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초저고도 바람예측을 위한 WRF의 물리과정 및 초기조건 민감도 평가
Sensitivity Evaluation of Physics and Initial Condition of WRF for Ultra Low Altitude Wind Prediction 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.23 no.6, 2019년, pp.487 - 494  

권재일 (주식회사 포디솔루션) ,  김기영 (주식회사 포디솔루션) ,  구성관 (한서대학교 항공산업공학과) ,  홍석민 (한서대학교 무인항공기학과)

초록
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최근 드론 등의 무인비행체에 대한 관심과 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 고도 150 m 이하 초저고도의 정확한 바람예측 정보를 제공하기 위해, 물리과정 모수화와 초기조건에 따른 민감도를 평가하여 최적의 물리과정 및 초기조건을 선정하고자 하였다. 이를 위해 GFS 및 LDAPS 자료를 초기 및 경계조건으로 사용하였고, YSU, RUC, ACM2 등의 대기경계층 모수화 방안과 Noah, RUC, Pleim 등의 지면모델을 조합한 7개의 실험을 구축하여, 2018년 4월의 1개월에 대해 수행하였다. 그 결과 GFS 초기자료를 사용한 RUC-YSU 물리과정 조합이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구는 다양한 물리과정의 조합과 초기 및 경계자료를 사용한 실험을 통해 초저고도 바람예측을 위한 최적 모델링 방안을 설정한 것에 의의가 있을 것이라 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, interest in and use of drones is increasing. In this study, to provide accurate wind prediction at ultra low altitudes of 150 meters or below, the sensitivity of the physical process parameterization and initial conditions was assessed to select the optimal physical process and initial con...

주제어

표/그림 (13)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 방대한 수의 모델 실험 결과를 통해 결론을 도출하였다. 다양한 물리과정의 조합과 초기 및 경계자료의 실험을 통해 초저고도 바람예측을 위한 최적 모델링 방안을 설정한 것에 의의가 있을 것이라 생각된다.
  • 그러나 현재 무인비행체를 위해 초저고도 예측정보를 생산하기 위한 연구는 존재하지 않으며, 이에 대한 정확도 높은 정보는 드론의 안전한 운행을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 고도 150 m 초저고도의 정확한 바람예측 정보를 제공하기 위해, 물리과정 모수화와 초기조건에 따른 민감도를 평가하여 최적의 물리과정 및 초기조건을 선정하고자 한다. 연구수행에 대한 세부사항은 다음 장에서 설명하였다.
  • 본 연구에서는 드론 등의 무인비행체를 위한 고도 150 m 이하 초저고도 바람 예측정보를 보다 정확히 생산하기 위한 목적으로 진행되었다. 초저고도의 바람에 영향을 미치는 물리과정 모수화와 초기 및 경계조건의 민감도를 평가하여 최적의 물리 과정과 초기 및 경계조건을 선정하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 드론 등의 무인비행체를 위한 고도 150 m 이하 초저고도 바람 예측정보를 보다 정확히 생산하기 위한 목적으로 진행되었다. 초저고도의 바람에 영향을 미치는 물리과정 모수화와 초기 및 경계조건의 민감도를 평가하여 최적의 물리 과정과 초기 및 경계조건을 선정하고자 하였다. 기상학에서 일반적으로 사용하는 WRF를 사용하여 민감도를 평가하였으며, 지표에서 150 m의 자료가 존재하는 보성글로벌관측소를 중심으로 한 도메인을 설정하여 실험을 진행하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
미국의 아마존, 월마트 등이 드론을 활용하여 제공하는 서비스는 무엇인가? 경찰의 도난 차량 추적, 재난 지역의 실종자 수색 등의 공공적인 측면에서 뿐만 아니라, 미디어 업계에서 드론을 활용한 촬영 및 레저용으로도 활용되고 있다. 또한 미국의 아마존, 월마트 등은 드론을 활용한 무인 배달 서비스를 발표하였다[1].
드론의 안전한 운행을 위한 바람에 대한 예측정보를 확인할 수 있는 방법은 무엇인가? 따라서 드론 등의 무인비행체의 안전한 운항을 위해서는 바람에 대한 예측정보가 필요하다. 현재 공역의 기상 정보를 확인할 수 있는 항공기상 서비스는 대형항공기의 고고도 비행을 위해 제공되며, 일정 높이 이상 상공의 기상 상태와 공항의 이착륙 기상을 확인할 수 있다. 드론 등의 무인비행체의 경우 고도 150 m 이하의 초저고도 운행하는 경우가 많으나, 현재 이러한 고도의 기상예측정보를 제공하는 기관이나, 이에 관련된 연구는 존재하지 않다.
고도 150 m 이하의 초저고도 영역은 무엇인가? 고도 150 m 이하의 초저고도 영역은 대기 경계층 (planetary boundary layer)에 포함되는데, 대기 경계층은 태양복사에 의한 기온 변동이 급격하게 나타나는 지표면과 맞닿아 있어서 대기 환경이 급격히 변화하는 경향이 있다[4]. 기상정보를 예측하기 위한 수치모델은 이러한 대기경계층의 난류를 물리과정 모수화를 통해 예측한다.
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참고문헌 (13)

  1. S. J. Kim, J. H. Bae and C. Y. Choi, "A study on introduction of drone delivery service policies and development plans in countries," Korea Logistics Review, Vol. 26, No. 1, pp. 27-28, Feb. 2016. 

  2. D. Y. Kim, B. R. Yun, S. H. Lee and W. J. Lee, "Improvement of altitude measurement algorithm based on accelerometer for holding drone's altitude," KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol. 6, No. 10, pp. 473-478, Oct. 2017. 

  3. Y. H. Ju, K. K. Moon, B. S. Kang, J. W. Jeong, H. G. Son and J. H. Cho, "Feasibility study on the methodology of test and evaluation for UAV positioning," Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 22, No. 6, pp. 530-536, Dec. 2018. 

  4. W. B. Jeon, H. W. Lee and S. H. Lee, "Numerical study on characteristics of turbulence scheme in planetary boundary layer," Journal of the Environmental Sciences, Vol. 19, No. 2, pp. 137-148, Feb. 2010. 

  5. B. K. Seo, J. Y. Byon and Y. J. Choi, "Sensitivity evaluation of wind fields in surface layer by WRF-PBL and LSM parameterizations," Atmosphere, Vol. 20, No. 3, pp. 319-332, Sep. 2010. 

  6. A. Y. Lim, J. W. Roh, J. B. Jee and Y. J. Choi, "Sensitivity experiments of vertical resolution and planetary boundary layer parameterization schemes on the Seoul metropolitan area using WRF model," Journal of the Korean Earth Science Society, Vol. 36, No. 6, pp. 553-566, Oct. 2015. 

  7. D. Siuta, G. West and R. Stull, "WRF hub-height wind forecast sensitivity to PBL scheme, grid length, and initial condition choice in complex terrain," Weather and Forecasting, Vol. 32, No. 2, pp. 493-509, Apr. 2017. 

  8. S. Y. Hong, Y. Noh and J. Dudhia, "A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes," Monthly Weather Review, Vol. 134, No. 9, pp. 2318-2341, Sep. 2006. 

  9. G. L. Mellor and T. Yamada, "A hierarchy of turbulence closure models for planetary boundary layers," Journal of the Atmospheric Sciences, Vol. 31, No. 7, pp. 1791-1806, Oct. 1974. 

  10. J. E. Pleim and J. S. Chang, "A non-local closure model for vertical mixing in the convective boundary layer," Atmospheric Environment, Vol. 26, No. 6, pp. 965-981, Apr. 1992. 

  11. F. Chen and J. Dudhia, "Coupling an advanced land surface-hydrology model with the Penn state - NCAR MM5 modeling system. Part I: Model implementation and sensitivity," Monthly Weather Review, Vol. 129, No. 4, pp. 569-585, Apr. 2001. 

  12. T. G. Smirnova, J. M. Brown, S. G. Benjamin and D. S. Kim, "Parameterization of cold-season processes in the MAPS land-surface scheme," Journal of Geophysical Research, Vol. 105, No. D3, pp. 4077-4084, Feb. 2000. 

  13. A. Xiu and J. E. Pleim, "Development of a land surface model. Part I: Application in a mesoscale meteorological model," Journal of Applied Meteorology and Climatology, Vol. 40, No. 2, pp. 192-209, Feb. 2001. 

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