다중 규모 optical flow를 이용한 STEPS 모델 개선

Abstract

국지성 호우를 예측하기 위해 높은 시·공간 해상도의 기상 레이더 자료를 이용한 초단기예보 모델은 Variational Echo Tracking (VET)과 optical flow method와 같이 영상 내에서 움직이는 객체의 이동 정도를 추정하는 기법을 사용하여 얻어진 이동벡터를 통해서 외삽 하여 예측을 실시한다. 따라서 모델의 정확도를 높이기 위해서는 이동벡터를 정확하게 추정해야한다. 본 연구에서는 영상을 다중 규모로 분해하고 단계별로 이동벡터를 추정하는 optical flow with a multi-scale strategy를 STEPS 모델에 적용하여 산출되는 이동벡터의 정확도를 높이고자 하였다. 제안된 방법은 영상을 낮은 해상도부터 높은 해상도까지 단계별로 나타내고 영상 내에서 물체의 작은 움직임을 민감하게 추정하는 방법을 기반으로 하여 작은 움직임에서부터 큰 움직임 까지 추정할 수 있도록 하였다. 새로운 이동벡터 추정 기법이 적용된 STEPS와 기존의 STEPS의 예측 결과를 비교하기 위해 STEPS에 포함된 프로세스중 ensemble과 blending 기법을 제외한 예측 결과만 사용하였다. 검증은 2014, 2015년 여름철 7개의 강우 사례를 분석하였고, 분석 결과는 검증 통계량(POD, FAR, Bias, ETS)을 통해 나타내었다. 분석결과, optical flow with multi-scale strategy 기법을 적용하여 산출된 이동벡터가 관측된 강우 시스템의 움직임을 잘 추정하였고, 그로 인해 산출된 예측 결과가 보다 좋은 성능을 나타내었다.