KR101865791B1 - Typhoon risk analysis system and typhoon risk analysis method using the same - Google Patents

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KR101865791B1 KR1020160183584A KR20160183584A KR101865791B1 KR 101865791 B1 KR101865791 B1 KR 101865791B1 KR 1020160183584 A KR1020160183584 A KR 1020160183584A KR 20160183584 A KR20160183584 A KR 20160183584A KR 101865791 B1 KR101865791 B1 KR 101865791B1
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신동욱
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Abstract

The present invention relates to a typhoon risk analysis system and a typhoon risk analysis method using the same. According to an embodiment of the present invention, the typhoon risk analysis method is used to analyze the risks related to natural disasters. The typhoon risk analysis method includes the steps of: obtaining region setting information related to a target region to execute a risk analysis thereon; obtaining time information related to a time range of the data to be used for the risk analysis; obtaining weather information related to the target region based on the region setting information; obtaining variable information related to the target region; calculating the risk based on the variable information and a part of the weather information within the time range included in the time information; and outputting a risk analysis result.

Description

태풍 리스크 분석 시스템 및 이를 이용한 태풍 리스크 분석 방법{TYPHOON RISK ANALYSIS SYSTEM AND TYPHOON RISK ANALYSIS METHOD USING THE SAME}Technical Field [0001] The present invention relates to a typhoon risk analysis system and a typhoon risk analysis method using the same,

본 발명은 태풍 리스크 분석 시스템 및 이를 이용한 태풍 리스크 분석 방법에 관한 것으로 보다 구체적으로는 과거 태풍 이력 및 지역적인 변수에 기초하여 태풍의 리스크를 산출할 수 있는 태풍 리스크 분석 시스템 및 이를 이용한 태풍 리스크 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a typhoon risk analysis system and a typhoon risk analysis method using the same, more specifically, a typhoon risk analysis system capable of calculating typhoon risk based on past typhoon history and regional variables, and typhoon risk analysis method using the same .

태풍이나 폭우, 해일 등의 자연 재해는 인적인 피해와 물적인 피해를 동반하게 된다. 이러한 지역에 따라 발생하는 빈도와 강도가 다르기 때문에 이에 대해서 완벽히 대비하는 것은 불가능에 가깝다.Natural disasters such as typhoons, heavy rains and tsunamis are accompanied by personal injury and material damage. It is almost impossible to prepare for this situation because the frequency and strength of each region vary.

종래에는 태풍과 같은 자연 재해는 천재지변으로 보험 등의 보상 대상에서 제외되거나 자연 재해에 대한 보험 등의 보상 모델이 제공되지 않고 있었다.In the past, natural disasters such as typhoons were excluded from compensation for natural disasters due to natural disasters, and compensation models such as insurance against natural disasters were not provided.

이러한 자연 재해에 대한 보상 모델을 제공하기 위해서는 위험 정도, 보상 금액, 예상 보상 금액 등이 산출되어야 하지만 자연 재해의 경우에는 이에 대한 리스크의 산출이 어렵다는 문제가 존재했다.In order to provide a compensation model for such natural disasters, the risk level, compensation amount, and estimated compensation amount should be calculated. However, in case of natural disasters, there is a problem that it is difficult to calculate the risk.

본 발명의 일 과제는 과거 태풍 이력 및 지역적인 변수에 기초하여 태풍의 리스크를 산출할 수 있는 태풍 리스크 분석 시스템 및 이를 이용한 태풍 리스크 분석 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a typhoon risk analysis system capable of calculating typhoon risk based on historical typhoon history and regional variables and a typhoon risk analysis method using the same.

본 발명이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It is to be understood that the present invention is not limited to the above-described embodiments and that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the following claims .

본 발명의 일 양상에 따르면, 자연 재해에 대한 리스크를 분석하는 리스크 분석 방법으로, 상기 리스크 분석을 수행하는 대상 지역에 대한 지역 설정 정보를 획득하는 단계; 상기 리스크 분석에 사용될 데이터의 시간적 범위에 대한 시간 정보를 획득하는 단계; 상기 지역 설정 정보에 기초하여 상기 대상 지역에 대한 기상 정보를 획득하는 단계; 상기 대상 지역에 대한 변수 정보를 획득하는 단계; 상기 대상 지역에 대한 기상 정보 중 상기 시간 정보에 포함된 시간 구간에 대한 상기 기상 정보와 상기 변수 정보에 기초하여 리스크를 산출하는 단계; 및 상기 리스크 분석 결과를 출력하는 단계를 포함하는 리스크 분석 방법이 제공될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a risk analysis method for analyzing a risk for a natural disaster, the method comprising: obtaining area setting information for a target area for performing the risk analysis; Obtaining time information on a temporal range of data to be used for the risk analysis; Obtaining weather information for the target area based on the area setting information; Obtaining variable information for the target area; Calculating a risk based on the meteorological information and the variable information on a time interval included in the time information among the meteorological information on the target area; And outputting a result of the risk analysis.

본 발명의 다른 양상에 따르면 상술한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, a recording medium on which a program for performing the above-described method is recorded can be provided.

본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 상기 리스크 분석에 요구되는 기상 정보 및 변수 정보를 획득하는 통신부; 및 상기 리스크 분석을 수행하는 대상 지역에 대한 지역 설정 정보를 획득하고, 상기 리스크 분석에 사용될 데이터의 시간적 범위에 대한 시간 정보를 획득하고, 상기 지역 설정 정보에 기초하여 상기 대상 지역에 대한 기상 정보를 획득하고, 상기 대상 지역에 대한 변수 정보를 획득하고, 상기 대상 지역에 대한 기상 정보 중 상기 시간 정보에 포함된 시간 구간에 대한 상기 기상 정보와 상기 변수 정보에 기초하여 리스크를 산출하고, 상기 리스크 분석 결과를 출력하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 리스크 분석 장치가 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an information processing apparatus including: a communication unit for obtaining weather information and variable information required for the risk analysis; And obtaining region setting information for a region to be subjected to the risk analysis, obtaining time information on a temporal range of data to be used for the risk analysis, and obtaining weather information on the target region based on the region setting information Acquiring variable information for the target area, calculating a risk based on the meteorological information and the variable information for a time interval included in the time information among the meteorological information about the target area, And a control unit for controlling the output of the result.

본 발명의 과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It is to be understood that the solution of the problem of the present invention is not limited to the above-mentioned solutions, and the solutions which are not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs It will be possible.

본 발명에 의하면, 과거 태풍 이력 및 지역적인 변수에 기초하여 태풍의 리스크를 산출할 수 있다.According to the present invention, the risk of a typhoon can be calculated based on past typhoon history and regional variables.

본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and the effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the present specification and the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리스크 분석 시스템(10000)의 환경도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 리스크 분석 장치(1000)의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 태풍 리스크 분석 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 설정의 예시도이다.
1 is an environment diagram of a risk analysis system 10000 according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a risk analysis apparatus 1000 according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a typhoon risk analysis method according to an embodiment of the present invention.
4 is an illustration of an area setting according to an embodiment of the present invention.

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. The above objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings. It is to be understood, however, that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and similarities.

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 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.In the drawings, the thicknesses of the layers and regions are exaggerated for clarity and the element or layer is referred to as being "on" or "on" Included in the scope of the present invention is not only directly above another element or layer but also includes intervening layers or other elements in between. Like reference numerals designate like elements throughout the specification. The same reference numerals are used to designate the same components in the same reference numerals in the drawings of the embodiments.

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.The detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In addition, numerals (e.g., first, second, etc.) used in the description of the present invention are merely an identifier for distinguishing one component from another.

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. In addition, the suffix "module" and " part "for constituent elements used in the following description are given or mixed in consideration of ease of specification, and do not have their own meaning or role.

본 발명의 일 양상에 따르면, 자연 재해에 대한 리스크를 분석하는 리스크 분석 방법으로, 상기 리스크 분석을 수행하는 대상 지역에 대한 지역 설정 정보를 획득하는 단계; 상기 리스크 분석에 사용될 데이터의 시간적 범위에 대한 시간 정보를 획득하는 단계; 상기 지역 설정 정보에 기초하여 상기 대상 지역에 대한 기상 정보를 획득하는 단계; 상기 대상 지역에 대한 변수 정보를 획득하는 단계; 상기 대상 지역에 대한 기상 정보 중 상기 시간 정보에 포함된 시간 구간에 대한 상기 기상 정보와 상기 변수 정보에 기초하여 리스크를 산출하는 단계; 및 상기 리스크 분석 결과를 출력하는 단계를 포함하는 리스크 분석 방법이 제공될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a risk analysis method for analyzing a risk for a natural disaster, the method comprising: obtaining area setting information for a target area for performing the risk analysis; Obtaining time information on a temporal range of data to be used for the risk analysis; Obtaining weather information for the target area based on the area setting information; Obtaining variable information for the target area; Calculating a risk based on the meteorological information and the variable information on a time interval included in the time information among the meteorological information on the target area; And outputting a result of the risk analysis.

또 상기 리스크 분석은 태풍에 대한 리스크 분석일 수 있다.The risk analysis can also be a risk analysis for typhoons.

또 상기 리스크 분석 결과는 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력 및 지형 변수에 기초하여 산출되며, 상기 태풍의 영향력은 바람 영향 및 강우 영향을 포함할 수 있다.Further, the risk analysis result is calculated based on the frequency of typhoon occurrence, the influence of typhoon, and the terrain parameter, and the influence of the typhoon may include wind effect and rainfall influence.

또 상기 리스크 분석 결과는 하기 식에 기초하여 산출될 수 있다.The risk analysis result can be calculated based on the following equation.

expression

Risk = 태풍 발생 빈도* 태풍의 영향력(바람영향+강우영향)*지형 변수Risk = Frequency of typhoons * Influence of typhoon (Wind effect + rainfall effect) * Terrain parameter

(여기서 태풍 발생 빈도는 미지 정해진 주기 동안의 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력은 태풍의 세부 정보에 기초하여 산출된 변수, 지형 변수는 지형관련 정보에 기초하여 산출된 변수임)(Where the frequency of typhoon occurrence is the frequency of typhoon occurrence during an unspecified period, the influence of typhoon is calculated based on detailed information of typhoon, and the topographical variable is calculated based on topographical information)

또 상기 태풍 발생 빈도는 확률분포함수(PDFs)에 기초하여 산출될 수 있다.The frequency of occurrence of the typhoon can be calculated based on the probability distribution function (PDFs).

또 상기 태풍 발생 빈도는 상기 시간 구간 동안 상기 대상 지역에 1년 단위로 발생한 태풍의 수의 평균값일 수 있다.The frequency of occurrence of the typhoon may be an average value of the number of typhoons that have occurred in the target area for one year in the time period.

또 상기 바람 영향은 하기 식에 기초하여 산출될 수 있다.Further, the wind influence can be calculated based on the following equation.

expression

Figure 112016129592919-pat00001
Figure 112016129592919-pat00001

(여기서, V(r)은 접선 방향 바람, r은 태풍 센터로부터의 거리, Pc는 중앙 압력, Pe는 환경 압력 (일반적으로 1013 mob로 계산), maximum는 최대 바람의 반경, B는 형상 매개 변수, f는 코리올리 파라미터, P는 공기의 밀도임)(Where r is the tangential wind, r is the distance from the hurricane center, Pc is the center pressure, Pe is the environmental pressure (typically calculated as 1013 mob), maximum is the maximum wind radius, , f is the Coriolis parameter, and P is the air density)

또 상기 강우변수는 대상 지역이 태풍의 영향 범위에 포함된 기간 동안의 최대 강우량 및 평균 강우량에 대응하는 변환값일 수 있다.Also, the rainfall variable may be a conversion value corresponding to the maximum rainfall amount and the average rainfall amount during the period in which the target area is included in the influence range of the typhoon.

또 상기 지형 변수는 상기 대상 지역의 불투수성, 배수량, 녹지화율, 건물밀집도 및 지형 특성 중 적어도 하나에 기초하여 산출될 수 있다.Also, the terrain parameter may be calculated based on at least one of imperviousness, drainage, greening rate, building density, and terrain characteristics of the target area.

또 해일 리스크 및 강우 리스크 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.And further calculating at least one of a tsunami risk and a rainfall risk.

또 상기 해일 리스크는 상기 대상 지역이 해안선으로부터 미리 정해진 거리 및 미리 정해진 고도 이내에 위치하는 경우 상기 해안선으로부터의 고도 및 상기 대상 지역에 설치된 해일 방지 시설물의 규격에 기초하여 산출될 수 있다.The tsunami risk may be calculated based on the altitude from the shoreline and the specification of the anti-tsunami facility installed in the target area when the target area is located within a predetermined distance from the shoreline and within a predetermined altitude.

또 상기 강우 리스크는 대상 지역의 1년 단위 평균 강우량에 기초하여 상기 시간 구간 동안의 평균 강우량 및 최대 강우량을 산출하고, 상기 평균 강우량, 상기 최대 강우량 및 상기 지형 변수를 고려하여 산출될 수 있다.Also, the rainfall risk may be calculated by calculating an average rainfall amount and a maximum rainfall amount during the time period based on the annual rainfall amount in the target area, and taking into consideration the average rainfall amount, the maximum rainfall amount, and the terrain variable.

본 발명의 다른 양상에 따르면 상술한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된기록매체가 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, a recording medium on which a program for performing the above-described method is recorded can be provided.

본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 상기 리스크 분석에 요구되는 기상 정보 및 변수 정보를 획득하는 통신부; 및 상기 리스크 분석을 수행하는 대상 지역에 대한 지역 설정 정보를 획득하고, 상기 리스크 분석에 사용될 데이터의 시간적 범위에 대한 시간 정보를 획득하고, 상기 지역 설정 정보에 기초하여 상기 대상 지역에 대한 기상 정보를 획득하고, 상기 대상 지역에 대한 변수 정보를 획득하고, 상기 대상 지역에 대한 기상 정보 중 상기 시간 정보에 포함된 시간 구간에 대한 상기 기상 정보와 상기 변수 정보에 기초하여 리스크를 산출하고, 상기 리스크 분석 결과를 출력하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 리스크 분석 장치가 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an information processing apparatus including: a communication unit for obtaining weather information and variable information required for the risk analysis; And obtaining region setting information for a region to be subjected to the risk analysis, obtaining time information on a temporal range of data to be used for the risk analysis, and obtaining weather information on the target region based on the region setting information Acquiring variable information for the target area, calculating a risk based on the meteorological information and the variable information for a time interval included in the time information among the meteorological information about the target area, And a control unit for controlling the output of the result.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리스크 분석 시스템(10000)의 환경도이다.1 is an environment diagram of a risk analysis system 10000 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 리스크 분석 시스템(10000)은 리스크 분석 장치(1000), 기상 DB(2000) 및 변수 DB(3000)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the risk analysis system 10000 may include a risk analysis apparatus 1000, a weather database 2000, and a variable DB 3000.

리스크 분석 장치(1000)는 기상 DB(data base) 장치 및 지역 변수 DB 장치와 연결될 수 있다.The risk analysis apparatus 1000 can be connected to a weather database (DB) apparatus and a local variable DB apparatus.

리스크 분석 장치(1000)는 기상 DB장치로부터 기상 정보를 획득할 수 있다. 기상 정보는 예를 들어 태풍에 관련된 정보로, 태풍 발생 시점 정보, 태풍 경로 정보, 태풍 세부 정보를 포함할 수 있다. 여기서 태풍 발생 시점 정보는 태풍이 발생한 시점과 소멸한 시점에 대한 정보일 수 있다. 또한 태풍 경로 정보는 태풍이 발생한 시점으로부터 소멸한 시점까지 이동한 경로일 수 있다. 이러한 태풍 경로 정보는 위도 및 경도의 좌표 형태로 제공될 수 있으며, 태풍이 이동한 지역에 대한 정보 형태로 제공될 수 도 있다. 태풍 세부 정보는 태풍에 관련된 다양한 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어 태풍의 세기, 풍속, 강우량, 기압, 풍향 등의 정보가 포함할 수 있다. 또한 이러한 태풍 세부 정보는 태풍의 이동 경로상에 위치한 지역별로 제공될 수 있으며, 미리 정해진 주기에 따라 해당 시점에 대한 태풍 세부 정보가 제공될 수 있다.The risk analysis apparatus 1000 can acquire weather information from the weather DB apparatus. The weather information is, for example, information related to a typhoon, which may include typhoon occurrence time information, typhoon route information, and typhoon detail information. Here, the typhoon occurrence time information may be information on when the typhoon occurs and when it has vanished. Also, the typhoon route information may be a route from the time when the typhoon occurred to the time when it has vanished. These typhoon route information may be provided in the form of latitude and longitude coordinates, or may be provided in the form of information about the area where the typhoon has moved. Typhoon details may include a variety of information related to typhoons. For example, information such as intensity, wind speed, rainfall, air pressure, and wind direction of a typhoon may be included. In addition, the typhoon detail information may be provided for each region located on the travel route of the typhoon, and the typhoon detail information for the time point may be provided according to a predetermined period.

리스크 분석 장치(1000)는 지역 변수 DB 장치(3000)로부터 지역 변수 정보를 획득할 수 있다. 지역 변수 정보는 태풍 리스크 분석에 필요한 정보로 해당 지역에 대한 특정한 정보 중 태풍 피해에 영향을 미치는 정보일 수 있다.The risk analysis apparatus 1000 can obtain local variable information from the local variable DB apparatus 3000. [ Local variable information is information needed to analyze typhoon risk and may be information that affects typhoon damage among specific information about the area.

지역 변수 정보는 예를 들어 토지 정보, 건축물 정보, 지형 정보, 도로 정보, 지역별 재산가치 정보, 시설물 정보 등일 수 있다. 지역 변수 정보는 태풍 리스크 분석에서 태풍에 의해 발생하는 피해의 위험도와 이로 인한 피해 정도를 산출하는 데 필요한 정보일 수 있다.The local variable information may be, for example, land information, building information, terrain information, road information, property value information by region, facility information, and the like. Local variable information may be information needed to calculate the risk of damages caused by typhoons and damage caused by typhoons in typhoon risk analysis.

리스크 분석 장치(1000)는 기상 DB(2000) 및 지역 변수 DB(3000)로부터 획득한 정보에 기초하여 태풍 리스크 분석을 수행할 수 있다. 태풍 리스크 분석에 대한 구체적은 설명은 이후 태풍 리스크 분석 방법에 대한 도면과 함께 보다 구체적으로 설명하도록 한다.The risk analysis apparatus 1000 can perform typhoon risk analysis based on information acquired from the weather DB 2000 and the local variable DB 3000. [ A detailed description of the typhoon risk analysis will be described later with a diagram of the typhoon risk analysis method.

기상 DB(2000)는 기상 정보를 제공하는 서버 장치일 수 있다.The weather database 2000 may be a server apparatus for providing weather information.

예를 들어 기상 DB(2000)는 국내의 기상 정보를 총괄하여 제공하는 기상청의 DB일 수 있으며, 기상청의 기상 데이터에 기초하여 가공된 기상 정보를 DB화 한 서버 장치일 수 있다.For example, the weather database 2000 may be a database of the weather agency that collectively provides domestic weather information, and may be a server apparatus that converts processed weather information into a database based on weather data of a weather station.

변수 DB 장치(3000)는 변수 정보를 취합하여 DB를 제공하는 서버 장치일 수 있다.The variable DB apparatus 3000 may be a server apparatus for collecting variable information and providing a DB.

변수 DB 장치(3000)는 변수 정보의 종류에 따라 여러 개로 제공될 수 있다. 예를 들어 토지 정보를 제공도하는 변수 DB 장치(3000)와 건축물 정보를 제공하는 변수 DB 장치(DB) 등으로 세분화 되어 구현될 수 있다.The variable DB apparatus 3000 may be provided in several ways depending on the type of variable information. For example, a variable DB device 3000 that provides land information and a variable DB device (DB) that provides building information.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 리스크 분석 장치(1000)의 블록도이다.2 is a block diagram of a risk analysis apparatus 1000 according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 리스크 분석 장치(1000)는 통신부(1100), 디스플레이부(1200), 저장부(1300), 입력부(1400) 및 제어부(1500)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the risk analysis apparatus 1000 may include a communication unit 1100, a display unit 1200, a storage unit 1300, an input unit 1400, and a control unit 1500.

통신부(1100)는 기상 DB 장치(2000) 및 변수 DB 장치(3000)와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있으며, 디스플레이부(1200)는 태풍 리스크 분석에 필요한 GUI(graphic user interface)를 시각적으로 출력할 수 있다. 저장부(1300)는 태풍 리스크 분석에 필요한 프로그램을 미리 저장할 수 있으며, 입력부(1400)는 사용자의 입력을 입력 받을 수 있다. 또한, 제어부(1500)는 태풍 리스크 분석을 수행할 수 있으며, 리스크 분석 장치(1000)에 포함된 구성들의 동작을 제어할 수 있다.The communication unit 1100 is connected to the weather DB apparatus 2000 and the variable DB apparatus 3000 to transmit and receive data and the display unit 1200 visually outputs a graphic user interface . The storage unit 1300 may store a program necessary for typhoon risk analysis in advance, and the input unit 1400 may receive a user input. In addition, the control unit 1500 can perform typhoon risk analysis and can control the operation of the components included in the risk analysis apparatus 1000. [

통신부(1100)는 기상 DB 장치(2000) 및 변수 DB 장치(3000)와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(1100)는 기상 DB 장치(2000) 및 변수 DB 장치(3000)와 유선 통신 방식 및 무선 통신 방식 중 적어도 하나의 통신 방식으로 연결될 수 있으며, 통신부(1100)는 유선 통신 방식 및 무선 통신 방식을 사용하기 위한 통신 모듈일 수 있다.The communication unit 1100 is connected to the weather DB apparatus 2000 and the variable DB apparatus 3000 to transmit and receive data. The communication unit 1100 may be connected to the weather DB apparatus 2000 and the variable DB apparatus 3000 through at least one of a wire communication method and a wireless communication method. May be a communication module for use.

통신부(1100)는 기상 DB 장치(2000) 및 변수 DB 장치(3000)로부터 데이터를 수신하여 제어부(1500)로 전송할 수 있다.The communication unit 1100 can receive data from the weather DB apparatus 2000 and the variable DB apparatus 3000 and transmit the data to the control unit 1500. [

디스플레이부(1200)는 태풍 리스크 분석에 필요한 GUI(graphic user interface)를 시각적으로 출력할 수 있다. 디스플레이부(1200)는 태풍 리스크 분석 과정에 필요한 선택을 입력 받기 위한 GUI를 출력할 수 있으며, 태풍 리스크 분석 결과를 시각적으로 출력할 수 있다.The display unit 1200 can visually output a graphic user interface (GUI) necessary for typhoon risk analysis. The display unit 1200 may output a GUI for inputting a selection required for typhoon risk analysis, and may visually output typhoon risk analysis results.

저장부(1300)는 리스크 분석 장치(1000)의 동작에 필요한 프로그램(예를 들어 태풍 리스크 분석에 필요한 프로그램)을 미리 저장할 수 있으며, 태풍 리스크 분석 결과에 대한 이력을 저장할 수 있다The storage unit 1300 may store a program necessary for the operation of the risk analysis apparatus 1000 (for example, a program necessary for typhoon risk analysis) in advance, and may store a history of typhoon risk analysis results

저장부(1300)는 예를 들어, 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ReadOnly Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ReadOnly Memory), PROM(Programmable ReadOnly Memory) 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 저장부(1300)는 인터넷(internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)로 구현될 수도 있다.The storage unit 1300 may be a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory (for example, SD or XD A random access memory (SRAM), a read only memory (ROM), an electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), a programmable read-only memory (PROM) And an optical disc. Also, the storage unit 1300 may be implemented as a web storage that performs a storage function on the Internet.

입력부(1400)는 사용자의 터치 및 클릭 등의 입력을 입력 받을 수 있으며, 사용자의 입력에 대응하는 신호를 획득하여 제어부(1500)로 전송할 수 있다. 입력부(1400)는 예를 들어, 키보드, 마우스, 테블릿 및 조그 셔틀 중 적어도 하나일 수 있다.The input unit 1400 can receive inputs such as a touch and a click of a user and can acquire a signal corresponding to a user's input and transmit the acquired signal to the control unit 1500. The input unit 1400 may be, for example, at least one of a keyboard, a mouse, a tablet, and a jog shuttle.

제어부(1500)는 태풍 리스크 분석 동작을 수행할 수 있으며, 리스크 분석 장치(1000)에 포함된 구성들의 동작을 제어할 수 있다.The control unit 1500 can perform the typhoon risk analysis operation and can control the operation of the components included in the risk analysis apparatus 1000. [

제어부(1500)는 기상 정보 및 지역 변수 정보에 기초하여 미리 정해진 구역에 대한 태풍 리스크를 산출할 수 있으며, 산출된 미리 정진 구역에 대한 태풍 리스크에 기초하여 대상의 태풍 리스크를 시각적인 그래픽으로 종합한 그래픽 데이터를 획득할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the typhoon risk for a predetermined area based on the weather information and the local variable information and compares the typhoon risk of the target with a visual graphic based on the calculated typhoon risk for the pre- Graphic data can be obtained.

제어부(1500)의 태풍 리스크 분석 동작에 대해서는 이하 도 3을 참조하여 보다 구체적으로 설명하도록 한다.The typhoon risk analysis operation of the control unit 1500 will be described in more detail with reference to FIG.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 태풍 리스크 분석 방법의 순서도이다.3 is a flowchart of a typhoon risk analysis method according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면 태풍 리스크 분석 방법은 지역 설정 정보를 획득하는 단계(S100), 시간 정보를 획득하는 단계(S110), 지역에 대한 기상 정보을 획득하는 단계(S120), 대상에 대한 지역 변수 정보를 획득하는 단계(S130), 태풍 리스크를 산출하는 단계(S140) 및 분석 결과를 출력하는 단계(S160)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the typhoon risk analysis method includes a step S100 of obtaining area setting information, a step S110 of obtaining time information, a step S120 of obtaining weather information for a region, A step S130 of obtaining the typhoon risk, a step S140 of calculating the typhoon risk, and a step S160 of outputting the analysis result.

제어부(1500)는 지역 설정 정보를 획득할 수 있다(S100).The control unit 1500 can acquire the area setting information (S100).

제어부(1500)는 디스플레이부(1100)를 통하여 사용자가 지역을 선택할 수 있도록 지도, 지역명 텍스트 리스트 등을 출력하도록 제어할 수 있다. 예를 들어 제어부(1500)는 사용자가 국가, 도시, 지역구와 같은 주소를 선택할 수 있는 UI를 출력하도록 제어할 수 있다. 다른 예를 들어 제어부(1500)는 미리 정해진 지역 범위에 대한 지도를 출력하고 사용자의 배율조정이나 포인트 선택에 따라 지역 정보를 획득할 수 있다.The control unit 1500 may control the display unit 1100 to output a map, a region name text list, and the like so that the user can select a region. For example, the control unit 1500 may control the user to output a UI for selecting an address such as a country, a city, and a region. For example, the control unit 1500 may output a map of a predetermined area range and obtain local information according to a user's scaling or point selection.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지역 설정의 예시도이다.4 is an illustration of an area setting according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이 지역 설정에 따라 도 4(a)와 같이 동북아 지역이 대상 지역으로 설정될 수 있으며, 사용자가 입력부(1400)를 통하여 보다 구체적인 지역설정을 원하는 경우에는 도 4 (b)와 같이 한반도가 대상 지역으로 설정될 수 있다. 또한 보다 구체적인 지역 설정이 필요한 경우에는 도 4(c)와 같이 도시 단위로 지역 정보를 설정할 수 있으며, 도 4(d)와 같이 보다 세부적인 하위 행정단위로 지역 정보를 설정할 수 있다.As shown in FIG. 4, the Northeast region can be set as the target region according to the region setting, and when the user desires more specific region setting through the input unit 1400, as shown in FIG. 4 (b) The Korean peninsula can be set as the target area. Also, when a more specific area setting is required, the area information can be set in the city unit as shown in FIG. 4 (c), and the area information can be set in a more detailed sub-administrative unit as shown in FIG.

이러한 지역 정보의 설정은 본 발명의 태풍 리스크 분석에 있어서, 태풍에 대한 피해 정보와 이에 대한 변수 정보의 적용 범위를 설정하는 것일 수 있다.The setting of the local information may be to set the range of application of the damage information on the typhoon and the variable information in the typhoon risk analysis of the present invention.

예를 들어 기상 정보에는 다양한 지역에 대한 정보가 포함될 수 있으며, 모든 지역에 대한 기상 정보를 전부 사용하는 경우 처리 데이터의 양이 너무 많아 처리 속도가 느려지거나 불필요한 정보가 산출되어 사용자의 편의성이 떨어지거나 정확도가 떨어지는 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 태풍 리스크를 분석할 지역을 미리 설정할 수 있음으로써, 전체 기상 정보에서 필요한 정보를 선별할 수 있다.For example, weather information may include information on various regions. If weather information for all regions is used in full, the processing speed is slowed due to a large amount of processed data, unnecessary information is calculated, Problems such as poor accuracy may occur. Therefore, the area to analyze typhoon risk can be set in advance, so that the necessary information can be selected from the entire weather information.

또한 변수 정보의 경우에도 피해 리스크의 분석에 필요한 불투수성, 배수 용량 등의 정보가 국가 전체의 정보를 사용할 때와 시단위의 정보를 사용하는 경우, 동 단위의 정보를 사용할때가 서로 결과가 달라질 수 있다. 보다 세부적인 지역에 대한 정보에 기초하여 변수 정보를 획득하는 것이 보다 정확한 결과 값을 얻을 수 있으나, 목적에 따라 넓은 지역의 데이터가 필요한 경우가 발생할 수 있다. In addition, even in the case of variable information, the results such as the imperviousness and the drainage capacity necessary for the analysis of the damage risk may be different when the information of the whole country is used, when the information on the head end is used, . Obtaining the variable information based on the information of the more detailed area can obtain more accurate result value, but it may happen that the wide area data is needed depending on the purpose.

제어부(1500)는 시간 정보를 획득할 수 있다(S120).The control unit 1500 can obtain the time information (S120).

제어부(1500)는 태풍 리스크 분석에서 어느 시점 구간의 데이터를 사용하여 분석할 지 여부에 대한 시간 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 제어부(1500)는 과거 5년의 시간 구간을 시간 정보로 획득할 수 있다.The control unit 1500 can obtain time information as to whether or not to analyze by using data of a certain time interval in typhoon risk analysis. For example, the control unit 1500 may acquire the time period of the past five years as time information.

보다 구체적인 예를 들어 제어부(1500)는 기상 정보 획득 시 과거 5년에 대한 기상 정보를 획득할 수 있으며, 과거 5년에 대한 기상 정보에 기초하여 태풍 리스크 산출을 수행할 수 있다.More specifically, for example, the control unit 1500 can acquire weather information for the past five years when weather information is acquired, and can calculate the typhoon risk based on the weather information for the past five years.

또한 제어부(1500)는 이러한 시간 정보를 선택할 수 있는 GUI를 출력하도록 디스플레이부(1200)를 제어할 수 있으며, 입력부(1400)를 통하여 획득한 사용자의 선택에 기초하여 선택된 시간 구간을 시간 정보로 설정할 수 있다.The control unit 1500 may control the display unit 1200 to output a GUI for selecting the time information, and may set the selected time period as time information based on the selection of the user acquired through the input unit 1400 .

제어부(1500)는 지역에 대한 기상 정보을 획득할 수 있다(S120). The control unit 1500 can acquire weather information for the area (S120).

예를 들어 제어부(1500)는 태풍 진로, 범위, 강도, 최대 풍속 및 중앙 압력에 대한 정보를 획득할 수 있다.For example, the control unit 1500 may obtain information on the hurricane course, range, intensity, maximum wind speed, and central pressure.

또한 제어부(1500)는 태풍에 대한 다양한 보다 구체적인 기상 정보를 획득할 수 있다.In addition, the control unit 1500 can acquire various more detailed weather information about the typhoon.

예를 들어 제어부(1500)는 태풍에 대한 바람 모델(예를 들어 태풍의 강도가 주어지는 표면 (지상 10m)에서 공간의 바람장)을 획득할 수 있다. 다른 예를 들어 돌풍 모델, 강우량, 폭풍 해일 모델 등의 기상 정보를 더 획득할 수 있다.For example, the control unit 1500 can obtain a wind model for a typhoon (for example, a wind field of a space at a surface (10 m above the ground) where the intensity of a typhoon is given. Another example is weather information such as a blast model, rainfall, storm surge model.

이러한 기상 정보는 지역 설정 및 시간 정보에 기초하여 선택적으로 획득될 수 있다. 예를 들어 제어부(1500)는 지역 설정이 해변인 경우에는 해일 발생에 대한 정보가 더 포함될 수 있으며, 지역 설정이 내륙인 경우에는 해일 발생에 대한 정보가 제외될 수 있다.This weather information can be selectively obtained based on the area setting and the time information. For example, the control unit 1500 may further include information on the occurrence of tsunami when the area setting is beach, and may exclude information on tsunami occurrence when the area setting is inland.

또한, 제어부(1500)는 시간 정보가 과거 5년인 경우에는 과거 5년 동안 발생한 태풍의 진로, 범위, 강도, 최대 풍속 및 중앙 압력에 대한 정보를 획득할 수 있다.In addition, when the time information is past five years, the controller 1500 can acquire information on the course, range, intensity, maximum wind speed, and central pressure of the typhoon that occurred during the past five years.

제어부(1500)는 대상에 대한 지역 변수 정보를 획득할 수 있다(S140).The control unit 1500 may obtain local variable information for the object (S140).

제어부(1500)는 대상과 관련되어 태풍 피해에 영향을 주는 다양한 변수 정보를 획득할 수 있다.The control unit 1500 can obtain various variable information that affects the typhoon damage in relation to the object.

예를 들어 제어부(1500)는 지역 설정에 대항하는 지역의 불투수성, 배수량, 녹지화율, 건물밀집도, 지형 특성(예를 들어 국부적인 표면 거칠기, 고지대, 저지대)등의 지역 변수 정보를 획득할 수 있다.For example, the control unit 1500 may obtain local variable information such as imperviousness, drainage, greening rate, building density, and topographic characteristics (e.g., local surface roughness, elevation, lowland) .

제어부(1500)는 태풍 리스크를 결과를 획득할 수 있다(S140). The control unit 1500 can obtain the typhoon risk result (S140).

제어부(1500)는 하기 식 1에 기초하여 태풍 리스크를 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the typhoon risk based on the following equation (1).

<식 1><Formula 1>

Risk = 태풍 발생 빈도* 태풍의 영향력(바람영향+강우영향)*지형 변수Risk = Frequency of typhoons * Influence of typhoon (Wind effect + rainfall effect) * Terrain parameter

(여기서 태풍 발생 빈도는 미지 정해진 주기동안의 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력는 태풍의 세부 정보에 기초하여 산출된 변수, 지형 변수는 지형관련 정보에 기초하여 산출된 변수일 수 있다.)(Here, frequency of typhoon occurrence is the frequency of typhoon occurrence during an unknown period, the influence of typhoon is calculated based on detailed information of typhoon, and the topographical variable may be a parameter calculated based on the topographical information.)

제어부(1500)는 태풍 리스크 산출에 필요한 기상 정보 및 지역 변수 정보에 기초하여 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력 및 지형 변수의 리스크 변수를 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the frequency of typhoon occurrence, the influence of typhoon, and the risk variable of the terrain variable based on the weather information and local variable information necessary for hurricane risk calculation.

이하에서는 각 리스크 변수의 산출에 대해서 보다 구체적으로 설명하도록 한다.The calculation of each risk variable will be described in more detail below.

제어부(1500)는 주기에 따른 태풍 발생 빈도를 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the occurrence frequency of the typhoon according to the period.

태풍 리스크에 있어서, 태풍이 얼마나 빈번하게 발생하는 지 여부는 태풍의 리스크에서 가장 큰 영향을 미치는 요소일 수 있다.In typhoon risk, the frequency of typhoons can be the most significant factor in the risk of typhoons.

제어부(1500)가 태풍 발생 빈도를 산출하는 방법은 다양하게 제공될 수 있다.The control unit 1500 may be provided with various methods for calculating the frequency of typhoon occurrence.

예를 들어 제어부(1500)는 확률분포함수(PDFs)에 기초하여 태풍 발생 빈도를 산출할 수 있다. For example, the control unit 1500 can calculate the typhoon occurrence frequency based on the probability distribution function (PDFs).

다른 예를 들어 제어부(1500)는 기상 정보에 기초하여 과거 발생한 태풍 중 발생에서 소멸까지의 경로에 따른 영향 범위가 대상 지역을 포함하는 태풍을 선별할 수 있다. 보다 구체적으로는 태풍의 경로로부터 미리 정해진 범위가 영향 범위로 설정될 수 있으며, 이러한 영향 범위는 태풍 마다 각기 설정되어 있을 수 있다.In another example, the control unit 1500 can select a typhoon based on the weather information based on the weather information, the typhoon including the target area in the range of influence from the occurrence of the typhoon in the past to the extinction. More specifically, a predetermined range from the path of the hurricane may be set as the influence range, and the influence range may be set for each hurricane.

또한 제어부(1500)는 매 1년 마다 태풍이 발생한 횟수를 산출할 수 있다. 예를 들어 제어부(1500)는 2016년 대상 지역이 영향 범위에 포함된 태풍 3개를 산출할 수 있으며, 2015년에는 4개 2014년에는 5개와 같이 1년 주기로 태풍이 발생한 횟수를 산출할 수 있다.Also, the control unit 1500 can calculate the number of times the typhoon occurs every one year. For example, the control unit 1500 can calculate three typhoons included in the affected area in 2016, and five in 2015 and five in 2014, .

또한 제어부(1500)는 시간 정보에 기초하여 시간 구간 동안의 태풍 발생 빈도를 산출할 수 있다. 제어부(1500)는 시간 구간 동안의 평균적인 태풍 발생 빈도를 태풍 발생 빈도로 산출할 수 있다. 예를 들어 제어부(1500)는 시간 정보에 따른 시간 구간이 5년인 경우 5년동안 발생한 태풍 중 대상 지역이 영향 범위에 포함된 태풍을 산출할 수 있으며, 5년동안 발생한 태풍 중 대상 지역이 영향 범위에 포함된 태풍의 평균을 산출할 수 있다.Further, the control unit 1500 can calculate the frequency of occurrence of the typhoon during the time period based on the time information. The control unit 1500 can calculate the average frequency of occurrence of the typhoon during the time interval as the frequency of occurrence of the typhoon. For example, the control unit 1500 can calculate the typhoon included in the influence range of the typhoon occurred for 5 years when the time interval according to the time information is 5 years, The average of the typhoons included in the storm can be calculated.

이를 위하여 제어부(1500)는 태풍의 경로를 획득할 수 있다.For this, the control unit 1500 can obtain the path of the typhoon.

예를 들어 제어부(1500)는 Markov-type process를 이용하여 태풍의 경로를 획득할 수 있다.For example, the controller 1500 can obtain the path of the typhoon using the Markov-type process.

다른 예를 들어 제어부(1500)는 기상 정보에 기초하여 과거 발생한 태풍의 경로에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이때, 제어부(1500)는 시간 정보에 포함된 시간 구간에서 발생한 태풍에 대한 경로를 선택적으로 획득할 수 있다.In another example, the control unit 1500 can acquire information on a past hurricane path based on the weather information. At this time, the controller 1500 can selectively obtain a path for the typhoon occurred in the time period included in the time information.

제어부(1500)는 태풍의 영향력을 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the influence of the typhoon.

예를 들어 제어부(1500)는 해수면온도와 상층기류조건을 고려한 상대적 강도를 이용한 Markov-type process 를 이용하여 태풍의 영향력을 산출할 수 있다.For example, the control unit 1500 can calculate the influence of the typhoon using the Markov-type process using the relative intensity in consideration of the sea surface temperature and the upper airflow condition.

태풍 리스크에 영향을 미치는 요소 중 하나는 얼마가 강력한 태풍이 발생했는지 여부일 수 있다. 이는 동일한 횟수로 태풍이 발생한 경우에 보다 강력한 태풍이 발생한 지역의 태풍 피해가 보다 많기 때문이다.One of the factors affecting typhoon risk may be how strong typhoons have occurred. This is because the same number of typhoons caused more typhoons in areas where stronger typhoons have occurred.

태풍에 대한 피해는 대부분이 강우와 바람에 의한 피해일 수 있다.Most damage to typhoons can be caused by rainfall and wind.

따라서, 제어부(1500)는 기상 정보에 기초하여 바람 영향 및 강우 영향을 산출할 수 있다.Therefore, the control unit 1500 can calculate the wind effect and the rainfall influence based on the weather information.

제어부(1500)는 대상 지역에 영향을 준 태풍들 각각에 대한 바람 영향을 산출할 수 있다.The controller 1500 can calculate the wind effect for each of the typhoons that affected the target area.

제어부(1500)는 하기 식 3에 기초하여 태풍의 압력 프로파일을 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the pressure profile of the typhoon based on the following equation (3).

<식3><Formula 3>

Figure 112016129592919-pat00002
Figure 112016129592919-pat00002

여기서 r은 폭풍 센터로부터의 거리, Pc는 중앙 압력, Pe는 환경 압력 (일반적으로 1013 mob로 계산), maximum는 최대 바람의 반경, B는 형상 매개 변수일 수 있다. Where r is the distance from the storm center, Pc is the center pressure, Pe is the environmental pressure (typically calculated as 1013 mob), maximum is the maximum wind radius, and B is the shape parameter.

또한 제어부(1500)는 하기 식4에 기초하여 태풍의 중심 좌표에서의 접선 방향 바람을 산출할 수 있다.Further, the control unit 1500 can calculate the tangential wind in the center coordinates of the typhoon based on the following equation (4).

<식4><Formula 4>

Figure 112016129592919-pat00003
Figure 112016129592919-pat00003

여기서, V(r)은 접선 방향 바람, r은 태풍 센터로부터의 거리, Pc는 중앙 압력, Pe는 환경 압력 (일반적으로 1013 mob로 계산), maximum는 최대 바람의 반경, B는 형상 매개 변수, f는 코리올리 파라미터, P는 공기의 밀도일 수 있다.Where P is the central pressure, Pe is the environmental pressure (typically calculated as 1013 mob), maximum is the maximum wind radius, B is the geometry parameter, V is the tangential wind, r is the distance from the hurricane center, f is the Coriolis parameter, and P is the density of the air.

제어부(1500)는 식 4에서 변수 r에 태풍의 중심로부터 대상 지역의 중심까지의 거리를 사용하여 태풍의 대상 지역에서의 접선 방향 바람을 산출할 수 있다.The controller 1500 can calculate the tangential wind in the target area of the typhoon using the distance from the center of the typhoon to the center of the target area in the variable r in Equation 4. [

제어부(1500)는 대상 지역에 영향을 준 태풍들의 평균 접선 방향 바람을 산출할 수 있다. 여기서 산출된 평균 접선 방향 바람은 바람 영향 변수일 수 있다.The controller 1500 can calculate the average tangential wind of the typhoons that affected the target area. The average tangential winds calculated here can be wind influencing variables.

또한 바람 영향 변수의 산출에 있어서, 대상 지역의 지형적 특성이 더 고려될 수 있다. 일반적으로 협곡 같은 지형은 평지에 비해 바람의 세기가 상대적으로 강하게 나타날 수 있다. 특히나 강풍에 대한 피해에 직접적인 영향을 주는 지표면 인근의 바람은 지형적인 요소의 영향이 크게 미치게 된다.Also, in the calculation of the wind influencing variables, the geographical characteristics of the target area can be further considered. Generally, terrain such as gorges can show relatively strong wind intensity compared to flat land. In particular, the winds near the surface of the earth, which directly affect the damage to the strong winds, are greatly affected by the topographical factors.

따라서, 제어부(1500)는 대상 지역의 지표면의 거칠기, 협곡 지역 여부, 주변 고도 등에 가중치를 부여하여 바람 영향 변수를 산출할 수 있다.Accordingly, the control unit 1500 can calculate the wind influencing variables by weighting the roughness of the surface of the target area, whether there is a canyon area, and the surrounding altitude.

제어부(1500)는 대상 지역에 대한 강우 영향을 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the rainfall influence on the target area.

예를 들어 제어부(1500)는 미리 저장해진 비 모텔을 사용하여 태풍이 지속되는 동안 발생할 수 있는 비의 양을 산출할 수 있다. For example, the control unit 1500 can calculate the amount of rain that may occur during the typhoon using the previously stored non-motel.

다른 예를 들어 제어부(1500)는 기상 데이터에 기초하여 태풍이 대상 지역에 영향을 미친 태풍 기간(보다 구체적으로는 대상 지역이 태풍의 영향 범위에 포함된 기간) 동안의 대상 지역에 대한 강우량에 대한 강우 정보를 획득할 수 있다. 또한 제어부(1500)는 태풍 기간 동안의 최대 강우량 및 평균 강우량 중 적어도 하나를 강우 영향 변수로 산출할 수 있다.For example, the control unit 1500 determines whether or not the rainfall intensity of the typhoon occurs in the typhoon period (more specifically, the period in which the target region is included in the influence range of the typhoon) Rainfall information can be obtained. Also, the control unit 1500 can calculate at least one of the maximum rainfall amount and the average rainfall amount during the typhoon period as rainfall influence variables.

이러한 강우량에 대한 강우 영향 변수는 일반적으로 사용되는 mm 단위의 강우량이 직접 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 실제 강우량에 대응되는 변환값이 사용될 수 있다.The rainfall influencing variables for this rainfall amount can be directly used in the millimeter unit, but the present invention is not limited to this, and a conversion value corresponding to the actual rainfall amount can be used.

예를 들어 1mm는 0.1의 변환값으로 변환되어 강우 영향 변수로 산출될 수 있다.For example, 1mm can be converted to a conversion value of 0.1 and calculated as a rainfall influencing variable.

다른 예를 들어 강우 영향 변수는 구간에 따른 변환값이 사용될 수 있다.For another example, a rainfall effect variable may be a transform value according to the interval.

보다 구체적인 예를 들어 0~1mm의 구간은 0.1의 변환값으로 변환되어 강우 영향 변수로 산출될 수 있으며, 1~2mm의 구간은 0.2의 변환값으로 변환되어 강우 영향 변수로 산출될 수 있다.More specifically, for example, the interval of 0 to 1 mm can be converted into a conversion value of 0.1 and calculated as a rainfall influencing variable, and a range of 1 to 2 mm can be converted into a conversion value of 0.2, and thus can be calculated as a rainfall influencing variable.

제어부(1500)는 대상 지역에 대한 지형 변수를 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the terrain parameters for the target area.

지형 변수는 예를 들어 대상 지역의 불투수성, 배수량, 녹지화율, 건물밀집도, 지형 특성 등과 같은 지형적 요인을 고려하기 위한 변수일 수 있다.Terrain parameters can be variables to take into account topographical factors such as, for example, imperviousness, drainage, greening rate, building density, and topographical characteristics of the target area.

이러한 지형 변수는 변수 DB 장치로부터 획득한 정보에 기초하여 산출될 수 있다.These terrain parameters can be calculated based on the information obtained from the variable DB device.

지형 변수는 일반적으로 사용되는 통계 수치상의 단위(예를 들어 % 등)가 직접적으로 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 실제 강우량에 대응되는 변환값이 사용될 수 있다.The terrain parameters can be directly used in statistical numerical units (for example,%, etc.) generally used, but the present invention is not limited to this, and the conversion value corresponding to the actual rainfall amount can be used.

예를 들어 불투수성의 경우 지역에 대한 도로 포장 등과 같은 불투수 지역의 비중에 과한 것으로 10%가 0.1의 변환값으로 변환되어 강우 영향 변수로 산출될 수 있다.For example, in the case of imperviousness, 10% is converted to a conversion value of 0.1 and can be calculated as a rainfall influence variable, which is over the proportion of impervious area such as road pavement to the area.

다른 예를 들어 지형 변수는 구간에 따른 변환값이 사용될 수 있다.As another example, a terrain variable may be a transform value according to a section.

보다 구체적인 예를 들어 1~10% 의 구간은 0.1의 변환값으로 변환되어 강우 영향 변수로 산출될 수 있으며, 11~19mm의 구간은 0.2의 변환값으로 변환되어 강우 영향 변수로 산출될 수 있다.More specifically, for example, the interval of 1 to 10% can be converted into a conversion value of 0.1 and calculated as a rainfall influencing variable, and a range of 11 to 19 mm can be converted to a conversion value of 0.2 and calculated as a rainfall influencing variable.

제어부(1500)는 지역 전체에 대한 태풍 리스크를 산출할 수 있다. 또한 제어부(1500)는 지역을 세분화 하여 태풍 리스크를 산출할 수 있다.The control unit 1500 can calculate typhoon risk for the entire area. Further, the control unit 1500 can calculate typhoon risk by subdividing the area.

예를 들어 하나의 지역을 1km 간격으로 격자화한 후 격자 간격 마다의 태풍 리스크를 산출할 수 있다.For example, typhoon risk can be calculated for each lattice interval after latticing one area at intervals of 1 km.

또한 제어부(1500)는 태풍 리스크 외에 추가적인 리스크를 더 산출할 수 있다.In addition, the control unit 1500 can further calculate the additional risk in addition to the typhoon risk.

이러한 추가적인 리스크의 산출은 사용자의 옵션 선택에 따라 설정된 경우에만 산출될 수 있다.This additional risk can be calculated only when it is set according to the user's option selection.

예를 들어 제어부(1500)는 강우에 대한 리스크 옵션이 선택된 경우 태풍이 발생한 기간 외에도 평상시의 강우에 대해서 리스크를 산출할 수 있다.For example, when the risk option for rainfall is selected, the control unit 1500 can calculate the risk for normal rainfall in addition to the period in which the typhoon occurs.

강우영향 변수 산출의 경우에는 태풍 발생 기간 동안의 데이터 만으로 산출되었으나, 강우 리스크는 전체 기간 중 강우가 발생한 기간 동안의 강우에 대한 데이터에 기초하여 산출될 수 있다.In the case of rainfall effect variable calculation, only the data during the typhoon occurrence period was calculated. However, the rainfall risk can be calculated based on the data of rainfall during the whole period of rainfall.

보다 구체적으로 제어부(1500)는 대상 지역의 1년 단위 평균 강우량을 산출할 수 있으며, 시간 구간 동안의 평균 강우량을 산출할 수 있다.More specifically, the control unit 1500 can calculate the average rainfall per year in the target area, and calculate the average rainfall during the time interval.

또한 제어부(1500)는 강우 기간 동안에 발생한 강우에 대한 최대 강우량에 가중치를 부여하여 강우 리스크를 산출할 수 있다. 또한 제어부(1500)는 지형 변수를 더 고려하여 강우 리스크를 산출할 수 있다.In addition, the control unit 1500 can calculate the rainfall risk by weighting the maximum rainfall amount with respect to the rainfall occurring during the rainfall period. In addition, the controller 1500 can calculate the rainfall risk by further considering the topography variable.

다른 예를 들어 제어부(1500)는 해일에 대한 해일 리스크를 산출할 수 있다.In another example, the control unit 1500 may calculate a tsunami risk for a tsunami.

제어부(1500)는 대상 지역이 해안선으로부터 미리 정해진 거리 이내에 위치한 경우에만 해일 리스크를 산출할 수 있다. 이를 위하여 제어부(1500)는 변수 DB 장치(3000)로부터 해안선 정보를 획득할 수 있다.The control unit 1500 can calculate the haze risk only when the target area is located within a predetermined distance from the shoreline. For this, the control unit 1500 can obtain the shoreline information from the variable DB apparatus 3000.

또한 제어부(1500)는 대상 지역이 해안선으로부터 미리 정해진 고도 범위 이내(예를 들어 30m)에 위치한 경우 해일에 대한 리스크가 있는 것으로 판단할 수 있다. 또한 제어부(1500)는 대상 지역에 설치된 방파제 등의 해일 방지 시설물에 대한 가중치를 부여하여 해일 리스크를 산출할 수 있다. 예를 들어 제어부(1500)는 최대 해일 높이, 평균 해일 높이 및 방파제 높이를 고려하여 해일 리스크를 산출할 수 있다.In addition, the controller 1500 may determine that there is a risk for tsunami when the target area is located within a predetermined altitude range (for example, 30 meters) from the coastline. In addition, the control unit 1500 can calculate the risk of tsunami by giving a weight to tsunami prevention facilities such as a breakwater installed in the target area. For example, the control unit 1500 can calculate the haze risk by considering the maximum tidal height, the average tidal height, and the breakwater height.

제어부(1500)는 분석 결과를 출력하도록 제어할 수 있다(S150).The control unit 1500 can control to output the analysis result (S150).

제어부(1500)는 산출된 분석결과를 디스플레이부(1200)를 통하여 출력하도록 제어할 수 있다. 또한 제어부(1500)는 산출된 분석결과를 외부 장치로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.The control unit 1500 may control the display unit 1200 to output the calculated analysis result. Further, the control unit 1500 may control the communication unit 1100 to transmit the calculated analysis result to the external device.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 리스크 분석 GUI 및 분석 결과 출력의 예시도이다.4 is an exemplary diagram illustrating a risk analysis GUI and an analysis result output according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 디스플레이부(1200)를 통하여 출력되는 리스크 분석 GUI 및 분석 결과는 서로 다른 영역에 출력될 수 있다.The risk analysis GUI and the analysis result output through the display unit 1200 as shown in FIG. 4 can be output to different areas.

리스크 분석 GUI는 리스크 분석에 대한 설정을 입력 받기 위한 오브젝트들이 출력될 수 있다. 예를 들어 리스크 분석 GUI는 태풍, 강우 및 해일 중 적어도 하나의 리스크 분석 타입을 선택할 수 있는 오브젝트가 제공될 수 있다. The risk analysis GUI can output objects for inputting the settings for the risk analysis. For example, the risk analysis GUI may be provided with an object capable of selecting at least one risk analysis type of typhoon, rainfall, and tsunami.

또한 리스크 분석 GUI에는 시간 정보 및 지역 정보를 설정할 수 있는 오브젝트가 제공될 수 있다. 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이 리스크 분석 GUI에는 분석 범위를 설정할 수 있는 오브젝트와 데이터 범위를 설정할 수 있는 오브젝트가 제공될 수 있다. 또한 리스크 분석 GUI에는 국가, 시 등의 지역 범위와 같은 지역 정보를 설정하여 대상 지역를 설정할 수 있는 오브젝트가 제공될 수 있다.Also, the risk analysis GUI may be provided with an object capable of setting time information and local information. For example, as shown in FIG. 4, an object capable of setting an analysis scope and an object capable of setting a data range can be provided in the risk analysis GUI. Also, the risk analysis GUI may be provided with an object that can set the target area by setting the area information such as the area coverage of country, city, and the like.

리스크 분석 결과는 대상 지역을 포함하는 지형 정보가 출력될 수 있으며, 출력되는 지형정보 상에 리스크 분석 결과가 오버랩되어 출력될 수 있다.The result of the risk analysis can output the topographical information including the target area, and the risk analysis result can be overlapped on the outputted topographical information.

리스크 분석 결과는 위험도를 구간별로 구분하기 위하여 서로 다른 색상으로 구분하여 출력할 수 있다. 또한 리스크 분석 결과는 대상 지역의 종합적인 리스크 산출 결과를 출력할 수 있으며, 리스크 산출에 사용된 변수 정보 중 적어도 일부가 출력될 수 있다. The results of the risk analysis can be divided into different colors in order to classify the risk by section. In addition, the result of the risk analysis can output the comprehensive risk calculation result of the target area, and at least a part of the variable information used in the risk calculation can be outputted.

또한 리스크 분석 결과에는 세부적인 관련 정보가 더 제공될 수 있다. 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이 총 태풍 발생 횟수, 평균 풍속, 최대 풍속 등과 같은 세부적인 관련 정보가 더 제공될 수 있다.In addition, more detailed information can be provided in the risk analysis results. For example, as shown in FIG. 4, detailed related information such as a total number of typhoons, an average wind speed, a maximum wind speed, and the like may be further provided.

또한 리스크 분석 결과에는 결과의 분석 범위를 조정할 수 있는 오브젝트가 제공될 수 있다. 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이 분석 범위가 나열되고 분석 범위 내에서 결과를 보고자 하는 원하는 범위를 조절할 수 있는 오브젝트가 제공될 수 있다.The results of the risk analysis can also be provided with objects that can adjust the scope of analysis of the results. For example, as shown in FIG. 4, an analysis range can be listed and an object can be provided that can adjust the desired range to view the result within the analysis range.

상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be apparent to those skilled in the art that changes or modifications may fall within the scope of the appended claims.

10000 리스크 분석 시스템
1000 리스크 분석 장치
1100 통신부
1200 디스플레이부
1300 저장부
1400 입력부
1500 제어부
2000 기상 DB 장치
3000 변수 DB 장치
10000 Risk Analysis System
1000 Risk Analyzer
1100 communication section
1200 display unit
1300 storage unit
1400 input unit
1500 control unit
2000 weather DB device
3000 variable DB device

Claims (14)

태풍에 대한 리스크를 분석하는 리스크 분석 방법으로,
상기 리스크 분석을 수행하는 대상 지역에 대한 지역 설정 정보를 획득하는 단계;
상기 리스크 분석에 사용될 데이터의 시간적 범위에 대한 시간 정보를 획득하는 단계;
상기 지역 설정 정보에 기초하여 상기 대상 지역에 대한 기상 정보를 획득하는 단계;
상기 대상 지역에 대한 변수 정보를 획득하는 단계;
상기 대상 지역에 대한 기상 정보 중 상기 시간 정보에 포함된 시간 구간에 대한 상기 기상 정보와 상기 변수 정보에 기초하여 리스크 분석 결과를 산출하는 단계; 및
상기 리스크 분석 결과를 출력하는 단계를 포함하되,
상기 리스크 분석 결과는 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력 및 지형 변수에 기초하여 산출되며, 상기 태풍의 영향력은 바람 영향 및 강우 영향을 포함하고,
상기 바람 영향은 접선 방향 바람, 태풍 센터로부터의 거리, 중앙 압력, 환경 압력, 최대 바람의 반경, 형상 매개 변수, 코리올리 파라미터, 공기의 밀도에 기초하여 산출되는
리스크 분석 방법.
As a risk analysis method for analyzing the risk of typhoon,
Obtaining region setting information for a target region for performing the risk analysis;
Obtaining time information on a temporal range of data to be used for the risk analysis;
Obtaining weather information for the target area based on the area setting information;
Obtaining variable information for the target area;
Calculating a risk analysis result based on the weather information and the variable information on a time interval included in the time information among the weather information on the target area; And
And outputting the risk analysis result,
The risk analysis result is calculated on the basis of the occurrence frequency of the typhoon, the influence of the typhoon, and the terrain parameter, the influence of the typhoon includes the wind effect and the rainfall effect,
The wind impact is calculated based on the tangential wind, distance from the hurricane center, central pressure, environmental pressure, maximum wind radius, shape parameter, Coriolis parameter, air density
Risk analysis method.
삭제delete 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 리스크 분석 결과는 하기 식에 기초하여 산출되는
리스크 분석 방법.

식 1
Risk = 태풍 발생 빈도* 태풍의 영향력(바람영향+강우영향)*지형 변수
(여기서 태풍 발생 빈도는 미지 정해진 주기 동안의 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력는 태풍의 세부 정보에 기초하여 산출된 변수, 지형 변수는 지형관련 정보에 기초하여 산출된 변수임)
The method according to claim 1,
The risk analysis result is calculated based on the following equation
Risk analysis method.

Equation 1
Risk = Frequency of typhoons * Influence of typhoon (Wind effect + rainfall effect) * Terrain parameter
(Where the frequency of typhoons is the frequency of typhoons during an unspecified period of time, the influence of typhoons is calculated based on detailed information of typhoons, and the topographical variables are calculated based on topographical information)
제4 항에 있어서,
상기 태풍 발생 빈도는 확률분포함수(PDFs)에 기초하여 산출되는
리스크 분석 방법.
5. The method of claim 4,
The frequency of occurrence of the typhoon is calculated based on a probability distribution function (PDFs)
Risk analysis method.
제4 항에 있어서,
상기 태풍 발생 빈도는 상기 시간 구간 동안 상기 대상 지역에 1년 단위로 발생한 태풍의 수의 평균값인
리스크 분석 방법.
5. The method of claim 4,
The frequency of occurrence of the typhoon is an average value of the number of typhoons generated in the target area during the time period,
Risk analysis method.
제6 항에 있어서,
상기 바람영향은 하기 식에 기초하여 산출되는
리스크 분석 방법.

Figure 112016129592919-pat00004

(여기서 여기서, V(r)은 접선 방향 바람, r은 태풍 센터로부터의 거리, Pc는 중앙 압력, Pe는 환경 압력 (일반적으로 1013 mob로 계산), maximum는 최대 바람의 반경, B는 형상 매개 변수, f는 코리올리 파라미터, P는 공기의 밀도임)
The method according to claim 6,
The wind effect is calculated based on the following equation
Risk analysis method.
expression
Figure 112016129592919-pat00004

(Where r is the tangential wind, r is the distance from the hurricane center, Pc is the center pressure, Pe is the environmental pressure (typically calculated as 1013 mob), maximum is the maximum wind radius, Variable, f is the Coriolis parameter, and P is the density of the air)
제7 항에 있어서,
상기 강우영향은 대상 지역이 태풍의 영향 범위에 포함된 기간 동안의 최대 강우량 및 평균 강우량에 대응하는 변환값인
리스크 분석 방법.
8. The method of claim 7,
The above-described rainfall effect is a conversion value corresponding to the maximum rainfall amount and the average rainfall amount during the period included in the influence range of the typhoon
Risk analysis method.
제8 항에 있어서,
상기 지형 변수는 상기 대상 지역의 불투수성, 배수량, 녹지화율, 건물밀집도 및 지형 특성 중 적어도 하나에 기초하여 산출되는
리스크 분석 방법.
9. The method of claim 8,
The terrain parameter is calculated based on at least one of imperviousness, drainage, greening rate, building density, and topographic characteristics of the target area
Risk analysis method.
제9 항에 있어서,
해일 리스크 및 강우 리스크 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 더 포함하는
리스크 분석 방법.
10. The method of claim 9,
Further comprising calculating at least one of a tsunami risk and a rainfall risk
Risk analysis method.
제10 항에 있어서,
상기 해일 리스크는 상기 대상 지역이 해안선으로부터 미리 정해진 거리 및 미리 정해진 고도 이내에 위치하는 경우 상기 해안선으로부터의 고도 및 상기 대상 지역에 설치된 해일 방지 시설물의 규격에 기초하여 산출되는
리스크 분석 방법.
11. The method of claim 10,
The tsunami risk is calculated based on the altitude from the shoreline and the specification of the anti-tsunami facility installed in the target area when the target area is located within a predetermined distance from the shoreline and within a predetermined altitude
Risk analysis method.
제11 항에 있어서,
상기 강우 리스크는 대상 지역의 1년 단위 평균 강우량에 기초하여 상기 시간 구간 동안의 평균 강우량 및 최대 강우량을 산출하고, 상기 평균 강우량, 상기 최대 강우량 및 상기 지형 변수를 고려하여 산출되는
리스크 분석 방법.
12. The method of claim 11,
The rainfall risk is calculated by calculating an average rainfall amount and a maximum rainfall amount during the time period based on the annual rainfall amount of the target area in a target area, and taking into consideration the average rainfall amount, the maximum rainfall amount,
Risk analysis method.
제1, 4 내지 12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체.
A recording medium on which a program for performing the method according to any one of claims 1 to 4, is recorded.
태풍에 대한 리스크를 분석하는 리스크 분석을 수행하는 리스크 분석 장치로,
상기 리스크 분석에 요구되는 기상 정보 및 변수 정보를 획득하는 통신부; 및
상기 리스크 분석을 수행하는 대상 지역에 대한 지역 설정 정보를 획득하고, 상기 리스크 분석에 사용될 데이터의 시간적 범위에 대한 시간 정보를 획득하고, 상기 지역 설정 정보에 기초하여 상기 대상 지역에 대한 기상 정보를 획득하고, 상기 대상 지역에 대한 변수 정보를 획득하고, 상기 대상 지역에 대한 기상 정보 중 상기 시간 정보에 포함된 시간 구간에 대한 상기 기상 정보와 상기 변수 정보에 기초하여 리스크 분석 결과를 산출하고, 상기 리스크 분석 결과를 출력하도록 제어하는 제어부;를 포함하되
상기 리스크 분석 결과는 태풍 발생 빈도, 태풍의 영향력 및 지형 변수에 기초하여 산출되며, 상기 태풍의 영향력은 바람 영향 및 강우 영향을 포함하고,
상기 바람 영향은 접선 방향 바람, 태풍 센터로부터의 거리, 중앙 압력, 환경 압력, 최대 바람의 반경, 형상 매개 변수, 코리올리 파라미터, 공기의 밀도에 기초하여 산출되는
리스크 분석 장치.
It is a risk analyzer that performs risk analysis to analyze the risk of typhoon,
A communication unit for acquiring weather information and variable information required for the risk analysis; And
Acquiring region setting information for a region to be subjected to the risk analysis, acquiring time information about a temporal range of data to be used for the risk analysis, acquiring weather information for the region based on the region setting information, Wherein the risk information analysis unit obtains the variable information for the target area, calculates a risk analysis result based on the weather information and the variable information for the time interval included in the time information among the weather information for the target area, And a control unit for controlling the output of the analysis result
The risk analysis result is calculated on the basis of the occurrence frequency of the typhoon, the influence of the typhoon, and the terrain parameter, the influence of the typhoon includes the wind effect and the rainfall effect,
The wind impact is calculated based on the tangential wind, distance from the hurricane center, central pressure, environmental pressure, maximum wind radius, shape parameter, Coriolis parameter, air density
Risk analysis equipment.
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CN117111068A (en) * 2023-10-19 2023-11-24 南京信大卫星应用研究院有限公司 Sea surface wind field monitoring system based on satellite scatterometer data

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109784559A (en) * 2019-01-14 2019-05-21 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 A kind of transmission tower accumulated damage probability of malfunction calculation method under typhoon tracks forecast information
CN109784559B (en) * 2019-01-14 2022-06-03 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 Method for calculating cumulative damage fault probability of transmission tower under typhoon path prediction information
CN117111068A (en) * 2023-10-19 2023-11-24 南京信大卫星应用研究院有限公司 Sea surface wind field monitoring system based on satellite scatterometer data
CN117111068B (en) * 2023-10-19 2024-03-22 南京信大卫星应用研究院有限公司 Sea surface wind field monitoring system based on satellite scatterometer data

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