)에 기초하여 낙뢰 강도 위험도(V2)를 산출할 수 있다.
식2)
Figure 112017110543219-pat00003
식2)에서 격자 내 낙뢰수는 격자내에 낙뢰가 발생한 수로, 격자가 소속된 낙뢰 위험 영역의 개수 일 수 있다.
또한 연평균 CG낙뢰강도 세기는 과거에 연간 발생한 낙뢰의 평균 강도일 수 있다. 또한 연평균 낙뢰강도 세기는 저장부(2400)에 미리 저장된 값일 수 있다.
제어부(2500)는 분석 영역(A)에 포함된 모든 격자에 대해서 강도 위험도(V2)을 산출할 수 있다.
이하에서는 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 지형 위험도(V3) 산출에 대하여 설명하도록 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 낙뢰가 발생한 위치의 낙뢰 지형 위험도를 나타내는 예시도이다.
저장부(2400)에는 분석 영역에 포함된 격자들 각각에 대해서 설정된 격자 고도가 미리 저장되어 있을 수 있다.
분석 영역에 포함된 격자들 각각에 대한 격자 고도는 지형 특성 정보에 기초하여 설정될 수 있다. 여기서 지형 특성 정보는 분석 영역에 대한 등고선 정보일 수 있다.
도 7(a)는 등고선 정보를 이용한 분석 영역 내 격자별 격자 고도 설정을 나타내는 예시도이다.
분석 영역에 포함된 격자는 고도 영역 별로 구분될 수 있다.
예를 들어 도 7(a)에 도시된 바와 같이 분석 영역에 포함된 격자는 100m 미만 고도에 해당하는 제1 고도 그룹(C1), 100m 이상부터 150m 미만 고도에 해당하는 제2 고도 그룹(C2), 150m 이상부터 200m 미만 고도에 해당하는 제3 고도 그룹(C3) 및 200m 이상 고도에 해당하는 제4 고도 그룹(C4)으로 구분될 수 있다.
각각의 고도 그룹에 포함된 격자는 동일한 격자 고도가 설정될 수 있다. 예를 들어 제1 고도 그룹(C1)에 포함된 격자들에는 0m의 격자 고도가 설정될 수 있으며, 제2 고도 그룹(C2)에 포함된 격자들에는 100m의 격자 고도가 설정될 수 있다. 또한 제3 고도 그룹(C3)에는 150m의 격자 고도가 설정될 수 있으며, 제4 고도 그룹(C4)에는 200m의 격자 고도가 설정될 수 있다.
이상에서 도 7(a)을 참조하여 설명한 격자 고도의 값은 설명의 편의를 위하여 등고선의 값을 우선적으로 적용하여 설명하였으나, 이에 한정되지 않으며, 선택에 따라 다양한 형태로 격자 고도의 값이 제공될 수 있다.
제어부(2500)는 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자에 대한 격자 고도를 획득할 수 있다.
도 7(b)는 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자에 격자 고도를 적용한 결과를 나타내는 예시도이다.
도 7(b)에 도시된 바와 같이 제어부(2500)는 미리 정해진 격자 고도를 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자에 매칭할 수 있다.
제어부(2500)는 해당 격자의 격자 고도 및 분석 영역 내 지형의 최고 고도에 기초하여 해당 격자의 낙뢰 지형 위험도를 산출할 수 있다.
제어부(2500)는 하기 식3)에 기초하여 낙뢰 지형 위험도(V3)를 산출할 수 있다.
식3)
Figure 112017110543219-pat00004
이하에서는 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 구름물리특성 위험도 산출에 대하여 설명하도록 한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역에 대한 구름물리특성 위험도를 나타내는 예시도이다.
제어부(2500)는 연직적분수함량(VIL) 정보를 획득할 수 있다.
도 8(a)는 연직적분수함량(VIL) 정보를 나타내는 예시도이다.
도 8(a)에 도시된 바와 같이 연직적분수함량(VIL) 정보는 연직으로 누적된 수함량 값을 포함할 수 있다.
제어부(2500)는 연직적분수함량(VIL) 정보에 포함된 수함량 값 중 미리 정해진 고도 영역의 수함량 값을 상층연직적분수함량(UVIL) 값으로 획득할 수 있다.
상층연직적분수함량(UVIL) 값은 하기 식4 에 의해 산출될 수 있다.
식4)
Figure 112017110543219-pat00005
여기서, BBTOP은 밝은띠의 최상부, ETOP는 에코가 관측된 최대고도일 수 있다. 통계적으로 BBTOP값으로 6km를 사용할 수 있다. 또한 Ze는 상당반사도인자(mm6m-3)이다.
제어부(2500)는 상층연직적분수함량(UVIL)값이 미리 정해진 임계값 이상인 경우 해당 지점에 대한 구름물리특성 위험도를 획득할 수 있다.
제어부(2500)는 하기 식5 에 기초하여 구름물리특성 위험도(V4)를 획득할 수 있다.
식5)
Figure 112017110543219-pat00006
에코탑은 구름물리특성 위험도를 결정하는 중요한 인자가 될 수 있다.
에코탑은 구름물리특성 위험도를 획득하는 대상이 지점에 대해 획득한 레이더 에코 자료에서 에코가 나타나는 가장 높은 고도일 수 있다.
도9는 낙뢰와 비-낙뢰 구분에 따른 에코탑 및 연직적분얼음수함량 분포를 나타내는 예시도이다.
도 9(a)는 낙뢰와 비-낙뢰 구분에 따른 에코탑의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 9(a)에 도시된 바와 같이 낮은 고도에서는 구름에서 낙뢰가 발생하지 않을 가능성이 상대적으로 높으며, 일정 고도 이상에서부터 구름에서 낙뢰가 발생할 가능성이 높아지는 것으로 나타남을 알 수 있다.
따라서, 이러한 과거 데이터에 기초하여 임의의 값을 선택하여 식5)의 미리 정해진 에코탑 값으로 사용할 수 있다. 예를 들어서 미리 정해진 에코탑으로 15km를 사용할 수 있다.
도 9(b)는 낙뢰와 비-낙뢰 구분에 따른 연직적분얼음수함량(VII)의 분포를 나타내는 예시도이다.
도 9(b)에 도시된 바와 같이 연직적분얼음수함량(VII)이 임의의 값 이하일 때는 구름에서 낙뢰가 발생하지 않을 가능성이 상대적으로 높으며, 연직적분얼음수함량(VII)이 임의의 값 이하일 때부터 구름에서 낙뢰가 발생할 가능성이 높아지는 것으로 나타남을 알 수 있다.
제어부(2500)는 하기 식6)에 기초하여 연직적분얼음수함량(VII)을 획득할 수 있다.
식6)
Figure 112017110543219-pat00007
여기서 h-40과 h-10은 섭씨기온층의 고도를 의미한다. h-40과 h-10은 -40℃를 나타내는 고도와 -10℃을 나타내는 고도일 수 있다. 식6)에서 섭씨기온층의 고도가 반드시 h-40과 h-10로 한정되어야 하는 것은 아니며, 선택에 따라 다양한 섭씨기온층의 고도가 사용될 수 있다.
또한 식 5)에서 미리 정해진 연직적분얼음수함량(VII) 값은 사용자에 의해 정해진 임의의 값일 수 있다. 예를 들어 미리 정해진 연직적분얼음수함량(VII)값으로 3 kg m-3이 사용될 수 있다.
도 8(b)는 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자에 구름물리특성 위험도(V4)를 적용한 결과를 나타내는 예시도이다.
도 8(b)에 도시된 바와 같이 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자 별로 구름물리특성 위험도(V4) 값이 적용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 낙뢰 위험도를 획득하는 단계가 수행될 수 있다(S400).
제어부(2500)는 세부 위험도에 기초하여 낙뢰 위험도(VT)를 획득할 수 있다.
제어부(2500)는 낙뢰 밀도 위험도를 낙뢰 위험도(VT)로 획득할 수 있다.
또는 제어부(2500)는 낙뢰 강도 위험도를 낙뢰 위험도(VT)로 획득할 수 있다.
또는 제어부(2500)는 낙뢰 지형 위험도를 낙뢰 위험도(VT)로 획득할 수 있다.
또는 제어부(2500)는 낙뢰 구름물리특성 위험도를 낙뢰 위험도(VT)로 획득할 수 있다.
또는 제어부(2500)는 밀도 위험도, 강도 위험도, 지형 위험도 및 구름물리특성 위험도 모두를 고려하여 낙뢰 위험도(VT)를 획득할 수 있다.
제어부(2500)가 낙뢰 밀도 위험도, 낙뢰 강도 위험도, 낙뢰 지형 위험도 및 구름물리특성 위험도 모두를 고려하여 낙뢰 위험도(VT)를 획득하는 경우 제어부(2500)는 하기 식 7)에 기초하여 낙뢰 위험도(VT)를 산출할 수 있다.
식7)
Figure 112017110543219-pat00008
식7)에서 V1은 낙뢰 밀도 위험도, V2는 낙뢰 강도 위험도, V3은 낙뢰 지형 위험도일 수 있으며, V4는 구름물리특성 위험도일 수 있다.
또한 식7)에서 W1은 낙뢰 밀도 위험도에 대한 가중치, W2는 낙뢰 강도 위험도에 대한 가중치, W3은 낙뢰 지형 위험도에 대한 가중치, W4은 구름물리특성 위험도에 대한 가중치일 수 있다. 이러한 가중치는 사용자에 의해 임의적으로 설정된 값일 수 있다.
이하에서는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 낙뢰 밀도 위험도에 대한 가중치, 낙뢰 강도 위험도에 대한 가중치, 낙뢰 지형 위험도에 대한 가중치, 구름물리특성 위험도에 대한 가중치를 예시적으로 설명하도록 한다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따르면 W1은 연평균 낙뢰 밀도 위험도, W2는 연평균 낙뢰 강도 위험도, W3은 연평균 낙뢰 지형 위험도일 수 있으며, W4는 연평균 구름물리특성 위험도일 수 있다.
연평균 낙뢰 밀도 위험도, 낙뢰 연평균 강도 위험도, 연평균 낙뢰 지형 위험도 및 연평균 구름물리특성 위험도 등의 연평균 상수는 과거 자료에 기초한 값일 수 있다. 예를 들어 연평균 상수는 분석 시점을 기준으로 과거 1년의 기간 동안의 데이터에 기초하여 산출된 값일 수 있다. 다른 예를 들어 연평균 상수는 분석 시점이 2017년인 경우 이전 년도인 2016년의 데이터에 기초하여 산출된 값일 수 있다.
또한 이러한 연평균 상수는 저장부(2400)에 미리 저장된 값일 수 있다.
이상에서 설명된 각각의 가중치는 설명의 편의를 위한 예시일뿐 이에 한정되지 않으며, 선택에 따라 다양한 가중치가 사용될 수 있다.
제어부(2500)는 분석 영역(A)에 포함된 모든 격자에 대해서 낙뢰 위험도(VT)를 산출할 수 있다.
또는 제어부(2500)는 낙뢰 위험 영역(D)에 포함된 모든 격자에 대해서 제어부(2500)는 분석 영역(A)에 포함된 모든 격자에 대해서 낙뢰 위험도(VT)을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 낙뢰 이동을 예측하는 단계가 수행될 수 있다(S500).
제어부(2500)는 레이더 자료에 포함된 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 낙뢰 위험 영역의 이동을 예측할 수 있다.
이러한 이동 벡터(MV) 데이터는 과거 데이터로부터 획득될 수 있다.
예를 들어 제어부(2500)는 현재 시점(T0)으로부터 미리 정해진 시간 이전 시점인 제-1시점(T-1)에서의 데이터 위치와 현재 시점(T0)에서의 데이터의 위치의 변화에 기초하여 이동 벡터(MV) 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 데이터의 위치는 격자 상의 위치일 수 있다.
보다 구체적으로 데이터가 제-1시점(T-1)에서의 위치로부터 어느 방향 어느 거리(예를 들어 격자 수)를 이동하여 현재 시점(T0)에서의 데이터의 위치로 이동하였는지에 대한 이동 벡터(MV) 데이터를 획득할 수 있다. 제어부(2500)가 어느 정도 분량의 과거 데이터에 기초하여 이동 벡터(MV) 데이터를 획득하는 지 여부는 선택 가능한 사항으로 사용자에 의해 임의로 선택될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역의 이동 예측은 다양한 형태로 수행될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따르면 산출된 낙뢰 위험도 데이터를 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 이동시킴으로써, 낙뢰 위험 영역의 이동을 예측할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 위험 영역의 이동 예측을 나타내는 예시도이다.
제어부(2500)는 획득한 낙뢰 위험도 데이터를 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 미리 정해진 시간이 경과한 이후의 위치로 이동시킬 수 있다. 예를 들어 도 10에 도시된 바와 같이 획득한 낙뢰 위험도 데이터를 획득 시점의 위치(D)에서 서향으로 5격자, 남향으로 3격자 이동한 미리 정해진 시간이 경과한 이후의 위치(D')로 이동시킬 수 있다.
또는 제어부(2500)는 획득한 낙뢰 위험도 데이터가 그룹화된 낙뢰 위험 영역을 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 미리 정해진 시간이 경과한 이후의 위치로 이동 시킬 수 있다.
예를 들어 도 10에 도시된 바와 같이 제어부(2500)는 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 미리 정해진 시간이 경과한 이후에 낙뢰 위험 영역이 서향으로 5격자, 남향으로 3격자 이동할 것으로 예측할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따르면 각각의 세부 위험도 데이터를 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 이동시킨 후 낙뢰 위험도를 산출할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 세부 위험도 데이터의 이동을 이용한 낙뢰 위험 영역의 이동 예측을 나타내는 예시도이다.
앞서 설명한 낙뢰 위험도 데이터를 벡터 데이터에 기초하여 이동시킴으로써, 낙뢰 위험 영역의 이동을 예측하는 방식은 지형 변화를 반영할 수 없다는 문제점이 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명의 몇몇 실시예에서는 각각의 세부 위험도 데이터를 벡터 데이터에 기초하여 이동시킨 후 낙뢰 위험도를 산출할 수 있다.
도 11을 참조하여 설명하면, 제어부(2500)는 낙뢰 밀도 위험도(V1), 낙뢰 강도 위험도(V2) 및 구름물리특성 위험도(V4)를 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 이동시킨 예측 낙뢰 밀도 위험도(V1'), 예측 낙뢰 강도 위험도(V2') 및 예측 구름물리특성 위험도(V4')를 획득할 수 있다. 이상의 낙뢰 밀도 위험도(V1)와 예측 낙뢰 밀도 위험도(V1'), 낙뢰 강도 위험도(V2)와 예측 낙뢰 강도 위험도(V2') 및 구름물리특성 위험도(V4)와 예측 구름물리특성 위험도(V4')는 데이터의 위치가 변경된 것일 뿐 데이터의 값을 동일할 수 있다.
또한 낙뢰 지형 위험도(V3)의 경우 지형은 이동하고 않고 고정된 상태에서 낙뢰를 발생시키는 구름이 이동한 것으로 구름이 이동한 위치에 대해서 낙뢰 지형 위험도(V3)를 새롭게 획득 해야 할 필요가 있다.
따라서, 제어부(2500)는 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 현재 시점(T0)로부터 미리 정해진 시간이 경과한 제1 시점에서의 데이터의 위치를 획득할 수 있으며, 획득한 데이터의 위치에서의 낙뢰 지형 위험도(V3)를 산출한 예측 낙뢰 지형 위험도(V3')를 산출할 수 있다.
또한 제어부(2500)는 앞서 설명된 식7)의 낙뢰 밀도 위험도(V1), 낙뢰 강도 위험도(V2), 낙뢰 지형 위험도(V3) 및 구름물리특성 위험도(V4)를 예측 낙뢰 밀도 위험도(V1'), 예측 낙뢰 강도 위험도(V2'), 예측 낙뢰 지형 위험도(V3') 및 예측 구름물리특성 위험도(V4')로 대체 하여 이동 벡터(MV) 데이터에 기초하여 획득한 제1 시점에서의 데이터의 위치에 대한 낙뢰 위험도(VT')를 획득할 수 있다.
이상에서 낙뢰 위험도 분석 방법의 전체 또는 적어도 일부는 반복적으로 수행될 수 있다. 예를 들어 위험 범위를 설정하는 단계(S300) 내지 낙뢰의 이동을 예측하는 (S500)의 단계는 반복적으로 낙뢰 수행될 수 있다.
상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 영역 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구영역에 속함을 밝혀둔다.
1000 낙뢰 관측 장치 2000 낙뢰 분석 장치
2100 통신부 2200 디스플레이부
2300 입력부 2400 저장부
2500 제어부

Claims (11)

  1. 낙뢰 관측 정보-상기 낙뢰 관측 정보는 낙뢰 발생 위치 정보, 오차 정보 및 낙뢰 강도 중 적어도 하나를 포함 함-를 획득하는 단계;
    상기 낙뢰 관측 정보에 기초하여 복수의 격자로 구분된 분석 영역 상에서 낙뢰 발생 위치를 중심으로 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계;
    상기 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자 각각에 대한 세부 위험도-상기 세부 위험도는 밀도 위험도, 강도 위험도, 지형 위험도 및 구름물리특성 위험도 중 적어도 하나를 포함 함-를 산출하는 단계; 및
    상기 세부 위험도에 기초하여 낙뢰 위험도를 획득하는 단계를 포함하되,
    상기 세부 위험도를 산출하는 단계는
    UVIL 값이 미리 정해진 UVIL 임계값 이상인 경우 해당 지점에 대한 상기 구름물리특성 위험도를 획득하는 단계이고,
    상기 구름물리특성 위험도는 해당격자의 에코탑, 미리 정해진 에코탑, 해당 격자의 연직적분얼음수함량 및 미리 정해진 연직적분얼음수함량 임계값에 기초하여 산출되는
    낙뢰 위험도 분석 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계는 낙뢰 발생 위치가 소속된 격자를 기준으로 인접한 격자를 상기 낙뢰 위험 영역으로 설정하는 단계인
    낙뢰 위험도 분석 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 낙뢰 위험 영역을 설정하는 단계는 오차 정보에 기초하여 설정된 오차 라인이 소속된 격자 및 상기 오차 라인 내부에 위치한 상기 격자를 상기 낙뢰 위험 영역으로 설정하는 단계인
    낙뢰 위험도 분석 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 세부 위험도를 산출하는 단계는 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자의 개수에 기초하여 개별 격자의 낙뢰 발생율을 산출하고, 상기 낙뢰 발생율, 상기 격자에 대한 낙뢰 수 및 연평균 낙뢰 강도에 기초하여 상기 밀도 위험도를 산출하는 단계인
    낙뢰 위험도 분석 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 세부 위험도를 산출하는 단계는 상기 낙뢰 관측 정보에 포함된 상기 낙뢰 강도에 기초하여 낙뢰 위험 영역에 포함된 개별 격자의 낙뢰 강도를 산출하고, 상기 낙뢰 강도, 상기 격자에 대한 낙뢰 수 및 연평균 낙뢰 강도에 기초하여 상기 강도 위험도를 산출하는 단계인
    낙뢰 위험도 분석 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 세부 위험도를 산출하는 단계는 복수의 등고선간의 영역에서 상기 낙뢰 위험 영역에 포함된 개별 격자에 대응하는 영역 별로 격자 고도를 설정하고, 상기 격자 고도 및 상기 분석 영역 내 최고 고도에 기초하여 상기 지형 위험도를 산출하는 단계인
    낙뢰 위험도 분석 방법.
  7. 삭제
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 낙뢰 위험도를 획득하는 단계는 하기 식에 기초하여 상기 낙뢰 위험도를 산출하는 단계인
    낙뢰 위험도 분석 방법.
    식)
    Figure 112018009517791-pat00009

    (여기서, V1은 밀도 위험도, V2는 강도 위험도, V3은 지형 위험도, V4는 UVIL 위험도, W1은 연평균 밀도 위험도, W2는 연평균 강도 위험도, W3은 연평균 지형 위험도, W4는 연평균 UVIL 위험도 임)
  9. 제1 항에 있어서,
    기상 서버로부터 레이더 자료를 획득하는 단계;
    상기 레이더 자료에 포함된 벡터 데이터에 기초하여 미리 정해진 시간이 경과한 이후 시점의 상기 낙뢰 위험 영역의 이동 위치를 산출하는 단계;를 더 포함하는
    낙뢰 위험도 분석 방법
  10. 제1 내지 6, 8 및 9항 중 어느한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체.
  11. 통신부;
    외부로부터 낙뢰 관측 정보-상기 낙뢰 관측 정보는 낙뢰 발생 위치 정보, 오차 정보 및 낙뢰 강도 중 적어도 하나를 포함 함-를 획득하고, 상기 낙뢰 관측 정보에 기초하여 복수의 격자로 구분된 분석 영역 상에서 낙뢰 발생 위치를 중심으로 낙뢰 위험 영역을 설정하고, 상기 낙뢰 위험 영역에 포함된 격자 각각에 대한 세부 위험도-상기 세부 위험도는 밀도 위험도, 강도 위험도, 지형 위험도 및 UVIL구름물리특성 위험도 중 적어도 하나를 포함 함-를 획득하고, 상기 세부 위험도에 기초하여 낙뢰 위험도를 획득하는 제어부;를 포함하되,
    상기 제어부는 UVIL 값이 미리 정해진 UVIL 임계값 이상인 경우 해당 지점에 대한 상기 구름물리특성 위험도를 획득하되,
    상기 구름물리특성 위험도는 해당격자의 에코탑, 미리 정해진 에코탑, 해당 격자의 연직적분얼음수함량 및 미리 정해진 연직적분얼음수함량 임계값에 기초하여 획득되는
    낙뢰 분석 장치.

KR1020170147641A 2017-11-07 2017-11-07 낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법 KR101860742B1 (ko)

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