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문제 정의
- kr)를 시작하였다. 본 논문에서는 선행연구로 개발된 농업기상위험 관리기술이 개별농가(필지단위) 맞춤형 기상위험 정보로 생산되는 과정과 자원 농가와 지자체 농촌지도사를 대상으로 하는 현업서비스(농업 현장 사용자에게 실제로 제공되는 서비스)로 전환하고 보급하기 위하여 진행된 선행 연구대비 개선사항과 정보제공 기술의 구현방안을 제시하여 농업기상재해 조기경보 서비스 기술에 대한 이해와 활용도를 높이고자 한다.
제안 방법
- 시스템의 구성요소를 살펴보면, 자료처리는 Python Script를 이용하여 프로그램 되어 있으며 처리된 자료 중 래스터 자료는 GeoServer에 등록되어 공간정보로 관리되고 농가별 자료는 PostgreSQL DBMS (Data Base Management System)에서 저장되어 관리된다. Django 프레임워크를 이용하여 농가별 자료를 추출하여 문자를 발송하거나 웹 페이지 상에서 농가별 자료를 표출한다. nginx는 웹 서버로써 웹 페이지 상에서 사용자가 정보를 요청할 시 Django Apps와 GeoServer 서비스를 연결해 주는 역할을 한다.
- 가뭄, 동해, 상해 등 작목별 기상재해 자료는 30~270m 공간해상도를 가지는 분포도 생성 후, 시스템에 등록된 모든 필지별로 재배 작목과 영농달력으로 생육단계를 확인한 후 필지 다각형이 분포도 상에서 포함하는 격자점들에 대한 평균값을 계산하고,이를 필지별 일별 농장재해 데이터베이스에 저장한다(Table 7).
- 섬진강 하류 연구대상지역(행정구역상의 하동군, 구례군, 광양시)의 서비스 대상 농가에 대한 영농속성을 확보하기 위하여 필지별 영농 조사표를 제작하여 배포하였다. 각 시군의 면 단위 이장협의회의 이장단과 현지 기술자문위원 위촉을 통해 영농속성 확보를 요청한 후, 수집된 자료를 전국 편집지적도를 활용하여 농장별 필지 번호에 따라 필지 다각형을 추출하고 재배작목, 연락처 등의 정보를 시스템에 등록하였다. 조사된 필지는 총 952개로 조사된 각 시군별 등록 현황은 Table 8과 같다.
- 상세 날씨를 예측하기 위하여 필요한 기상청 원본 자료는 국가농림기상센터를 통하여 제공받는다. 각 자료는 갱신 주기별로 국가농림기상센터에 sftp 방식으로 매 1시간마다 접속하여 자료를 수신한다(Table 5).
- 기상청 기본자료로부터 필지별 기상재해 통보까지의 일련의 과정을 자동화하고 이를 경관규모의 상세화 분포도 서비스로 제공(연구지역 단위 GIS 분포와 필지별 정보)하고, 전국 규모의 기상위험 서비스로 제공(전국 810개 집수역 단위)하기 위하여 아래와 같은 기능구조를 가지도록 설계하였다(Table 4).
- 단기간 내에 현업수준의 서비스 시스템을 구축하고 운영하기 위해서 선행연구의 성과물로 확보된 ‘농가맞춤형 기상위험 관리기술’의 설계 방향과 핵심 시스템을 기준으로 삼고 실용성을 높이기 위하여 서비스 안정화와 확장성을 고려한 아키텍쳐 구성, 농업기상위험 컨텐츠 확대와 필지 재배 작목의 생육단계를 반영한 기상위험정보제공, 기상위험 예보 선행기간 연장, 사용자의 이용 편의성을 고려한 정보 전달방법 개선, 사용자 눈높이에서의 맞춤정보 제공을 중점 개선 항목으로 고려하였다.
- 조기경보 서비스 내의 제공정보를 한눈에 확인할 수 있게 하기 위하여 대 분류 메뉴(농장 날씨, 농장재해 등)별 세부 메뉴를 펼침 형태로 제공하였다. 또한 각 세부 메뉴별 정보에 대하여 제공기간, 제공주기, 갱신주기, 예보기간, 제공형태에 대한 설명을 포함하여 수요자의 이해를 돕도록 하였다.
- 필지의 재해 또는 날씨 그래프의 조회 구간은 제공정보의 예보 선행기간에 따라 달라질 수 있다. 또한 어떠한 재해 또는 날씨 요소의 분포도를 보고 있다고 하더라도 필지를 클릭하면 그 필지의 주소와 분포도 해당 날짜의 날씨(기온, 강우량, 풍속, 일사, 일조 등)에 대하여 지도 상단에 표시하여 재해 분포에 대한 날씨 확인이 용이하도록 구성하였다. 제공정보를 선택할 때마다 직전 분포지도에서 보고 있던 영역을 그대로 유지한 채로 새로 선택된 날씨 분포도로 바뀌도록 개선하였으며, 오늘 날짜 분포도로 바로 가기 기능으로 과거 또는 미래의 날씨 조회 후 오늘 날짜로 쉽게 이동할 수 있도록 하였다.
- 기본적으로 GeoTiff, ERDAS Imagine, Arc/Info ASCIIGrid등과 같이 잘 알려진 파일 형식은 물론, Abstract data model을 이용한 확장을 통해 사용자 지정 파일 형식도 지원할 수 있는 것이 특징이며, 다양한 GDAL Utility를 통해 투영 변환, 이동, 형식 변환, 래스터화, 벡터화 등 GIS에 관련된 많은 기능을 지원한다. 본 연구에서는 GeoServer에 등록될 데이터의 형식 및 투영 변환, Rasterization, 간단한 래스터 계산 등의 기능을 주로 사용한다. 또한 GeoServer가 래스터 및 벡터 데이터를 처리할 수 있게 하기 위한 보조 기능도 수행한다.
- org). 본 연구에서는 국가공간정보유통시스템에서 제공하는 브이월드(http://www.vworld.kr)의 GIS용 API (Application Programming Interface)를 호출하여 배경지도로 활용하고 GeoServer에 WMS(Web Map Service) 방식으로 전국기상위험지도를 요청하여 래스터 레이어로 처리하였고, WFS(Web Feature Service), GeoJSON (JavaScript Object Notation) 방식으로 자원농가 필지 경계 벡터 레이어를 처리하였다.
- 연구대상지역의 날씨와 재해 예측, 전국 수준의 기상위험과 특보를 제공하기 위하여 각각의 정보를 분포 지도로 제작하고 이를 국토교통부에서 운영하고 있는 국가공간정보 유통시스템인 브이월드의 GIS용 API에서 제공하는 배경지도에 중첩하여 웹 GIS 서비스를 구축하였다. 브이월드에서 제공하는 서비스 중 배경지도 API를 활용하여 기본, 위성영상, 하이브리드 지도와 WMS(Web Map Service) API를 활용하여 지적도를 연계하였다.
- 제공정보를 선택할 때마다 직전 분포지도에서 보고 있던 영역을 그대로 유지한 채로 새로 선택된 날씨 분포도로 바뀌도록 개선하였으며, 오늘 날짜 분포도로 바로 가기 기능으로 과거 또는 미래의 날씨 조회 후 오늘 날짜로 쉽게 이동할 수 있도록 하였다. 사용자가 자신의 필지를 쉽게 찾을 수 있도록 주소 검색과 농장명 검색을 통하여 원하는 위치로 찾아 가도록 하였으며, 지도 확대 시 필지 다각형에 농장명을 표시하여 농장명으로도 필지 위치를 쉽게 찾을 수 있도록 개선하였다(Fig. 6).
- 기상요소별로 매시간 또는 하루 주기로 상세 날씨 시뮬레이터가 동작하도록 설정되어 있다. 생성자료에 대한 필지별 자료는 30~270m 공간해상도를 가지는 분포도를 생성한 후, 시스템에 등록된 모든 필지별로 필지 다각형(polygon)이 포함하는 분포도 상의 격자점들에 대한 통계값을 계산하고 이를 필지별 일별 기상정보가 저장되는 데이터베이스에 저장한다(Table 6).
- 섬진강 하류 연구대상지역(행정구역상의 하동군, 구례군, 광양시)의 서비스 대상 농가에 대한 영농속성을 확보하기 위하여 필지별 영농 조사표를 제작하여 배포하였다. 각 시군의 면 단위 이장협의회의 이장단과 현지 기술자문위원 위촉을 통해 영농속성 확보를 요청한 후, 수집된 자료를 전국 편집지적도를 활용하여 농장별 필지 번호에 따라 필지 다각형을 추출하고 재배작목, 연락처 등의 정보를 시스템에 등록하였다.
- 연구 대상지역 확장 시 대규모의 자료 처리 및 온라인 성능과 하드웨어별 확장성, 운영관리의 효율성을 고려하여 아래와 같이 시스템으로 상호 연계될 수 있도록 다중 3계층 아키텍쳐로 구성하였다(Table 3).
-
2) 연구대상지역 배경지도의 연계
연구대상지역의 날씨와 재해 예측, 전국 수준의 기상위험과 특보를 제공하기 위하여 각각의 정보를 분포 지도로 제작하고 이를 국토교통부에서 운영하고 있는 국가공간정보 유통시스템인 브이월드의 GIS용 API에서 제공하는 배경지도에 중첩하여 웹 GIS 서비스를 구축하였다. 브이월드에서 제공하는 서비스 중 배경지도 API를 활용하여 기본, 위성영상, 하이브리드 지도와 WMS(Web Map Service) API를 활용하여 지적도를 연계하였다.
- 현업서비스 구축 목표는 연구대상지역 내 영농속성이 확보된 자원농가에게 농장-과원 단위로 재해위험경보를 발령하고 회피-경감 방안 및 사후 복구정보를 일대일로 제공하는 것이다. 이를 위하여 기상청의 예보 및 실황정보(5km 격자 혹은 시군 행정구역 단위)를 바탕으로 집수역 소기후 모형을 적용한 30~270m 격자단위 자료 추정, 작목별 재해위험지수 계산, 평년기후조건과의 비교를 통한 경보 발령, 경보수준별 대응 지침 검색 및 편집, 종합정보를 자원농가 휴대폰으로 장문 메시지 전송 등 다양한 시스템 구성요소들을 유기적으로 연결하여 서비스를 설계하고 시스템으로 구현하였다.
- 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 470 자원 농가와 950필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체(농업기술센터, 면사무소)가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙 시스템으로 구성되었다. 필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달할 수 있는 ‘농업 기상재해 조기경보 시스템’을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 일부 오류에 대한 보완, 서비스 안정화 단계를 거쳤으며, 2015년 4월부터 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 수준의 서비스(http://www.
- 전국 기상특보는 기상청에서 발표하는 시군 단위의 강풍, 호우, 대설, 건조, 한파, 태풍, 황사, 폭염 특보를 집수역 단위로 상세화하고, 위험도를 0~9까지의 10단계 그라데이션 색상표로 표현하였다.
- 또한 어떠한 재해 또는 날씨 요소의 분포도를 보고 있다고 하더라도 필지를 클릭하면 그 필지의 주소와 분포도 해당 날짜의 날씨(기온, 강우량, 풍속, 일사, 일조 등)에 대하여 지도 상단에 표시하여 재해 분포에 대한 날씨 확인이 용이하도록 구성하였다. 제공정보를 선택할 때마다 직전 분포지도에서 보고 있던 영역을 그대로 유지한 채로 새로 선택된 날씨 분포도로 바뀌도록 개선하였으며, 오늘 날짜 분포도로 바로 가기 기능으로 과거 또는 미래의 날씨 조회 후 오늘 날짜로 쉽게 이동할 수 있도록 하였다. 사용자가 자신의 필지를 쉽게 찾을 수 있도록 주소 검색과 농장명 검색을 통하여 원하는 위치로 찾아 가도록 하였으며, 지도 확대 시 필지 다각형에 농장명을 표시하여 농장명으로도 필지 위치를 쉽게 찾을 수 있도록 개선하였다(Fig.
- 제공하는 서비스는 악양의 날씨와 재해로 구분하여 GIS상의 분포도와 필지별로 과거/미래 기상위험을 확인할 수 있도록 사용자 인터페이스를 구성하였다(Table 2).
- 조기경보 서비스 내의 제공정보를 한눈에 확인할 수 있게 하기 위하여 대 분류 메뉴(농장 날씨, 농장재해 등)별 세부 메뉴를 펼침 형태로 제공하였다. 또한 각 세부 메뉴별 정보에 대하여 제공기간, 제공주기, 갱신주기, 예보기간, 제공형태에 대한 설명을 포함하여 수요자의 이해를 돕도록 하였다.
대상 데이터
- 상세 날씨를 예측하기 위하여 필요한 기상청 원본 자료는 국가농림기상센터를 통하여 제공받는다. 각 자료는 갱신 주기별로 국가농림기상센터에 sftp 방식으로 매 1시간마다 접속하여 자료를 수신한다(Table 5).
- 이들 정보는 휴대폰을 통해 해당농가에게 개별적으로 전달되거나, 인터넷을 통해 적절한 위험회피 및 경감 방안을 관리대책으로 전달할 수 있도록 설계되었다. 설계된 기술과 데이터베이스를 유기적으로 연결하여 실제 영농현장에 활용할 수 있는 형태의 서비스 시스템으로 구현하였으며, 경남 하동군 악양면(총 면적 52.7km2)을 대상지역으로 시범 서비스를 제공하였다. 서비스 시스템은 다양한 소프트웨어와 프로그램 언어를 통해 구현되었고 세부 구성 시스템들이 Fig.
- 2와 같이 나타낼 수 있다. 시스템의 하드웨어 및 네트워크 구성은 웹 서버, GIS 서버, 애플리케이션 서버, 대용량 스토리지로 구성되어 있다. 시스템의 소프트웨어적 구성은 데이터베이스, Python 모듈(Django App.
- 전국 기상위험은 기상청 76개 종관관측소의 일별 관측자료를 이용하여 810개 집수역별 냉해, 일조부족, 가뭄에 대한 지발성 기상위험을 계산하고 그 결과를 분포지도로 만들어 웹 GIS기술을 이용하여 표출하는 선행 연구 기술을 활용하였다(Park et al., 2014).
- 7). 전산시스템은 국립농업과학원 농업환경부 기후변화생태과 내에 위치하고 있으며 통신망은 LGU+ 인터넷 망을 활용하였다. 서버는 웹 서버, GIS 서버, 애플리케이션 서버, 스토리지, 개발용 서버로 구성하였다.
- 각 시군의 면 단위 이장협의회의 이장단과 현지 기술자문위원 위촉을 통해 영농속성 확보를 요청한 후, 수집된 자료를 전국 편집지적도를 활용하여 농장별 필지 번호에 따라 필지 다각형을 추출하고 재배작목, 연락처 등의 정보를 시스템에 등록하였다. 조사된 필지는 총 952개로 조사된 각 시군별 등록 현황은 Table 8과 같다.
- 필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달할 수 있는 ‘농업 기상재해 조기경보 시스템’을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 일부 오류에 대한 보완, 서비스 안정화 단계를 거쳤으며, 2015년 4월부터 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 수준의 서비스(http://www.agmet.kr)를 시작하였다.
- 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 470 자원 농가와 950필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체(농업기술센터, 면사무소)가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙 시스템으로 구성되었다.
- 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 470개 자원농가와 950개 필지를 서비스 대상으로 하였으며 2015년 3월부터 웹 서비스(접속주소: http://www.agmet.kr)와 문자서비스를 개시하였다(Fig. 7). 전산시스템은 국립농업과학원 농업환경부 기후변화생태과 내에 위치하고 있으며 통신망은 LGU+ 인터넷 망을 활용하였다.
이론/모형
- • RDR(레이더 관측자료) : 부산관측소 기준의 10분간 레이더 에코자료를 수신한다. 1km 분해능의 레이더 반사강도(dBZ) UF(Universal Format) 형식으로 되어 있으며 Radx(http://www.ral.ucar.edu/)를 이용하여 GDAL 호환형식인 NetCDF으로 변환하여 사용한다. 이 때 Battan(1973)이 규명한 레이더 반사강도와 강우강도 사이의 관계식(Z-R 관계식)에 의해 강수량으로 변환된다.
- , 2010). 대용량 데이터를 관리하는 DBMS에 공간질의와 공간분석 기능이 추가된 공간데이터베이스 엔진으로 오픈 소스 소프트웨어인 PostgreSQL/PostGIS를 활용하였다(Arnulf, 2006). 서비스 대상농가와 필지 영농속성, 필지/유역 Geometry Data, 필지/유역별 날씨, 필지/유역별 기상위험, 기상위험 대응지침 등의 정보를 관리한다.
- 강우량, 풍속의 경우 선행 연구에서는 관측자료를 기반으로 당일의 예측값만을 생성하고 서비스하였으나, 본 연구에서는 동네예보를 활용하여 선행 연구 대비예보 선행기간을 2일 확보할 수 있다. 풍속의 경우 선행연구에서는 WindStation (Lopes, 2003)을 활용하여 풍속을 모의하였으나, 윈도우 OS 기반에서 연구자 컴퓨터에 설치하여 수동으로 구동하는 형태로서 본 연구에 직접 활용이 어려우므로, 본 연구에서는 미세규모 모형인 MUKLIMO (Microscale Urban Climate Model)를 활용하여 풍속을 예측하였다(Sievers and Zdunkowski, 1986).
후속연구
- 선행연구에서는 일반 달력기준으로 모든 필지들이동일한 생육단계 범위에 있다고 가정하였으며, 이는 필지의 재배 작목별로 다르게 분포되는 생육단계별 일자를 반영하지 못하였다. 본 연구에서는 필지별로 등록된 재배작목과 필지별 날씨에 따라 계산된 영농달력으로 작목의 생육단계(시기)를 판단할 수 있으므로 생육단계별 기상위험지수(농장재해)와 농장재해 대응 정보를 필지별로 편집하는 기초자료로 활용할 수 있게 되었다(Fig. 5).
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