(72) 발명자 차주완 서울강남구영동대로 4 길 17, 802 동 612 호 ( 일원동, 개포공무원아파트 ) 박향숙 서울동작구여의대방로 8, 102 동 1506 호 ( 신대방동, 2 차우성아파트 ) - 2 -

Size: px

Start display at page:

Download "(72) 발명자 차주완 서울강남구영동대로 4 길 17, 802 동 612 호 ( 일원동, 개포공무원아파트 ) 박향숙 서울동작구여의대방로 8, 102 동 1506 호 ( 신대방동, 2 차우성아파트 ) - 2 -"

영주 주
7 years ago
Views:

1 (19) 대한민국특허청 (KR) (12) 등록특허공보 (B1) (45) 공고일자 2014년07월25일 (11) 등록번호 (24) 등록일자 2014년07월18일 (51) 국제특허분류 (Int. Cl.) G06F 19/00 ( ) (21) 출원번호 (22) 출원일자 2013 년 09 월 09 일 심사청구일자 (56) 선행기술조사문헌 2013 년 09 월 09 일 Improvement of Radar Quantitative Precipitation Estimation Based on Real-Time Adjustments to Z{R Relationships and Inverse Distance Weighting Correction Schemes(ADVANCES IN ATMOSPHERIC SCIENCES, VOL.2 (73) 특허권자 대한민국 (72) 발명자 김진국 서울구로구신도림로 21 길 25, 301 동 505 호 ( 신도림동, 신도림우성아파트 ) 박종서 서울시서초구양재동강남대로 8 길 70 ( 뒷면에계속 ) (74) 대리인 기상레이더반사도자료를이용한정량적강우강 특허법인아이피에스 도자료산출 ( 제5회레이터워크샵, ) 전체청구항수 : 총 11 항 심사관 : 김동성 (54) 발명의명칭로컬게이지보정을이용한강수량산출시스템및그방법 (57) 요약 본발명은레이더 -AWS 강우강도 (Radar-AWS Rainrate; RAR) 산출시스템에서추정된강우강도에대해로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을적용하여국지적으로발생하는강수현상을보정함으로써정확한강수량을추정할수있는로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출시스템및그방법에관한것이다. 대표도 - 도 1-1 -

2 (72) 발명자 차주완 서울강남구영동대로 4 길 17, 802 동 612 호 ( 일원동, 개포공무원아파트 ) 박향숙 서울동작구여의대방로 8, 102 동 1506 호 ( 신대방동, 2 차우성아파트 ) - 2 -

3 특허청구의범위청구항 1 각레이더의관측반경이내존재하는우량계의관측된강우강도와상기우량계와일치하는지점의레이더반사도를확률밀도함수에적용하여반사도 (Z)-강우강도(R) 관계식을산출하고, 산출된 Z-R 관계식에따른 Z-R 쌍을이용하여산출된 Z-R 관계식의계수 a 및 b를구하여각레이더의강우강도를추정하는레이더-aws 강우강도시스템-여기서, Z-R 관계식은 Z=aR b 이며, a 및 b는양수임-; 및지점별우량계의관측된강우강도와해당지점의대응하는레이더의추정된강우강도의오차를보정하여각레이더의추정된강우강도를보정하도록, 각레이더의관측반경내에존재하는우량계의개수에대한영향계수를산출하고, 산출된영향계수의값이 1 이상이면각레이더와상기각레이더의관측반경내에존재하는우량계의거리에반비례하는제1 가중치를산출하고, 상기산출된영향계수의값이 1 미만이면상기제1 가중치에상기산출된영향계수를곱하여제2 가중치를산출하는가중치산출부와, 상기제1 가중치또는상기제2 가중치를지점별우량계의관측된강우강도와해당지점의대응하는레이더의추정된강우강도의오차에적용하여구한값을이용해추정된강우강도를보정하는오차보정부 ; 를포함하는로컬게이지보정을이용한강수량산출시스템. 청구항 2 삭제청구항 3 청구항 1에있어서, 상기가중치산출부는, 상기영향계수를하기수학식을이용해산출하는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출시스템. ( 여기서, α는영향계수, i는해당되는우량계의수, n은레이더관측반경내에존재하는우량계의수, d는우량계와레이더픽셀의거리, D는레이더의영향반경을각각나타낸다.) 청구항 4 청구항 3에있어서, 상기가중치산출부는, 산출된영향계수의값이 1 이상이면, 상기제1 가중치를하기수학식을이용해산출하는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출시스템. ( 여기서, w는오차의가중치, i는해당되는우량계의수, d는우량계와레이더픽셀의거리, D는레이더의영향반경, b는 d의가중치를각각나타낸다.) 청구항 5 청구항 4에있어서, 상기가중치산출부는, 산출된영향계수의값이 1 미만이면, 상기제2 가중치를하기수학식을이용해산출하는 - 3 -

4 것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출시스템. ( 여기서, w는오차의가중치, i는해당되는우량계의수, α는영향계수, d는우량계와레이더픽셀의거리, b 는 d의가중치, D는레이더의영향반경을각각나타낸다.) 청구항 6 청구항 5에있어서, 상기오차보정부는, 산출된제1 또는제2 가중치및상기오차를하기수학식에대입하여가중평균오차를구하고, 구한가중평균오차를상기추정된강우강도에서차감하여상기추정된강우강도를보정하는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출시스템. ( 여기서, R e 는추정된레이더가중평균오차, e는우량계의관측강수와레이더로부터추정된강수의오차, w는오차의제1 또는제2 가중치, i는해당되는우량계의수, n은레이더관측반경내에존재하는우량계의수를각각나타낸다.) 청구항 7 각레이더의관측반경이내존재하는우량계의관측된강우강도와상기우량계와일치하는지점의레이더반사도를확률밀도함수에적용하여반사도 (Z)-강우강도(R) 관계식을산출하는제1단계-여기서, Z-R 관계식은 Z=aR b 이며, a 및 b는양수임-; 산출된 Z-R 관계식에따른 Z-R 쌍을이용하여산출된 Z-R 관계식의계수 a 및 b를산출하는제2단계 ; 산출된 Z-R 관계식의계수 a 및 b를이용하여각레이더의강우강도를추정한후각레이더별로추정된강우강도를합성하여합성강수장을산출하는제3단계 ; 및산출된합성강수장에서지점별우량계의관측된강우강도와해당지점의대응하는레이더의추정된강우강도의오차를보정하여각레이더별추정된강우강도를보정하는제4단계 ; 를포함하며, 상기제4단계는, 각레이더의관측반경내에존재하는우량계의개수에대한영향계수를산출하는제4-1단계 ; 산출된영향계수의값이 1 이상이면각레이더와상기각레이더의관측반경내에존재하는우량계의거리에반비례하는제1 가중치를산출하고상기산출된영향계수의값이 1 미만이면상기제1 가중치에상기산출된영향계수를곱하여제2 가중치를산출하는제4-2단계 ; 및지점별우량계의관측된강우강도와해당지점의대응하는레이더의추정된강우강도의오차에상기제1 가중치또는상기제2 가중치를적용하여구한값을이용해추정된강우강도를보정하는제4-3단계 ; 로이루어지는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법. 청구항 8 청구항 7에있어서, 상기제3단계에서, 각레이더의관측반경이중첩되는영역에대해평균값을적용하여합성강수장을산출하는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법

5 청구항 9 삭제청구항 10 청구항 7에있어서, 상기제4-1단계에서, 상기영향계수는하기수학식에의해산출되는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법. ( 여기서, α는영향계수, i는해당되는우량계의수, n은레이더관측반경내에존재하는우량계의수, d는우량계와레이더픽셀의거리, D는레이더의영향반경을각각나타낸다.) 청구항 11 청구항 10에있어서, 상기제4-2단계에서, 산출된영향계수의값이 1 이상이면, 상기제1 가중치는하기수학식에의해산출되는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법. ( 여기서, w는오차의가중치, i는해당되는우량계의수, d는우량계와레이더픽셀의거리, D는레이더의영향반경, b는 d의가중치를각각나타낸다.) 청구항 12 청구항 11에있어서, 상기제4-2단계에서, 산출된영향계수의값이 1 미만이면, 상기제2 가중치는하기수학식에의해산출되는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법. ( 여기서, w는오차의가중치, i는해당되는우량계의수, α는영향계수, d는우량계와레이더픽셀의거리, b 는 d의가중치, D는레이더의영향반경을각각나타낸다.) 청구항 13 청구항 12에있어서, 상기제4-3단계에서, 산출된제1 또는제2 가중치및상기오차를하기수학식에대입하여가중평균오차를구하고, 구한가중평균오차를상기추정된강우강도에서차감하여상기추정된강우강도를보정하는것을특징으로하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법

6 ( 여기서, R e 는추정된레이더가중평균오차, e 는우량계의관측강수와레이더로부터추정된강수의오차, w 는 오차의제 1 또는제 2 가중치, i 는해당되는우량계의수, n 은레이더관측반경내에존재하는우량계의수를각 각나타낸다.) 명세서 [0001] 기술분야본발명은강수량추정기술에관한것으로, 더욱상세하게는, 레이더-AWS 강우강도 (Radar-AWS Rainrate; RAR) 산출시스템에서추정된강우강도에대해로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을적용하여국지적으로발생하는강수현상을보정함으로써정확한강수량을추정할수있는로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출시스템및그방법에관한것이다. [0002] [0003] 배경기술한반도는여름철에연평균 70% 이상의강수가집중되는계절적특징및남북과동서로산맥이위치하는산악지형이많은지형적특징에따른복잡한강수패턴이나타나며, 이는사회 경제적피해로까지이어진다. 이에강수추정의정확성이매우중요한요소로부각됨에따라기상레이더를이용한강수시스템의감시와정량적강수량추정방법의개발이무엇보다절실히필요하다. 현재기상청에서는국립기상연구소 (National Institute of Meteorological Research: NIMR) 에서기존의층운형 Z-R 관계식 (Z=200R 1.6, Marshall-Palmer, 1948) 을이용한레이더강우강도산출에서과소추정문제를개선하기위해개발한레이더-AWS 강우강도 (Radar-AWS Rainrate; RAR) 산출시스템을 2006년부터현업운영하고있다. RAR 산출알고리즘은각레이더에대해서레이더강우강도와지상 AWS 우량계자료를비교하여실시간으로 Z-R 관계식을산출하여레이더반사도를강우강도로변환하고, 이를합성하여한반도영역에대한강우강도정보를제공한다. 하지만, RAR 산출알고리즘에따른 Z-R 관계식도경험식이므로정확한강수량추정에는한계가있어이를개선할필요가있다. [0004] 또한, RAR 산출시스템은단일편파레이더를이용한 1.5 km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 등의 2 차원적인정보만을적용하여강우산출을수행하고있어강우산출의정확성에한계를나타내고 있다. 발명의내용 [0005] 해결하려는과제상술한바와같이종래의문제점을개선하기위해본발명은, RAR 산출시스템에서추정된강우강도에대해, 각레이더사이트별로사용가능한지상관측소의수에따라가중치를달리추정하여강수량을보정하는로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을적용함으로써정확한강수산출이가능하도록하는강수량산출시스템및그방법을제공하는데그목적이있다. [0006] 과제의해결수단상기목적을달성하기위한본발명의일실시형태는, 각레이더의관측반경이내존재하는우량계의관측된강우강도와상기우량계와일치하는지점의레이더반사도를확률밀도함수에적용하여반사도 (Z)-강우강도(R) 관계식을산출하고, 산출된 Z-R 관계식에따른 Z-R 쌍을이용하여산출된 Z-R 관계식의계수 a 및 b를구하여 각레이더의강우강도를추정하는레이더 -AWS 강우강도시스템 - 여기서, Z-R 관계식은 Z=aR b 이며, a 및 b 는양수 - 6 -

7 임 -; 및지점별우량계의관측된강우강도와해당지점의대응하는레이더의추정된강우강도의오차를보정하 여각레이더의추정된강우강도를보정하는강수량보정장치 ; 를포함하는로컬게이지보정을이용한강수량 산출시스템을제공할수있다. [0007] 한편, 상기목적을달성하기위한본발명의다른실시형태는, 각레이더의관측반경이내존재하는우량계의 관측된강우강도와상기우량계와일치하는지점의레이더반사도를확률밀도함수에적용하여반사도 (Z)- 강우강 도 (R) 관계식을산출하는제1단계-여기서, Z-R 관계식은 Z=aR b 이며, a 및 b는양수임-; 산출된 Z-R 관계식에따른 Z-R 쌍을이용하여산출된 Z-R 관계식의계수 a 및 b를산출하는제2단계 ; 산출된 Z-R 관계식의계수 a 및 b 를이용하여각레이더의강우강도를추정한후각레이더별로추정된강우강도를합성하여합성강수장을산출하는제3단계 ; 및산출된합성강수장에서지점별우량계의관측된강우강도와해당지점의대응하는레이더의추정된강우강도의오차를보정하여각레이더별추정된강우강도를보정하는제4단계 ; 를포함하는로컬게이지보정을이용한강수량산출방법을제공할수있다. [0008] 발명의효과본발명에따르면, RAR 산출강우강도에대해로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용하여강수량을보정함으로써정확한강수량을추정할수있다. 이로인해, 강수량추정에대한신뢰도를향상시켜태풍등에대한실시간추정능력을향상시키고, 최근빈번하게발생하는국지성집중호우등에의한피해를사전에예방할수있다. [0009] 도면의간단한설명 도 1 은, 본발명의일실시형태에따른로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출 시스템의전체네트워크를개략적으로나타낸도면이다. 도 2는, 도 1에도시된강수량보정장치의상세구성을나타낸도면이다. 도 3은도 1에도시된가우량보정장치에적용된 LGC의주요매개변수 (d, D, n) 에따른영향계수 (α) 및가중치 (w) 의관계를나타낸도면이다. 도 4는본발명의일실시형태에따른 LGC를이용한강수량산출방법을설명하기위한동작순서를나타낸도면이다. 도 5는도 4에도시된각단계를상세하게설명하기위한도면이다. 도 6은, 본발명에따른 LGC를이용한강수량산출방법을실제여름사례에대하여적용하기전과후의 1.5 km CAPPI 영상을나타낸도면이다. 도 7은, 본발명에따른 LGC를이용한강수량산출방법을실제겨울사례에대하여적용하기전과후의 1.5 km CAPPI 영상을나타낸도면이다. [0010] 발명을실시하기위한구체적인내용이하본발명의바람직한실시예를첨부된도면의참조와함께상세히설명한다. 그리고, 본발명을설명함에있어서, 관련된공지기능혹은구성에대한구체적인설명이본발명의요지를불필요하게흐릴수있다고판단된경우그상세한설명은생략한다. [0011] [0012] 본발명에대해설명하기전에, 본발명이적용되는레이더-AWS 강우강도 (Radar-AWS Rainrate; RAR) 산출시스템에관하여먼저설명하도록한다. RAR 산출시스템은, 고해상도의정량적인강우강도자료를산출하기위하여 WPMM(Window Probability Matching Method) 과 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation) 의알고리즘을통합하여구축되되 WPMM을기본이론으로적용하였다. WPMM 이론은우량계에서관측된강우강도와우량계에근접한영역의레이더반사도를각각대응시켜확률밀도함수로재산정하여반사도인자 (Z) 와강우강도 (R) 와의관계식인 Z-R 관계식을추정하는방법이다 (Rosenfeld et al., 1993). 레이더자료와우량계강수자료를이용한고해상도정량적강우강도를산출하기위한 WPMM은실시간으로강수시스템의특성에따라 Z-R 관계식을산출하고고해상도의강우강도를추정한 - 7 -

8 다 ( 석미경외, 2005). Z-R 관계식이경험식이므로정확한강수량추정에는한계가있다. [0013] [0014] 따라서, 본발명은, RAR 산출시스템에로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을적용하여더욱정확한강수량추정이가능하도록한다. 여기서, 로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 방법은, IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법 ) 보간법을이용한것으로, IDW 보간법은, 주변의가까운점으로부터선형으로결합된가중치를사용하여새로운셀의값을결정하는방법이다. 가까이있는실측값에더큰가중치를주어보간하는방법으로거리가가까울수록높은가중치가적용되기때문에역거리가중법이라고한다. 또한, 본발명의설명에있어서, 강우강도, 강수량및강우량을혼용하여사용하는경우가있으나이는동일한의미로사용되는것이며, AWS( 기상관측장비 ) 와우량계도동일한의미로사용하고있다. [0015] [0016] [0017] [0018] [0019] [0020] [0021] [0022] [0023] [0024] 이하, 도 1 및도 2를참조하여본발명에따른로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출시스템의구성및기능에관하여상세하게설명하도록한다. 도 1은, 본발명의일실시형태에따른로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출시스템의전체네트워크를개략적으로나타낸도면이고, 도 2는, 도 1에도시된강수량보정장치의상세구성을나타낸도면이다. 도 1을참조하면, 본발명에따른강수량산출시스템은, RAR 산출시스템 (1) 과강수량보정장치 (2) 를적어도포함하여구성될수있다. RAR 산출시스템 (1) 은, 각기상레이더사이트및각 AWS로부터관측자료를수집하고, 범정부적레이더합성강수량을생성하기위해수집한관측자료를이용해레이더반사도산출, AWS 강우강도변환, Z-R 관계식의매개변수산출을통한강수량추정등의여러동작을수행한다. 여기서, 본실시예에서는, 기상레이더사이트로 11개사이트 ( 백령도, 관악산, 오성산, 진도, 고산, 광덕산, 강릉, 면봉산, 구덕산, 성산, 인천 ) 를사용하며, 이에따른 AWS( 무인자동기상관측장비 ) 는전국에걸쳐설치된 642개를사용할수있으며, 기온, 강수량등을측정한다. 이러한 RAR 산출시스템 (1) 은, 레이더반사도산출모듈 (11), 강우강도변환모듈 (12), 강수량추정모듈 (13) 및강수장합성모듈 (14) 을적어도포함하여이루어질수있다. 먼저, 레이더반사도산출모듈 (11) 은, 수집된기상레이더관측자료로부터각레이더사이트별레이더반사도를산출한다. 일반적으로, 기상레이더를이용하여강수량을산출하거나레이더반사도를보정할때에는전체고도각의관측자료를보간법 (interpolation) 으로계산하여특정높이 ( 고도 ) 의반사도값을추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료또는최저고도각관측자료를이용한다. 따라서, 레이더반사도산출모듈 (11) 은극좌표로구성된레이더관측자료를해수면으로부터 1.5 km 높이의 1 km 1 km 영역으로이루어진 2차원의직교좌표계로변환한후해당격자에대한레이더반사도를표시한 CPAAI 자료를생성한다. 여기서, 직교자표계는일정범위의격자로나뉘며, 그범위는당업자에의해적절히선택될수있다. 또한, 레이더반사도산출모듈 (11) 은, 수집한기상레이더관측자료에대한노이즈제거를통한품질관리를수행할수있다. 그리고, 강우강도변환모듈 (12) 은, 수집한 AWS 관측자료로부터각우량계의강우강도 (rainrate) 를추출하고, 강우보간알고리즘을적용하여우량계픽셀별강우강도를산출한다. 그리고, 강수량추정모듈 (13) 은, 산출된 10분단위레이더반사도와시간당우량계강우강도를 WPMM의알고리즘에적용하여 Z-R 관계식을산출하고, 산출한 Z-R 관계식을통해각레이더사이트별로강수량을추정한다. 여기서, WPMM 알고리즘은레이더관측반경이내우량계에서관측된강우강도와관측위치가일치하는레이더반사도를수학식1과같은확률밀도함수로재산정하여반사도인자 (Z) 와강우강도인자 (R) 와의관계식을산출한다

9 수학식 1 [0025] [0026] [0027] 여기서, Ze 는레이더반사도, Pc 는조건부확률, R 은강우강도를각각나타낸다. 한편, 수학식 1 에서의조건부확률은아래수학식 2 를이용하여추정할수있다. 수학식 2 [0028] [0029] [0030] 여기서, Ze는레이더반사도, Pc는조건부확률, R은강우강도, T는임계값을각각나타내며, 강우강도와레이더반사도의임계값은각각 0.1 mm/hr, 10 dbz이다. 또한, 강수량추정모듈 (13) 은, WPMM 알고리즘에따라산출된 Z-R 관계식에따른레이더반사도인자 (Z) 와강우강도인자 (R) 쌍을아래수학식 3과같은최소자승법 (least square fit of power law) 에대입하여 Z-R 관계식의계수 a, b를추정한다. 수학식 3 [0031] [0032] 여기서, X 는 a 또는 b, Z 는 10 분간격으로샘플링된반사도, R 은우량계의강수량, N gauge 는유효범위내우량계 픽셀의수, i 및 j 는시 공간지수를각각나타낸다. [0033] [0034] [0035] [0036] [0037] 즉, 강수량추정모듈 (13) 은, 레이더반사도 (Z) 와강우강도 (R) 쌍을수학식 3에대입하여이를만족하는 Z-R 관계식의계수 a, b를구할수있다. 따라서, 강수량추정모듈 (13) 은, WPMM 알고리즘을통해산출한 Z-R 관계식을통해 Z-R 쌍을산출한후, 이를이용해 Z-R 관계식의계수 a, b를산출함으로써각레이더의강우강도 ( 강수량 ) 를추정할수있고, 이를전국 11개의레이더에적용하여각레이더별강우강도를추정할수있다. 상기와같이 Z-R 관계식의계수 a와 b가정해진상태에서관측자료로부터추정강수량을계산하는것은당업자에게주지관용의기술이므로상세한설명은생략하기로한다. 그리고, 강수장합성모듈 (14) 은, 각레이더의추정된강우강도를합성하여합성강수장을산출한다. 이때, 강수장합성모듈 (14) 은, 각레이더사이트별로산출된강수량을하나의전국합성강수량으로생성하는데, 이때, 레이더사이트의관측범위가중첩되는부분이있기때문에이중첩되는부분을적절하게처리해야한다. 이러한중첩영역의합성방법은중첩되는격자점의값에서가장큰값을선택하는최댓값 (maximum value) 방법, 중첩되는격자점의값을평균하는평균값 (average value) 방법, 중첩되는격자점의값중가장작은값을선택하는근거리 (close range) 방법, 중첩되는격자점의값들에대하여각레이더중심까지의거리에따라가중치를주는거리가중 (distance weighting) 방법등이있으며, 본실시예에서는, 평균값방법을적용하여전국합성강수장을산출하도록한다. 이와같이, RAR 산출시스템 (1) 은강우강도산정을위하여 10분단위레이더반사도와시간당우량계강우강도를 WPMM 알고리즘에적용하여각레이더사이트별로강우량을산정하고이를최종적으로합성하여한반도강수 - 9 -

10 장을생성한다. [0038] [0039] [0040] [0041] 그러면, 강수량보정장치 (2) 는, RAR 산출시스템 (1) 에서산출된합성강수장에대한강수량보정을수행하여보정된강수장을생성한다. 구체적으로강수량보정장치 (2) 의구성및동작을설명하면, 도 2에도시된바와같이, 강수량보정장치 (2) 는, 가중치산출부 (21) 및오차보정부 (22) 를적어도포함하여이루어질수있다. 먼저, 가중치산출부 (21) 는, AWS의관측된강우강도와각레이더에의해산출된강우강도의오차에적용할가중치를산출한다. 여기서, 가중치는관측하는레이더와해당레이더의관측반경안에존재하는 AWS의거리에따라추정되며, 오차는거리의역수에비례하여주어지므로거리가멀어질수록가중치는작아지게된다. 즉, 가중치산출부 (21) 는, 제1 가중치를관측하는레이더와해당레이더의관측반경안에존재하는 AWS의거리에따라산출하며, 수학식 4를이용해구해진다. 수학식 4 [0042] [0043] [0044] [0045] 여기서, w는오차의제1 가중치, i는해당되는 AWS의수, d는 AWS와레이더픽셀의거리, D는레이더의영향반경, b는 d의가중치를각각나타낸다. 이때, 가중치산출부 (21) 는, 수학식 4에서 D와 b를반복법으로최적의 D와 b를추정한다. 한편, 가중치산출부 (21) 는, 레이더의영향반경안에존재하는 AWS의수가현저히적은경우, 정규분포형태의영향계수 (α) 를거리에따른가중치추정에적용하여아래수학식 5와같이구한다. 수학식 5 [0046] [0047] [0048] 여기서, α는영향계수, i는해당되는 AWS의수, d는 AWS와레이더픽셀의거리, D는레이더의영향반경을각각나타낸다. 따라서, 가중치산출부 (21) 는, 영향계수 α값이 1 이상이면강우보정을위한 AWS의수가충분한것으로판단하여수학식 4에서제시하는가중치산정방법에따른제1 가중치를적용하고, 영향계수 α값이 1 미만이면강우보정을위한 AWS의수가불충분한것으로판단하여수학식 4의가중치에영향계수 α를곱하여수정된제2 가중치를적용한다. 수정된제2 가중치는아래수학식 6과같다. 수학식 6 [0049] [0050] 그리고, 오차보정부 (22) 는, 수학식 4 또는수학식 6 과같이산출된제 1 또는제 2 가중치를수학식 7 에적용하

11 여가중평균오차 (R e ) 를산출하고, 산출된가중평균오차 (R e ) 를이용해합성강수장에대한강수량보정을수행 한후보정된강수장을생성한다. 수학식 7 [0051] [0052] 여기서, Re 는추정된레이더가중평균오차, e 는 AWS 의관측강수와레이더로부터추정된강수의오차, w 는오차 의제 1 또는제 2 가중치, i 는해당되는 AWS 의수, n 은레이더관측반경내에존재하는 AWS 의수를각각나타낸 다. [0053] [0054] 한편, 본실시예에있어서, 강수량보정장치 (1) 에적용된로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 의주요매개변수는 d, D, n이며, 이에따른영향계수 α와가중치 w의변화는매우중요한기술적요소이다. 이에따라주요매개변수 d, D, n에따른 α와 w의변화를아래도 3을참조하여설명하도록한다. 그리고, 각강수현상에따른 Z-R 관계식의매개변수를추정하기위해서는해당지점에대한우량계강우강도와반사도가필요하다. 더욱정확한매개변수추정을위해서는일정한개수이상의자료수가확보되어야하며, 그렇지않을경우불확실한 Z-R 관계식이산출될수있다. 이러한문제점을보완하기위해본 RAR 산출시스템에서는각레이더사이트별로 100km 이내존재하는유효우량계기준개수를선정하였다. 각사이트별로동일한기준을부여하기위해해당지점전체우량계중 30% 이상인경우에새로운 Z-R 관계식의매개변수를추정하도 록하였다. 만약유효우량계개수가 30% 이하가되면 Marshall-Palmer 관계식 (Z=200R 1.6 ) 을적용하도록하였다. [0055] [0056] [0057] [0058] [0059] [0060] 도 3은도 1에도시된가우량보정장치에적용된 LGC의주요매개변수 (d, D, n) 에따른영향계수 (α) 및가중치 (w) 의관계를나타낸도면으로, (a) 는 n과영향계수 (α) 및가중치 (w) 사이의관계를, (b) 는 d와영향계수 (α) 및가중치 (w) 사이의관계를, (c) 는 D와영향계수 (α) 및가중치 (w) 사이의관계를각각나타낸다. 먼저, 도 3의 (a) 를참조하면, d와 D를임의의값으로고정하고 AWS의수 (n) 의변화에따른 α와 w의변화를나타낸것으로, AWS의수 (n) 가감소함에따라 α와 w의값도급격하게감소함을알수있다. 즉, α와 w가 AWS의수 (n) 의변화에매우민감함을알수있다. 한편, 도 3의 (b) 를참조하면, d의변화에따른 α와 w의값을나타낸것으로, α는변화가거의없으나, w는급격히감소하다가특정값 ( 예를들어, 본실시예에서 d=50) 이후에는감소폭이둔화되는것은알수있다. 즉, AWS와레이더픽셀의거리에따라 α는덜민감하나 w는매우민감하게변화함을알수있다. 한편, 도 3의 (c) 를참조하면, D에따른 α와 w의변화를나타낸것으로, α와 w 모두특정값 ( 예를들어, 본실시예에서 D=3000) 까지약간의변화를나타내었으나그이후에는거의변화가없어다른매개변수보다상대적으로영향을미치지않음을알수있다. 따라서, 주요매개변수 (n, d, D) 의임계값을어떻게결정하느냐에따라 LGC의정확성에많은영향을준다고할수있다. 이에따라본실시예에서는, 가능한모든 AWS를적용하기위하여 d와 D는각사이트별관측반경, n은관측반경에존재하는모든 AWS의수로적용하도록한다

12 [0061] [0062] [0063] [0064] [0065] [0066] [0067] [0068] 다음으로, 도 4 및도 5를참조하여본발명에따른 LGC를이용한강수량산출방법을상세하게설명하도록한다. 도 4는본발명의일실시형태에따른 LGC를이용한강수량산출방법을설명하기위한동작순서를나타낸도면이고, 도 5는도 4에도시된각단계를상세하게설명하기위한도면이다. 여기서, 본발명에따른로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출방법은도 1 내지도 3에서설명한로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량산출시스템에의해수행된다. 도 4 및도 5를참조하면, 본 RAR 산출시스템은, 기상레이더로부터관측자료 (UF 데이터 ) 를수집하고 (S410), AWS로부터관측자료 (AWS 강우강도데이터 ) 를수집한다 (S420). 이때, RAR 산출시스템은, 수집된기상레이더관측자료를이용해각레이더사이트별로레이더반사도를산출한다 (S411). 또한, RAR 산출시스템은, 수집된 AWS 관측자료수집한 AWS 관측자료로부터각레이더별우량계의강우강도 (rainrate) 를추출하고, 강우보간알고리즘을적용하여각레이더별우량계의강우강도로부터우량계픽셀별강우강도를산출한다.(S421). 그런다음, RAR 산출시스템은, 2차원레이더강우장을생성한다 (S430). 여기서, 2차원레이더강우장생성과정 (S430) 은, WPMM 알고리즘을이용하여 Z-R 쌍을산출하고 (S431), 산출된 Z-R 쌍을이용해 Z-R 관계식을결정한후 Z-R 관계식의계수 a, b를산출한다 (S432). 그리고, G/R 비 (Gauge to Radar ratio) 를이용한강수량보정을통해강우강도를추정하고 (S433), 추정된강우강도에따른강수장을합성하는과정 (S434) 을통해수행된다. 자세하게는, S431 과정은, 산출된 10분단위레이더반사도와시간당우량계강우강도를 WPMM의알고리즘에적용하여반사도인자 (Z) 와강우강도인자 (R) 와의관계식을수학식 1과같이결정한후, 레이더반사도 (Z) 와강우강도 (R) 쌍을산출한다. 그리고, S432 과정은, 산출된레이더반사도 (Z) 와강우강도 (R) 쌍을수학식 3과같은최소자승적합방법 (least square fit of power law) 에대입하여 Z-R 관계식 (Z=aR b ) 의계수 a, b 를산출한후각레이더의강우강도 ( 강수 량 ) 를추정한다. 이때, S 430 과정을전국 11 개의레이더에적용하여각각의강우강도를추정한다. [0069] 그리고, S433 과정은, RAR 산출시스템이 G/R 비를수학식 8 에의해구하고, 구한 G/R 비를이용해추정된강수 량을보정한다. 수학식 8 [0070] [0071] [0072] [0073] [0074] [0075] 여기서, G는강우관측소 (AWS) 에서관측된강우량, R은레이더에의해추정된강우량, n은전체관측소 (AWS) 의수를각각나타낸다. 수학식 8에따르면, G/R 비는전체레이더에의한강수량과 AWS에의한강우량의비를이용하기때문에전국을대상으로한전체강수량의편차가보정된다. S434 과정은, 추정된강수량에평균값방법을적용하여전국합성강수장을산출한다. 이어서, 강수량보정장치는, 로컬게이지보정 (Local Gauge Correction; LGC) 을이용한강수량보정을수행한다 (S440). LGC는 AWS별로강우량보정을수행하기때문에지역적인강우량보정이가능하므로, 정확한강우량추정이가능해진다. 여기서, 강수량보정과정 (S440) 은, 레이더의강우강도와 AWS의강우강도간오차에대한가중치를산출하는과

13 정 (S441) 과, 산출한가중치를적용하여가중평균오차를산출한후강수량을보정하는과정 (S442) 을통해수행 된다. [0076] [0077] [0078] 자세하게는, S441 과정은, 기본적으로제1 가중치를관측하는레이더와해당레이더의관측반경안에존재하는 AWS의거리에따라수학식 4를이용해산출한다. 한편, 레이더의영향반경안에존재하는 AWS의수가현저히적은경우, 정규분포형태의영향계수 (α) 를거리에따른가중치추정에적용하여수학식 5를이용해구한다. 여기서, 영향계수 α값이 1 이상이면강우보정을위한 AWS의수가충분한것으로판단하여수학식 4에서제시하는가중치산정방법에따른제1 가중치를적용하고, 영향계수 α값이 1 미만이면강우보정을위한 AWS의수가불충분한것으로판단하여수학식 4의가중치에영향계수 α를곱하여수정된제2 가중치를적용한다. 수정된제2 가중치는수학식 6을이용해구한다. 그리고, S442 과정은, 수학식 4 또는수학식 6과같이산출된가중치를수학식 7에적용하여가중평균오차 (R e) 를산출하고, 산출된가중평균오차 (R e ) 를이용해합성강수장에대한강수량을보정한다. 그런다음, 강수량보정장치는, 보정된레이더강수장을생성한다 (S450). [0079] 다음으로, 도 6 및도 7을참조하여본발명에따른 LGC를이용한강수량산출방법을실제사례에적용한경우에대해설명하도록한다. 여기서, 적용사례는우리나라전역을대상으로, 2012년 6월부터 8월까지의여름철사례와, 2012년 12월부터 2013년 2월까지겨울철사례이며, 사용된강수량은 1시간누적강수량을이용하였다. 그리고, 사용된레이더사이트는 11개사이트 ( 백령도, 관악산, 오성산, 진도, 고산, 광덕산, 강릉, 면봉산, 구덕산, 성산, 인천 ) 이며, 이에따른 AWS는전국에걸쳐설치된 642개를사용하였다. [0080] [0081] [0082] 도 6은, 본발명에따른 LGC를이용한강수량산출방법을실제여름사례에대하여적용하기전과후의 1.5 km CAPPI 영상을나타낸도면으로, (a) 는 2012년 7월 13일 05시 30분에영동지역과남부지역에강수가발생한사례, (b) 는 2012년 8월 30일에발생한태풍덴빈사례를각각나타낸다. 도 6의 (a) 를참조하면, 강수가발생한영동과남부지역의강우강도가 LGC를적용함으로서약 5 % 개선되어더강하게발생함을알수있다. 특히, 점선원으로표시된부분은동해상발생한강우인데개선이거의되지않았다. 그이유는 LGC 방법은 AWS를이용하여개선하나점선원부분의강수는해상에발생하여내륙에위치한 AWS 와거리상멀리위치하기때문에개선이거의되지않은것이다. 또한, 도 6의 (b) 를참조하면, 한반도전역에걸친강수가 LGC를적용함으로서약 26 % 개선되어강수가더강하게나타남을알수있다. [0083] [0084] [0085] [0086] 도 7은, 본발명에따른 LGC를이용한강수량산출방법을실제겨울사례에대하여적용하기전과후의 1.5 km CAPPI 영상을나타낸도면으로, (a) 는 2012년 12월 3일 15시에중부지방을중심으로발생한강수사례, (b) 는 2013년 2월 1일에전국에걸쳐발생한강수사례를각각나타낸다. 도 7의 (a) 를참조하면, LGC를적용함으로써중부지방의강수가 8.7 % 개선되면서강하게나타남을알수있다. 또한, 도 7의 (b) 를참조하면, LGC를적용함으로써서해 인천지역과남해 경남지역을중심으로개선이되었음을알수있다. 특히, 점선원으로표시된지역은 AWS가위치한내륙과멀리위치하여 LGC 적용에따른개선이거의되지않거나강수가다소약하게나타남을알수있다. 이와같이 RAR 산출시스템에서모의되는전국적 국지적강수발생이 LGC의적용을통하여보정되었으며, 또한정성적 정량적으로도향상되었다. [0087] 이제까지본발명에대하여그바람직한실시예들을중심으로살펴보았다. 본발명이속하는기술분야에서통상의지식을가진자는본발명의본질적인특성에서벗어나지않는범위에서변형된형태로구현될수있음을이해할수있을것이다. 그러므로개시된실시예들을한정적인관점이아니라설명적인관점에서있으며, 그와동등한범위내에있는모든차이점은본발명에포함된것으로해석되어야한다

14 [0088] 또한, 본발명에따른장치및방법은컴퓨터로읽을수있는기록매체에컴퓨터가읽을수있는코드로서구현하는것이가능하다. 컴퓨터가읽을수있는기록매체는컴퓨터시스템에의하여읽혀질수있는데이터가저장되는모든종류의기록장치를포함한다. 기록매체의예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피디스크, 광데이터저장장치등이있으며, 또한캐리어웨이브 ( 예를들어인터넷을통한전송 ) 의형태로구현되는것도포함한다. 또한컴퓨터가읽을수있는기록매체는네트워크로연결된컴퓨터시스템에분산되어분산방식으로컴퓨터가읽을수있는코드가저장되고실행될수있다. [0089] 부호의설명 1. RAR 산출시스템 2. 강수량보정장치 11. 레이더반사도산출모듈 12. 강우강도변환모듈 13. 강수량추정모듈 14. 강수장합성모듈 도면 도면 1 도면

15 도면

16 도면

17 도면

18 도면

19 도면

특허청구의범위청구항 1 복수의영상검출부로부터출력되는영상의히스토그램 (histogram) 을계산하는단계 ; 상기복수의영상검출부로부터출력되는영상을히스토그램평활화 (histogram equalization) 하는단계 ; 상기복수의영상검출부중하나의영상검출부를선택하는단계 ; 및

특허청구의범위청구항 1 복수의영상검출부로부터출력되는영상의히스토그램 (histogram) 을계산하는단계 ; 상기복수의영상검출부로부터출력되는영상을히스토그램평활화 (histogram equalization) 하는단계 ; 상기복수의영상검출부중하나의영상검출부를선택하는단계 ; 및 (19) 대한민국특허청 (KR) (12) 등록특허공보 (B1) (45) 공고일자 2014년12월18일 (11) 등록번호 10-1473415 (24) 등록일자 2014년12월10일 (51) 국제특허분류 (Int. Cl.) G06T 5/40 (2006.01) H04N 5/217 (2011.01) (21) 출원번호 10-2012-0156871 (22) 출원일자 2012