KR102185971B1 - Apparatus and method for providing ocean weather service - Google Patents

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Abstract

해양 기상 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 해양 기상 서비스 제공 방법은 기상 서버로부터 수치모델 형태인 제 1 파고모델을 수신하는 단계, 상기 제 1 파고모델을 이용하여 상기 제 1 파고모델과 해상도를 달리하는 제 2 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성하는 단계 및 상기 생성된 연안 파고모델을 이미지화하여 표시하는 단계를 포함할 수 있다. It relates to a marine meteorological service providing method, wherein the method of providing a marine meteorological service includes receiving a first wave height model in the form of a numerical model from a meteorological server, and a first wave height model different from the first wave height model using the first wave height model. 2 It may include generating a coastal wave height model from the wave height model, and displaying the generated coastal wave height model as an image.

Description

해양 기상 서비스 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING OCEAN WEATHER SERVICE}Apparatus and method for providing marine meteorological service {APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING OCEAN WEATHER SERVICE}

본원은 해양 기상 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an apparatus and method for providing marine meteorological services.

한반도는 삼면이 바다로 둘러 싸여진 반도의 지형으로 해역에 따라 다양한 특징을 보이고 있다. 서해는 수심이 100m 이하로 비교적 얕아 수온의 변화는 크지 않으나 육지로 둘러싸여 있어 조석 차이가 크다는 특징이 있고, 동해는 비교적 수심이 깊어 수온의 변화가 심하며, 한류와 난류가 교차하여 해양 날씨의 변화가 심하나 조석 차이는 작다는 특징이 있다.The Korean Peninsula is the topography of a peninsula surrounded by sea on three sides, showing various characteristics depending on the sea area. The west sea is relatively shallow, with a depth of less than 100m, so the change in water temperature is not large, but it is surrounded by land, so the difference in tides is large. It is characterized by being severe, but the difference in tides is small.

한편, 해양의 경우 지상과 달리 관측 자료의 확보가 어려운데, 이는 고정식 관측 방법을 통하여 깊은 수심으로 유실이 많으며 빈번한 선박관측을 수행하고 있으나, 악기상과 같은 상황에서는 관측이 어려운 실정이다. 이러한 문제점을 극복하고자 위성 등의 원격관측이 이루어지고 있으나, 원격관측 특성으로 시공간 해상도가 낮고 구름 등의 영향이 있을 때는 관측자료의 확보가 어렵고 실황자료만을 확보할 수 있다. 이러한 이유로 수치모델을 통한 예측자료를 이용하여 분석이 가능하고, 관심에 따라 대기모델과 해양모델인 파고모델을 이용할 수 있으며, 동해안과 같이 국지적인 영역에 한정할 경우에는 고해상도 수치 자료를 이용할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.On the other hand, in the case of the ocean, unlike the ground, it is difficult to secure observation data. This is a situation where there is a lot of loss in deep water through a fixed observation method and frequent vessel observation is performed, but observation is difficult in situations such as severe weather. In order to overcome this problem, remote observations such as satellites are being made. However, due to the characteristics of remote observation, when the spatial and temporal resolution is low and there is an influence of clouds, it is difficult to secure observation data and only actual data can be obtained. For this reason, it is possible to analyze using predictive data through a numerical model, and depending on interest, an atmospheric model and a wave height model, which is an ocean model, can be used, and high-resolution numerical data can be used when limited to a local area such as the east coast. The need for technology is emerging.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1736915호에 개시되어 있다.The technology behind the present application is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-1736915.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 해양에 대한 수치모델자료의 활용 및 서비스를 분석하기 위하여 기상 모델과 해양 모델을 이용함으로써, 기상청에서 제공하고 있는 전구기상예측모델과 전구파고 및 국지파고모델의 예측자료에서 관련 변수를 추출하여 공간 및 시간 규모축소화 방법을 적용한 해양 기상 서비스 제공 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and by using a meteorological model and an ocean model to analyze the utilization and service of numerical model data for the ocean, the global weather forecasting model and the global wave height and The purpose of this study is to provide an apparatus and method for providing marine meteorological services to which the spatial and temporal scale reduction method is applied by extracting related variables from the prediction data of the local wave height model.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the embodiments of the present application is not limited to the technical problems as described above, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 방법은, 기상 서버로부터 수치모델 형태인 제 1 파고모델을 수신하는 단계, 상기 제 1 파고모델을 이용하여 상기 제 1 파고모델과 해상도를 달리하는 제 2 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성하는 단계 및 상기 생성된 연안 파고모델을 이미지화하여 표시하는 단계를 포함할 수 있다.As a technical means for achieving the above technical problem, a method for providing a marine meteorological service according to an embodiment of the present application includes the steps of receiving a first wave height model in the form of a numerical model from a meteorological server, and using the first wave height model. It may include generating a coastal wave height model from a second wave height model having a resolution different from that of the first wave height model, and imaging and displaying the generated coastal wave height model.

또한, 상기 제1파고모델은 초기 전구 파고모델이고, 상기 제2파고모델은 초기 연안 파고모델일 수 있다.In addition, the first wave height model may be an initial global wave height model, and the second wave height model may be an initial coastal wave height model.

또한, 상기 연안 파고모델을 생성하는 단계는, 상기 제2 파고모델에 포함되는 제1 연안 모델 및 제2 연안 모델을 중첩하는 단계, 상기 제2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 제1 파고모델을 내삽(interpolation)하여 합성하는 단계, 기설정된 시간 정보를 기준으로 상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출하는 단계 및 추출된 상기 시간 및 공간적 특징을 상기 시간 정보 이후에 수신된 상기 제1 파고모델에 적용함으로써, 특징값이 포함된 상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the generating of the coastal wave height model may include overlapping the first coastal model and the second coastal model included in the second wave height model, and interpolating the first wave height model according to the grid of the second wave height model. (interpolation) synthesizing, extracting temporal and spatial features of the second wave height model received within the temporal information based on preset temporal information, and receiving the extracted temporal and spatial features after the temporal information It may include the step of generating the coastal wave height model after the time information including feature values by applying to the first wave height model.

또한, 상기 제1 파고 모델 및 제2 파고모델은 복수의 변수를 포함하고, 상기 복수의 변수는 해상풍향, 해상풍속, 파고, 파향, 파속 및 파간격을 포함할 수 있다.In addition, the first wave height model and the second wave height model may include a plurality of variables, and the plurality of variables may include a sea wind direction, a sea wind speed, a wave height, a wave direction, a wave speed, and a wave interval.

또한, 상기 제2 파고 모델의 격자에 맞춰 상기 제1 파고 모델을 내삽하여 합성하는 단계는, 역거리 가중 내삽 방법에 의해 수행될 수 있다.In addition, the step of interpolating and synthesizing the first wave height model according to the grid of the second wave height model may be performed by an inverse distance weighted interpolation method.

또한, 상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징은, 상기 제2 파고모델에 포함되는 상기 복수의 변수를 포함할 수 있다.In addition, the temporal and spatial characteristics of the second wave height model received within the time information may include the plurality of variables included in the second wave height model.

또한, 상기 특징값이 포함된 상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생산하는 단계는, 상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고 모델을 격자별로 선형회귀를 계산하여 상기 특징값을 추출하여 상기 제1 파고 모델의 격자에 적용하고, 상기 특징값은 기울기 값을 포함할 수 있다.In addition, the step of producing the coastal wave height model after the time information including the feature value includes calculating a linear regression for each grid of the second wave height model received within the time information, and extracting the feature value, It is applied to a grid of one wave height model, and the feature value may include a slope value.

또한, 상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생산하는 단계는, 공간 규모축소화 방법에 의해 수행되고, 상기 공간 규모축소화 방법은 하기 수학식 1 내지 3에 의해 수행되고,In addition, the step of producing the coastal wave height model after the time information is performed by a space scale reduction method, and the space scale reduction method is performed by Equations 1 to 3 below,

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112019013064211-pat00001
Figure 112019013064211-pat00001

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112019013064211-pat00002
Figure 112019013064211-pat00002

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112019013064211-pat00003
Figure 112019013064211-pat00003

여기서, a는 상기 기울기 값, b는 y 절편, c는 상기 제2 파고모델의 변수값, g는 상기 제1 파고모델의 변수값, i는 상기 시간 정보까지의 예측 시간,

Figure 112019013064211-pat00004
는 상기 시간 정보까지의 상기 제2 파고모델의 평균 변수값,
Figure 112019013064211-pat00005
는 상기 시간 정보까지의 상기 제2 파고모델의 평균 변수값,
Figure 112019013064211-pat00006
은 1km 해상도의 제1 파고모델의 변수값,
Figure 112019013064211-pat00007
은 제2 파고모델의 변수값일 수 있다.Here, a is the slope value, b is the y-intercept, c is the variable value of the second wave height model, g is the variable value of the first wave height model, i is the prediction time to the time information,
Figure 112019013064211-pat00004
Is the average variable value of the second wave height model up to the time information,
Figure 112019013064211-pat00005
Is the average variable value of the second wave height model up to the time information,
Figure 112019013064211-pat00006
Is the variable value of the first wave height model with a resolution of 1 km,
Figure 112019013064211-pat00007
May be a variable value of the second wave height model.

또한, 상기 기상 서버로부터 수치모델 형태인 기상모델을 수신하는 단계, 상기 기상모델에 포함된 복수의 변수를 아스키(ASCII) 코드로 추출하는 단계 및 상기 제2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 기상모델을 내삽하여 합성하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, receiving a meteorological model in the form of a numerical model from the meteorological server, extracting a plurality of variables included in the meteorological model with ASCII code, and matching the meteorological model to the grid of the second wave height model. It may further include the step of synthesizing by interpolation.

또한, 상기 복수의 변수는, 기온, 이슬점 온도, 지표면 온도, 풍향, 풍속, 습도, 기압, 하늘 상태, 복사량 및 강수 정도를 포함할 수 있다.In addition, the plurality of variables may include air temperature, dew point temperature, surface temperature, wind direction, wind speed, humidity, atmospheric pressure, sky condition, radiation amount, and precipitation.

또한, 상기 제2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 기상모델을 내삽하여 합성하는 단계는, 상기 역거리 가중 내삽 방법에 의해 수행될 수 있다.In addition, the step of interpolating and synthesizing the meteorological model according to the grid of the second wave height model may be performed by the reverse distance weighted interpolation method.

한편, 해양 기상 서비스 제공 장치로서, 기상 서버로부터 수치모델 형태인 제 1 파고모델을 수신하는 수신부, 상기 제 1 파고 모델을 이용하여 상기 제 1 파고 모델과 해상도를 달리하는 제 2 파고 모델로부터 연안 파고모델을 생성하는 생성부 및 상기 생성된 연안 파고 모델을 이미지화하여 표시하는 추출부를 포함할 수 있다.Meanwhile, as a marine meteorological service providing apparatus, a receiver receiving a first wave height model in the form of a numerical model from a meteorological server, and a coastal wave height from a second wave height model having a resolution different from that of the first wave height model using the first wave height model It may include a generating unit for generating a model and an extracting unit for displaying an image of the generated coastal wave height model.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제3 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 본원의 제1 측면에 따른 해양 기상 서비스 제공 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장되는 것일 수 있다.As a technical means for achieving the above technical problem, the computer program according to the third aspect of the present application may be stored in a recording medium in order to execute the method for providing a marine meteorological service according to the first aspect of the present application.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary and should not be construed as limiting the present application. In addition to the above-described exemplary embodiments, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description of the invention.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 해양 기상 분석에 대한 수치모델자료의 활용 및 서비스를 분석하기 위하여 기상 모델과 해양 모델을 이용함으로써, 서핑, 카이트보딩, 낚시, 스킨스쿠버 등의 해양레저에 대한 지수를 산출할 수 있으며, 2차원 또는 시계열로 표출할 수 있는 효과가 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, by using a meteorological model and an ocean model to analyze the utilization and service of the numerical model data for ocean meteorological analysis, the marine leisure such as surfing, kiteboarding, fishing, skin scuba, etc. It is possible to calculate an index and has the effect of expressing it in two dimensions or in a time series.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effect obtainable in the present application is not limited to the effects as described above, and other effects may exist.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치의 생성부의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 동일 날 짜, 시간 및 위치의 초기 전구 파고모델(a) 및 초기 연안 파고모델(b)을 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 동일 날짜 및 시간의 초기 전구 파고 모델의 역거리 가중 내삽 방법에 대한 결과(a)와 초기 연안 파고모델의 합성 결과(b)를 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 공간 규모 축소화 방법을 개략적으로 정리한 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 72시간 이후의 전구 파고모델의 결과와 초기 연안 파고모델의 격자로 공간 규모 축소화 방법이 수행된 파고 분포를 나타낸 도면이다.
도 7은 본원의 일 실시에에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치의 제어 방법에 대한 동작 흐름도이다.
1 is a schematic configuration diagram of an apparatus for providing a marine meteorological service according to an embodiment of the present application.
2 is a schematic block diagram of a generator of an apparatus for providing a marine meteorological service according to an embodiment of the present application.
3 is a view showing an initial global wave height model (a) and an initial coastal wave height model (b) of the same date, time and location according to an embodiment of the present application.
4 is a view showing a result (a) of an inverse distance weighted interpolation method of an initial global wave height model at the same date and time and a synthesis result (b) of an initial coastal wave height model according to an embodiment of the present application.
5 is a diagram schematically illustrating a method for reducing a space scale according to an embodiment of the present application.
6 is a view showing a result of a global wave height model after 72 hours according to an embodiment of the present application and a wave height distribution in which a spatial scale reduction method is performed using a grid of an initial coastal wave height model.
7 is a flowchart illustrating an operation of a method for controlling a marine meteorological service providing apparatus according to an exemplary embodiment of the present application.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present application. However, the present application may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in the drawings, parts not related to the description are omitted in order to clearly describe the present application, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout the present specification, when a part is said to be "connected" with another part, it is not only "directly connected", but also "electrically connected" or "indirectly connected" with another element interposed therebetween. "Including the case.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when a member is positioned "on", "upper", "upper", "under", "lower", and "lower" of another member, this means that a member is located on another member. It includes not only the case where they are in contact but also the case where another member exists between the two members.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification of the present application, when a certain part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.

본원은 해양 기상 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 서핑, 카이트보딩, 낚시, 스킨 스쿠버 등의 해양레저에 대한 수치모델자료의 활용 및 서비스를 분석하기 위하여 기상 모델과 해양모델을 이용함으로써, 기상청에서 제공하고 있는 전구기상예측모델과 전구파고 및 국지파고모델의 예측자료에서 관련 변수를 추출하여 공간 및 시간 규모축소 방법을 적용한 해양레저지원시스템인 해양 기상 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an apparatus and method for providing marine meteorological services. By using meteorological models and marine models to analyze the use and services of numerical model data for marine leisure such as surfing, kiteboarding, fishing, and skin scuba, the Meteorological Agency The present invention relates to an apparatus and method for providing marine meteorological service, which is a marine leisure support system that applies spatial and temporal scale reduction methods by extracting related variables from the global weather forecasting model and forecast data of the global and local wave height models.

본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치 및 방법은, 직접적인 연관성을 직관적으로 표현하기 위하여 각각의 레저에 대한 지수를 산출하고, 이를 2차원 또는 시계열로 표출함으로써, 빈번한 수치자료의 갱신(1일 2회)으로 실시간 자동화를 구현하여 운영될 수 있다.The marine meteorological service providing apparatus and method according to an embodiment of the present application calculates an index for each leisure in order to intuitively express a direct relationship, and displays it in two dimensions or a time series, thereby frequently updating numerical data (1 It can be operated by real-time automation (twice a day).

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치의 개략적인 구성도이고, 도 2는 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치의 생성부의 개략적인 블록도이다.1 is a schematic block diagram of an apparatus for providing marine meteorological services according to an embodiment of the present application, and FIG. 2 is a schematic block diagram of a generator of an apparatus for providing marine meteorological services according to an embodiment of the present application.

본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 기상모델 및 해양모델을 이용하여 기상모델 및 해양모델의 예측자료로부터 관련 변수를 추출하여 공간 및 시간 규모축소기법을 적용함으로써, 보다 정확한 해양 기상을 예측할 수 있다. The marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application extracts related variables from the forecast data of the meteorological model and the marine model using the meteorological model and the marine model, and applies a spatial and temporal scale reduction technique, thereby making it more accurate. Can predict marine weather.

해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 기상 서버(10)로부터 기상모델 및 해양모델을 수신할 수 있는데, 여기서 기상 서버(10)는 기상청에서 기상예보를 위해 운영하고 있는 다양한 수치모델을 수집하고 저장하기 위한 서버를 의미할 수 있다. 기상 서버(10)는 본원에서 사용되는 기상모델 및 해양모델을 주기적으로 수집하고 저장할 수 있다. 이때, 기상 서버(10)에서 수집 및 저장하는 다양한 수치 모델은 GRIB 또는 GRIB2 자료 형식일 수 있다. GRIB 자료 형식이란, 수치모델에서 산출되는 격자자료를 세계기상기구(WMO; World Meteorological Organization)에서 결정한 표준규격으로, 2진파일(binary) 형식으로 전 세계 수치예보센터에서 널리 사용되고 있는 자료 형식을 의미하며, GRIB2는 1985년에 발표된 GRIP 형식을 보완하여 2001년 새롭게 제공된 형식을 의미한다.The marine meteorological service providing apparatus 100 may receive a meteorological model and a marine model from the meteorological server 10, where the meteorological server 10 collects and stores various numerical models operated by the meteorological agency for weather forecasting. It can mean a server for. The meteorological server 10 may periodically collect and store the meteorological models and ocean models used herein. In this case, various numerical models collected and stored by the meteorological server 10 may be in the form of GRIB or GRIB2 data. The GRIB data format is a standard standard determined by the World Meteorological Organization (WMO) for grid data calculated from a numerical model, and is a data format widely used in numerical forecasting centers around the world in binary format. In addition, GRIB2 refers to the newly provided format in 2001 by supplementing the GRIP format released in 1985.

해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 기상 서버(10)와 네트워크(1) 통신할 수 있다. 네트워크(1)는 단말 및 서버와 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 무선의 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.The marine meteorological service providing apparatus 100 may communicate with the meteorological server 10 and the network 1. Network 1 refers to a wireless connection structure in which information exchange is possible between each node such as a terminal and a server, and examples of such networks include a 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network and a Long Term Evolution (LTE) network. , 5G network, WIMAX (World Interoperability for Microwave Access) network, Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), Bluetooth It may include a (Bluetooth) network, a satellite broadcasting network, an analog broadcasting network, and a Digital Multimedia Broadcasting (DMB) network, but is not limited thereto.

해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 기상 서버(10)로부터 수치 모델 형태인 제1 파고모델을 수신하는 수신부(110), 제1 파고모델을 이용하여 제1 파고모델과 해상도를 달리하는 제2 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성하는 생성부(120) 및 생성된 연안 파고모델을 이미지화하여 표시하는 추출부(130)를 포함할 수 있다.The marine meteorological service providing apparatus 100 includes a receiving unit 110 receiving a first wave height model in the form of a numerical model from the meteorological server 10, and a second wave height different from the first wave height model using the first wave height model. It may include a generating unit 120 for generating a coastal wave height model from the model and an extraction unit 130 for displaying and imaged the generated coastal wave height model.

해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 수신부(110)를 통해 기상 서버(10)로부터 수치모델 형태인 제1 파고모델을 수신할 수 있다. 여기서 제1 파고모델은 초기 전구 파고모델일 수 있다.The marine meteorological service providing apparatus 100 may receive a first wave height model in the form of a numerical model from the meteorological server 10 through the receiving unit 110. Here, the first wave height model may be an initial light bulb wave height model.

자세히 설명하면, 기상청이 운영하는 기상 서버는 다양한 해양 모델을 운영할 수 있다. 대부분의 해양레저는 해수면의 기상상태에 따라 민감할 수 있으므로, 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)에서는 파고모델을 사용함이 바람직하나, 이에 한정하지는 않는다. In detail, the meteorological server operated by the Meteorological Administration can operate various ocean models. Since most marine leisure can be sensitive according to the weather condition of the sea level, it is preferable to use a wave height model in the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application, but the present invention is not limited thereto.

일반적으로 파고모델은 전구 파고모델, 지역 파고모델 및 연안 파고모델로 분류될 수 있으며, 전구 파고모델은 해상풍 관련 정보만을 제공하고 있고, 지역 파고모델은 5종(해상풍, 유의파고, 파향, 파장, 평준파주기)의 변수를 제공할 수 있다. 파고모델과 전구 파고모델, 지역 파고모델 및 연안 파고모델은 이미 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.In general, wave height models can be classified into global wave height model, regional wave height model, and coastal wave height model.The global wave height model only provides information related to sea wind, and there are five regional wave height models (sea wind, significant wave height, wave direction, Wavelength, mean wave period) can be provided. Since the wave height model, the global wave height model, the regional wave height model, and the coastal wave height model are already known technologies, detailed descriptions will be omitted.

일반적으로 전구 파고모델은 해상도가 낮으나 제공시간이 길고, 연안 파고모델은 해상도는 높으나 제공시간이 짧다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 연안 파고모델을 이용하여 3일(72시간)까지의 자료를 사용하고, 4일 내지 10일까지의 자료는 전구 파고모델과 연안 파고모델을 공간 규모축소화 방법을 이용하여 계산하여 활용할 수 있다. 즉, 해양레저의 상세한 정보를 제공하기 위하여, 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 연안 파고모델을 대상으로 공간 내삽을 수행하고, 72시간 이후의 예측정보는 전구 파고모델의 예측 정보를 이용하여 공간 규모축소화를 적용할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.In general, a light bulb wave height model has a low resolution but a long provision time, and a coastal wave height model has a disadvantage of a high resolution but a short provision time. Therefore, the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application uses data for up to 3 days (72 hours) using a coastal wave height model, and data for 4 to 10 days is a global wave height model and a coastal wave height model. The wave height model can be calculated and utilized using the spatial scale reduction method. That is, in order to provide detailed information on marine leisure, the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application performs spatial interpolation for a coastal wave height model, and prediction information after 72 hours is a global wave height model. Space scale reduction can be applied using the predicted information of. A detailed description of this will be described later.

수신부(110)는 기상 서버(10)로부터 수치모델 형태인 제1 파고모델을 수신할 수 있고 제1 파고모델은 초기 전구 파고모델일 수 있다. 초기 전구 파고모델이란, 기상 서버(10)로부터 수신된 직후의 수치모델 형태인 전구 파고모델을 의미할 수 있다. The receiving unit 110 may receive a first wave height model in the form of a numerical model from the meteorological server 10, and the first wave height model may be an initial bulb wave height model. The initial light bulb wave height model may mean a light bulb wave height model in the form of a numerical model immediately after being received from the meteorological server 10.

또한, 수신부(110)는 기상 서버(10)로부터 수치모델 형태인 제2 파고모델을 수신할 수 있다. 여기서, 제2 파고모델은 초기 연안 파고모델일 수 있고, 초기 연안 파고모델은 기상 서버(10)로부터 수신된 직후의 수치모델 형태인 연안 파고모델을 의미할 수 있다.In addition, the receiver 110 may receive a second wave height model in the form of a numerical model from the meteorological server 10. Here, the second wave height model may be an initial coastal wave height model, and the initial coastal wave height model may mean a coastal wave height model in the form of a numerical model immediately after being received from the meteorological server 10.

생성부(120)는 제1 파고모델을 이용하여 제1 파고모델과 해상도를 달리하는 제2 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성할 수 있다. 즉, 생성부(120)는 제1 파고모델인 초기 전구 파고모델을 이용하여 초기 전구 파고모델과 해상도를 달리하는 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성할 수 있다. 여기서 연안 파고모델은 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)를 통해 공간 규모축소화 방법이 적용된 수치모델인 연안 파고모델을 의미할 수 있다.The generator 120 may generate a coastal wave height model from a second wave height model having a resolution different from that of the first wave height model by using the first wave height model. That is, the generation unit 120 may generate a coastal wave height model from an initial coastal wave height model, which is a second wave height model having a resolution different from that of the initial global wave height model, using the initial global wave height model as the first wave height model. Here, the coastal wave height model may mean a coastal wave height model, which is a numerical model to which a spatial scale reduction method is applied through the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 동일 날짜, 시간 및 위치의 초기 전구 파고모델(a) 및 초기 연안 파고모델(b)을 나타낸 도면이다.2 is a view showing an initial bulb wave height model (a) and an initial coastal wave height model (b) of the same date, time and location according to an embodiment of the present application.

자세히 설명하면, 생성부(120)는 초기 전구 파고모델을 이용하여 초기 연안 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성할 수 있고, 초기 전구 파고모델은 초기 연안 파고모델과 해상도가 다를 수 있다. 수신부(110)로부터 수신된 초기 전구 파고모델은 약 55km 해상도를 가지고 일 2회, 288시간(6시간 간격) 동안 파고모델을 제공할 수 있고, 초기 연안 파고모델은 약 1km 해상도를 가지고 일 2회, 72시간(3시간 간격) 동안 파고모델을 제공할 수 있다. 즉, 초기 연안 파고모델은 초기 전구 파고모델 대비 해상도가 높으나, 영상을 제공할 수 있는 시간은 3일로 짧을 수 있고, 초기 전구 파고모델은 초기 연안 파고모델 대비 해상도는 낮으나, 영상을 제공할 수 있는 시간은 10일 이상으로 길 수 있다. 생성부(120)는 초기 전구 파고모델을 이용하여 초기 전구 파고모델과 해상도를 달리하는 초기 연안 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성할 수 있다.In detail, the generation unit 120 may generate a coastal wave height model from an initial coastal wave height model using the initial global wave height model, and the initial global wave height model may have a different resolution from the initial coastal wave height model. The initial bulb wave height model received from the receiver 110 has a resolution of about 55 km and can provide a wave height model twice a day for 288 hours (6 hour intervals), and the initial coastal wave height model has a resolution of about 1 km and twice a day. , It is possible to provide a wave height model for 72 hours (3 hour intervals). That is, the initial coastal wave height model has higher resolution than the initial global wave height model, but the time to provide an image may be as short as 3 days, and the initial light wave height model has a lower resolution than the initial coastal wave height model, but can provide an image. Time can be as long as 10 days or more. The generator 120 may generate a coastal wave height model from an initial coastal wave height model having a resolution different from that of the initial global wave height model using the initial global wave height model.

생성부(120)는 연안 파고모델을 생성하기 위해, 제2 파고모델에 포함되는 제1 연안 모델 및 제2 연안 모델을 중첩하는 중첩부(121), 제2 파고모델의 격자에 맞춰 제1 파고모델을 내삽(interpolation)하여 합성하는 합성부(122), 기설정된 시간 정보를 기준으로 시간 정보 이내에 수신된 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출하는 특징 추출부(123) 및 추출된 시간 및 공간적 특징을 시간 정보 이후에 수신된 제1 파고모델에 적용함으로써, 특징값이 포함된 시간 정보 이후의 연안 파고모델을 생성하는 모델 생성부(124)를 포함할 수 있다. In order to generate the coastal wave height model, the generator 120 includes an overlapping part 121 that overlaps the first coastal model and the second coastal model included in the second wave height model, and the first wave height according to the grid of the second wave height model. A synthesis unit 122 that interpolates and synthesizes a model, a feature extraction unit 123 that extracts temporal and spatial features of the second wave height model received within time information based on preset time information, and the extracted time and By applying the spatial feature to the first wave height model received after the time information, it may include a model generator 124 that generates a coastal wave height model after the time information including the feature value.

본원의 일 실시예에서는 제1 파고모델 및 제2 파고모델을 이용한 연안 파고모델 생성하는 예시에 대해서만 언급하였으나, 이에만 한정되는 것이 아닌, 기상모델 및 제2 파고모델을 이용하여 연안 파고모델을 생성할 수도 있다. In one embodiment of the present application, only an example of generating a coastal wave height model using the first wave height model and the second wave height model was mentioned, but is not limited thereto, and the coastal wave height model is generated using the meteorological model and the second wave height model. You may.

이와 같이 본원의 다른 일실시예로, 기상모델 및 제2 파고모델을 이용하는 경우, 해양 기상 서비스 제공 장치(100)의 구성 중 합성부(122), 특징 추출부(123) 및 모델 생성부(124)의 구성만 고려될 수 있다. 즉, 본원의 다른 일실시예로, 해양 기상 서비스 제공 장치(100)에서 기상모델 및 제2 파고모델을 이용하여 연안 파고모델을 생성하는 경우, 중첩부(121)는 생략될 수 있다As described above, in another embodiment of the present application, when the meteorological model and the second wave height model are used, the synthesis unit 122, the feature extraction unit 123, and the model generation unit 124 among the configurations of the marine meteorological service providing apparatus 100 ) Can only be considered. That is, as another embodiment of the present application, when the marine meteorological service providing apparatus 100 generates a coastal wave height model using the meteorological model and the second wave height model, the overlapping portion 121 may be omitted.

더불어, 생성부(120)에 포함된 중첩부(121), 합성부(122), 특징 추출부(123) 및 모델 생성부(124)의 경우, 언급된 순서대로 구현되는 것으로 한정되는 것이 아닌, 다른 순서대로 구현되어 작동될 수 있다. 예를 들어, 본원의 일 실시예에 따라 제1 파고모델 및 제2 파고모델을 이용하여 연안 파고모델을 생성할 경우, 생성부(120)는 중첩부(121), 합성부(122), 특징 추출부(123) 및 모델 생성부(124) 순서에 따라 연안 파고모델을 생성할 수 있고, 본원의 다른 일 실시예에 따라 기상모델 및 제2 파고모델을 이용하여 연안 파고모델을 생성할 경우, 특징 추출부(123), 합성부(122) 및 모델 생성부(124) 순으로 연안 파고모델을 생성할 수 있다.In addition, in the case of the overlapping unit 121, the synthesis unit 122, the feature extraction unit 123, and the model generation unit 124 included in the generation unit 120, it is not limited to being implemented in the order mentioned, It can be implemented and operated in a different order. For example, when generating a coastal wave height model using a first wave height model and a second wave height model according to an embodiment of the present application, the generation unit 120 includes an overlapping unit 121, a synthesis unit 122, and a characteristic The extraction unit 123 and the model generation unit 124 may generate a coastal wave height model in order, and when generating a coastal wave height model using a meteorological model and a second wave height model according to another embodiment of the present application, The feature extraction unit 123, the synthesis unit 122, and the model generation unit 124 may sequentially generate a coastal wave height model.

중첩부(121)는 제2 파고모델에 포함된 제1 연안모델 및 제2 연안 모델을 중첩할 수 있다. 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델의 경우, 특정 해안 전체에 대한 데이터를 획득하는데 한계가 존재할 수 있으므로, 중첩부(121)는 특정 해안을 분할하여 데이터를 획득하고 중첩할 수 있다. 예를 들어, 초기 연안 파고모델은 동해안 전체에 대한 데이터를 포함하지 못할 수 있으므로, 동해를 포함하는 초기 연안 파고모델(GAWN)과 부산을 포함하는 초기 연안 파고모델(BUSN)을 중첩함으로써, 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델을 생성할 수 있다. 중첩부(121)에서 적어도 하나 이상의 영상을 중첩함으로써 생성된 제2 파고모델을 이용하여 후술하는 생성부(120)는 연안 파고모델을 생성할 수 있다. 또한, 중첩부(121)에서 생성되는 영상은 제2 파고모델만이 아닌, 제1 파고모델, 기상모델을 포함한 수신부(110)에서 수신하는 수치모델을 모두 포함할 수 있다.The overlapping portion 121 may overlap the first coastal model and the second coastal model included in the second wave height model. In the case of the initial coastal wave height model, which is the second wave height model, since there may be a limit to acquiring data for the entire specific coast, the overlapping unit 121 may obtain and overlap data by dividing the specific coast. For example, since the initial coastal wave height model may not include data on the entire east coast, the second coastal wave height model (GAWN) including the East Sea and the initial coastal wave height model (BUSN) including Busan are overlapped. Early coastal wave height models, which are wave height models, can be created. The generation unit 120 to be described later may generate a coastal wave height model by using the second wave height model generated by overlapping at least one image in the overlapping unit 121. In addition, the image generated by the overlapping unit 121 may include all numerical models received by the receiving unit 110 including the first wave height model and the meteorological model, as well as the second wave height model.

도 4는 본원의 일 실시예에 따른 동일 날짜 및 시간의 초기 전구 파고 모델의 역거리 가중 내삽 방법에 대한 결과(a)와 초기 연안 파고모델의 합성 결과(b)를 나타낸 도면이다.4 is a view showing a result (a) of an inverse distance weighted interpolation method of an initial global wave height model at the same date and time and a synthesis result (b) of an initial coastal wave height model according to an embodiment of the present application.

도 4를 참조하면, 합성부(122)는 제2 파고모델의 격자에 맞춰 제1 파고모델을 내삽(interpolation)하여 합성할 수 있다. 이때, 제1 파고모델인 초기 전구 파고모델과 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델은 복수의 변수를 포함할 수 있으며, 복수의 변수는 해상풍향, 해상풍속, 파고, 파향, 파속 및 파간격을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the synthesis unit 122 may interpolate and synthesize the first wave height model according to the grid of the second wave height model. At this time, the first wave height model, the initial global wave height model, and the second wave height model, the initial coastal wave height model, may include a plurality of variables, and the plurality of variables include the sea wind direction, the sea wind speed, wave height, wave direction, wave speed, and wave interval. Can include.

파고모델은 수치자료로 저장되어 있으며, 초기 전구 파고모델은 55km, 초기 연안 파고모델은 1km의 해상도를 가질 수 있으며, 등거리격자이기 때문에 격자의 위경도는 계산하여 할당할 수 있다. 레저지수산출 및 레저에 영향을 미치는 해상풍향, 해상풍속, 파고, 파향, 파속 및 파간격을 포함한 복수의 변수는 제1 파고모델 및 제2 파고모델에 포함될 수 있으며, 합성부(122)는 제1 파고모델 및 제2 파고모델에 포함된 복수의 변수를 추출할 수 있고, 제1 파고모델은 제2 파고모델의 격자로 내삽 되어 합성될 수 있다.The wave height model is stored as numerical data, and the initial global wave height model can have a resolution of 55 km, and the initial coastal wave height model can have a resolution of 1 km, and since it is an equidistant grid, the latitude and longitude of the grid can be calculated and assigned. A plurality of variables including sea wind direction, sea wind speed, wave height, wave direction, wave speed, and wave spacing affecting leisure index calculation and leisure may be included in the first wave height model and the second wave height model, and the synthesis unit 122 A plurality of variables included in the first wave height model and the second wave height model may be extracted, and the first wave height model may be interpolated into a grid of the second wave height model to be synthesized.

여기서, 합성부(122)는 역거리 가중 내삽 방법을 이용하여 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델에 맞춰 제1 파고모델인 초기 전구 파고모델을 내삽하여 합성할 수 있다. 다음 수학식 1 및 수학식 2는 합성부(122)에서 수행되는 역거리 가중 내삽 방법에 대해 나타낸 것이다.Here, the synthesis unit 122 may interpolate and synthesize an initial global wave height model, which is a first wave height model, in accordance with an initial coastal wave height model, which is a second wave height model, using a reverse distance weighted interpolation method. The following Equations 1 and 2 show the inverse distance weighted interpolation method performed by the synthesis unit 122.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112019013064211-pat00008
Figure 112019013064211-pat00008

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112019013064211-pat00009
Figure 112019013064211-pat00009

여기서, i는 격자 번호(1~4), p는 거리의 멱지수(exponent of distance),

Figure 112019013064211-pat00010
는 내삽 지점과 관측 지점 사이의 거리,
Figure 112019013064211-pat00011
는 i 격자점에 위치한 초기 전구 파고모델 변수의 역거리 가중 함수, x는 초기 전구 파고모델의 경도(longitude), y는 초기 전구 파고모델의 위도(latitude),
Figure 112019013064211-pat00012
는 초기 연안 파고모델의 위도,
Figure 112019013064211-pat00013
는 초기 연안 파고모델의 경도이다.Where i is the grid number (1-4), p is the exponent of distance,
Figure 112019013064211-pat00010
Is the distance between the interpolation point and the observation point,
Figure 112019013064211-pat00011
Where i is the inverse distance weighting function of the initial global wave height model variable located at the grid point, x is the longitude of the initial global wave height model, y is the latitude of the initial global wave height model,
Figure 112019013064211-pat00012
Is the latitude of the early coastal wave height model,
Figure 112019013064211-pat00013
Is the hardness of the early coastal wave height model.

본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 초기 연안 파고모델의 해상도인 1km를 목표로 공간 내삽을 수행하고, 72시간 이후의 예측 정보는 초기 전구 파고모델의 예측 정보를 이용하여 공간 규모 축소화 방법을 적용할 수 있다. 해양 파고모델의 경우, 고해상도 자료로 통합하여야 하기 때문에 공간적인 규모 축소화 방법이 적용될 수 있다. 규모 축소화 방법은 보유하고 있는 초기 연안 파고모델과 같은 격자로 초기 전구 파고모델 자료를 변환하는 것을 의미할 수 있다. 초기 72시간은 동일 시각에 동일 변수가 있기 때문에, 이들의 관계를 이용하여 72시간 이후부터 288시간까지 공간 규모 축소화 방법이 적용될 수 있다. The marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application performs spatial interpolation targeting 1km, which is the resolution of the initial coastal wave height model, and the prediction information after 72 hours uses the prediction information of the initial global wave height model. A method of reducing the size of the space can be applied. In the case of the ocean wave height model, a spatial scale reduction method can be applied because it must be integrated into high-resolution data. The scale-down method can mean converting the initial global wave height model data to the same grid as the original coastal wave height model that we have. Since the initial 72 hours have the same variable at the same time, a method of reducing the space scale from 72 hours to 288 hours can be applied using their relationship.

도 5는 본원의 일 실시예에 따른 공간 규모 축소화 방법을 대략적으로 정리한 도면이다. 5 is a diagram schematically illustrating a method of reducing a space scale according to an exemplary embodiment of the present application.

도 5를 참조하면, 공간 규모 축소화 방법은 낮은 해상도의 자료를 이용하여 시간 또는 공간적인 특징을 반영하여 고해상도의 자료로 생산하는 과정을 의미한다. 초기 연안 파고모델과 초기 전구 파고모델은 각각 1km와 55km의 공간 해상도를 가질 수 있고, 해상도면에서 상세하게 볼 수 있는 초기 연안 파고모델을 사용하는 것이 유리하다. 그러나 시간적으로 72시간까지 예측 정보를 제공하기 때문에 이후 시간에 이후 시간에 대해서는 초기 전구 파고모델을 사용할 수밖에 없다. 그러나 공간해상도가 55km이기 때문에 상세한 특성까지는 나타낼 수 없다. 따라서 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 72시간 이내의 자료를 이용하여 상세한 공간적인 특징을 추출하여 72시간 이후의 초기 전구 파고모델에 적용하여 상세한 특징이 포함된 연안 파고모델의 격자의 자료를 생성할 수 있다. 여기서 공간 규모 축소화 방법은 후술하는 특징 추출부(123) 및 모델 생성부(124)에서 수행될 수 있다.Referring to FIG. 5, the spatial scale reduction method refers to a process of producing high-resolution data by reflecting temporal or spatial characteristics using low-resolution data. The initial coastal wave height model and the early global wave height model can have spatial resolutions of 1km and 55km, respectively, and it is advantageous to use the early coastal wave height model that can be seen in detail in terms of resolution. However, since forecasting information is provided for up to 72 hours in time, it is inevitable to use the initial global wave height model for later times and later times. However, since the spatial resolution is 55 km, detailed characteristics cannot be expressed. Therefore, the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application extracts detailed spatial features using data within 72 hours and applies it to the initial global wave height model after 72 hours to provide coastal wave height including detailed features. You can create data for the grid of the model. Here, the spatial scale reduction method may be performed by the feature extraction unit 123 and the model generation unit 124 to be described later.

특징 추출부(123)는 기설정된 시간 정보를 기준으로 시간 정보 이내에 수신된 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출할 수 있다. 여기서 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징은 제2 파고모델에 포함되는 복수의 변수를 포함할 수 있다.The feature extractor 123 may extract temporal and spatial features of the second wave height model received within temporal information based on preset temporal information. Here, the temporal and spatial characteristics of the second wave height model may include a plurality of variables included in the second wave height model.

합성부(122)에서 내삽되어 합성된 1km 해상도의 초기 전구 파고모델이 생성되면, 특징 추출부(123)는 기설정된 시간 정보를 기준으로 시간 정보 이내에 수신된 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출할 수 있다. 여기서, 기설정된 시간 정보란 초기 연안 파고모델이 수집될 수 있는 기준 시간으로, 일반적인 연안 파고모델의 경우, 72시간까지 6시간 간격의 연안 파고모델이 수집될 수 있으므로, 기설정된 시간 정보는 72시간, 즉 3일일 수 있다. 하지만, 기설정된 시간 정보는 72시간으로 한정하는 것이 아닌, 사용자가 원하는 시간만큼의 초기 연안 파고모델을 의미할 수 있어, 72시간보다 적은 시간을 기설정된 시간 정보로 지정할 수 있다.When an initial light bulb wave height model of 1 km resolution interpolated and synthesized by the synthesis unit 122 is generated, the feature extraction unit 123 uses the initial coastal wave height model, which is a second wave height model received within time information based on preset time information. Temporal and spatial features can be extracted. Here, the preset time information is a reference time at which the initial coastal wave height model can be collected.In the case of a general coastal wave height model, the coastal wave height model at 6 hour intervals up to 72 hours can be collected, so the preset time information is 72 hours. , That can be 3 days. However, the preset time information is not limited to 72 hours, but may mean an initial coastal wave height model for a time desired by the user, and thus a time less than 72 hours may be designated as preset time information.

특징 추출부(123)는 기설정된 시간 정보 이내에 수신된 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출할 수 있다. 여기서 시간 및 공간적 특징은 제2 파고모델의 복수의 변수일 수 있고, 제2 파고모델에 포함되는 복수의 변수는 해상풍향, 해상풍속, 파고, 파향, 파속 및 파간격을 등을 포함할 수 있다. 즉, 특징 추출부(123)는 기설정된 시간 정보 이내에 수신된 초기 연안 파고모델의 해상풍향, 해상풍속, 파고, 파향, 파속 및 파간격 등을 포함하는 시간 및 공간적 특징을 추출할 수 있다.The feature extractor 123 may extract temporal and spatial features of the second wave height model received within preset time information. Here, the temporal and spatial characteristics may be a plurality of variables of the second wave height model, and the plurality of variables included in the second wave height model may include a sea wind direction, a sea wind speed, a wave height, a wave direction, a wave speed, and a wave interval. . That is, the feature extraction unit 123 may extract temporal and spatial features including the sea wind direction, sea wind speed, wave height, wave direction, wave speed, and wave interval of the initial coastal wave height model received within predetermined time information.

도 6은 본원의 일 실시예에 따른 72시간 이후의 전구 파고모델의 결과와 초기 연안 파고모델의 격자로 공간 규모 축소화 방법이 수행된 파고 분포를 나타낸 도면이다.6 is a view showing a result of a global wave height model after 72 hours according to an embodiment of the present application and a wave height distribution in which a spatial scale reduction method is performed using a grid of an initial coastal wave height model.

도 6을 참조하면, 모델 생성부(124)는 추출된 시간 및 공간적 특징을 시간 정보 이후에 수신된 제1 파고모델에 적용함으로써, 특징값이 포함된 시간 정보 이후의 연안 파고모델을 생성할 수 있다. 모델 생성부(124)는 합성부(122)에서 역거리 가중 내삽 방법을 통해 생성된 1km 해상도의 초기 전구 파고모델의 변수값 및 72시간까지 3시간 간격의 초기 연안 파고모델의 변수값을 이용하여 격자별로 선형 회귀를 계산하여 상세 특징값을 추출하고, 이를 72시간 이후의 전구 파고모델 격자에 적용할 수 있다. 6, the model generator 124 applies the extracted temporal and spatial features to the first wave height model received after the temporal information, thereby generating a coastal wave height model after the temporal information including the feature value. have. The model generation unit 124 uses the variable values of the initial global wave height model of 1 km resolution generated through the reverse distance weighted interpolation method in the synthesis unit 122 and the variable values of the initial coastal wave height model at 3 hour intervals up to 72 hours. By calculating the linear regression for each grid, detailed feature values can be extracted and applied to the grid of the electric wave height model after 72 hours.

모델 생성부(124)는 시간 정보 이내에 수신된 제2 파고모델을 격자별로 선형회귀를 계산하여 특징값을 추출하여 제1 파고모델의 격자에 적용할 수 있고, 이때 특징값은 기울기 값을 포함할 수 있다. 여기서 기울기 값은, 초기 전구 파고모델과 상기 연안 파고모델의 관계로, 상세한 분포의 특성을 의미할 수 있다. 아래 수학식 3에서 산출된 상세한 특징은 아래 수학식 4에 적용되어 초기 전구 파고모델의 값에 상세한 특징(a)를 추가함으로써, 초기 연안 파고모델의 특징을 유지할 수 있다. 다음 수학식 3 내지 수학식 5는 모델 생성부(124)에서 수행되는 공간 규모 축소화 방법에 대해 나타낸 것이다.The model generation unit 124 may calculate a linear regression for each grid of the second wave height model received within the time information, extract a feature value, and apply it to the grid of the first wave height model, wherein the feature value includes a slope value. I can. Here, the slope value is a relationship between the initial global wave height model and the coastal wave height model, and may mean detailed distribution characteristics. The detailed feature calculated in Equation 3 below is applied to Equation 4 below, and by adding the detailed feature (a) to the value of the initial global wave height model, the features of the initial coastal wave height model can be maintained. The following Equations 3 to 5 show the spatial scale reduction method performed by the model generator 124.

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112019013064211-pat00014
Figure 112019013064211-pat00014

[수학식 4][Equation 4]

Figure 112019013064211-pat00015
Figure 112019013064211-pat00015

[수학식 5][Equation 5]

Figure 112019013064211-pat00016
Figure 112019013064211-pat00016

여기서, a는 상기 기울기 값, b는 y 절편, c는 상기 제2 파고모델의 변수값, g는 상기 제1 파고모델의 변수값, i는 상기 시간 정보까지의 예측 시간,

Figure 112019013064211-pat00017
는 상기 시간 정보까지의 상기 제2 파고모델의 평균 변수값,
Figure 112019013064211-pat00018
는 상기 시간 정보까지의 상기 제2 파고모델의 평균 변수값,
Figure 112019013064211-pat00019
은 1km 해상도의 제1 파고모델의 변수값,
Figure 112019013064211-pat00020
은 제2 파고모델의 변수값이다. 즉, 72시간 이후의 초기 연안 파고모델의 변수값은 초기 전구 파고모델의 변수값의 변화를 이용하여 계산될 수 있다. Here, a is the slope value, b is the y-intercept, c is the variable value of the second wave height model, g is the variable value of the first wave height model, i is the prediction time to the time information,
Figure 112019013064211-pat00017
Is the average variable value of the second wave height model up to the time information,
Figure 112019013064211-pat00018
Is the average variable value of the second wave height model up to the time information,
Figure 112019013064211-pat00019
Is the variable value of the first wave height model with a resolution of 1 km,
Figure 112019013064211-pat00020
Is the variable value of the second wave height model. That is, the variable value of the initial coastal wave height model after 72 hours can be calculated using the change of the variable value of the initial global wave height model.

즉, 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 공간 규모 축소화 방법은 보유하고 있는 초기 연안 파고모델의 격자에 전구 파고모델의 자료를 역거리 가중 방법을 통해 변환한 후, 초기 3일(72시간)까지 획득된 연안 파고모델 및 전구 파고모델 사이의 관계를 선형회귀식으로 계산하여 4일 내지 10일까지에 대한 공간 규모 축소화 방법을 수행할 수 있다.That is, the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present application converts the data of the global wave height model to the grid of the initial coastal wave height model possessed by the inverse distance weighting method, and then the initial By calculating the relationship between the coastal wave height model and the global wave height model acquired up to 3 days (72 hours) by a linear regression equation, a spatial scale reduction method for 4 to 10 days may be performed.

추출부(130)는 생성된 연안 파고모델을 이미지화하여 표시할 수 있다. 72시간 이내의 자료를 이용하여 상세한 공간적 특징을 추출하여 72시간 이후의 전구 파고모델에 적용함으로써 상세한 특징이 포함된 연안 파고모델의 격자 자료를 생성하고, 연안 파고모델의 격자 자료를 추출부(130)는 이미지화하여 표시할 수 있다.The extraction unit 130 may image and display the generated coastal wave height model. By extracting detailed spatial features using data within 72 hours and applying them to the global wave height model after 72 hours, grid data of the coastal wave height model including detailed features are generated, and the grid data of the coastal wave height model is extracted from the extraction unit 130 ) Can be displayed as an image.

결론적으로, 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 두 종류의 파고모델을 이용하여 공간 규모 축소화 방법을 수행할 수 있고, 기상모델을 수신하여 연안 파고모델의 격자에 맞춰 기상모델을 내삽하여 합성할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 장치(100)는 해양 기상 분석에 대한 수치모델자료의 활용 및 서비스를 분석하기 위하여 기상 모델과 해양 모델을 이용함으로써, 서핑, 카이트보딩, 낚시, 스킨스쿠버 등의 해양레저에 대한 지수를 산출할 수 있으며, 2차원 또는 시계열로 표출할 수 있는 효과가 있다.In conclusion, the marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application can perform a spatial scale reduction method using two types of wave height models, and receive a meteorological model to meet the grid of the coastal wave height model. The model can be interpolated and synthesized. The marine meteorological service providing apparatus 100 according to an embodiment of the present application uses a meteorological model and a marine model to analyze the service and utilization of numerical model data for marine meteorological analysis, thereby surfing, kiteboarding, fishing, and skin scuba. It is possible to calculate the index for marine leisure such as, etc., and has the effect of expressing in two dimensions or time series.

수신부(110)는 기상 서버(10)로부터 수치 모델 형태인 기상모델을 수신할 수 있다. 기상모델은 전지구 모델, 지역 모델 및 국지 모델로 나누어 제공될 수 있으며, 본원의 일 실시예에서는 해상도는 약 25km로 낮으나 제공시간은 긴 전지구 모델이 기상모델로 사용될 수 있다. 기상 수치 자료는 kwgrib2 형식으로 모델 구동 시간 및 예측 시간에 따라 각각의 단위 파일로 제공될 수 있으며, 기상모델에 포함되는 변수는 수평면에 위치한 단일면 자료가 사용될 수 있다.The receiving unit 110 may receive a meteorological model in the form of a numerical model from the meteorological server 10. The meteorological model may be divided into a global model, a regional model, and a local model, and in one embodiment of the present application, a global model having a low resolution of about 25 km but a long provision time may be used as the meteorological model. Weather numerical data can be provided in kwgrib2 format in each unit file according to model driving time and prediction time, and variables included in the meteorological model can be single-sided data located on a horizontal plane.

생성부(120)는 기상모델에 포함된 복수의 변수를 아스키(ASCII) 코드로 추출하고, 제2 파고모델의 격자에 맞춰 기상모델을 내삽하여 합성할 수 있다.The generation unit 120 may extract a plurality of variables included in the meteorological model into ASCII code, and interpolate and synthesize the meteorological model according to the grid of the second wave height model.

자세히 설명하면, 생성부(120)의 특징 추출부(123)는 기상모델에 포함된 복수의 변수를 아스키(ASCII) 코드로 추출할 수 있다. In detail, the feature extraction unit 123 of the generation unit 120 may extract a plurality of variables included in the meteorological model as ASCII codes.

기상모델과 파고모델은 저장형식과 격자 등의 정보가 다르기 때문에 동일한 처리가 힘들다. 따라서 이를 처리하기 위해서 단위별로 묶어 있는 수치자료에서 변수별로 추출하여 동일한 격자 형태로 합성하고, 이종의 공간 규모의 자료를 시간 및 공간 규모 축소화 방법을 통하여 하나의 자료로 통합이 필요하다. 또한, 이 경우에 지점별로 자료를 시간의 순서로 정렬해야 할 필요가 있다.Meteorological models and wave height models are difficult to process in the same way because information such as storage format and grid are different. Therefore, in order to process this, it is necessary to extract each variable from numerical data grouped by unit and synthesize it in the same grid form, and to integrate data of heterogeneous spatial scale into a single data through a method of reducing the time and space scale. Also, in this case, it is necessary to sort the data by location in chronological order.

기상모델은 kwgrib2 형태로 복수의 변수가 포함되어 있을 수 있다. 여기서 복수의 변수는 기온, 이슬점 온도, 지표면 온도, 풍향, 풍속, 습도, 기압, 하늘 상태, 복사량 및 강수 정도를 포함할 수 있다. 생성부(120)의 특징 추출부(123)는 기상모델에 포함된 기온, 이슬점 온도, 지표면 온도, 풍향, 풍속, 습도, 기압, 하늘 상태, 복사량 및 강수 정도를 포함하는 복수의 변수를 아스키(ASCII) 코드로 추출할 수 있다. 추출된 복수의 변수는 격자자료이나, 격자별로 위도 및 경도 정보가 없기 때문에 격자별 위경도를 할당하고, 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델의 격자로 내삽하여 기상모델과 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델 격자자료를 합성할 수 있다. 제2 파고모델의 격자에 맞춰 기상모델을 내삽하는 과정은 합성부(122)에서 수행될 수 있고, 제2 파고모델의 격자에 맞춰 기상모델을 내삽하여 합성하는 방법은 역거리 가중 내삽 방법이 활용될 수 있다.The meteorological model may include a plurality of variables in the form of kwgrib2. Here, the plurality of variables may include air temperature, dew point temperature, surface temperature, wind direction, wind speed, humidity, atmospheric pressure, sky condition, radiation amount, and degree of precipitation. The feature extraction unit 123 of the generation unit 120 converts a plurality of variables including air temperature, dew point temperature, surface temperature, wind direction, wind speed, humidity, air pressure, sky condition, radiation amount, and precipitation degree included in the meteorological model into ASCII ( ASCII) code can be extracted. The extracted multiple variables are grid data, but since there is no latitude and longitude information for each grid, latitude and longitude are allocated for each grid, and interpolated into the grid of the initial coastal wave height model, the second wave height model, Coastal wave height model grid data can be synthesized. The process of interpolating the meteorological model according to the grid of the second wave height model may be performed in the synthesis unit 122, and the method of interpolating and synthesizing the meteorological model according to the grid of the second wave height model is utilized by the reverse distance weighted interpolation method. Can be.

즉, 합성부(122)는 기상모델에서 활용되는 변수들은 해양에서 변화가 크지 않기 때문에 전지구 기상모델 자료를 연안 파고모델의 격자에 맞춰 내삽하여 활용될 수 있고, 내삽 방법은 역거리 가중 내삽 방법이 활용될 수 있으며, 하기 수학식 6 내지 8을 통해 수행될 수 있다.That is, the synthesis unit 122 can be utilized by interpolating the global meteorological model data according to the grid of the coastal wave height model because the variables used in the meteorological model do not change significantly in the ocean, and the interpolation method is the reverse distance weighted interpolation method. It may be utilized, and may be performed through Equations 6 to 8.

[수학식 6][Equation 6]

Figure 112019013064211-pat00021
Figure 112019013064211-pat00021

[수학식 7][Equation 7]

Figure 112019013064211-pat00022
Figure 112019013064211-pat00022

[수학식 8][Equation 8]

Figure 112019013064211-pat00023
Figure 112019013064211-pat00023

여기서, R은 제2 파고모델인 초기 연안 파고모델의 격자지점에 대하여 역거리 가중 내삽 방법을 통해 계산된 기상모델의 변수, Ri는 기존 기상모델 격자 변수, 첨자 i는 격자번호(1~4), wi는 i격자점에 위치한 기상모델 변수의 역거리 가중함수, di는 내삽지점과 관측지점 사이의 거리,

Figure 112019013064211-pat00024
은 제2 파고모델의 위도,
Figure 112019013064211-pat00025
은 제2 파고모델의 경도,
Figure 112019013064211-pat00026
는 R의 위도,
Figure 112019013064211-pat00027
는 R의 경도를 의미할 수 있다.Here, R is the variable of the meteorological model calculated through the inverse distance weighted interpolation method for the grid point of the initial coastal wave height model, which is the second wave height model, R i is the grid variable for the existing meteorological model, and the subscript i is the grid number (1-4 ), w i is the inverse distance weighting function of the meteorological model variable located at the i grid point, d i is the distance between the interpolation point and the observation point,
Figure 112019013064211-pat00024
Is the latitude of the second wavego model,
Figure 112019013064211-pat00025
Is the hardness of the second wave height model,
Figure 112019013064211-pat00026
Is the latitude of R,
Figure 112019013064211-pat00027
May mean the hardness of R.

즉, 초기 연안 파고모델의 격자지점의 값은 특정 반경 내의 기상모델의 값들을 역거리 가중하여 평균을 산출함으로써 생성될 수 있다.That is, the value of the grid point of the initial coastal wave height model can be generated by calculating the average by weighting the reverse distance of the meteorological model values within a specific radius.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.Hereinafter, based on the details described above, the operation flow of the present application will be briefly described.

도 6은 본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 방법에 대한 동작 흐름도이다.6 is an operation flowchart of a method for providing a marine meteorological service according to an embodiment of the present application.

도 6에 도시된 해양 기상 서비스 제공 방법은 앞서 설명된 해양 기상 서비스 제공 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 해양 기상 서비스 제공 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 해양 기상 서비스 제공 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.The marine meteorological service providing method illustrated in FIG. 6 may be performed by the marine meteorological service providing apparatus 100 described above. Accordingly, even if omitted below, the description of the marine meteorological service providing apparatus 100 may be equally applied to the description of the marine meteorological service providing method.

본원의 일 실시예에 따른 해양 기상 서비스 제공 방법은, 기상 서버로부터 수치모델 형태인 제1 파고모델을 수신할 수 있다(S701). 다음으로, 제1 파고모델을 이용하여 제1 파고모델과 해상도를 달리하는 제2 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성할 수 있다(S702). 다음으로, 생성된 연안 파고모델을 이미지화하여 표시할 수 있다(S703).The marine meteorological service providing method according to an embodiment of the present application may receive a first wave height model in the form of a numerical model from the meteorological server (S701). Next, a coastal wave height model may be generated from a second wave height model having a resolution different from that of the first wave height model using the first wave height model (S702). Next, the generated coastal wave height model may be imaged and displayed (S703).

상술한 설명에서, 단계 S701 내지 S703은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S701 to S703 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to the embodiment of the present application. In addition, some steps may be omitted as necessary, and the order between steps may be changed.

본원의 일 실시 예에 따른 해양 기상 서비스 제공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The marine meteorological service providing method according to an exemplary embodiment of the present disclosure may be implemented in the form of program commands that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The above-described hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.

또한, 전술한 해양 기상 서비스 제공 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.In addition, the above-described method for providing marine meteorological services may be implemented in the form of a computer program or application executed by a computer stored in a recording medium.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The foregoing description of the present application is for illustrative purposes only, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will be able to understand that it is possible to easily transform it into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present application.

10: 기상서버
100: 해양 기상 서비스 제공 장치
10: weather server
100: marine meteorological service providing device

Claims (13)

해양 기상 서비스 제공 방법으로서,
기상 서버로부터 수치모델 형태인 제 1 파고모델을 수신하는 단계;
상기 제 1 파고모델을 이용하여 상기 제 1 파고모델과 해상도를 달리하는 제 2 파고모델로부터 연안 파고모델을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 연안 파고 모델을 이미지화하여 표시하는 단계를 포함하되,
상기 연안 파고모델을 생성하는 단계는,
상기 제 2 파고모델에 포함되는 제1 연안 모델 및 제2 연안 모델을 중첩하는 단계;
상기 제2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 제1 파고모델을 내삽(interpolation)하여 합성하는 단계;
기설정된 시간 정보를 기준으로 상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출하는 단계; 및
추출된 상기 시간 및 공간적 특징을 상기 시간 정보 이후에 수신된 상기 제1 파고모델에 적용함으로써, 특징값이 포함된 상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 특징값이 포함된 상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생산하는 단계는,
상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고 모델을 격자별로 선형회귀를 계산하여 상기 특징값을 추출하여 상기 제1 파고 모델의 격자에 적용하고,
상기 특징값은 기울기 값을 포함하는 것인, 해양 기상 서비스 제공 방법.
As a method of providing marine meteorological services,
Receiving a first wave height model in the form of a numerical model from the weather server;
Generating a coastal wave height model from a second wave height model having a resolution different from that of the first wave height model using the first wave height model; And
Including the step of imaging and displaying the generated coastal wave height model,
Generating the coastal wave height model,
Overlapping the first coastal model and the second coastal model included in the second wave height model;
Synthesizing the first wave height model by interpolating it according to the grid of the second wave height model;
Extracting temporal and spatial features of the second wave height model received within the temporal information based on preset temporal information; And
Generating the coastal wave height model after the temporal information including feature values by applying the extracted temporal and spatial features to the first wave height model received after the time information,
Producing the coastal wave height model after the time information including the feature value,
The second wave height model received within the time information is applied to the grid of the first wave height model by calculating a linear regression for each grid, extracting the feature value, and
The characteristic value includes a slope value.
제1항에 있어서,
상기 제 1 파고모델은 초기 전구 파고모델이고, 상기 제 2 파고모델은 초기 연안 파고모델인 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The first wave height model is an initial global wave height model, and the second wave height model is an initial coastal wave height model,
How to provide marine meteorological services.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제1 파고 모델 및 제2 파고모델은 복수의 변수를 포함하고,
상기 복수의 변수는 해상풍향, 해상풍속, 파고, 파향, 파속 및 파간격을 포함하는 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The first wave height model and the second wave height model include a plurality of variables,
The plurality of variables include sea wind direction, sea wind speed, wave height, wave direction, wave speed, and wave interval,
How to provide marine meteorological services.
제1항에 있어서,
상기 제2 파고 모델의 격자에 맞춰 상기 제1 파고 모델을 내삽하여 합성하는 단계는,
역거리 가중 내삽 방법에 의해 수행되는 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The step of interpolating and synthesizing the first wave height model according to the grid of the second wave height model,
Which is performed by the inverse distance weighted interpolation method,
How to provide marine meteorological services.
제4항에 있어서,
상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징은,
상기 제2 파고모델에 포함되는 상기 복수의 변수를 포함하는 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 4,
The temporal and spatial characteristics of the second wave height model received within the temporal information are,
Including the plurality of variables included in the second wave height model,
How to provide marine meteorological services.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생산하는 단계는,
공간 규모축소화 방법에 의해 수행되고,
상기 공간 규모축소화 방법은 하기 수학식 1 내지 3에 의해 수행되고,
[수학식 1]
Figure 112020077258083-pat00028

[수학식 2]
Figure 112020077258083-pat00029

[수학식 3]
Figure 112020077258083-pat00030

여기서, a는 기울기 값, b는 y 절편, c는 상기 제2 파고모델의 변수값, g는 상기 제1 파고모델의 변수값, i는 상기 시간 정보까지의 예측 시간,
Figure 112020077258083-pat00031
는 상기 시간 정보까지의 상기 제2 파고모델의 평균 변수값,
Figure 112020077258083-pat00032
는 상기 시간 정보까지의 상기 제2 파고모델의 평균 변수값,
Figure 112020077258083-pat00033
은 1km 해상도의 제1 파고모델의 변수값,
Figure 112020077258083-pat00034
은 제2 파고모델의 변수값인 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The step of producing the coastal wave height model after the time information,
It is carried out by the spatial scaling method,
The spatial scale reduction method is performed by the following equations 1 to 3,
[Equation 1]
Figure 112020077258083-pat00028

[Equation 2]
Figure 112020077258083-pat00029

[Equation 3]
Figure 112020077258083-pat00030

Where a is a slope value, b is a y-intercept, c is a variable value of the second wave height model, g is a variable value of the first wave height model, i is a prediction time to the time information,
Figure 112020077258083-pat00031
Is the average variable value of the second wave height model up to the time information,
Figure 112020077258083-pat00032
Is the average variable value of the second wave height model up to the time information,
Figure 112020077258083-pat00033
Is the variable value of the first wave height model with a resolution of 1 km,
Figure 112020077258083-pat00034
Is the variable value of the second wave height model,
How to provide marine meteorological services.
제5항에 있어서,
상기 기상 서버로부터 수치모델 형태인 기상모델을 수신하는 단계;
상기 기상모델에 포함된 복수의 변수를 아스키(ASCII) 코드로 추출하는 단계; 및
상기 제 2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 기상모델을 내삽하여 합성하는 단계를 더 포함하는,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 5,
Receiving a meteorological model in the form of a numerical model from the meteorological server;
Extracting a plurality of variables included in the meteorological model as ASCII code; And
Further comprising the step of interpolating and synthesizing the meteorological model according to the grid of the second wave height model,
How to provide marine meteorological services.
제6항에 있어서,
상기 복수의 변수는,
기온, 이슬점 온도, 지표면 온도, 풍향, 풍속, 습도, 기압, 하늘 상태, 복사량 및 강수 정도를 포함하는 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 6,
The plurality of variables,
Air temperature, dew point temperature, surface temperature, wind direction, wind speed, humidity, air pressure, sky conditions, radiation and precipitation degree,
How to provide marine meteorological services.
제9항에 있어서,
상기 제2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 기상모델을 내삽하여 합성하는 단계는,
상기 역거리 가중 내삽 방법에 의해 수행되는 것인,
해양 기상 서비스 제공 방법.
The method of claim 9,
The step of interpolating and synthesizing the meteorological model according to the grid of the second wave height model,
To be performed by the inverse distance weighted interpolation method,
How to provide marine meteorological services.
해양 기상 서비스 제공 장치로서,
기상 서버로부터 수치모델 형태인 제 1 파고모델을 수신하는 수신부;
상기 제 1 파고 모델을 이용하여 상기 제 1 파고 모델과 해상도를 달리하는 제 2 파고 모델로부터 연안 파고모델을 생성하는 생성부; 및
상기 생성된 연안 파고 모델을 이미지화하여 표시하는 추출부를 포함하되,
상기 생성부는,
상기 제 2 파고모델에 포함되는 제1 연안 모델 및 제2 연안 모델을 중첩하는 중첩부;
상기 제2 파고모델의 격자에 맞춰 상기 제1 파고모델을 내삽(interpolation)하여 합성하는 합성부;
기설정된 시간 정보를 기준으로 상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고모델의 시간 및 공간적 특징을 추출하는 특징 추출부; 및
추출된 상기 시간 및 공간적 특징을 상기 시간 정보 이후에 수신된 상기 제1 파고모델에 적용함으로써, 특징값이 포함된 상기 시간 정보 이후의 상기 연안 파고모델을 생성하는 모델 생성부를 포함하고,
상기 모델 생성부는,
상기 시간 정보 이내에 수신된 상기 제2 파고 모델을 격자별로 선형회귀를 계산하여 상기 특징값을 추출하여 상기 제1 파고 모델의 격자에 적용하고,
상기 특징값은 기울기 값을 포함하는 것인, 해양 기상 서비스 제공 장치.
As a marine meteorological service providing device,
A receiving unit for receiving a first wave height model in the form of a numerical model from the weather server;
A generator for generating a coastal wave height model from a second wave height model having a resolution different from that of the first wave height model using the first wave height model; And
Including an extraction unit for displaying the image of the generated coastal wave height model,
The generation unit,
An overlapping portion overlapping the first coastal model and the second coastal model included in the second wave height model;
A synthesizing unit for interpolating and synthesizing the first wave height model according to the grid of the second wave height model;
A feature extraction unit for extracting temporal and spatial features of the second wave height model received within the time information based on preset time information; And
A model generator for generating the coastal wave height model after the temporal information including a feature value by applying the extracted temporal and spatial features to the first wave height model received after the time information,
The model generation unit,
The second wave height model received within the time information is applied to the grid of the first wave height model by calculating a linear regression for each grid, extracting the feature value, and
The characteristic value includes a slope value.
제1항, 2항, 4항 내지 제6항 및 제8항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.A computer-readable recording medium storing a program for executing the method of any one of claims 1, 2, 4 to 6 and 8 to 11 on a computer.
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