KR102076426B1 - 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법 - Google Patents

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Abstract

고해상도 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법이 개시된다. 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템은, 상세기상 가중 영향인자를 도출하는 영향인자 도출부; 도시의 형태 및 구조와 관련한 지표면특성에 있어서 지표면상에 설정되는 반경에 따른 기상변수의 영향을 분석하고 최적 해상도를 도출하는 최적반경 도출부; 기상예측모델 과거자료 및 기상관측자료를 기반하여 기상자료를 수집하고 데이터베이스를 구축하는 기상자료 구축부; 훈련자료로 활용되는 기상관측자료를 선정하는 과정에서 예측자료의 기상상황과 가장 유사한 모델 훈련자료의 일자를 추출하고 그 일자에 해당하는 기상관측자료를 추출하는 유사기상현상 추출부; 훈련자료를 토대로 기계학습 훈련모델을 구축하고 상세보정지점 산출모델을 통해서 상세지점 지역의 기상예측자료를 산출하는 고해상도 기상예측장 산출부; 및 상대적으로 높은 해상도 격자마다 산출되는 예측정보를 이용하여 소정 지역 단위의 분포에서 사람이 거주하는 시가화건조지역 격자들을 추출하고, 상기 격자들의 수치에서 최고, 최저, 평균 값을 분류하여 상기 지역 단위의 기상예측 통계값을 산출하는 지역단위 기상예측자료 산출부를 포함한다.

Description

상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법{SYSTEM FOR MANAGING DETAILED WEATHER PREDICTION INFORMATION IN REAL TIME AND METHOD TO USE FOR IMPACT FORECASTING OF HEAT-WAVE AND TROPICAL NIGHT USING THE SYSTEM}
본 발명의 실시예는 고해상도 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법에 관한 것이다.
우리나라의 경우, 기후변화의 영향으로 도시의 여름철 기온변동성이 커지고 있으나, 도시기온상승에 따른 여름철 폭염에 대한 대응능력은 현재에도 취약한 것으로 나타나고 있다. 폭염 대응능력을 강화하기 위해서 폭염으로 인한 보건, 산업, 축산 등의 분야별 영향예보 방안이 요구되고 있다.
한편, 대기와 지표면에서의 상호대기물리 과정은 종관 기상장의 지배와 지표면 국지적 구조환경 특성에 의해 발생하게 된다. 대기경계층 아래 접지경계층에서, 하나의 기상변수 대한 예측 값을 산정하기 위해서는 다른 변수들의 복합적인 작용을 반영해야 하며, 해당 도시특성별, 기상변수별, 시공간규모별로 기온, 습도 등의 기상정보에 가중되는 영향 정도가 산정되어야 한다.
이와 같이, 지표면 근처에서의 국지적인 상세기상 예측정보를 실시간 운영하여 예측하는 방안이나 이를 이용하여 여름철 폭염이나 열대야와 같은 영향예보에 활용할 수 있는 방안이 요구되고 있다.
국내 등록특허공보 제10-1258668호(2013.04.22.)
본 발명은 도시의 기하구조 복잡성에 의해 국지적 기온의 공간적 변동성이 크게 나타나는 인과관계에 대한 규명과 그 영향을 정량화하여 모델개발에 적용하고, 또한 미래에 예측된 날짜의 기상정보(예측된 기압, 기온, 습도 등 기상변수)와 가장 유사한 과거의 사례일을 조건별로 선택하여 해당일의 관측자료(참값)가 모델에 적용되고, 이렇게 준비된 혹은 개발된 상세기상 예측모델에서 상세한 시공간 단위로의 기상정보를 예측하기 위한 실시간 운영 시스템의 개발과 그 시스템으로부터 활용할 수 있는 정보를 추출하는 것을 주된 목적으로 한다.
본 발명의 또 다른 목적은, 전술한 고해상도 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템은,
국지적 기온에 가중되는 영향인자 및 강도를 랜덤 포레스트(Random Forest) 통계기법을 통해 도출하는 영향인자 도출부-여기서, 상기 국지적 기온은 접지경계층 내 기온으로서 자동기상관측장비(automatic weather station, AWS)가 설치된 지표면 고도 1.5m에서 나타나는 기온을 포함하고, 상기 영향인자 및 강도는 지형고도, 건물높이, 도로면적, 식생면적, 그림자비율 또는 이들의 조합을 포함한 수평 및 수직적 인자를 포함함-;
도시의 형태 및 구조와 관련한 지표면특성변수들(위에서 도출된 영향인자들에 대응함)이 반경별(100m, 200m, 300m, 400m, 500m)로 AWS 관측기온에 영향을 미치는 크기를 상관분석을 통해 가장 높은 결정계수의 값을 가진 해상도를 선정하고, 선정된 해상도에서 최적 영향반경을 도출하는 최적반경 도출부;
기상자료로서 기상청 현업모델 등에 의한 LDAPS(local data assimilation and prediction system; 국지예보모델) 예측자료와 AWS 및 ASOS(automated surface observing system; 종관기상관측장비) 관측자료를 수집하고 데이터베이스를 구축하는 기상자료 구축부-여기서, 상기 예측자료는 기압, 기온, 직달일사, 산란일사, 순복사, U성분, V성분, 풍향, 풍속, 구름양, 강수를 포함하고, 상기 관측자료는 기온, 풍향, 풍속, 습도를 포함함-;
기계학습 훈련자료로 활용되는 기상관측자료(참값)의 사례일을 선정하는 과정(예측정확도를 높이기 위하여, 최적의 참값을 입력하는 과정)에서, 예측된 기상자료의 대기상태(조건: 1000, 925, 850, 500, 300, 200 hpa에서의 예보변수(Geopotential Height, 기온, 습도, U성분, V성분)의 최소오차)를 기반으로 과거에 예측되었던 기상자료에서 유사한 대기상태를 찾아 그 사례일의 관측자료들이 참값으로 모델에 입력하고, 중규모 유사기상에서 도출된 수 백일의 사례일 중 상위 30일의 날짜들을 선택하는 중규모 유사기상 사례일 도출부-여기서, 상기 날짜들의 선택에는 예보되는 시점의 계절적인 변동을 고려하기 위해 현재 월, 이전 월, 다음 월이 함께 고려됨-;
아날로그 일(date)을 적용하는 대상 지역의 지형영향 및 복사영향 등 미세규모에서 일어나는 기상현상과 유사한 기상현상을 찾기 위해서, LDAPS 자료 중 단일면 지상자료에서 예보인자를 활용하여 산출된 아날로그 일에 해당하는 시간에서 예측시점과 분석을 수행하여 최소의 오차가 발생하는 아날로그 사례 일을 산출하는 미세규모 유사기상 사례일 도출부-여기서, 상기 예보인자는 기온(TMP), 강수(NCPCP), 습도(RH), 구름양(TCAR), 동서방향바람(UGRD) 및 남북방향바람(VGRD)을 포함하고, 예보 시점의 하루주기 시계열에 따라 변동하는 기온패턴을 고려하기 위해 상기 예측시점에서의 2시간 간격의 시간차이만 고려하여 훈련모델에 입력함-;
위에서 구축된 훈련자료를 기반으로 기계학습 훈련모델을 구축하고 이를 통해 상세격자(여기에서는 25m로 정의)로 다운스케일링된 기상예측자료를 산출하는 고해상도 기상예측장 산출부; 및
상세격자마다 산출되는 고해상도 예측정보를 이용하여, 지역단위의 분포에서 사람이 거주하는 시가화건조지역 격자들을 추출하고, 상기 격자들의 수치에서 최고, 최저, 평균 값을 분류하여 상기 지역 단위의 기상예측 통계값을 산출하는 지역단위 기상예측자료 산출부를 포함한다.
일실시예에서, 상기 기상자료 구축부는 국지예보모델로부터의 예측자료와 훈련자료에 기초하여 관측지점(AWS장비가 설치되어 운영되고 있는 지점 50개 point), 예보지점(1.5km 격자, 1064개 point), 상세보정지점(25m 격자, 3200000개 point)을 산출하며, 지표면영향인자 데이터베이스에서 얻은 지표면특성에 기초하여 관측지점과 상세보정지점에 대한 지표면특성 자료를 선정할 수 있다.
일실시예에서, 상기 유사기상현상 추출부는 예측자료와 훈련자료에서 각각 산출된 도시지점에 대한 유사기상을 추출하며, 상기 예측자료에서 산출된 관측지점과 상기 훈련자료에서 산출된 관측지점과, 상기 지표면특성에서의 관측지점과 이에 대응하는 기상자료에 기초하여 훈련자료를 구축할 수 있다.
일실시예에서, 상기 유사기상현상 추출부는 과거의 기상예측모델 자료에서 산출된 유사기상 조건을 만족하는 통계값 추출을 통해 유사기상 사례일을 추출하며, 상기 유사기상 사례일의 추출 조건은 상위 3개의 사례일을 추출하도록 설정될 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법은, 전술한 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 연결되는 서버 장치 또는 컴퓨팅 장치에서 수행되는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법으로서, 온열민감군 자료 구축부에 의해 열민감군 자료를 구축하는 단계; 위험등급 산정부에서 상기 열민감군 자료에 기초하여 열민감군의 도시상세지역별 위험등급을 산정하는 단계; 및 상기 도시상세지역 중 특정 지역에 대한 폭염 및 열대야 관련 정보를 폭염 및 열대야 영향 예보 시스템에 전달하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면, 도시의 복잡성에 의해 공간적 변동성이 크게 나타나는 인과관계에 대한 규명 및 정량화하는 방법을 모델개발에 이용하고, 상세한 시공간 단위로의 기상변수를 예측하기 위한 실시간 운영 시스템 개발과 그 시스템으로부터 활용할 수 있는 정보를 추출하는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 고해상도 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 다음과 같은 측면에서 종래의 문제를 해결하거나 한계를 극복하거나 성능을 향상시킬 수 있다:
- 운영기반: 실시간 운영체계, 갱신주기 4회/1일, 예측시간 6시간, 시간주기마다의 가중치 반영.
- 고도화: 적용되는 기상변수 확장, 최적 변수선정, 지표면 변수 확장, 최적 영향반경 선정, 유사기상 사례선정.
- 상세화: 시공간규모의 상세화. 정확도 개선.
- 활용성: 응용정보 연계, 기상위험 등급화와 경고알림.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 대한 블록도이다.
도 2는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 영향인자 도출부의 주요 작동 과정을 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 최적반경 도출부의 주요 작동 과정을 보여주는 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 기상자료 구출부의 예측기상변수와 자동기상관측 기상변수의 오차 원인분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 중규모 유사기상 사례일 도출부와 미세규모 유사기상 사례일 도출부의 주요 작동 과정을 설명하기 위한 도면들이다.
도 7은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 고해상도 기상예측장 산출부의 주요 작동 과정을 설명하기 위한 도면들이다.
도 8은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 지역단위 기상예측자료 산출부의 주요 작동 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템의 소프트웨어 구성에 대한 모식도이다.
도 10은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 도시기간 예측에 대한 정확도 검증 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 온열민감군 자료구축과 위험등급 산정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템의 기본적인 하드웨어 구성에 대한 개략적인 예시도이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 대한 블록도이다. 도 2는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 영향인자 도출부의 주요 작동 과정을 보여주는 도면이다. 도 3은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 최적반경 도출부의 주요 작동 과정을 보여주는 도면이다. 도 4a 및 도 4b는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 기상자료 구출부의 예측기상변수와 자동기상관측 기상변수의 오차 원인분석 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 5 및 도 6은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 중규모 유사기상 사례일 도출부와 미세규모 유사기상 사례일 도출부의 주요 작동 과정을 설명하기 위한 도면들이다. 도 7은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 고해상도 기상예측장 산출부의 주요 작동 과정을 설명하기 위한 도면들이다. 도 8은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 지역단위 기상예측자료 산출부의 주요 작동 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 9는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템의 소프트웨어 구성에 대한 모식도이다. 도 10은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 도시기간 예측에 대한 정확도 검증 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 11은 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 채용할 수 있는, 온열민감군 자료구축과 위험등급 산정 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 12는 도 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템의 기본적인 하드웨어 구성에 대한 개략적인 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템(이하, 간략히 '기상 정보 시스템'이라 한다)은, 영향인자 도출부(110), 최적반경 도출부(120), 기상자료 구축부(130), 중규모 유사기상 사례일 도출부(140), 미세규모 유사기상 사례일 도출부(145), 고해상도 기상예측장 산출부(150) 및 지역단위 기상예측자료 산출부(160)를 포함하여 고해상도 상세기상 예측정보를 실시간 운영할 수 있다.
영향인자 도출부(110)는 도시기상에 온도 가중 영향인자를 도출한다. 영향인자 도출부(110)는 기상청 등의 관계 기관 시스템에서 모델기반으로 예측된 기상변수와 도시 내 설치된 자동기상관측지점의 지점별 기상변수 예컨대 기온, 습도, 풍속, 강수, 운량 등의 오차와 원인을 분석할 수 있다.
다시 말해서, 영향인자 도출부(110)는 국지적 기온에 가중되는 영향인자 및 강도를 랜덤 포레스트(Random Forest) 통계기법을 통해 도출한다. 여기서, 국지적 기온은 접지경계층 내 기온으로서 자동기상관측장비(automatic weather station, AWS)가 설치된 지표면 고도 1.5m에서 나타나는 기온을 나타낸다. 그리고 영향인자 및 강도는 지형고도, 건물높이, 도로면적, 식생면적, 그림자비율 또는 이들의 조합을 포함한 수평 및 수직적 인자에 대응할 수 있다(도 2 참조). 도 2에서 (a)는 AWS 관측 기온에 영향을 주는 주요 지표면 특성 변수들 중 일(date) 최고 기온 영향 변수를 해당 변수가 없을 때의 에러율로 나타낸 것이고, 도 2에서 (b)는 AWS 관측 기온에 영향을 주는 주요 지표면 특성 변수들 중 일 최저 기온 영향 변수를 해당 변수가 없을 때의 에러율로 나타낸 것이다. 이러한 지표면 특성 변수들에 의해 국지적 기온에 가중되는 영향인자 및 강도는 랜덤 포레스트 통계기법을 통해 도출될 수 있다.
최적반경 도출부(120)는 도시의 형태 및 구조와 관련한 지표면특성에 있어서 지표면상에 설정되는 반경에 따른 기상변수의 영향을 분석하고, 최적 해상도를 도출할 수 있다.
일례로, 최적반경 도출부(120)는 도시의 형태 및 구조와 관련한 지표면특성변수들(위에서 도출된 영향인자들에 대응함)이 반경별(100m, 200m, 300m, 400m, 500m)로 AWS 관측기온에 영향을 미치는 크기를 상관분석을 통해 분석하고, 분석결과에 기초하여 분석한 반경들 중 가장 높은 결정계수의 값을 가진 해상도(여기서, 해상도는 특정 반경에 대응함)를 선정하고, 선정된 해상도에 따라 최적 영향반경을 도출할 수 있다(도 3 참조). 도 3의 (a)는 AWS 지점을 각각 나타내고, (b)는 AWS 지점별 지표면 특성 변수가 기온에 미치는 영향반경을 반경별로 도출하는 과정을 예시한다.
기상자료 구축부(130)는 국지예보모델 등의 모델과 자동기상관측 등의 관측에 의한 기상자료를 기상청 등의 관계 기관으로부터 전송받아 구축되는 데이터베이스를 데이터베이스를 구축할 수 있다. 기상자료 구축부(130)는 기상자료의 수집을 위해 예측된 기상자료 수집모델을 이용하거나, 데이터베이스 구축을 위해 기상예측모델 과거자료 및 기상관측자료 기반 훈련자료 처리모델 등을 이용할 수 있다.
또한, 기상자료 구축부(130)는 예측된 기상자료를 이용하여 관측지점별 예보지점과 상세보정지점 지역을 재구축할 수 있다. 기상자료 구축부(130)는 과거의 자동기상관측자료를 활용하여 자동기상관측 자료를 재구축할 수 있다. 그리고 기상자료 구축부(130)는 기상예측모델 과거자료 및 기상관측자료 기반으로 구축된 훈련자료를 이용할 수 있다.
즉, 기상자료 구축부(130)는 기상자료로서 기상청 현업모델 등에 의한 LDAPS(local data assimilation and prediction system; 국지예보모델) 예측자료와 AWS 및 ASOS(automated surface observing system; 종관기상관측장비) 관측자료를 수집하고 데이터베이스를 구축한다. 여기서, 예측자료는 기압, 기온, 직달일사, 산란일사, 순복사, U성분, V성분, 풍향, 풍속, 구름양, 강수를 포함하고, 상기 관측자료는 기온, 풍향, 풍속, 습도를 포함할 수 있다(도 4a 및 도 4b 참조). 도 4a는 국지예보모델 단일면 기상예측자료의 기상변수를 나타내고, 도 4b는 풍속 동일조건에서 구름량이 많거나(
Figure 112019085076718-pat00015
), 구름양이 보통이거나(
Figure 112019085076718-pat00016
), 구름량이 적은(
Figure 112019085076718-pat00017
) 것으로 구분된 구름양에 따른 ASW 관측 지점들(sites)에서의 일 최고 온도 차이(Daily maximum temp. difference) 및 일 최소 온도 차이(Daily minimum temp. difference)에 대한 기온편차 분석 결과를 예시한다.
위에서 살핀 바와 같이, 도 2, 도 3, 도 4a 및 도 4b를 참조하면, 기상청 등의 관련 기관의 장치에서 모델기반으로 예측된 기상변수와 도시 내 설치된 자동기상관측지점의 지점별 기상변수(기온, 습도, 풍속, 강수, 운량 등)의 오차와 원인을 분석할 수 있다. 즉, 도시의 고온유발에 가중되는 영향 기상변수를 상관성 분석을 통해 선별하고(도 2, 도 3 및 도 4b 참조), AWS 지점별 기온 민감도 분석을 실시할 수 있다. 기온을 예를 들면, AWS 지점별로 주간의 폭염수준(33도 이상) 및 야간의 열대야수준(25도 이상)에 영향을 미치는 기상인자들(예컨대, 구름양)을 도출할 수 있다. 도출된 가중 영향인자 기상변수는 고해상도 기상예측을 위한 기계학습 훈련자료로 입력될 수 있다.
본 기술분야에 이미 잘 알려져 있는 중규모 유사기상의 사례일을 도출하기 위한 중규모 유사기상 사례일 도출부(140)와 본 기술분야에 이미 잘 알려져 있는 미세규모 유사기상의 사례일을 도출하기 위한 미세규모 유사기상 사례일 도출부(145)를 포함하는 유사기상현상 추출부는 훈련자료로 활용되는 기상관측자료를 선정하는 과정에서 예측자료의 기상상황과 가장 유사한 모델 훈련자료의 일자를 추출하고 그 일자에 해당하는 기상관측자료를 추출할 수 있다. 이러한 유사기상현상을 포함한 기상관측자료는 훈련자료로 활용될 수 있다. 유사기상현상 추출부는 과거의 관측 값을 활용하도록 구축된 체계(system)을 이용할 수 있다. 훈련자료는 유사기상 사례일을 추출하고 해당 유사기상 사례일의 소정 포인트의 관측지점별 자료와 상기 포인트의 기상관측자료와 지표면측정자료에 기초하여 구축될 수 있다.
즉, 유사기상현상 추출부는 유사기상 기간을 설정하고, 유사기상 조건에 의한 통계값을 추출하고, 유사기상 사례일을 추출할 수 있다(도 5 참조). 도 5는 유사기상 사례일 도출과정의 모식도로서, 도 5에 나타낸 바와 같이, 본 실시예의 시스템은 먼저 제1 단계(step 1)에서 미래 기간(future period)의 국지예보모델(LDAPS)의 예보인자(A(t))를 과거 기간(historical period)의 국지예보모델(LDAPS)의 예보인자(B(t'))와 비교하고, 그리고 비교 결과에 따라 과거 기간의 국지예보모델의 예보인자(B(t')) 중 유사한 것으로 추출된 예보인자의 일자를 유사 사례일로 추출하고, 다음으로, 제2 단계(step 2)에서 앞서 추출된 과거 기간의 국지예보모델의 유사 사례일에 대응하는 과거 기간의 AWS 기상관측자료의 피예보인자(b(t'))를 미래 기간의 기상관측자료의 피예보인자(a(t))로 추출할 수 있다. 제1 단계에서 예보인자(predictor)는 예측된 LDAPS 기온을 포함하고, 제2 단계에서 피예보인자(predictand)는 관측된 온도를 포함할 수 있다.
좀더 구체적으로, 중규모 유사기상 사례일 도출부(140)는 기계학습 훈련자료로 활용되는 기상관측자료(참값)의 사례일을 선정하는 과정(예측정확도를 높이기 위하여, 최적의 참값을 입력하는 과정)에서, 예측된 기상자료의 대기상태(조건: 1000, 925, 850, 500, 300, 또는 200 hpa 규모에서의 예보변수(Geopotential Height, 기온, 습도, U성분, V성분)의 최소오차)를 기반으로 과거에 예측되었던 기상자료에서 유사한 대기상태 즉, 유사한 최소오차를 갖는 사례일을 찾고, 찾은 사례일의 관측자료들을 참값으로 모델에 입력한다. 1000, 925, 850, 500, 300, 또는 200 hpa 규모의 유사기상과 같은 중규모 유사기상에서 도출된 수 백일의 사례일 중 상위 30일의 날짜들은 참값으로 선택될 수 있다. 여기서, 상기 날짜들의 선택에는 예보되는 시점의 계절적인 변동을 고려하기 위해 현재 월, 이전 월, 다음 월이 함께 고려되는 것이 바람직하다.
그리고, 미세규모 유사기상 사례일 도출부(145)는 유사기상 사례일 즉, 아날로그 일(date)을 적용하는 대상 지역의 지형영향 및 복사영향 등 자동기상관측장비(automatic weather station, AWS)가 설치된 지표면 고도 1.5m에서 나타나는 기온을 포함하는 미세규모에서 일어나는 기상현상과 유사한 기상현상을 찾기 위해서, 도 6에 도시한 바와 같이, LDAPS 자료 중 단일면 지상자료(a)에서 예보인자를 활용하여 산출된 아날로그 일에 해당하는 시간에서 예측시점과 분석을 수행하여 각 예보지점의 특정 시점에서의 예보변수의 통계치를 산출할 때 각 변수의 통계치 합이 최소의 오차가 발생하는 아날로그 일 즉, 유사기상 사례 일을 산출할 수 있다(b). 여기서, 예보변수 즉, 예보인자는 기온(TMP), 강수(NCPCP), 습도(RH), 구름양(TCAR), 동서방향바람(UGRD) 및 남북방향바람(VGRD)을 포함한다. 그리고, 단일면 기상자료를 포함한 관측자료를 기반으로 모델자료 보정 함수를 생성하고(c), 모델자료 보정 함수에 따라 모델자료를 보정할 수 있으며(d), 보정된 모델자료에 기초하여 기계학습 훈련모델을 위한 입력자료를 생성할 수 있다(e). 여기서, 예보 시점의 하루주기 시계열에 따라 변동하는 기온패턴을 고려하기 위해 예측시점에서의 2시간 간격의 시간차이만 고려하여 훈련모델에 입력하도록 이루어지는 것이 바람직하다.
위에서 도 6을 통해 유사기상현상 추출부의 작동 과정을 예시한 것과 같이, 예측하고자 하는 시점에서 관측된 값이 존재하지 않기 때문에, 과거의 관측 값을 활용하도록 구축된 체계를 이용할 수 있다. 즉, 훈련자료로 활용되는 기상관측자료를 선정하는 과정에서, 기상 정보 시스템은 관측자료에서 기상상황이 가장 유사한 모델 훈련자료 일자(유사기상 사례일)를 추출할 수 있다. 그리고 유사기상 사례일의 일자에 해당하는 기상관측자료를 기반으로 생성된 모델자료 보정 함수는 모델자료의 보정을 통해 훈련자료의 생성에 활용될 수 있다.
일례로, 유사기상 기간을 설정할 수 있다. 즉, 예측하고자 하는 시점에서 모든 기상사례일을 조건으로 가진다면, 시간이 증가하고 시스템에 과부하 영향을 주기 때문에, 최적의 사례일 조건을 추출하는 방법을 설정할 수 있다. 기간설정은 예측하고자 하는 일자의 연도와 같은 경우, 해당 시점에서 30일 이전 자료(최근 기상특성을 반영하기 위함)를 설정하고, 연도가 다른 경우는 예측하고자 하는 시점 이전의 연도의 해당일자의 전후(+/-) 15일 자료 기간(월 주기 기상특성을 반영하기 위함)을 설정할 수 있다. 또한, 기상 정보 시스템은 예측 시점에서 이후(+) 3시간, 이전(-) 3시간의 시점 기간(1/4일 주기 기상특성을 반영하기 위함)을 설정할 수 있다.
그리고, 기온, 습도 등의 기상정보에 가중되는 RMSE(root mean square error; 평균 제곱근 오차) 등에 따른 기상상황이 가장 유사한 조건 즉, 유사기상 조건에 의한 통계값을 추출할 수 있다. 즉, 예측하고자 하는 시점에서 산출된 예보지점(예컨대, 기상청 사용 규격에 따른 1.5km 격자, 1064point, 수도권)과 과거의 기상예측모델에서 산출된 기산출 예보지점(1.5km 격자, 1064point, 수도권)과의 기상변수를 통해 기상의 유사성을 찾아낼 수 있다.
기상의 유사성을 통해 유사기상 사례일을 찾아내기 위한 조건으로 각 격자에서 산출된 기온, 습도, 풍속, 운량, 강수, 하향장파 등 기상변수를 가지고 상기 산출된 예보지점[예컨대, 시점: 2017년 8월 15일 15시]과 상기 산출된 예보지점[예컨대, 기간: [2017년7월16일15시~2017년8월15일12시], [2016/2015년 8월1일12시 ~ 8월31일18시]과의 통계치(RMSE, Correlation, Threshold Score)를 산출하여 각 변수의 통계치 합이 최소로 되는 값을 산출할 수 있다. 최소로 되는 값에서 가장 오차가 작은 값은 0이 되게 된다.
또한, 기상 정보 시스템은 유사기상 사례일을 추출할 수 있다. 즉, 과거의 기상예측모델 자료에서 산출된 유사기상 조건을 만족하는 통계값 추출을 통해 유사기상 사례일을 추출할 수 있다. 추출 조건이 유사기상 조건 통계값을 내림차순으로 설정하였을 때, 첫번째부터 세번째까지의 사례일을 유사기상 사례일로 추출할 수 있다. 한편, 첫번째 사례일만 유사기상 사례일로 선정하는 경우, 해당 유사 사례일에 관측기상자료_AWS가 존재하지 않을 수 있으며, 또한 한 사례일로 대표성을 가지기에는 위험성이 있으므로 3가지 이상 사례를 선정할 수 있다. 기간 내 자료를 이용한 모의 결과에서, 경험적으로 3가지 사례일을 이용하는 경우 예측성능이 우수하게 나타났다.
고해상도 기상예측장 산출부(150)는 상세기온결과를 산출할 수 있다. 고해상도 기상예측장 산출부(150)는 LDAPS 예보변수를 활용하여 얻는 유사기상 사례일을 대한 훈련자료를 토대로 LDAPS 기온예측모델의 지표면 고도, 기온, 습도, 풍속 성분에 대한 예보변수와 도시 지표면특성변수를 입력변수로 하고 AWS 지점의 기상관측자료를 응답변수로 하는 기계학습 훈련모델을 구축하고 상세보정지점 산출모델을 통해서 상세지점 지역의 기상예측자료를 산출할 수 있다.
즉, 고해상도 기상예측장 산출부(150)는 위의 구성부들에 의해 구축된 훈련자료를 기반으로 기계학습 훈련모델을 구축하고 이를 통해 상세격자(수십 미터 단위, 여기에서는 25m로 정의)로 다운스케일링된 기상예측자료를 산출할 수 있다(도 7 참조).
도 7에서 왼쪽 그림들은 서울시 전 지역에 대한 위성 사진(위)과 강남구에 대한 위성 사진(아래)이고, 중간 그림들은 서울시 전 지역에 대한 국지예보모델 예보자료(LDAPS)(위)와 강남구에 대한 LDAPS이고, 오른쪽 그림들은 서울시 전 지역에 대한 고해상도 기온예측모델(위)과 강남구에 대한 고해상도 기온예측모델(아래)이다.
전술한 고해상도 기상예측장 산출부(150)의 계산 과정을 예시하면 다음의 관계식과 같이 표현할 수 있다.
[관계식]
Figure 112019085076718-pat00001

위의 관계식에서, (1)은 가중벡터 ω와 상수 b를 최적화 문제로의 변환에 의해 추정하기 위한 것으로,
Figure 112019085076718-pat00018
은 회귀모형의 복잡성과 정확성의 균형을 조정하는 정규화 항이며, c는 경험적 위험과 정규화 항의 균형을 맞추는데 정규화된 상수이다. 이는 SVM(support vector machine) 회귀모델에서 실제값 y와 예측값
Figure 112019085076718-pat00019
의 값을 가능한 한 ε 이내로 유지하면서 마진을 최대화하게 된다. (2)는 라그랑주(Lagrangian) 승수와 Karush-Kuhn-Tucker 조건을 위의 관계식의 (1)에 적용할 때, SVM 회귀분석의 일반적인 형태로 도출된 것이다. 위의 관계식의 (2)에서
Figure 112019085076718-pat00020
는 커널함수(Kernal faction)으로 정의된다. 그리고 (3)은 RBF(radial basis function) 커널함수로서, 훈련자료의 표본들을 내적 형태로 표현하여 표본 간의 비선형적 상호관계를 정의한다.
지역단위 기상예측자료 산출부(160)는 고해상도 격자마다 산출되는 예측정보를 이용하여 소정 지역 단위의 분포 예컨대, 시, 구, 동 단위 경계의 값의 분포에서 사람이 거주하는 시가화건조지역 격자들을 추출하고, 이 격자들의 수치에서 최고, 최저, 평균 값을 분류하여 소정 지역 단위의 기상예측 통계값을 산출할 수 있다.
즉, 지역단위 기상예측자료 산출부(160)는 상세격자마다 산출되는 고해상도 예측정보를 이용하여, 지역단위의 분포에서 사람이 거주하는 시가화건조지역 격자들을 추출하고, 상기 격자들의 수치에서 최고, 최저, 평균 값을 분류하여 지역 단위의 기상예측 통계값을 산출할 수 있다(도 8 참조).
도 8은 행정구역의 동 단위 등의 지역단위의 일(date) 최고기온 위험등급 산출 과정을 예시한다. 도 8에 도시한 바와 같이, 고해상도로 구분된 격자마다 산출되는 예측정보를 이용하여 동 단위 경계 값의 분포에서 사람이 거주하는 시가화건조지역 격자들을 추출할 수 있다. 그리고 그 격자들의 수치에서 일 최고기온에 대한 최고, 최저 및 평균 값을 분류하여 동 단위의 통계값을 산출할 수 있다.
전술한 실시예에 의하면, 기상 정보 시스템은 도 9에 도시한 바와 같이 1일 4회(03, 09, 15, 21 KST: 6시간 예측) 운영될 수 있고, 상세기상의 상세 예측장을 산출할 수 있다. 기상 정보 시스템은 모델과 관측의 기상자료(국지예보모델, 자동기상관측)를 기상청 등의 관계 기관의 장치로부터 전송받아 구축된 데이터베이스를 이용할 수 있다. 기상 정보 시스템은 기상예측모델 과거자료 및 기상관측자료를 기반하여 훈련자료를 처리하고 최종적으로 고해상도 상세기상 예측장을 산출할 수 있다.
즉, 도 9에 도시한 바와 같이, 국지예보모델로부터의 예측자료와 훈련자료에 기초하여 관측지점을 산출하고, 예보지점을 산출하고, 상세보정지점을 산출할 수 있다. 또한, 자동기상관측을 통해 입력된 자료(입력자료)에 기초하여 기상자료 데이터베이스를 구축할 수 있다. 또한, 지표면영향인자 데이터베이스에서 얻은 지표면특성에 기초하여 관측지점과 상세보정지점을 결정/선정할 수 있다.
그리고, 기상 정보 시스템은 예측자료와 훈련자료에서 각각 산출된 도시지점에 대한 유사기상을 추출할 수 있다. 또한, 기상 정보 시스템은 예측자료에서 산출된 관측지점과 훈련자료에서 산출된 관측지점과, 지표면특성에서의 관측지점과 이에 대응하는 기상자료에 기초하여 훈련자료를 구축할 수 있다.
구축된 훈련자료는 기계학습을 통해 훈련모델을 산출하는데 이용될 수 있다. 또한, 산출된 훈련모델은 보정된 상세기상 자료를 산출하는데 이용될 수 있다. 상세기상 자료는 자치구 또는 동 단위의 상세보정지점에 대한 상세기상 정보를 포함할 수 있다. 또한, 소정의 대상지역에 대한 상세기상은 대상지역 내 관측지점에서의 상세기상과의 비교를 통해 정확도 검증을 확인받을 수 있다.
또한, 기상 정보 시스템은 기상자료를 구축할 수 있다. 기상 정보 시스템은 소정 주기 예컨대 1일 4회(00, 06, 12, 18 UTC / 09, 15, 21, 03, KST, 36시간 예측) 국지예보모델자료를 수신할 수 있다. 국지예보모델자료의 전송에는 약 3시간∼4시간이 소요될 수 있다. 전송 완료되는 시간은 1일 4회(13, 19, 01, 18 KST)일 수 있다. 이 경우, 상기 완료 시간 이후부터 국지예보모델 자료를 활용하게 된다.
고해상도 기온예측모델이 운영되는 시간(일례로, 약 2시간)을 포함하면, 예보기준 시간으로부터 6시간이 지나간 상황이므로, 그 이후의 결과 값을 도시상세기온 예측 값으로 활용할 수 있다. 국지예보모델자료 중에서 H000시∼H005시 예측자료(UCAS_U)는 모델훈련자료로 활용가능하며, H006시∼H011시 예측자료는 고해상도 기상예측(예컨대, 도시상세기온) 자료(UCAS_F)로 활용될 수 있다.
일례로, 국지예보모델의 예측된 기상자료를 구축하여 관측지점별(예컨대, 50point), 예보지점(예컨대, 1.5km 격자, 1064point, 수도권), 상세보정지점(예컨대, 25m 격자, 3200000point, 수도권) 지역을 재구축할 수 있다. 관측지점별 자료의 경우 모델훈련자료로 활용되며, 예보지점 자료의 경우 유사기상현상 추출에 활용되고, 상세보정지점 자료의 경우 고해상도 기상예측 훈련모델로부터 결정되는 상세지점 예측 값 할당에 활용될 수 있다. 이를 통해 예측된 기상자료 수집모델을 구축할 수 있다.
또한, 기상 정보 시스템은 과거의 기상예측모델(국지예보모델)를 활용하여, 50point 관측지점별, 1064point 예보지점(1.5km 격자, 수도권)의 상세기상자료를 재구축할 수 있다. 관측지점별 자료의 경우 모델훈련자료로 활용되며, 예보지점 자료의 경우 유사기상현상 추출에 활용될 수 있다. 또한, 기상 정보 시스템은 과거의 자동기상관측자료를 활용하여 50point 기상관측자료(자동기상관측_AWS)를 재구축할 수 있다. 이 기상관측자료는 모델훈련자료로 활용될 수 있다.
또한, 기상 정보 시스템은 고해상도 기상예측장을 산출할 수 있다. 기상 정보 시스템에서는 일례로 1일 4회(03, 09, 15, 21 KST: 6시간 예측) 상세기온결과를 산출할 수 있다. 기상 정보 시스템은 앞서 산출된 예보지점(1.5km 격자, 1064point, 수도권)을 토대로 유사기상 사례일을 추출하고, 그 유사기상 사례일의 50point 관측지점별 자료와 50point 기상관측자료(자동기상관측_AWS), 지표면특성자료(관측지점, 50point)를 가지고 훈련자료를 구축할 수 있다. 또한, 훈련자료를 토대로 기계학습 훈련모델을 구축하고 상세보정지점 산출모델을 통해서 상세보정지점(25m 격자, 3200000point, 수도권) 지역의 기상예측자료를 산출할 수 있다.
전술한 구성을 통해 기상예측자료에 대한 통계값의 산출 후에, 기상 정보 시스템은 정확도를 검증할 수 있다(도 10의 (a) 및 (b) 참조). 기상 정보 시스템은 예측한 50point 지점자료와 기상관측지점에서 관측된 50Point 기상자료를 가지고 RMSE와 상관관계(Correlation)을 산출하여 매 시점에 대하여 실시간 정확도 검증을 실시하고 검증 수치를 데이터베이스화 할 수 있다.
전술한 실시예의 고해상도 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템은 온열민감군 자료를 구축하는데 이용되거나 온열민감군의 위험등급을 산정하는데 이용될 수 있다.
즉, 실시간 운영되는 고해상도 기상예측분포에서 시간 단위뿐만 아니라, 하루 단위 최고 및 최저기온을 산출하여 여름철 폭염 및 열대야 수준의 격자들을 추출하는 체계를 구축할 수 있다. 특히, 사회취약계층 및 고온민감그룹 자료를 활용하여 온열환경에 민감한 그룹들에 대한 자료를 구축하고 이에 대한 구 단위의 비율산정, 위험등급 산정 모델을 개발할 수 있다. 도 11은 서울시 25개구의 사회취약 민감그룹비율에 대한 자료 구축의 예시이다.
이와 같이 본 실시예에 의하면, 종로구 등의 특정 구역에 폭염수준의 고온이 발생할 경우, 유동인구가 많고 노후주택2(건설된지 30년이상된 주택)가 많은 지역이므로 이에 대한 지자체의 맞춤대응(유동인구가 많은 지역의 폭염대응, 노후주택 지역의 인공그늘 설치 등)이 우선적으로 필요함을 알려줄 수 있다.
전술한 기상 정보 시스템(100)은 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 기상 정보 시스템(100)은 도 12에 도시한 바와 같이 프로세서(170)와 메모리(180)를 구비할 수 있다. 또한, 기상 정보 시스템(100)은 통신부(190)를 더 구비할 수 있고, 데이터베이스를 탑재한 데이터베이스 시스템(210)과 출력장치(220)에 연결될 수 있다. 그 경우, 도 1을 참조하여 전술한 구성부들(110 내지 160) 중 적어도 하나 이상은 메모리(180)에 저장되고 프로세서(170)에 의해 수행되어 해당 기능을 수행하도록 구현될 수 있다.
또한, 기상 정보 시스템(100)의 적어도 하나의 구성부는 소프트웨어적인 구성으로 컴퓨터에서 처리 가능한 프로그램으로 제작 가능하다. 즉, 본 실시예의 기상 정보 시스템(100)에 포함되는 구성부는 소프트웨어 또는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 FPGA(field programmable gate array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등과 같은 하드웨어 구성요소로 구현될 수 있다.
또한, 기상 정보 시스템(100)의 적어도 하나의 구성부는, 상술한 소프트웨어 또는 하드웨어로 한정되지는 않고, 적어도 하나의 구성부는 중앙처리장치나 프로세서에 의해 어드레싱 가능한 적어도 하나의 저장 매체에 저장되도록 구현될 수 있다.
전술한 실시예에 의하면, 본 발명은 고해상도 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템을 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법으로도 구현될 수 있다. 이 경우, 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법은 전술한 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템(도 1 참조)의 구성부들에 의해 수행되는 기능이나 단계들에 더하여 온열민감군 자료 구축부에 의한 열민감군 자료 구축 단계와, 위험등급 산정부에 의한 열민감군 위험등급 산정부 등을 더 포함하여 구현될 수 있다.
또한, 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법을 구현하는 시스템은 통신 시스템과의 연계를 통해 폭염, 열대야 영향 예보 등을 위한 각 지역의 맞춤 대응 정보를 대중에서 전파할 수 있다. 통신 시스템은 네트워크를 통해 연결되는 메시지 서비스 서버 등을 포함할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 컴퓨팅 장치를 구비하는 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템으로서,
    국지적 기온에 영향을 주는 영향인자 및 그 영향 정도를 랜덤 포레스트(Random Forest) 통계기법을 통해 도출하는 영향인자 도출부-여기서, 상기 국지적 기온은 대기경계층 아래 접지경계층 내 기온으로서 자동기상관측장비(automatic weather station, AWS)가 설치된 지표면 고도 1.5m에서 나타나는 기온을 포함하고, 상기 영향인자는 위성영상 방출량, 지형경사길이, 천개지수, 자연초지비율, 도로 나지비율, 지형의 사면, 건물높이, 건물경사길이, 건물의 사면, 건물면적비율, 불투수면열방출, 건물밀도, 우묵지형깊이, 물면적비율, 숲면적비율, 숲의 사면, 그림자비중, 우묵지형깊이, 도로면적, 식생면적, 그림자비율 또는 이들의 조합을 포함함-;
    기상자료로서 국지예보모델(local data assimilation and prediction system, LDAPS) 예측자료와 AWS 및 종관기상관측장비(automated surface observing system, ASOS)의 관측자료를 수집하고 데이터베이스를 구축하는 기상자료 구축부-여기서, 상기 예측자료는 기압, 기온, 직달일사, 산란일사, 순복사, U성분, V성분, 풍향, 풍속, 구름양, 강수를 포함하고, 상기 관측자료는 기온, 풍향, 풍속, 습도를 포함함-;
    상기 영향인자에 대응하며 도시의 형태 및 구조와 관련한 지표면특성변수들이 각 AWS 지점의 100m, 200m, 300m, 400m, 또는 500m 반경별로 AWS 관측기온에 영향을 미치는 크기를 상관도가 가장 높은 결정계수의 값을 가진 어느 특정 반경의 해상도에 기초하여 선정하고, 선정된 해상도에서 최적 영향반경을 도출하는 최적반경 도출부;
    기계학습 훈련자료로 활용되는 기상관측자료의 유사기상 사례일을 선정하는 과정으로서, 예측된 기상자료의 대기상태를 기반으로 과거에 예측되었던 기상자료에서 유사한 대기상태 또는 유사한 최소오차를 갖는 사례일을 찾고, 찾은 사례일의 관측자료들을 참값으로 선정하는 중규모 유사기상 사례일 도출부;
    상기 유사기상 사례일을 적용하는 대상 지역의 미세규모에서 일어나는 기상현상과 유사한 기상현상을 찾기 위해, LDAPS 자료 중 단일면 지상자료에서 예보인자를 활용하여 산출된 아날로그 일에 해당하는 시간에서 예측시점과 분석을 수행하여 각 예보지점의 특정 시점에서의 예보변수의 통계치를 산출할 때 각 변수의 통계치 합이 최소의 오차가 발생하는 아날로그 일을 산출하는 미세규모 유사기상 사례일 도출부-여기서, 상기 미세규모 유사기상 사례일 도출부는 미래 기간의 LDAPS의 예측인자를 과거 기간의 LDAPS의 예측인자와 비교하고, 상기 과거 기간의 LDAPS의 유사 사례일에 대응하는 과거 기간의 기상관측자료의 피예보인자를 미래 기간의 기상관측자료의 피예보인자로 추출하며, 상기 예보변수 또는 예보인자는 기온(TMP), 강수(NCPCP), 습도(RH), 구름양(TCAR), 동서방향바람(UGRD) 및 남북방향바람(VGRD)을 포함함-;
    상기 중규모 유사기상 사례일 도출부 및 상기 미세규모 유사기상 사례일 도출부에서 구축된 각 유사기상 사례일의 훈련자료를 기반으로 모델자료 보정 함수를 생성하고, 상기 모델자료 보정 함수에 의해 보정된 모델자료에 기초하여 입력자료를 생성하고, 생성된 입력자료를 토대로 기상자료 데이터베이스를 구축하고, 상기 기상자료 데이터베이스의 지표면영향인자 데이터베이스에서 얻은 지표면특성에 기초하여 수십 미터 단위의 상세격자로 다운스케일링된 기상예측자료를 산출하는 고해상도 기상예측장 산출부-여기서, 상기 훈련자료는 상기 유사기상 사례일에 대한 예보지점의 상세기상자료로서 관측지점별 자료, 기상관측자료 및 지표면특성자료를 포함함-; 및
    상기 상세격자마다 산출되는 고해상도 예측정보를 이용하여, 지역단위의 분포에서 사람이 거주하는 시가화건조지역 격자들을 추출하고, 상기 격자들의 수치에서 일(date) 최고기온의 최고, 최저, 평균 값을 분류하여 상기 지역 단위의 기상예측 통계값을 산출하는 지역단위 기상예측자료 산출부를 포함하는, 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 기상자료 구축부는 국지예보모델로부터의 예측자료와 훈련자료에 기초하여 관측지점, 예보지점, 상세보정지점을 산출하며, 지표면영향인자 데이터베이스에서 얻은 지표면특성에 기초하여 관측지점과 상세보정지점에 대한 지표면특성 자료를 선정하는, 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1의 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템에 연결되는 서버 장치 또는 컴퓨팅 장치에서 수행되는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법으로서,
    온열민감군 자료 구축부에 의해 열민감군 자료를 구축하는 단계;
    위험등급 산정부에서 상기 열민감군 자료에 기초하여 열민감군의 도시상세지역별 위험등급을 산정하는 단계; 및
    상기 도시상세지역 중 특정 지역에 대한 폭염 및 열대야 관련 정보를 폭염 및 열대야 영향 예보 시스템에 전달하는 단계를 포함하는, 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법.
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