KR20190078195A

KR20190078195A - Presenting method of weather index service for MICE industry

Info

Publication number: KR20190078195A
Application number: KR1020170179979A
Authority: KR
Inventors: 이영미; 오상률; 문성민; 이수정
Original assignee: (주)에코브레인
Priority date: 2017-12-26
Filing date: 2017-12-26
Publication date: 2019-07-04

Abstract

The present invention provides a method for providing a MICE industry-specific weather index service, comprising the steps of: a) generating weather information in 1 km grid units through a weather information predicting model which includes the steps of building 1km grid data and terrain data for a weather observation target area, receiving weather information from a plurality of weather observing devices and mobile weather sensors, correcting the weather information by determining whether there is an error of the weather information received from the mobile weather sensors, and generating weather field data by processing the weather information received from the weather observing devices and the mobile weather sensors and undergoing the correcting; b) generating a weather index based on the weather information generated from the weather information predicting model which includes the steps of selecting weather elements for a particular trip from the weather information, weighting a particular weather element among the selected weather elements, quantifying the selected weather elements and the weighted weather element by comparing the same with predetermined criteria for the particular trip, and calculating the weather index for the trip by averaging the quantified weather elements; and c) providing the calculated weather index to a user through a platform providing MICE information.

Description

The present invention relates to a MICE industry-specific weather index service,

본 발명은 기상 지수 서비스에 관한 것으로서, 상세하게는 MICE 산업 등 관광 및 여행 서비스에 직접 연계되어 여행의 종류와 여행지 선택의 폭을 넓히는데 활용 가능한 새로운 기상 지수 제공방법을 제안한다.The present invention relates to a meteorological index service, and more particularly, to a new meteorological index providing method that can be used to broaden the selection of travel types and destinations by being directly linked to tourism and travel services such as the MICE industry.

기상정보는 한 나라의 기술력과 정보력의 수준을 보여주며 국력의 상징이라고 할 수 있다. 지구 온난화와 갑작스런 폭우, 폭염, 한파 등 지역별 이상 기후가 만연해지면서 기상기후 정보를 기업 운영이나 국가 산업정책에 필요한 의사결정과 마케팅에 접목시켜 매출을 증대시키거나 재해를 예방하는 등의 날씨 경영이 더욱 중요해지고 있다. 날씨는 소비자가 각종 구매 의사를 결정하는 데 큰 영향을 미치기 때문에 날씨에 따라 소비자의 구매심리가 달라지는 방향을 포착하지 않고서는 고객의 구매력을 향상시키기 어렵다. 따라서 각 기업에서는 날씨 현상에 따라 고객을 설득할 것인가에 대한 구체적인 전략을 수립하여 기업 경영에 활용하고 있다. 또한, 현재는 유망한 업종이지만 날씨 변화 때문에 사양산업으로 전락하거나, 현재는 어려운 업종이지만 앞으로 날씨 덕에 크게 빛을 볼 업종도 많이 존재한다. 새로운 사업을 시작하기 전 날씨 패턴에 따른 미래 성장성을 파악하는 것이 매우 중요하다. Meteorological information shows the level of technology and intelligence of a country and it is a symbol of national power. As the unusual climate such as global warming, sudden heavy rains, heat waves and cold waves spreads, weather management such as increasing sales or preventing disasters by combining weather information with decision-making and marketing necessary for corporate management or national industrial policy It is becoming important. Since the weather has a great influence on consumers 'decision to purchase various items, it is difficult to improve the purchasing power of customers without catching the direction of consumers' purchase psychology according to the weather. Therefore, each company establishes a specific strategy for persuading the customer according to the weather phenomenon and uses it in the management of the company. Also, although it is a promising industry now, it has fallen to the specification industry due to the weather change, and now it is a difficult industry. It is very important to understand the future growth potential of weather patterns before starting a new business.

날씨정보를 기업 경영에 다양하게 활용해 부가가치를 창출하고 기상재해에 대한 안전성을 높이는 한편, 다양한 산업 분야에서 기상정보의 활용성을 극대화함으로써 기상산업 시장을 확대할 필요가 있다. 기후변화가 세계적 이슈가 되면서 세계적으로 기후변화가 불러올 경제적 영향을 예측하려는 움직임도 활발하게 진행되고 있는데, 미국의 경우 과거 60년간 지역별 작물 수확량, 토양 성분, 100만 개 지점의 기후정보 등을 이용해 이상 기후 시 해당 농가에 보험금을 지급하는 기후보험을 개발·판매하고 있으며 위성영상 데이터 활용을 통해 기후예측과 재난 대응 실시간 네트워크 시스템을 구축하는 등 기상기후 빅데이터를 공공 분야에 활용하고 있다. 또한, 글로벌 기업들도 기후변화로 인한 손해를 사업 기회로 삼아 기상기후 빅데이터를 활용해 기후변화를 미래 성장 동력으로 활용하고 있다. 우리나라도 2011년부터 기상정보를 경영에 활용해 부가가치를 창출한 기업이나 기관을 발굴해 '날씨 경영'을 인증 해주는 제도를 운영하고 있다. It is necessary to expand the weather industry market by maximizing the utilization of weather information in various industrial fields while creating added value and enhancing safety against weather disasters by diversifying the use of weather information in corporate management. As climate change becomes a global issue, there is a growing trend to predict the economic impact of climate change globally. In the United States, over the past six decades, regional crop yields, soil composition, It develops and sells climate insurance, which provides insurance payments to the farmers in Gifu City. Utilizing satellite image data, the company uses climate data and big data for the public sector by constructing a real-time network system for climate prediction and disaster response. Global companies also use climate change as a future growth engine by using weather data as a business opportunity and damaging climate change. Since 2011, Korea has also been operating a system that certifies 'weather management' by exploring companies or organizations that have created added value by utilizing weather information in management.

MICE 산업은 회의(Meeting), 포상관광(Incentives), 컨벤션(Convention), 전시회(Exhibition)의 머리 글자를 딴 용어로 엑스포 같은 초대형 박람회를 개최하는 일부터 국가 정상회의와 각종 국제회의 개최, 상품·지식·정보 등의 교류 모임 유치, 각종 이벤트 및 전시회 개최 등이 모두 MICE 산업에 포함된다. MICE 산업은 관련 방문객들의 규모가 크고, 방문객 1인당 지출이 일반 관광객보다 훨씬 크기 때문에 새로운 산업 분야로 주목받고 있다. 또한, 방문객들에 의한 개최 도시 홍보 효과 등의 문화적 효과도 크기 때문에 세계 주요 도시들의 마케팅 수단으로 인식되기도 한다. 마이스 산업은 2009년 1월 우리나라 신성장동력 산업 중 하나로 선정된 바 있다. The MICE industry is the first in a series of meetings, rewards, incentives, conventions, and exhibitions. It is the first time that the MICE industry has hosted the National Summit and various international conferences, Attracting exchange groups such as knowledge and information, holding various events and exhibitions are all included in the MICE industry. The MICE industry is attracting attention as a new industrial area because of the large scale of its visitors and the fact that its per capita expenditure is much larger than that of ordinary tourists. In addition, cultural effects such as the publicity effect of the host city by the visitors are also large, which is recognized as a marketing means of major cities in the world. Mace industry was selected as one of Korea's new growth engine industry in January, 2009.

지리적으로 항공 및 해상 교통이 유리하고 천연 관광자원이 풍부한 제주도는 동북아 관광 허브도시로서의 위상을 고려하여 2009년 MICE 거점 육성도시로 지정되면서 MICE 산업 활성화를 위해 관련 기관 및 기업을 중심으로 인프라가 구축되고 있으며, MICE 산업과 타산업간의 융복합이 활발하게 이루어지고 있다. 제주도의 MICE 산업이 경쟁력을 갖고 특화된 서비스를 제공하기 위해서는 날씨 경영을 통한 차별화가 필수적이다. Jeju Island, which is geographically rich in air and marine transportation and rich in natural tourism resources, was designated as a MICE hub city in 2009 considering its status as a tourism hub city in Northeast Asia. In order to revitalize the MICE industry, MICE industry and other industries are actively merging. In order for Jeju Island's MICE industry to provide competitively specialized services, it is essential to differentiate through weather management.

제주도는 내륙과는 분리된 섬 지형으로 내륙과 해안으로 이루어진 세계적 자연경관 및 골프, 항공 및 해양레저, 트레킹, 바이크 등 풍부한 관광자원을 보유하고 있으나, 한라산을 중심으로 오름, 해안선 등 복잡한 지형, 지리적 구조를 가지고 있어 인접한 지역이라도 날씨가 다변화하는 특성을 가지며, 제주도 중심에 자리잡고 있는 한라산의 영향으로 동쪽과 서쪽, 북쪽과 남쪽의 날씨, 기온, 풍속, 습도 등의 기상요소가 다르게 나타난다. 또한 바다로 둘러싸인 섬이라는 영향으로 해안가와 내륙의 날씨도 많은 차이를 보이며, 해양성 기후의 영향으로 안개 발생이 잦으며 이에 따라 직간접적으로 피해가 발생하고 있다. Jeju Island is an island land that is separated from the inland. It has rich natural resources such as inland and coastal landscapes, golf, aviation and marine leisure, trekking, and bike. However, it has complex geographical features such as uplift, It has the characteristic of diversifying the weather even in the neighboring areas. Due to the influence of Mt. Halla, which is located in the center of Jeju Island, weather factors such as weather, temperature, wind speed and humidity in the east and west, north and south are different. In addition, due to the influence of the island surrounded by the sea, the weather on the coast and the inland varies a lot, and fog occurs frequently due to the influence of the oceanic climate, and the damage occurs directly or indirectly.

도서지역이라는 특성상 제주도는 MICE 산업을 위한 인적 및 물적 자원의 이동수단이 항공 및 해상운송을 통해 이루어지고 있기 때문에 날씨변화 및 기상특성에 민감한 특성을 가질 수밖에 없으며, 지리적, 지형적 영향으로 국지적으로 날씨가 다변화하므로 휴양형 MICE 산업 육성을 위해서는 국지적 기상예측이 가능한 기상정보서비스가 필수적이다. 특히 해양 및 항공 교통수단 뿐만 아니라, 패러글라이딩, 열기구와 같은 항공레저, 요트 및 낚시투어와 같은 관광산업군은 바람, 파고, 날씨 개황 등의 국지적 기상변화에 매우 민감하며, 이를 위한 특화 기상관측정보 및 예측정보가 절실하다.Due to the nature of the book area, Jeju Island has the characteristics to be sensitive to weather changes and weather characteristics because the means of transportation of human and material resources for the MICE industry is carried out through air and sea transportation, and the weather is weathered locally due to geographical and geographical influences. It is necessary to provide weather information service capable of forecasting local weather in order to foster recreational MICE industry. Especially, the tourism industry such as air and leisure transportation such as paragliding, hot air balloon, yacht and fishing tour as well as ocean and air transportation are very sensitive to local weather changes such as wind, digging and weather conditions. Predictive information is urgent.

기상청의 기상예보는 30㎞ 격자 간격의 수치예보자료를 5㎞ 격자간격으로 고해상도 자료로 변환하여 제공하고 있는데, 국지적으로 날씨가 다변화하는 섬 지형에서는 기존의 기상예보만으로 MICE 산업에 특화된 기상정보서비스를 제공하는데 한계가 있다. The Meteorological Agency's weather forecast is provided by transforming the numerical forecast data of 30km grid interval into high resolution data at a distance of 5km grid. In case of the island weather where the weather is diversified locally, MICE industry-specific weather information service There is a limit to providing.

한편, 종래의 기상정보 서비스 기술로는 무선 기지국에 센서를 설치하여 국지적인 기상 정보를 수집하고 수집한 기상 정보에 대하여 여러 검증을 수행하여 정보의 유효성을 높이는 기술이 제안된 바 있고(특허출원 10-2013-0142623), 가상의 지형 모델에 기상 정보를 3차원적으로 표현함으로써 사용자에게 기상 정보를 제공하는 기술이 제안된 바 있으며(특허출원 10-2015-0173683), 도시 지역에 국한된 동네 예보의 범위를 벗어나 격자 단위의 GIS 정보를 토대로 지형적 특징에 따른 기상 변화량을 반영한 기상정보 제공방법(특허출원 10-2015-0081472) 등이 제안된 바 있다. 이러한 종래 기술들은 기상정보의 예측 정확도, 사용자 편의성 등을 향상시키는 점에서는 기술적 진보를 이루고 있으나, 섬 지형에서의 다변화하는 날씨 예측에는 여전히 한계가 있고 특히 MICE 산업에 특화된 기상정보를 제공하기 어려운 단점이 있다. On the other hand, in the conventional weather information service technology, a technique has been proposed in which a sensor is installed in a wireless base station to acquire local weather information and perform various tests on collected weather information to enhance the validity of the information (Patent Application No. 10 -2013-0142623), a technique of providing weather information to a user by three-dimensionally representing weather information in a virtual terrain model has been proposed (Patent Application No. 10-2015-0173683), and a local neighborhood weather forecast A method of providing weather information reflecting weather change according to geographical features based on grid-based GIS information (Patent Application No. 10-2015-0081472) has been proposed. These conventional technologies have made technological advances in terms of improving the prediction accuracy of weather information and user convenience, but there is still a limit to the weather forecast for diversification in the island type, and in particular, it is difficult to provide weather information specialized in the MICE industry have.

MICE 산업에서의 기상정보의 활용성과 효용성 도모를 위해서는 단순 날씨예보 제공이 아닌 MICE 산업에 특화된 기상정보서비스를 개발하고, MICE 산업과 연계된 기상정보 플랫폼이 구축될 필요가 있다. 또한, MICE 산업에 특화된 기상 지수 개발을 통해 MICE 참가자 등이 향유하는 여행 및 관광 서비스의 질을 높일 필요가 있다. For the utilization and usefulness of weather information in the MICE industry, it is necessary to develop a weather information service specialized in the MICE industry, rather than providing a simple weather forecast, and to construct a weather information platform linked to the MICE industry. In addition, it is necessary to improve the quality of travel and tourism services enjoyed by MICE participants through the development of a weather index specialized for the MICE industry.

기존에는 기상청을 통해 각종 생활 편의 지수가 제공된 바 있으며, 기상정보를 활용하여 안전지수(특허출원 10-2014-0008852)나 교통사고 위험지수(특허출원 10-2013-0071348) 등이 제안된 바 있다. 이러한 기존의 기상 지수는 특수 목적에 한정되어 있고, MICE 산업 등 관광 및 여행에 특화되어 활용 가능한 기상 지수에는 적합하지 않았다. 특히 제주도와 같이 지역에 따른 날씨 변화가 심한 도서 지역의 경우에는 보다 구체화되고 실질적인 기상 지수가 개발될 필요가 있으며, 제공된 기상 지수를 통해 관광과 여행의 종류 및 장소 선택 폭이 다양하게 제공되는 플랫폼이 요구되고 있다. Previously, various living convenience indexes were provided through the Korea Meteorological Administration and safety index (patent application 10-2014-0008852) and traffic accident risk index (patent application 10-2013-0071348) were proposed using weather information . These existing meteorological indices are limited to special purposes and are not suitable for meteorological indices that can be utilized for tourism or travel, such as the MICE industry. Especially, in the case of the book area where the weather changes according to the region like Jeju Island, it is necessary to develop a concrete and realistic weather index, and a platform in which the weather index provides various kinds of sightseeing, Is required.

본 발명은 전술한 기술적 배경하에서 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 제주도 등 섬 지역에 특화된 격자별 기상 예측정보를 기반으로 관광 및 여행에 연계된 새로운 기상 지수 서비스를 제공하는 것이다. The present invention has been made in view of the above-described technical background, and an object of the present invention is to provide a new weather index service linked to tourism and travel based on grid-specific weather prediction information specialized in island areas such as Jeju Island.

본 발명의 다른 목적은 휴양형 MICE 산업에 적합한 MICE 융합 기상 지수 서비스를 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to provide a MICE fusion Meteorological Index service suitable for the recreational MICE industry.

본 발명의 또 다른 목적은 기존의 기상환경관측과 병행하여 크라우드 소싱 기반의 모바일 기상정보 관측을 통해 수요자 요구에 부합하는 기상 지수 서비스를 제공하는 것이다. It is another object of the present invention to provide a meteorological index service that meets consumer demands through mobile weather information observation based on crowd sourcing in parallel with the existing weather environment observation.

기타, 본 발명의 또 다른 목적 및 기술적 특징은 이하의 상세한 설명에서 보다 구체적으로 제시될 것이다.Other objects and technical features of the present invention will be more specifically described in the following detailed description.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 a) 기상정보예측모델을 통해 1km 격자 단위의 기상정보를 생산하는 과정으로서, 기상 관측 대상 지역의 1km 격자 데이터와 지형 자료를 구축하는 단계, 복수의 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 기상 정보를 수신하는 단계, 상기 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보 중 오차 여부를 판단하여 기상 정보를 보정하는 단계, 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 수신되고 보정 과정을 거친 기상 정보를 처리하여 기상장 자료를 생성하는 단계를 포함하며; b) 상기 기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보를 기초로 기상 지수를 생성하는 과정으로서, 상기 기상 정보로부터 특정 여행에 대하여 기상 요소를 선별하는 단계, 선별된 기상 요소 중 특정 기상 요소에 가중치를 부여하는 단계, 선별된 기상 요소와 가중치가 부여된 기상 요소를 특정 여행에 대하여 미리 정해진 기준과 비교하여 수치화하는 단계, 수치화된 기상 요소들을 평균하여 해당 여행에 대한 기상 지수를 산출하는 단계를 포함하며; c) 산출된 기상 지수를 MICE 정보를 제공하는 플랫폼을 통해 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 MICE 산업 특화형 기상 지수 서비스 제공방법을 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of generating meteorological information on a 1-km grid basis through a) a meteorological information prediction model, comprising the steps of: constructing 1 km grid data and terrain data of a meteorological observation area; The method comprising the steps of: receiving weather information from an equipment and a moving weather sensor; correcting weather information by judging whether or not there is an error among the weather information received from the mobile weather sensor; receiving the weather information from the weather observation equipment and the moving weather sensor, Processing the information to generate the base-station data; b) generating a meteorological index based on meteorological information generated from the meteorological information prediction model, the method comprising the steps of: selecting meteorological elements for a specific trip from the meteorological information; assigning weights to specific meteorological elements among the selected meteorological elements; Comparing the selected meteorological element and the weighted meteorological element with a predetermined reference for a specific trip, and averaging the quantified meteorological elements to calculate a meteorological index for the trip; c) providing the calculated weather index to a user through a platform that provides MICE information, and providing the MICE industry-specific weather index service.

본 발명에 있어서, 상기 산출된 기상 지수는 동일한 종류의 복수의 여행지에 대해 산출된 복수의 지수 값을 포함할 수 있고, 이 경우 사용자에게 제공될 때 각 기상 지수의 랭킹화된 정보를 상기 플랫폼을 통해 제공할 수 있다. 또한, 상기 산출된 기상 지수는 서로 다른 복수의 여행에 대해 산출된 복수의 지수 값을 포함할 수 있고, 이 경우 사용자에게 제공될 때 각 여행별 기상 지수가 표시된 지도 정보를 상기 플랫폼을 통해 제공할 수 있다. In the present invention, the calculated gas phase index may include a plurality of index values calculated for a plurality of travel destinations of the same kind, and in this case, when provided to the user, . The calculated weather index may include a plurality of index values calculated for a plurality of trips different from each other. In this case, when provided to the user, map information showing the weather index of each trip is provided through the platform .

본 발명에 있어서, 상기 기상 요소는 상기 기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보를 기초로 얻어지는 기상 요소와 더불어, 기상청에서 제공되는 생활 기상 지수를 부가적으로 더 포함할 수 있다. In the present invention, the meteorological element may additionally include a meteorological element obtained based on meteorological information generated from the meteorological information prediction model, as well as a living meteorological index provided by a meteorological office.

본 발명에 있어서, 상기 이동형 기상센서는 차량에 장착된 기상센서 또는 휴대용 전자기기에 장착된 기상센서일 수 있다.In the present invention, the portable weather sensor may be a weather sensor mounted on a vehicle or a weather sensor mounted on a portable electronic device.

본 발명에 있어서, 상기 기상장 자료를 생성하는 단계는 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 수신되고 보정 과정을 거친 기상 정보에 대해 Observation Grid 과정을 수행하여 자료동화(Data Assimilation) 하기 위한 입력파일을 생성하고, 상기 격자 데이터와 지형 자료에 대하여 WPS(WRF Pre-processor System)과정을 수행하고, 자료동화를 거친 기상 정보를 내삽하여 기상정보예측모델의 초기치와 경계조건의 입력자료를 생성하고, 상기 입력자료를 이용하여 수치적인 기상장 자료를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In the present invention, the generating of the base-station data may include generating an input file for data assimilation by performing an Observation Grid process on the weather information received from the meteorological observation device and the mobile weather sensor, A WRF pre-processor system (WPS) process is performed on the grid data and the terrain data, and input data of an initial value and a boundary condition of a weather information prediction model are generated by interpolating meteorological information through data acquisition, And generating numerical priori data using the data.

본 발명에 있어서, 상기 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보 중 오차 여부를 판단하여 기상 정보를 보정하는 단계는, 이동형 기상센서들이 일정 구역 내에 밀집해 있을 경우 각각의 이동형 기상센서 값을 주변의 기상청 관측정보와 비교하여 일정 범위 밖의 값은 제외하고, 나머지 값들의 평균값을 구하여 해당 구역의 관측값으로 결정할 수 있다. 이와 달리, 상기 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보 중 오차 여부를 판단하여 기상 정보를 보정하는 단계는 이동형 기상센서들 중 대표 기상센서를 선정하고 대표 기상센서와 일정거리 이내에 있는 이동형 기상센서들의 값을 주변의 기상청 관측정보와 비교하여 일정 범위 밖의 값은 제외하고, 나머지 값들의 평균값을 구하여 대표 기상센서가 위치하는 구역의 관측값으로 결정할 수 있다.In the present invention, the step of determining the error of the weather information received from the mobile weather sensor may correct the weather information if the mobile weather sensors are concentrated within a predetermined area, It is possible to determine the average value of the remaining values by excluding the values outside the predetermined range in comparison with the information to be the observation value of the corresponding region. Alternatively, the step of determining the error of the weather information received from the mobile weather sensor may correct the weather information by selecting a representative weather sensor among the mobile weather sensors and comparing the values of the mobile weather sensors within a certain distance with the representative weather sensor It is possible to determine the observation value of the area where the representative weather sensor is located by obtaining an average value of the remaining values by excluding the values outside the predetermined range in comparison with the surrounding Meteorological Agency observation information.

본 발명에 있어서, 상기 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보는 기온, 풍속, 강우량, 운량, 일조량, 습도를 포함하고, 상기 사용자의 이동 동선에 따른 위치 및 시간의 변화에 따른 기상정보는 날씨, 기온, 습도, 풍속, 강우량, 일조량을 포함할 수 있다. In the present invention, the meteorological information received from the meteorological observation equipment and the moving weather sensor includes at least one of a temperature, a wind speed, a rainfall, a cloud, a sunshine and a humidity, May include weather, temperature, humidity, wind speed, rainfall, and sunshine.

본 발명에 따르면, 격자별 기상 예측정보를 기반으로 관광 및 여행에 연계된 새로운 기상 지수 서비스를 제공하며, 특히 휴양형 MICE 산업에 적합한 MICE 융합 기상 지수 서비스를 제공할 수 있다. According to the present invention, it is possible to provide a new weather index service linked to tourism and travel based on grid-specific weather forecast information, and to provide a MICE fusion weather index service suitable for a recreational MICE industry in particular.

또한, 본 발명은 기존의 기상환경관측과 병행하여 크라우드 소싱 기반의 모바일 기상정보 관측을 통해 수요자 요구에 부합하는 맞춤형 기상 지수를 도출할 수 있다. 구체적으로, 동일한 종류의 여행 내지 활동에 대하여 날씨와 기상 조건에 따라 최적의 기상 지수를 제공함으로써 해당 여행 내지 활동을 최적으로 즐길 수 있게 되며, 다른 종류의 여행 내지 활동에 대해서는 날씨와 기상 조건을 고려하여 적합한 테마의 여행 내지 활동을 선택할 수 있게 된다. In addition, according to the present invention, customized meteorological indices can be derived by observing mobile meteorological information based on crowdsourcing along with existing meteorological observations. Specifically, by providing an optimum weather index according to weather and weather conditions for the same type of trip or activity, it is possible to enjoy the trip or activity optimally, while considering weather and weather conditions for other kinds of travel or activities So that it is possible to select a suitable theme travel or activity.

이러한 차별화된 기상 지수 서비스는 MICE 산업과 휴양형 관광 산업을 대상으로 특화됨으로써 해당 산업의 경쟁력을 제고할 수 있고, 부가적인 콘텐츠를 추가로 개발하여 산업적 가치를 향상시킬 수 있다. This differentiated Meteorological Index Service can specialize in the MICE industry and recreational tourism industry, thereby enhancing the competitiveness of the industry and further enhancing the industrial value by developing additional contents.

본 발명의 기상 지수 서비스는 웹 및 모바일 기반으로 다양한 플랫폼상에서 제공됨으로써 관련 산업의 날씨 경영 구축에 활용 가능하며, 여행자의 선택의 폭을 넓힘으로써 고품질 여행 상품 개발에도 기여할 수 있다.Since the weather index service of the present invention is provided on various platforms based on web and mobile, it can be utilized in construction of weather management of related industries, and it can contribute to the development of high quality travel products by widening the choice of travelers.

도 1은 5km 단위 격자 지도와 1km 단위 격자 지도를 비교한 이미지
도 2a 내지 2c 는 이동형 기상센서 값의 보정 방법을 설명하는 모식도
도 3은 관측된 정보로부터 기상장 자료를 생성하는 단계를 보인 순서도
도 4는 본 발명에서 실시한 자료동화의 예를 보인 그래프
도 5는 기상정보 예측값과 실측값을 비교한 그래프
도 6은 기상 지수를 산출하는 과정을 보인 순서도
도 7은 골프장에 대하여 기상 지수를 산출하는 방법을 보인 도면
도 8은 특정 여행에 대하여 기상 지수가 랭킹화된 지도를 보인 도면
도 9는 복수의 여행에 대하여 기상 지수를 표시한 지도를 보인 도면
도 10a 및 10b는 기상 지수 서비스가 제공되는 웹 이미지
도 11a 내지 11c는 기상 지수 서비스가 제공되는 모바일 앱 이미지Fig. 1 shows an image obtained by comparing a 5-km grid map with a 1-km grid map
Figs. 2A to 2C are schematic views for explaining a method of correcting the moving-
FIG. 3 is a flow chart showing a step of generating a base document data from the observed information
4 is a graph showing an example of data assimilation performed in the present invention
5 is a graph obtained by comparing the predicted value of the weather information and the measured value
6 is a flowchart showing a process of calculating a vapor phase index
7 is a view showing a method of calculating a weather index for a golf course
8 is a diagram showing a map in which a meteorological index is ranked for a specific trip
9 is a diagram showing a map showing a weather index for a plurality of trips
FIGS. 10A and 10B are views showing a web image
11A to 11C illustrate a mobile application image

본 발명은 MICE 산업 기반의 녹색관광 활성화를 위하여 기상환경관측 및 기상정보를 제공하는 스마트 웨더 서비스를 기반으로, MICE 산업 특화형 기상 지수 서비스 및 이와 관련된 플랫폼을 제안한다. The present invention proposes a MICE industry-specific weather index service and a related platform based on smart weather service that provides weather information and weather information for the activation of green tourism based on the MICE industry.

본 발명의 MICE 산업 특화형 스마트 웨더 서비스 제공방법은 크게, a) 기상정보예측모델을 통해 1km 격자 단위의 기상정보를 생산하는 단계; b) 상기 기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보를 기초로 기상 지수를 생성하는 단계; 및 c) 산출된 기상 지수를 MICE 정보를 제공하는 플랫폼을 통해 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.The MICE industry-specific smart weather service providing method of the present invention includes: a) producing meteorological information of a 1-km grid unit through a meteorological information prediction model; b) generating a meteorological index based on the meteorological information generated from the meteorological information prediction model; And c) providing the calculated weather index to a user via a platform that provides MICE information.

기상정보예측모델을 통해 1km 격자 단위의 기상정보를 생산하는 과정은, 기상 관측 대상 지역의 1km 격자 데이터와 지형 자료를 구축하는 단계, 복수의 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 기상 정보를 수신하는 단계, 상기 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보 중 오차 여부를 판단하여 기상 정보를 보정하는 단계, 및 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 수신되고 보정 과정을 거친 기상 정보를 처리하여 기상장 자료를 생성하는 단계를 포함한다.The process of producing the meteorological information of 1 km grid unit through the meteorological information prediction model includes the steps of constructing the 1 km grid data and the terrain data of the meteorological observation area and receiving the meteorological information from the plurality of meteorological observation equipment and the portable weather sensor A step of correcting the weather information by judging whether or not there is an error among the weather information received from the portable weather sensor, and a step of generating weather information by processing the weather information received from the weather observation device and the portable weather sensor, .

1km 격자 단위의 기상정보를 생산하기 위하여 고해상도 지형 구축 및 기상자료 입력이 필요하다. 제주도 등 섬 지역과 기타 산악 지형에서는 급격한 고도 변화와 해안 등 다양한 지형변화가 조밀하게 내재되어 있어 고해상도 지형 구축이 필요하다. 도 1은 기존의 5km 단위 격자 지도와 본 발명의 1km 단위 격자 지도를 비교한 것이다. 기상 관측 대상 지역의 1km 격자 데이터와 지형 자료를 구축함에 있어서, 본 발명의 실시예에서는 기존의 지형자료보다 상세한 NASA -SRTM 3s 자료 또는 USGS -SRTM 1s 자료 등 고해상 지형자료를 구축하고, MM5, WRF, UM 등의 중규모 수치예보모델은 NCEP에서 제공하는 GFS, FNL 등의 재분석 기상장을 Global 입력자료로 사용하였다.In order to produce meteorological information of 1km grid unit, it is necessary to construct high resolution terrain and input weather data. In Jeju Island and other islands and other mountainous terrain, it is necessary to construct a high-resolution terrain because of rapid changes in altitude and coastal changes. Figure 1 compares the existing 5 km unit grid map with the 1 km unit grid map of the present invention. In constructing the 1km grid data and terrain data of the meteorological observation area, in the embodiment of the present invention, high-resolution topographical data such as NASA-SRTM 3s data or USGS-SRTM 1s data are constructed in more detail than existing terrain data, and MM5, WRF , UM, etc., are used as global inputs for the re-analysis of the GFS and FNL provided by NCEP.

또한, 기존의 기상청 관측자료와 함께 MICE 행사 지역 등에 추가로 설치한 AWS(기상관측장비)와 이동형 기상 센서에서 수집된 관측자료를 이용한다. 이와 같은 복수의 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 기상 정보를 수신하여 1km 단위의 보다 상세화된 기상 예측정보 생산이 가능하게 된다. In addition, we use observation data collected from AWS (weather observation equipment) and mobile weather sensors installed in addition to the existing Meteorological Agency data in the MICE event area. It is possible to produce more detailed meteorological forecast information in units of 1 km by receiving meteorological information from a plurality of meteorological observation devices and a moving weather sensor.

MICE 산업 기반, 녹색관광 활성화를 위한 상세화된 기상 예측정보 생산 및 제공을 위해서는 산출된 정보의 정확도가 매우 중요하며, 격자 간격에서 소외된 지역의 국지적 기상변화를 대변하기 위해 MICE 행사 개최지 및 관련지역에 AWS를 추가 설치하여 기상환경관측을 실시하는 한편, 이동형 기상 센서를 통해 보다 정확한 기상 정보를 수신한다. AWS 또는 이동형 기상 센서에서 관측되는 기상요소로는 예를 들어 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사량 및 일조 시간 등이 실시간으로 계측되며, 이러한 정보들이 데이타베이스화될 수 있다. MICE industry base, to promote green tourism In order to produce and provide detailed weather prediction information, the accuracy of the calculated information is very important. In order to represent the local weather change of the marginalized area in the lattice interval, AWS is installed in the MICE event site and related area to observe weather environment. On the other hand, more accurate weather information is received through the mobile weather sensor. For example, temperature, humidity, wind direction, wind speed, solar radiation and sunshine time are measured in real time by AWS or mobile weather sensors, and such information can be databaseed.

본 발명에 있어서, 상기 이동형 기상센서는 차량에 장착된 기상센서 또는 휴대용 전자기기에 장착된 기상센서일 수 있다. 예를 들어 스마트폰에 부착된 기상 센서는 GPS 기반 위치정보, MICE 개최지역 인근의 유동적인 기상환경정보를 실시간으로 습득하는데 활용할 수 있고, 이러한 정보를 반영하여 신뢰성 높은 날씨 정보를 제공할 수 있다. 이와 같이 MICE 및 휴양형 관광에 참여하는 사용자를 통해, 필요로 하는 기상정보를 실시간으로 수집하고, 재처리된 정보를 사용자에게 송신하는 양방향 크라우드 소싱(crowd sourcing)을 적용하여, MICE 행사 관계자는 스스로가 요구하는 위치에서 기상정보를 센싱하거나, 수집된 기상 관측 정보를 기상예측모델에서 재처리 및 가공함으로써 사용자 원하는 맞춤형 기상정보 서비스를 제공할 수 있다. 이동형 기상 센서가 장착된 사용자의 스마트폰은 GPS 위치 정보 및 스마트폰에 내장된 어플리케이션을 활용하여 특정 지점의 실시간 기상 정보를 무선 통신을 통해 외부 서버로 전달하고, 서버의 GIS 정보와 결합하여 재가공된 후 DB에 저장하여 웹퍼블리싱(Web Publishing) 또는 애플리케이션을 통해 사용자에게 제공될 수 있다. In the present invention, the portable weather sensor may be a weather sensor mounted on a vehicle or a weather sensor mounted on a portable electronic device. For example, a weather sensor attached to a smart phone can be used to acquire GPS-based location information, fluid weather information near the MICE host area in real time, and can provide reliable weather information by reflecting such information. In this way, users who participate in MICE and recreational tourism can collect the necessary weather information in real time and apply interactive crowd sourcing to send the reprocessed information to the user. It is possible to provide a customized weather information service desired by the user by sensing the weather information at the requested position or reprocessing and processing the collected weather observation information in the weather prediction model. The user's smartphone equipped with the mobile weather sensor transmits the real-time weather information of the specific point to the external server through the wireless communication using the GPS position information and the application embedded in the smart phone, and combines with the GIS information of the server, And then stored in a DB to be provided to the user via web publishing or an application.

이동형 기상센서로 풍속, 풍향, 온도, 체감온도, 습도, 노점온도, 기압 등이 측정될 수 있으며, 이러한 센싱 정보들을 데이터베이스화 시킨 후, 기상예측모델에서 입력 자료로 사용된다. 본 발명에 있어서, 상기 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보 중 오차 여부를 판단하여 기상 정보를 보정하는 단계가 요구될 수 있다. Wind speed, wind direction, temperature, sensation temperature, humidity, dew point temperature, and air pressure can be measured with a portable weather sensor. After the sensing information is stored in a database, it is used as input data in a weather prediction model. In the present invention, it may be required to correct the weather information by determining whether or not the weather information received from the portable weather sensor is error.

이동형 기상센서의 경우 사용자의 체온에 의해서, 또는 사용자가 위치한 장소의 실내 온도 등에 의해서 실측값과 차이가 크게 발생할 수 있는데, 이러한 경우 이동형 기상센서로부터 수신되는 기상정보를 신뢰할 수 없게 된다. 이러한 문제를 방지하기 위해서 이동형 기상센서들의 기상정보 값을 분석하고 보정하는 절차가 필요하다. In the case of the portable weather sensor, the difference from the measured value can be largely caused by the body temperature of the user or the room temperature at the place where the user is located. In this case, the weather information received from the portable weather sensor becomes unreliable. In order to prevent such problems, it is necessary to analyze and correct the weather information values of the portable weather sensors.

예를 들어, 이동형 기상센서가 일정 구역(ex, 반경 500M) 이내에 밀집 해 있을 경우 각각의 기상센서 값을 비교하여 일정 범위 이상의 값은 제외하고 나머지 값들만을 신뢰할 수 있는 정보로 취합한다(도 2a 참조). 또한, 기상센서 값들 간의 차이가 크지 않을 경우 그 값을 신뢰하고 평균값을 구하여 해당 구역의 관측 값으로 결정할 수 있다(도 2b 참조). 반면, 이동형 기상센서들이 특정 지점(또는 구역)에 밀집하지 않고 산재해 있을 경우에는 대표 기상센서를 선정하여 대표 기상센서와 일정거리(ex, 500M) 밖의 센서들은 제외하는 한편, 일정거리 이내의 센서들 중 일정 범위 밖의 값은 제외하고 나머지 값들의 평균값을 구하여 해당 지점(또는 구역)의 관측값으로 결정할 수 있다(도 2c 참조). For example, when the moving type weather sensor is densely packed within a predetermined area (eg, a radius 500M), the respective sensor values are compared and the remaining values except for a certain range are collected as reliable information Reference). In addition, when the difference between the gas sensor values is not large, the value can be relied on and an average value can be obtained to determine the observation value of the zone (refer to FIG. 2B). On the other hand, when the mobile weather sensors are scattered without being concentrated at a specific point (or zone), the representative weather sensor is selected to exclude the sensors outside the predetermined distance (ex, 500 M) from the representative weather sensor, The average value of the remaining values can be obtained and the observed value of the corresponding point (or zone) can be determined (see FIG. 2C).

한편, 관측지점 중심 또는 대표 이동형 기상센서와 가장 가까운 기상청 관측자료와 비교하여 각각의 이동형 기상센서의 관측값에 대한 신뢰성을 판별할 수 있다. 이를 위하여, 이동형 기상센서에 의해 기상요소들이 관측된 지점에서 가장 가까운 기상청 관측지점의 자료와 이동형 기상센서 값을 비교하여 유사 정도를 판단하고, 오차가 클 경우 해당 이동형 기상센서 값을 보정해주는 작업을 수행할 수 있다. 이동형 기상센서의 위치와 가까운 기상청 관측지점을 찾는 공식은 다음과 같다.On the other hand, it is possible to determine the reliability of the observation value of each portable weather sensor by comparing with the observation data of the meteorological station nearest to the center of the observation point or the representative portable weather sensor. For this purpose, it is necessary to compare the data of the nearest meteorological station observation point with the moving weather sensor value at the point where the weather elements are observed by the mobile weather sensor, and to correct the corresponding moving weather sensor value when the error is large Can be performed. The formula for finding the nearest meteorological station to the location of the mobile weather sensor is as follows.

이동형 기상센서의 오차값을 보정하기 위하여, 종관기상관측장비 ASOS (Automated Surface Observing System) 및 자동기상관측장비 AWS (automatic weather station)와 비교가 가능한 4가지 기상요소(기온, 풍속, 습도, 기압)에 대하여 진행하였다. (Temperature, wind speed, humidity, air pressure) which can be compared with the automatic weather station (AWS) and the automated surface observation system ASOS (automatic weather station) .

기온이 -33℃ 보다 낮거나 40℃ 보다 높으면 물리오류, 월에 따라 월별 기온의 최소값보다 이하이거나 월별 기온의 최대값보다 이상인 경우에는 기후오류로 분류하여 제거하였다. 풍속은 0 m/s 이하이거나, 42 m/s 보다 강하면 물리오류로 판단하여 제거하였으며, 습도는 측정값이 0 보다 작거나 100 보다 크면 물리오류로 판단하여 제거하였다. 이동형 기상센서에서 수신된 자료와 기상청관측 자료를 비교한 결과, 이동형 기상센서의 기온은 기상청 관측자료에 비해 측정치가 높게 나타났으며, 약 1.6배 가량 높은 값을 나타내었다. 풍속, 습도, 기압의 경우, 기상청 관측자료에 비해 낮게 측정되었다. 풍속은 42%, 습도는 26%, 기압은 0.004% 낮게 나타났다. If the temperature is lower than -33 ° C or higher than 40 ° C, it is classified as a climate error if it is less than the minimum value of the monthly temperature or the maximum value of the monthly temperature according to the month. If the wind speed is less than 0 m / s or more than 42 m / s, it is judged to be a physical error and removed. If the measured value is less than 0 or greater than 100, it is judged as a physical error and removed. As a result of comparing the data received from the mobile weather sensor with the data from the Korea Meteorological Administration, the temperature of the mobile weather sensor was higher than that of the Meteorological Agency and 1.6 times higher than that of the Meteorological Agency. Wind speed, humidity, and air pressure were measured lower than those of the Meteorological Agency. The wind speed was 42%, the humidity was 26% and the atmospheric pressure was 0.004% lower.

기상청 관측자료를 기준으로 이동형 기상센서 값을 보정하기 위하여 두 관측값을 비교하여 그 상대적 비(ratio)로 추론된 보정상수(scaling factor)로 이동형 기상센서 값을 보정하였다. 보정상수는 2016년 12월 ~ 2017년 6월 기간 수집된 이동형 기상센서 값을 이용하여 산출하였으며, 각 기상요소별 보정상수는 아래 표 1과 같다.In order to calibrate the moving weather sensor value based on the meteorological data, we compared the two observations and corrected the moving weather sensor value with a scaling factor deduced as the relative ratio. The calibration constants are calculated using the moving weather sensor values collected from December 2016 to June 2017, and the calibration constants for each meteorological element are shown in Table 1 below.

[표 1] [Table 1]

참고로, ASOS는 제주, 고산, 성산, 서귀지점에 위치하고 있으며, AWS는 가파도, 중문, 한림, 성판악 등 34군데에 위치하고 있다. 습도와 기압은 ASOS에서만 관측이 이루어지고 있다. 이동형 기상센서와 기상관측지점(ASOS, AWS)의 거리가 멀어질수록 오차가 커질 가능성이 있기 때문에 습도와 기압의 경우, 이동형 기상센서에 의해 기상요소가 관측된 지점과 가장 가까운 곳이 ASOS인 경우의 값만을 이용하여 보정을 실시하였다. 오차들의 절대값의 평균을 구하는 방법인 MAE (Mean Absolute Error), 관측값과 모델값의 차를 평균 제곱하여 정확도를 평가하는 방법인 RMSE (Root Mean Squares for Error), 및 일치도를 판단하는 방법인 IOA (Index of Agreement)를 도출하였다. RMSE와 MAE는 0에 가까울수록, IOA는 1에 가까울수록 모델값과 관측값이 일치하고 있다는 것을 의미한다.For reference, ASOS is located in Jeju, Gosan, Seongsan, Seogu branch, and AWS is located in 34 locations including Gapado, Jungmun, Hanlim and Seongpanak. Humidity and air pressure are observed only in ASOS. In the case of humidity and air pressure, ASOS is closest to the point at which the weather element is observed by the mobile weather sensor because the distance between the mobile weather sensor and the weather observation point (ASOS, AWS) The correction was performed using only the value of. Mean Absolute Error (MAE), which is the average of the absolute values of the errors, Root Mean Squares for Error (RMSE), which is a method of evaluating the accuracy by squaring the difference between the observed and model values, IOA (Index of Agreement) was derived. RMSE and MAE are closer to 0, and IOA is closer to 1, which means that the model value and the observed value coincide.

제시된 각 보정상수를 이동형 기상센서의 기상요소별로 곱하여 보정된 결과와 보정 전 값을 비교한 결과를 표 2 에 나타내었으며, 보정된 결과는 보정 전 보다 훨씬 ASOS 및 AWS 값과 유사해졌음을 확인할 수 있다. Table 2 shows the results obtained by multiplying the corrected calibration constants by the meteorological factors of the moving weather sensor and comparing the corrected results with the pre-correction values, and it is confirmed that the corrected results are much similar to the ASOS and AWS values before correction .

[표 2][Table 2]

보정 전 기온 IOA는 0.93이었으나, 보정 후에 0.98로 증가하였으며, 습도 IOA 는 보정 전에 0.74였으나, 보정 후에 0.85로 증가하였다. 기압 IOA는 보정 전 0.70이었으나, 보정 후 0.82로 증가하였다. 오차의 정도를 나타내는 MAE와 RMSE 값 또한 보정 전보다 보정 후에 값이 작아진 것을 확인할 수 있으며, 이는 ASOS 및 AWS의 값과 유사해졌음을 나타낸다. 풍속의 경우, 보정 전 IOA는 0.01, 보정 후에는 0.14로 증가하긴 하였으나 신뢰도가 매우 떨어지는 수준이며, 이러한 이동형 기상 센서 데이터는 기상예측모델의 처리 과정에에 활용하지 않는 것이 바람직하다.The pre-calibration IOA was 0.93, but increased to 0.98 after calibration. The humidity IOA was 0.74 before calibration but increased to 0.85 after calibration. The atmospheric pressure IOA was 0.70 before calibration but increased to 0.82 after calibration. The MAE and RMSE values indicating the degree of error are also confirmed to be smaller after the correction than before, indicating that they are similar to the values of ASOS and AWS. In the case of wind speed, IOA before correction is increased to 0.01, and after correction is increased to 0.14, but reliability is very low. It is desirable that this mobile weather sensor data is not utilized in the process of the weather prediction model.

기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 수신되고 보정 과정을 거친 기상 정보들은 기상예측모델을 통해 처리되어 수치모델화된 기상장 자료가 생성된다.The meteorological information received from the meteorological observation equipment and the moving weather sensor and processed through the calibration process is processed through the weather forecasting model to generate the meteorological modeled meteorological data.

1km 격자 단위의 기상 예측 정보를 생산하는 것은 기상예측모델(ex, WRF 모델)에서 grid 정보를 수정하는 등 수치모델 실행 과정에서 격자를 조절하는 것으로 간단하게 생산이 가능하지만, 이 경우 예측정보와 실제 관측값 사이의 오차가 발생할 수 있다. 이와 같은 현상은 기 구축된 저해상도의 입력자료를 내삽하여 고해상도 정보를 생성하는 과정에서 발생하는 문제로, 수치모델 내부의 모수화 과정에서 오차가 나타나기 때문이라고 할 수 있다. 따라서, 1㎞ 간격의 신뢰성 높은 기상예측정보 생산을 위해서는 고해상도 지형 구축 및 기상자료 입력 후 내삽(interpolation), 자료동화(data assimilation)와 같은 일련의 과정을 필요로 한다(도 3 참조). The production of 1km grid-based weather prediction information can be easily produced by adjusting the grid in the numerical model execution process such as modifying the grid information in the weather prediction model (ex, WRF model). In this case, An error may occur between the observed values. This phenomenon occurs in the process of generating high-resolution information by interpolating the low-resolution input data of the preliminary construction, which is caused by the error in the parameterization process in the numerical model. Therefore, in order to produce highly reliable weather prediction information at intervals of 1 km, a series of processes such as high-resolution terrain construction, interpolation after weather data input, and data assimilation are required (refer to FIG. 3).

기상예측모델로 WRF(Weather Research and Forecasting) 모델을 사용하였다. 격자데이터는 NCEP/NCAR(National Centers for Environmental Prediction/National Centers for Atmospheric Research)에서 제공하는 FNL(Final analyses)자료를 이용하였다. FNL자료는 1°× 1°의 공간 해상도를 가지며 6시간 간격의 시간 해상도를 가진다. 대상지역의 지형과 지표면 상태를 현실적으로 반영하기 위하여 고해상도 지형고도(Shuttle Radar Topography Mission 3sec, SRTM 3sec)와 토지피복자료(Environmental Geographic Information System, EGIS)를 사용하였다.We used the Weather Research and Forecasting (WRF) model as a weather forecasting model. The grid data were based on the FNL (Final Analysis) data provided by NCEP / NCAR (National Centers for Environmental Prediction / National Centers for Atmospheric Research). The FNL data has a spatial resolution of 1 ° × 1 ° and a time resolution of 6 hours. In order to reflect the topography and surface condition of the target area, we used high resolution terrain elevation (Shuttle Radar Topography Mission 3sec, SRTM 3sec) and Environmental Geographic Information System (EGIS).

격자데이터와 지형자료를 이용하여 WRF를 실행하기 전의 전처리과정으로서 WPS(WRF Pre-processor System)과정이 수행된다. WPS 과정에는 예측영역의 지형고도와 토지이용도를 수평 내삽하고(geogrid.exe), 전지구 예보자료의 GRIB format 파일로부터 기상장을 추출하고(ungrib.exe), geogrid에 의해 정의된 모델의 격자에 ungrib에 의해 추출된 기상장을 수평 내삽하는 과정(metgrid.exe)이 포함된다. The WRF pre-processor system (WPS) process is performed as a preprocessing process before executing the WRF using the grid data and the terrain data. In the WPS process, geogrid (geogrid.exe) horizontally interpolates the terrain elevation and land use of the predicted area, extracts the proposal (ungrib.exe) from the GRIB format file of global forecast data, This includes the process of horizontally interpolating the metrics extracted by ungrib (metgrid.exe).

기존 관측데이타(Conventional Observation data)로서 ASOS, AWS 관측자료 이외에, 추가 관측자료(Additional Observation data)자료로서 이동형 기상센서(Moving Sensor)로부터 특정 지역의 기상정보를 실시간으로 수신하고 전술한 보정 과정을 거쳐 입력자료로 사용된다. 기상관측장비와 이동형 기상센서로부터 수신된 기상 정보는 기온, 풍속, 강우량, 운량, 일조량, 습도를 포함하고, 상기 사용자의 이동 동선에 따른 위치 및 시간의 변화에 따른 기상정보는 날씨, 기온, 습도, 풍속, 강우량, 일조량을 포함할 수 있다. ASOS, AWS 관측자료와 이동형 기상센서 자료를 이용하여 Observation Grid 과정(obsgrid.exe)을 통해 자료동화(Data Assimilation) 하기 위한 입력파일을 생성한다. In addition to ASOS and AWS observations as Conventional Observation data, additional Observation data is used to receive weather information of a specific area in real time from a moving sensor, It is used as input data. The weather information received from the weather observation device and the portable weather sensor includes temperature, wind speed, rainfall, cloudiness, sunshine, and humidity, and the weather information according to the position and time of the user according to the movement line of the user includes weather, , Wind speed, rainfall, and sunshine. ASOS, and AWS observations and mobile weather sensor data to generate an input file for data assimilation through Observation Grid process (obsgrid.exe).

전처리 과정을 거친 격자 데이타와 관측자료들은 REAL 과정(real.exe)을 통해 WRF 단계에서 사용할 초기치와 경계조건의 입력 자료로 생성된다. 이 과정은 metgrid에 의해 생성한 자료를 이용하여 연직적 내삽과정, 진단적 계산 과정과 간단한 자료의 재구성 등의 작업이 포함된다. The preprocessed lattice data and observation data are generated as input data of initial values and boundary conditions to be used in the WRF stage through REAL process (real.exe). This process involves the use of data generated by metgrid to perform vertical interpolation, diagnostic computation, and simple data reconstruction.

최종적으로 WPS(WRF Pre-processor System) 및 REAL에서 생성된 자료를 이용하여 WRF 단계(wrf.exe)를 통해 수치적으로 기상을 예측하고 3차원 기상장(meteorological field) 자료를 생성한다(WRF output). 이와 같은 관측 자료의 처리 및 기상장 자료 생성은 기 개발된 기상예측모델에서 컴퓨터 처리 내지 소프트웨어적인 처리를 통해 수행된다. Finally, using WRF (WRF Pre-processor System) and REAL generated data, numerical weather prediction is made through WRF step (wrf.exe) and 3-D meteorological field data is generated (WRF output ). The processing of these observational data and the generation of the base data are carried out by computer processing or software processing in the developed weather prediction model.

조밀한 지역의 예측 정보를 얻기 위해서는 상세하고 정확한 입력 자료를 구축할 필요가 있으며, 1km 간격의 정확한 수치모델 입력자료를 생산하기 위해서는 고해상도의 지형 및 기상자료와 내삽(interpolation)이 필요하다. 본 발명에서는 지형자료에 맞게 기상자료를 할당하고 수직 내삽 및 수평 내삽을 수행하고 다양한 방법으로 반복 실시하여 최적의 내삽법을 도출하여, 특화된 지형자료를 구축 가능하다. 또한, 내삽을 통해 고해상도 기상자료를 구축하면서, 내삽 결과와 기상청 및 민간 관측된실측값 간의 오차범위가 감소하게 된다.In order to obtain precise information of the dense region, it is necessary to construct detailed and precise input data. In order to produce accurate numerical model input data at intervals of 1 km, high-resolution terrain and weather data and interpolation are necessary. In the present invention, it is possible to allocate weather data to the terrain data, perform vertical interpolation and horizontal interpolation, and repeatedly perform various methods to derive optimal interpolation methods to construct specialized terrain data. In addition, by constructing high resolution weather data through interpolation, the error range between the interpolation result and the meteorological station and the observed values of civilian observations is reduced.

내삽을 수행한 입력자료는 3차원 변분자료동화기법(3DVAR), 4차원 변분자료동화기법(4DVAR)을 시행하여 최적의 수치모델 자료를 생성할 수 있다. 자료동화는 기상예측모델에서 만들어진 기상자료가 실제 기상에 최대한 가깝게 보정함을 의미하며, 현재의 대기상태를 설명하기 위해 지구상의 유용한 모든 기상관측 자료를 사용하여 최적의 수치모델 초기자료를 생성하는 과정에 해당한다. 구체적으로 관측자료를 이용해 모델이 가지는 오차를 수정하거나 관측자료를 모델에 입력하는 과정으로서 이전에 예측한 기상장을 관측자료로 수정하여 분석장을 만들어 낸다. 즉, 관측자료를 적절히 내삽, 외삽, 또는 변환하되 역학적 원리를 만족하도록 격자점의 분석값을 확정하는 과정에 해당한다. 발생한 차이값을 실시간으로 모델에 적용하여, 예측장을 수정하고 이를 다시 수치모델의 입력자료로 활용하는 자료동화의 예를 도 4에 도시하였다.The interpolated data can be generated by the 3D VAR (3DVAR) and the 4D VAR (4DVAR). Data assimilation means that the meteorological data generated by the weather forecasting model is corrected as close as possible to the actual weather, and the process of generating optimal numerical model initial data using all available meteorological observations on earth to explain the present atmospheric condition . Specifically, the process of correcting the error of the model using the observed data or inputting the observed data into the model is used to generate the analysis field by modifying the previously predicted data as the observed data. That is, it corresponds to the process of interpolating, extrapolating, or transforming observation data appropriately, but determining the analysis value of the grid point to satisfy the mechanical principle. FIG. 4 shows an example of a data assimilation in which the difference value is applied to the model in real time, and the prediction field is corrected and used as input data of the numerical model again.

이와 같은 기상관측정보 수집 및 수집된 자료를 토대로 기상예측정보를 생성하는 과정을 실제로 수행하였다. 제주도의 고산, 제주시, 서귀포시, 성산 4개 지역에 대해 기온, 풍속, 습도, 강수를 실측하고 예측한 후 기상예측모델 예보값과 실측값을 비교하고 그 결과를 도 5에 도시하였으며, 예보값과 실측값 비교 검증결과를 표 3에 나타내었다.The process of generating the weather prediction information based on the collected weather information and the collected data was actually performed. The predicted values of the temperature, wind speed, humidity, and precipitation are compared and compared with the predicted values of the forecasting model, and the results are shown in Fig. The results of the comparison of the measured values are shown in Table 3.

기온은 4개 지점의 오차가 1.5℃ 내외로 나타나 기상예측정보 생산값의 높은 신뢰성을 확보하였으며, IOA(index of agreement)도 0.9 이상으로 나타나 실측값과의 높은 일치성을 가지는 것으로 확인되었다. 풍속은 서귀포에서 0.8 이상의 상관성을 가지며, 성산의 경우 0.66의 상관성을 가지는 것으로 나타나 국지적인 풍속값에 대한 보다 면밀한 보정작업을 필요로 함을 알 수 있었다. 또한, 습도는 4개 지점의 상관도가 0.8 이상인 것으로 높게 나타났으나, 서귀포의 경우 타지점에 비해 오차범위가 다소 높게 나타났다. 강수량의 경우, 10월 한 달간의 강수발생일 자체 표본수가 작아 IOA값과 같은 오차 및 일치도가 다소 낮은 것으로 나타났으나, 강수발생일 자체와 강수량 패턴은 매우 근접하게 모사되었다. 서귀포의 경우 급변하는 날씨변화(강수 및 다습)로 인해 강수량의 IOA가 특히 낮게 모사된 것으로 판단된다. (ex. 10월 5일 서귀포 강수발생 예측 O, 강수발생량 급증으로 낮은 IOA 기록)The temperature of the stations is 1.5 ℃, and the IOA (index of agreement) is 0.9 or more, which shows high agreement with the measured values. The wind speed has a correlation of 0.8 or more in Seogwipo and 0.66 in the case of gyeongsan, indicating that it requires more detailed correction of the local wind speed value. In addition, the humidity showed high correlation with the four points of 0.8 or more, but the error range was somewhat higher in Seogwipo than other points. In the case of precipitation, the precipitation date itself and the precipitation pattern were simulated very close to each other, although the error number and the degree of agreement with the IOA value were somewhat low due to the small number of precipitation days per month in October. In the case of Seogwipo, IOA of precipitation is estimated to be especially low due to the rapid change of weather (precipitation and humidity). (eg, October 5, the forecast of the occurrence of the seogwipo precipitation O, the low IOA record due to the rapid increase of precipitation)

[표 3] 예보값과 실측값 비교 검증결과[Table 3] Comparison between the forecast value and the measured value

기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보는 여행지 또는 여행 종류별로 특화된 기상 지수 산출에 이용된다.The weather information generated from the weather information prediction model is used to calculate a weather index that is specialized for each travel destination or trip type.

도 6은 기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보를 기초로 기상 지수를 생성하는 과정을 보인 순서도이다. 6 is a flowchart showing a process of generating a meteorological index based on weather information generated from a weather information prediction model.

전술한 방법에 의하여 기상정보가 생성되면(단계 S110), 상기 기상 정보로부터 특정 여행에 대하여 기상 요소를 선별하고, 선별된 기상 요소 중 특정 기상 요소에 가중치를 부여한다(단계 120). 여행은 크게 실외 활동과 실내 활동으로 구분되며, 실외 활동의 경우 바다 또는 해안이나, 강 등의 수변 지역, 산악 지역, 초원이나 오름 지역 등에 따라 기상 조건에 따른 활동 내용이 달라질 수 있다. 따라서, 해당 여행지 또는 활동의 종류와 관련하여 요구되는 기상 요소, 예를 들어 날씨, 기온, 강수량, 습도, 파고, 미세먼지, 안개 여부, 일조량, 운량, 풍속 등의 요소들 중에서 필수적인 사항들이 선택된다. 또한, 기상 요소에는 전술한 일반적인 요소들 뿐만 아니라, 자외선 지수, 불쾌 지수, 체감 온도, 열지수 등의 야외 활동에 필요한 기상 관련 지수들이 포함될 수 있으며, 나아가 야외 활동 시 야기될 수 있는 피부질환, 꽃가루 알러지 등을 예방하기 위하여 피부질환 가능 지수, 꽃가루농도 위험 지수, 감기가능 지수 등이 포함될 수 있다. When the weather information is generated by the above-described method (step S110), a weather element is selected for the specific trip from the weather information, and a weight is assigned to the specific weather element among the selected weather elements (step 120). Trips are largely divided into outdoor activities and indoor activities. In the case of outdoor activities, activities depending on the weather conditions can be changed depending on the sea, coast, river, etc., mountainous area, grassland or rising area. Therefore, essential elements are selected from the factors of weather factors required for the type of travel destination or activity, such as weather, temperature, precipitation, humidity, digging, fine dust, fog, sunshine, cloudiness and wind speed . In addition, the meteorological elements may include not only the above-mentioned general factors but also weather-related indices necessary for outdoor activities such as ultraviolet ray index, discomfort index, bodily sensation temperature and heat dissipation, and furthermore, a skin disease, Etc., it may include a skin disease possibility index, a pollen concentration risk index, a rollability index, and the like.

이러한 다양한 기상 요소를 반영하여 MICE 산업에 특화된 실제적인 기상 지수를 산출하기 위해 본 발명은 기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보를 기초로 얻어지는 기상 요소와 더불어, 기상청에서 제공되는 생활 기상 지수를 부가적으로 더 포함할 수 있다. In order to calculate an actual meteorological index specific to the MICE industry reflecting the various meteorological factors, the present invention relates to a meteorological element obtained based on meteorological information generated from a meteorological information prediction model, As shown in FIG.

기상 요소를 선별한 후에는 해당 여행지 또는 특정 야외 활동에 가장 밀접하게 관련있는 기상 요소에 대하여 가중치를 부여할 수 있다. 이 가중치는 후술하는 기상 지수 산출 시 특정 기상 요소의 영향을 더 부각시킴으로써 해당 여행지 또는 활동에 대한 실질적이고 의미있는 기상 지수를 생성할 수 있다.Once the meteorological elements are selected, weights can be given to the meteorological elements most closely related to the destination or the particular outdoor activity. This weight can generate a substantial and meaningful meteorological index for the travel destination or activity by further highlighting the influence of the specific meteorological factor at the time of calculating the meteorological index to be described later.

선별된 기상 요소와 가중치가 부여된 기상 요소는 특정 여행에 대하여 미리 정해진 기준과 비교하여 수치화한다(단계 S130). 기상 요소를 수치화함으로써 해당 여행지 또는 활동에 관련된 기상 지수의 산출이 용이하고, 기상 지수를 객관적으로 평가하여 사용자가 쉽고 직관적으로 인식할 수 있는 형태의 정보로 가공할 수 있다.The selected weather element and the weighted weather element are digitized in comparison with a predetermined standard for a specific trip (step S130). By quantifying the meteorological factors, it is easy to calculate the meteorological indices related to the travel destination or activity, and the meteorological indices can be objectively evaluated and processed into information of a form that can be easily and intuitively recognized by the user.

수치화된 기상 요소들로부터 기상 지수가 산출되며(단계 S140), 산출 방식은 예를 들어 개별 기상 요소에 적용된 수치값들을 모두 합산한 후 평균값을 구하여 해당 여행에 대한 기상 지수를 도출할 수 있다. The meteorological index is calculated from the numerical meteorological elements (step S140). For example, the meteorological index for the corresponding trip can be derived by summing all the numerical values applied to the individual meteorological elements and then obtaining an average value.

산출된 기상 지수는 예를 들어 MICE 정보를 제공하는 플랫폼을 통해 사용자에게 제공될 수 있으며, 플랫폼에서 제공되는 기상 지수는 문자와 그림이 포함된 콘텐츠 형태로 디스플레이할 수 있고, 지도 정보에 기상 지수가 포함되어 제공될 수도 있다. 필요에 따라, 기상 지수 제공 전에 동일한 여행 또는 동일한 활동에 대하여 서로 다른 지역에 대한 기상 지수들을 랭킹화시키고(단계 S150), 랭킹 정보를 플랫폼을 통해 제공하여 여행자의 선택의 폭을 넓히고 선택의 용이성을 향상시킬 수도 있다.The calculated weather index can be provided to the user through a platform that provides MICE information, for example, and the weather index provided by the platform can be displayed in the form of content including characters and pictures, and the weather index May be included and provided. If necessary, the meteorological indexes for different regions for the same trip or the same activity are ranked before providing the meteorological index (Step S150), and ranking information is provided through the platform, thereby widening the choice of travelers, .

도 7은 골프장에 대하여 기상 지수를 산출하는 방법을 보인 도면으로서, 예를 들어 여러 골프장의 각종 기상 상황이 상이할 때, 골프 활동과 관련된 기상 요소로서 강수량, 기온, 자외선 지수, 풍속, 미세먼지를 선별하고, 이들 기상 요소에 대하여 각 기상 요소별로 미리 정한 범위에 대해 점수를 부여하고, 해당 값을 합산한 후 평균하여 최종 기상 지수를 산출할 수 있다. 본 실시예에서는 강수량의 경우 0mm 인 경우 최고점(5), 3mm 미만인 경우 중간점(3), 3mm 이상인 경우 최저점(1)을 부여하고, 풍속의 경우에는 0 ~ 3m/s 인 경우 최고점(5), 3 ~ 5m/s 인 경우 중간점(3), 5m/s 이상인 경우 최저점(1)을 부여하였다. 또한, 수치화된 점수의 총합을 평균한 값에 따라 4 이상일 경우 '좋음', 2.1 ~ 3.9 의 범위는 '보통', 2 이하일 때는 '나쁨'으로 구분하여 산출된 기상 지수를 수치적으로 또는 문자적으로 표현할 수도 있다. FIG. 7 is a diagram illustrating a method of calculating a weather index for a golf course. For example, when various weather conditions of various golf courses are different, a precipitation amount, a temperature, an ultraviolet ray index, a wind speed, , And the final meteorological index can be calculated by adding scores to predetermined ranges for each meteorological element with respect to these meteorological elements, adding the values, and averaging them. In the present embodiment, the maximum value (5) for 0 mm, the middle point (3) for less than 3 mm and the lowest point (1) for 3 mm or more are given in the case of precipitation, (3) for 3 to 5 m / s, and the lowest point (1) for 5 m / s or more. In addition, according to the average of the total sum of the numerical scores, the meteorological index calculated as 'good' when it is 4 or more, 'normal' in the range of 2.1 to 3.9 or 'bad' .

이들 각 기상 요소의 수치화 기준에 따르면, 도 7의 크라운CC의 경우 강수량은 1, 풍속은 1, 기온은 5, 자외선 지수는 5, 미세먼지는 3으로 수치화되며, 각 기상 요소의 수치값을 합하면 15 이 되고, 평균하면 3 이 되어 '보통' 의 기상 지수가 도출된다. 반면, 중문골프클럽의 경우, 강수량은 5, 풍속은 5, 기온은 5, 자외선 지수 3, 미세먼지 5 로 수치화되며, 총합은 23, 평균값은 4.6 이 되어 '좋음' 의 기상 지수가 도출된다. 이러한 특정 활동에 대한 기상 지수를 MICE 관련 플랫폼을 통해 제공함으로써 해당 사업의 서비스 가치와 수준을 향상시킬 수 있고, 여행자 입장에서는 기상 지수가 더 높은 곳을 선택하여 해당 활동을 즐길 수 있게 된다.According to the numerical criteria of each of these meteorological factors, the crown CC in FIG. 7 is numerically expressed as 1, the wind speed is 1, the temperature is 5, the UV index is 5, and the fine dust is 3, and the numerical values of the respective weather elements are summed 15, and on average, it becomes 3, and a "normal" meteorological index is derived. On the other hand, in the case of the Jungmun Golf Club, the precipitation is 5, the wind speed is 5, the temperature is 5, the UV index is 3, and the fine dust is 5, and the sum is 23 and the average value is 4.6. By providing the meteorological index for this specific activity through the MICE related platform, it is possible to improve the service value and level of the business, and as a traveler, the user can select the place where the meteorological index is higher and enjoy the activity.

이와 같은 기상 지수는 전술한 기상정보예측모델로부터 생성된 기상 정보를 기초로 얻어진 기상 요소에 기반하여 산출되기 때문에 기상 조건의 변화가 심한 도서 지역의 경우에도 최적의 기상 지수를 도출할 수 있으며, 특정 활동에 적합한 의미있는 기상 지수를 제공할 수 있게 된다.Since such a meteorological index is calculated based on meteorological elements obtained based on the meteorological information generated from the above-described meteorological information prediction model, it is possible to derive an optimal meteorological index even in a book region where the meteorological conditions change significantly, It is possible to provide a meaningful weather index suitable for the activity.

본 발명의 기상 지수는 특정 기상 요소를 선별하여 여름철 여행 시 실내 활동(예를 들어, 박물관이나 미술관 관람 등) 또는 실외 활동을 선택하는데 활용할 수도 있다. 예를 들어, 표 4를 참조하면 기상 요소로 불괘지수, 자외선지수, 열지수, 습도, 기온을 선택하고, 야외 활동에는 강수량을 더 포함시킴으로써 실내 관광이 유리한지 혹은 실외 관광이 가능한지 여부를 판단하거나 선택하도록 유도할 수 있다. The meteorological index of the present invention may be used to select specific weather elements to select indoor activities (eg, museums, museum visits, etc.) or outdoor activities during summer travel. For example, referring to Table 4, it is possible to determine whether indoor tourism is advantageous or outdoor tourism is possible by selecting a haze index, an ultraviolet index, a heat index, a humidity, and a temperature as weather elements, .

[표 4][Table 4]

기상 지수 산출 시 해당 여행 또는 활동과 관련하여 중요한 영향을 미치는 기상 요소에 대해서는 가중치를 부여하여 수치화할 수 있다. 표 5를 참조하면, 골프의 경우 강수량이 중요한 요소로 작용하기 때문에 다른 기상 요소의 수치화 조건(1 ~ 5 점 부여) 보다 더 큰 범위로 수치화하였고(-10 ~ 5), 스킨스쿠버나 스노쿨링 등의 해양 스포츠의 경우 파고가 활동을 제약하는데 영향을 미치기 때문에 가중된 수치를 부여하였다.When calculating the meteorological index, meteorological factors that have a significant impact on the trip or activity can be weighted and quantified. As shown in Table 5, since the amount of precipitation is an important factor for golf, it is quantified to a larger extent (-10 to 5) than other meteorological conditions (given 1 to 5 points) In the case of marine sports, we added weighted values because they affect the restraint of activity.

[표 5][Table 5]

한편 본 발명에 있어서, 상기 산출된 기상 지수는 동일한 종류의 복수의 여행지에 대해 산출된 복수의 지수 값을 포함할 수 있고, 이 경우 사용자에게 제공될 때 각 기상 지수의 랭킹화된 정보를 상기 플랫폼을 통해 제공할 수 있다.Meanwhile, in the present invention, the calculated gaseous index may include a plurality of index values calculated for a plurality of travel destinations of the same kind, and in this case, when provided to the user, As shown in FIG.

도 8은 기상 지수가 랭킹화된 지도를 보인 도면이다. 랭킹화된 정보는 예를 들어 골프에 관한 것으로서, 해당 골프장 지역의 기상 요소를 고려하여 수치화한 정보를 기초로 기상 지수를 산출한 후 <좋음, 보통, 나쁨> 으로 명기된 정보를 제공하여 여행자가 자신이 위치한 장소에서 비교적 가까우면서 기상 지수가 높은 골프장을 선택할 수 있도록 하였다. 8 is a diagram showing a map in which the meteorological index is ranked. The ranked information is related to golf, for example, by calculating the meteorological index on the basis of the information obtained by taking into consideration the meteorological factors of the golf course area, and then providing information specified as " good, It is possible to select a golf course with a high meteorological index relatively close to the place where he is located.

본 발명에 따른 기상 지수 서비스는 골프나 해양 스포츠 등 여행자들에게 익히 알려진 특정 활동 뿐만 아니라, 최근 여행 트렌드로 부상하고 있는 오름 트래킹이나 올레길 트래킹 등 새로운 여행 문화와 관련된 활동이나 감성적 테마 여행에 대해서도 적합한 기상 지수를 제공할 수 있다. The meteorological index service according to the present invention is suitable not only for specific activities well known to travelers such as golf and marine sports but also for activities related to new travel culture such as uptracking or olgil tracking, Can provide a meteorological index.

[표 6][Table 6]

[표 7][Table 7]

본 발명에 있어서, 상기 산출된 기상 지수는 서로 다른 복수의 여행에 대해 산출된 복수의 지수 값을 포함할 수 있고, 이 경우 사용자에게 제공될 때 각 여행별 기상 지수가 표시된 지도 정보를 상기 플랫폼을 통해 제공할 수 있다. In the present invention, the calculated weather index may include a plurality of index values calculated for a plurality of trips different from each other. In this case, when provided to the user, map information indicating the weather index of each trip is displayed on the platform .

도 9는 복수의 여행에 대하여 기상 지수를 표시한 지도를 보인 도면이다. 예를 들어, 등산, 오름 투어, 올레길 트레킹, 서핑 등의 복수의 여행에 대하여, 각 지역별 해당 여행과 관련된 기상 지수를 전술한 방법으로 산출하고, 해당 기상 지수를 <좋음, 보통, 나쁨> 으로 명기된 정보를 제공하여 여행자가 자신의 기호에 따라 기상 지수가 높은 여행을 선택함으로써 보다 의미 있고 날씨 조건에 적합한 여행을 누릴 수 있게 된다. 또한, 여러 종류의 여행에 대해 기상 지수를 고려하여 취사 선택 후 시간과 동선을 따라 여행계획을 수립하는데 도움을 받을 수 있다. 9 is a diagram showing a map showing a weather index for a plurality of trips. For example, for a plurality of trips such as mountain climbing, climbing tour, olgil trekking, and surfing, the meteorological index related to the corresponding travel in each region is calculated by the above-described method, and the corresponding meteorological index is calculated as <good, By providing the specified information, travelers can enjoy trips that are more meaningful and suitable for weather conditions by selecting trips with a higher meteorological index according to their preferences. In addition, it can help you to plan your trip along time and tours after choosing your catering considering the weather index for various kinds of trips.

이러한 기상 지수 기반 여행 정보는 사용자의 위치에 따라 제공됨으로써 사용자 맞춤형 서비스로 특화될 수도 있다. 사용자의 위치는 모바일 기기 등을 통해 GPS 신호로 확인할 수도 있고 사용자가 직접 입력한 정보를 네트워크를 통해 수신할 수도 있다. 이동 동선 정보는 사용자가 웹사이트나 모바일앱을 통해 직접 입력하여 전달하거나 기 설정된 동선 데이타를 사용자가 선택함으로써 전달될 수도 있다. Such weather index-based travel information may be customized to a user-customized service by being provided according to the location of the user. The location of the user can be confirmed by the GPS signal through a mobile device or the like, or the user can directly input the information through the network. The mobile line information may be transmitted by a user directly inputting via a web site or a mobile app, or may be transmitted by a user selecting a predetermined line data.

이러한 이동 동선 정보에 따른 시각화된 기상 지수 및 기상 지수에 따른 여행 정보를 사용자의 여행 동선과 연계하여 위치별 시간별 정보로 제공함으로써 MICE 행사 참석자나 기타 여행 관광객 등에게 보다 능동적인 야외활동이 가능하도록 하며, 이러한 특화된 기상 지수 서비스를 통한 MICE 산업의 활성화 및 관광 산업과의 연계를 촉진시킬 수 있다. Providing travel information according to visualized meteorological index and meteorological index according to the information of the mobile movement line as time information according to the location of the user in connection with the travel route of the user so that more active outdoor activities can be provided to attendees of MICE events and other tourists , The MICE industry can be revitalized through this specialized weather index service and the linkage with the tourism industry can be promoted.

이와 같은 사용자 이동 동선에 따른 맞춤형 기상 지수 서비스는 전술한 1km 격자별 기상예측정보 생산을 통해 가능하게 된다. 제주도와 같은 섬지역이나 산악 지형 등 국지적으로 날씨가 다변화하는 특정 권역은 인접지의 고도 및 지리적 요건이 서로 상이하여, 5㎞ 간격의 기상청 동네예보 보다 상세화된 격자별 예측정보가필요하다. 특히 해안 및 중산간과 같이 날씨가 급변하는 지역은 5km 간격의 예측 정보만으로는 그 지역의 지형적, 지리적, 기상학적 요인을 대변하는 예측정보 생산이 불가능하다. 기존의 기상청 예보는 불특정 다수인을 위한 예보로 위험기상, 특보, 경보 중심의 정보만 제공할 뿐 상세한 예보자료 제공이 되지 않는 반면, 본 발명은 1시간 간격으로 1㎞ 간격의 상세화된 격자의 예보정보를 제공함으로써 기존의 기상청 예보와 차별성을 가지며, MICE 산업기반의 녹생관광 활성화 등 관련 산업에서 날씨경영을 위한 목적별/대상타겟별/기상요소별 맞춤형 예보를 생산 및 제공이 가능하다. The customized meteorological index service according to the user movement line becomes possible through the above-described production of the weather prediction information for each 1 km grid. Specified regions such as Jeju Island and mountainous terrain are different from each other due to different altitude and geographical requirements of neighboring areas. Especially, it is impossible to produce prediction information that represents the geographical, geographical and meteorological factors of the area only by the prediction information of 5 km intervals in the area where the weather is rapidly changing, such as the coast and the middle mountain. While the existing Meteorological Agency forecasts are provided only for risky weather, special alarms and alarms as forecasts for an unspecified majority, the detailed forecast data can not be provided. On the other hand, according to the present invention, By providing information, it is possible to produce and provide customized forecasts for each target / target target / meteorological element for weather management in related industries such as MICE industry-based green tourism promotion, different from existing Meteorological Agency forecasts.

이와 같은 사용자 맞춤형 기상 지수 서비스를 제공하기 위하여 본 발명은 기상관측정보를 수신하는 기상정보데이타베이스와, 기상예측모델을 통한 기상장 자료를 생성하는 기상예측정보 생성부, 기상예측정보를 토대로 사용자에게 제공하는 기상 지수 생성부를 포함할 수 있으며, 이러한 모든 절차를 통합적으로 관리하고 제어하는 중앙서버를 포함할 수 있다. In order to provide the user-customized weather index service, the present invention includes a weather information database for receiving weather observation information, a weather forecast information generating unit for generating weather forecast data through a weather forecast model, And a central server that integrally manages and controls all of these procedures.

본 발명에 따라 산출된 기상 지수 정보 내지 관련 콘텐츠는 MICE 정보를 제공하는 플랫폼을 통해 사용자에게 제공하는 것이 바람직하다.It is preferable that the calculated weather index information and related contents are provided to a user through a platform for providing MICE information.

특정 여행에 대한 또는 각 테마 여행별로 산출된 기상 지수는 사용자의 단말기로 직접 실시간 전달될 수 있으며, 맞춤형 기상 지수가 제공되는 플랫폼으로서 MICE 행사 관련 웹사이트나 모바일 애플리케이션이 이용될 수 있다. 본 발명의 기상 지수 서비스 플랫폼은 MICE 산업 관련종사자를 운영 및 개최자 / Host / Guest 로 세분화하여, 목적별 활용도 높은 기상 지수 서비스 및 응용 컨텐츠를 설계할 필요가 있다. 또한 지역 특화 격자별 기상예측정보 생산모듈에 AWS 및 스마트 기상단말 센싱을 통해 수집된 기상정보를 접목하고, 산출된 기상 빅데이터를 기반으로 사용자 맞춤형 기상 지수 설계하여 제공할 수 있는 인터페이스가 요구된다. 또한 사용자로부터 이동 동선에 대한 정보를 전달받고 이동형 기상센서를 장착한 단말기 사용자와의 양방향 커뮤니케이션을 통한 클라우드소싱이 원활하도록 사용자 편의성을 고려한 UX/UI 디자인이 적용될 필요가 있다. Meteorological indices calculated for specific trips or for each theme travel can be delivered in real time directly to the user's terminal, and a web site or a mobile application related to the MICE event can be used as a platform in which the customized weather index is provided. The Meteorological Index Service Platform of the present invention is required to design a Meteorological Index service and application contents for each purpose by subdividing the MICE industry related personnel into operating and host / guest. In addition, an interface is needed that can combine meteorological information collected by AWS and Smart Weather Terminal Sensing into a weather forecasting information production module for each localized grid, and to provide a customized weather index based on the calculated weather data. Also, it is necessary to apply the UX / UI design considering user convenience so that cloud sourcing through bi-directional communication with the terminal user who receives mobile communication line information from the user and receives the portable weather sensor is smoothly performed.

도 10a 및 10b에는 기상 지수 서비스가 제공되는 웹 이미지를 도시하고, 있다. 기상 지수에 따른 특정 관광 상품(골프 여행)을 제시하면서 해당 상품에 대한 각종 기상 여건을 구체화하여 제공하는 한편, 각 상품별로(골프장별로) 기상 지수를 비교할 수 있도록 도식화하여 사용자의 선택의 폭을 높이고, 쉽게 비교 인식하도록 함으로써, 사용자가 자신의 위치에서 가까우면서 기상 지수가 높은 상품을 선택하는데 도움을 줄 수 있다. 10A and 10B show a web image in which a weather index service is provided. While presenting specific tourist products (golf trip) according to the meteorological index, various weather conditions for the product are specified and provided, and the meteorological index can be compared for each product (for each golf course) , So that it is possible to help the user to select a product having a high meteorological index while being close to his / her own position.

이러한 웹 서비스는 특정 관광 상품 뿐만 아니라 복수의 여행 상품에 대한 기상 지수 서비스를 제공할 수 있으며, 전술한 지도와 연계한 기상 지수 콘텐츠를 제공함으로써 소비자 만족도를 높일 수 있다. Such a web service can provide a weather index service for a plurality of travel products as well as a specific tourism product, and can increase customer satisfaction by providing weather index contents linked with the above-mentioned map.

도 11a 내지 11c에는 기상 지수 서비스가 제공되는 모바일 앱 이미지를 도시하고 있다. 테마 여행 별 날씨 관련 정보와 기상 지수가 제공되고 있으며(도 11a), 사용자가 특정 여행을 선택할 경우(예를 들어 골프 여행) 해당 여행에 대한 위치별 정보와 각 여행 상품에 대한 구체적인 기상 지수 정보를 관련 콘텐츠와 함께 제공하고 있다(도 11b 및 11c)11A to 11C show a mobile app image in which a weather index service is provided. (Fig. 11A). When the user selects a specific trip (for example, a golf trip), information related to the location of the trip and specific weather index information for each travel item are provided (Fig. 11B and 11C)

이러한 웹사이트 또는 모바일앱을 통한 기상 지수 콘텐츠를 통해 MICE 산업에 특화된 기상 지수 서비스 플랫폼을 개발할 수 있으며, 기존의 기상활용지수와는 별도로 MICE 산업과 휴양형 관광 산업을 대상으로한 맞춤형 기상 지수 및 응용 컨텐츠 개발도 가능할 것으로 기대된다. 또한, 기상환경관측 고도화를 통해 수집된 기상환경관측정보 및 1㎞ 간격의 상세화된 기상예측정보를 기반으로 특화된 기상 지수를 제공함으로써 MICE 산업은 물론, 농업 생산성의 향상, 신재생에너지의 활용성 제고, 관광 상품의 다양화 등 각종 분야에 기상 지수 서비스를 적용할 수 있어, 산업 경쟁력 및 날씨경영의 고도화가 가능할 것으로 기대된다.It is possible to develop Meteorological Index service platform specialized for the MICE industry through these web sites or mobile apps. In addition to the existing meteorological utilization index, MICE and customized weather indexes and application contents Development is also expected. In addition, by providing specialized weather indices based on meteorological environment observation information gathered through upgrading of meteorological environment observation and detailed meteorological forecasting information at intervals of 1 km, improvement of agricultural productivity and utilization of new and renewable energy as well as MICE industry , And diversification of tourism products, it is expected that it will be possible to improve industrial competitiveness and weather management.

이상에서 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 예시적으로 설명하였으나, 본 발명은 이와 같은 특정 실시예에만 한정되는 것은 아니며 본 발명에서 제시한 기술적 사상, 구체적으로는 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있을 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, Modified, modified, or improved.

Claims

a) a process of producing meteorological information of a 1-km grid unit through a meteorological information prediction model,
Building 1km grid data and topographic data of the meteorological observation area,
Receiving weather information from a plurality of weather observation devices and a moving weather sensor,
Correcting the weather information by determining whether or not the weather information received from the portable weather sensor is error,
And a step of processing the weather information received from the weather observation device and the portable weather sensor and having undergone the correction process to generate the base-station data,
b) generating a meteorological index based on meteorological information generated from the meteorological information prediction model,
Selecting weather elements for the specific journey from the weather information,
Assigning weights to specific ones of the selected weather elements,
Comparing the selected weather element and the weighted weather element to a predetermined reference for a particular trip,
And averaging the quantified meteorological elements to calculate a meteorological index for the trip,
c) providing the calculated weather index to a user via a platform providing MICE information
Providing MICE industry - specific weather index service.

The method according to claim 1,
Wherein the calculated weather index includes a plurality of index values calculated for a plurality of destinations of the same kind and provides the ranked information of each weather index when presented to the user through the platform, A method of providing a specialized meteorological index service.

The method according to claim 1,
Wherein the calculated meteorological index includes a plurality of index values calculated for a plurality of different trips and provides the map information on which the weather index for each trip is displayed when provided to the user through the platform, A method of providing a specialized meteorological index service.

The method according to claim 1,
Wherein the meteorological element additionally includes a meteorological element obtained on the basis of meteorological information generated from the meteorological information prediction model, and a living meteorological index provided by a meteorological office. .

The method according to claim 1,
The step of determining whether or not an error is present among the weather information received from the portable weather sensor and correcting the weather information
i) When mobile weather sensors are densely populated in a certain area, each moving weather sensor value is compared with surrounding weather station observation information, and a value outside a certain range is excluded and an average value of the remaining values is obtained to determine the observation value of the corresponding zone ,
ii) Selecting a representative weather sensor among the portable weather sensors and comparing the values of the mobile weather sensors within a certain distance with the representative weather sensor to the surrounding weather station observation information, excluding the values outside the predetermined range, Determined by the observed value of the area in which the weather sensor is located
Wherein the MICE industry-specific weather index service is provided.