기상정보를 바탕으로 에너지 분야의 과학적 의사결정을 지원합니다.
연중 / 00시 기준 40시간 후까지 예측 (0~4, 21~23시는 표출 불가)
우리나라 태양광 발전단지를 대상으로 태양광 발전기 모듈 정보와 날씨정보를 융합하여 발전량 정보와 날씨정보를 표출하였다. 이에 따라 기상정보에 따른 태양광 예측 발전량을 함께 확인할 수 있도록 구성하였다.
태양광 발전량 산정식은 아래와 같으며 기상 데이터와 비기상 데이터를 적용하여 산정된다.
발전량 = 설비용량 TIMES 일사강도[1 + 출력온도계수 (모듈표면온도 - 25)]
| 구분 | 분석기법 | 관광기후지수식 |
|---|---|---|
| 연중 | 주성분분석 | 2(2.46*한낮 열쾌적성+2.37*평균 열쾌적성+1.63*바람지수+1.79*강수지수+1.74*일사지수) |
| 봄 | 2(2.56*한낮 열쾌적성+2.56*평균 열쾌적성+1.51*바람지수+1.68*강수지수+1.70*일사지수) | |
| 여름 | 2(2.52*한낮 열쾌적성+2.54*평균 열쾌적성+1.67*바람지수+1.78*강수지수+1.48*일사지수) | |
| 가을 | 2(2.37*한낮 열쾌적성+2.35*평균 열쾌적성+1.69*바람지수+1.80*강수지수+1.78*일사지수) | |
| 겨울 | 2(2.83*한낮 열쾌적성+2.87*평균 열쾌적성+1.54*바람지수+1.60*강수지수+1.16*일사지수) |
| 색상 | 단계 | 이용률 | |
|---|---|---|---|
| 최적 | 발전향/설비용량x100 | 80% ~ 100% | |
| 우수 | 60% ~ 80% | ||
| 보통 | 40% ~ 60% | ||
| 저조 | 20% ~ 40% | ||
| 미흡 | 0% ~ 20% | ||
| 색상 | 단계 | 설명 |
|---|---|---|
| 매우좋음 | 매우 적합한 날씨 | |
| 좋음 | 적합한 날씨 | |
| 보통 | 날씨에 주의하여 선택적 관광을 해야하는 날씨 | |
| 나쁨 | 적합하지 않은 날씨 | |
| 특보발령 주의 | 피해 예방 사전준비가 필요한 날씨 |
| 색상 | 단계 |
|---|---|
| 경고 | |
| 없음 | |
| 미흡 |
연중 / 매 시각별 기준
우리나라 주요 고속도로를 대상으로 교통량과 도로기하구조, 그리고 날씨정보를 융합하여 고속도로 교통사고 가능성을 산출함으로써 고속도로 교통사고 피해 경감을 지원하고자 날씨와 교통 기상융합서비스를 개발하였다.
기상데이터(AWS)와 비기상데이터(교통류, 도로기하구조, 교통사고)를 사용하여 그래디언트 부스팅 모형(GBM)을 통하여 분석 검증 하였다. 이를 통하여 구간별 속도분산을 지속적으로 산출하고, 산출된 속도분산이 일정 수준 이상일 경우 고속도로 사고가능성 산출모형을 실행하여 해당 구간의 사고 위험도를 표출하도록 하였다.
| 색상 | 단계 |
|---|---|
| 위험 | |
| 경고 | |
| 주의 | |
| 안전 |
연중 / 해당 일 05:00 기준
다양한 기상정보 및 관광정보를 활용하여 관광하기 적합한 날씨를 지수화한 새로운 한국형 관광기후지수를 개발하여 관광객에게는 일정 및 관광지 선택의 의사결정에 도움을 주고자 한다.
관광기후지수 산정식은 아래와 같으며 기상 데이터와 가중치를 적용하여 산정된다.
| 구분 | 분석기법 | 관광기후지수식 |
|---|---|---|
| 연중 | 주성분분석 | 2(2.46*한낮 열쾌적성+2.37*평균 열쾌적성+1.63*바람지수+1.79*강수지수+1.74*일사지수) |
| 봄 | 2(2.56*한낮 열쾌적성+2.56*평균 열쾌적성+1.51*바람지수+1.68*강수지수+1.70*일사지수) | |
| 여름 | 2(2.52*한낮 열쾌적성+2.54*평균 열쾌적성+1.67*바람지수+1.78*강수지수+1.48*일사지수) | |
| 가을 | 2(2.37*한낮 열쾌적성+2.35*평균 열쾌적성+1.69*바람지수+1.80*강수지수+1.78*일사지수) | |
| 겨울 | 2(2.83*한낮 열쾌적성+2.87*평균 열쾌적성+1.54*바람지수+1.60*강수지수+1.16*일사지수) |
| 색상 | 단계 | 설명 |
|---|---|---|
| 매우좋음 | 매우 적합한 날씨 | |
| 좋음 | 적합한 날씨 | |
| 보통 | 날씨에 주의하여 선택적 관광을 해야하는 날씨 | |
| 나쁨 | 적합하지 않은 날씨 | |
| 특보발령 주의 | 피해 예방 사전준비가 필요한 날씨 |
연중 / 매일 오전 07시, 오후 19시 기준
우리나라의 효율적인 방재활동을 지원하고자 서리 발생 가능성을 사전에 예측하고, 발생가능성을 수치화 및 시각화하는 서리예측 알고리즘을 개발하였다.
기상데이터(ASOS, 서리관측, LDAPS, 동네예보)와 비기상데이터(SRTM 위성자료)를 사용하여 XGBoost 모형을 통하여 서리발생 가능성을 예측 하였다. 발생이 예측됐을 때 발생 확률에 따라 한반도 지도에 그라데이션 방법으로 표출된다.
| 색상 | 단계 |
|---|---|
| 위험 | |
| 경고 | |
| 주의 | |
| 낮음 | |
| 안전 |
연중 / 매일 오전 10시 기준
우리나라의 적조로 인한 피해를 막기 위하여 해양기상자료와 지상기상관측자료, 적조 발생 이력정보를 바탕으로 적조 발생가능성을 수치화 할 수 있는 융합서비스 기술을 개발하였다.
기상데이터(ASOS, BUOY, 등표, HYCOM)와 비기상데이터(적조 발생 이력)를 사용하여 랜덤포레스트(RF) 기법을 활용한 모형을 이용하여 적조 발생 가능성을 예측 하였다. 발생이 예측됐을 때 발생 확률에 따라 4단계(없음, 낮음, 보통, 높음)로 구분하여 해구별로 표출한다.
| 색상 | 단계 |
|---|---|
| 높음 | |
| 보통 | |
| 낮음 | |
| 없음 |
연중 / 00시 기준 40시간 후까지 예측 (0~4, 21~23시는 표출 불가)
우리나라 태양광 발전단지를 대상으로 태양광 발전기 모듈 정보와 날씨정보를 융합하여 발전량 정보와 날씨정보를 표출하였다. 이에 따라 기상정보에 따른 태양광 예측 발전량을 함께 확인할 수 있도록 구성하였다.
태양광 발전량 산정식은 아래와 같으며 기상 데이터와 비기상 데이터를 적용하여 산정된다.
발전량 = 설비용량 TIMES 일사강도[1 + 출력온도계수 (모듈표면온도 - 25)]
| 색상 | 단계 | 이용률 | |
|---|---|---|---|
| 최적 | 발전향/설비용량x100 | 80% ~ 100% | |
| 우수 | 60% ~ 80% | ||
| 보통 | 40% ~ 60% | ||
| 저조 | 20% ~ 40% | ||
| 미흡 | 0% ~ 20% | ||
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