동네예보 수행 평가 와 개선 방향 
 The assessment and improvement of Digital forecast 
 NDSL 검색 ( 기상청 ) 
 육명렬 
 NDSL 검색 ( 육명렬 ) 
 노해 미 
 유근 기 
 안양근 
 이양동 
 하창환 
 최주 권 
 서광 신 
 윤 성득 
 윤익 상 
 조갑 환 
 권오웅 
 문규 만 
 김웅 식 
 이일용 
 TRKO 201000012271 
 이 연구 에서 는 동네예보 시스템 의 업무 수행 절차 를 분석 하 고 , 동네예보 체계 개선 을 위한 동네예보 관 의 의견 을 수렴 하 여 동네예보 시스템 전반 에 대한 종합 적 인 분석 을 하 였 다 . 현재 운영 중 인 동네예보 의 문제점 및 어려움 을 파악 하 기 위하 여 토론회 . .. 
 이 연구 에서 는 동네예보 시스템 의 업무 수행 절차 를 분석 하 고 , 동네예보 체계 개선 을 위한 동네예보 관 의 의견 을 수렴 하 여 동네예보 시스템 전반 에 대한 종합 적 인 분석 을 하 였 다 . 현재 운영 중 인 동네예보 의 문제점 및 어려움 을 파악 하 기 위하 여 토론회 , 워크숍 참석 뿐 아니 라 일선 관서 를 직접 방문 하 여 동네예보 관 , 방재 예 보관 등 의 의견 을 두루 반영 하 여 한쪽 입장 으로 치우치 지 않 도록 노력 하 였 다 . 
 현 동네예보 는 초 단기 , 단기 , 중기 예보 가 각 예보 기술 의 형태 에 따라 격자 형 과 문 숫자 형식 으로 다르 게 표현 되 고 있 으며 , 초 단기 예보 의 미비 로 동네예보 발표 후 3 시간 이내 돌발 적 으로 발생 하 는 기상 변화 에 대처 하 기 가 어렵 다 . 따라서 초 단기 , 단기 , 주간 예보 를 동네예보 시스템 을 이용 하 여 연속 적 이 고 일관 성 있 는 예보 를 제공 해야 된다고 판단 되 어 진다 . 
 또한 동네예보 는 일방 적 으로 제공 되 기 때문 에 실제 동네예보 요소 12 종 가운데 강수 , 기온 이외 의 예보 요소 의 활용 이 미흡 한 실정 이 다 . 따라서 동네예보 통보 체계 를 국민 들 이 다양 한 목적 에 맞추 어 여러 형태 로 활용 할 수 있 도록 맞춤 형 동네예보 생산 통보 시스템 이 개발 되 어야 할 것 으로 판단 된다 . 동네예보 는 네티즌 을 제외 한 일반 국민 들 이 활용 할 수 가 없 어 , 정보 이용 소외 계층 이 발생 하 였 다 . 그러므로 이 를 해소 하 기 위하 여 다양 한 방법 으로 동네예보 를 제공 하 여 국민 누구 나 상세 한 기상 예보 서비스 를 받 을 수 있 도록 전달 체계 를 개선 해야 하 며 , 그 일환 으로 2009 년 131 일 기 예보 안내 전화 의 동 단위 상세 서비스 가 실시 되 었 으며 , 향후 지속 적 인 개선 이 필요 할 것 으로 사료 된다 . 
 동네예보 근무 체계 관련 으로 는 예보 , 관측 등 동네예보 관 의 업무 가 가중 하 여 , 가급적 동네예보 관 들 이 1 일 4 교대 순환 근무 를 하 여 교육 훈련 , 육아 휴직 , 출산 휴가 등 에 도 적어도 4 교대 근무 가 유지 될 수 있 도록 권고 하 였 다 . 해상 특보 관련 으로 는 기상 관서 관할 지역 과 해상 특보 권한 이 불 일치 하 여 지방 기상청 의 해상 특보 권한 을 관할 특 정보 기상대 로 이관 하 였 다 ( 예보 업무 규정 개정 2009 . 5 . 15 시행 ) . 동네예보 평가 관련 으로 는 평가 지점 및 평가 요소 를 5 지점 12 요소 에서 1 지점 5 요소 로 축소 하 고 , 지역 적 특성 을 고려 한 평가 체계 로 개선 , 방재 예 보관 과 동네예보 관 의 성과 평가 를 연계 하 는 등 의 개선 ( 안 ) 제공 하 고 , 동네예보 생산 관련 으로 기 상개 황문 개선 ( 안 ) 을 제공 하 였 다 . 
 동네예보 관 들 이 각 지점 의 동네예보 생산 시 도움 이 될 수 있 는 예보 가이던스 를 각 지점 별 로 제공 하 였 다 . 먼저 각 지점 별 로 안개 발생 시 예 보인자 ( 상대 습도 , 기온 노점 온도 차 , 풍속 , 풍향 ) 들 의 상관 성 을 분석 하 였 다 . 전반 적 으로 상대 습도 또는 기온 노점 온도 차 는 안개 와 밀접 한 관계 가 있 으나 , 바람 ( 풍향 , 풍속 ) 은 특성 을 구분 하 기 가 어려웠 다 . 위성 적 외차 영상 을 이용 하 여 안개 의 발생 분포도 등 을 분석 하 였 다 . 목측 과 적 외차 안개 의 공간 분포 가 유사 했으며 , 진도 , 백 령도 , 흑산도 는 주로 이류 에 의한 해무 로 , 적 외차 안개 는 해상 안개 탐지 에 효과 적 이 었 다 . 각 지점 별 로 안개 가 발생 했 던 시간대 의 풍속 , 상대 습도 , 기온 노점 온도 차 값 을 추출 하 여 sorting 한 후 안개 발생 을 95 % 에서 50 % 이상 까지 만족 하 는 값 을 임계 값 으로 설정 하 여 , 탐지 율 과 오보 율 을 비교 하 였 다 . 
 또 각 지점 별 로 열 대 야 , 폭염 일수 등 통계 분석 을 하 였 다 . 전국 의 폭염 평균 일 수 는 8 . 2 일 이 었 고 , 전국 평균 폭염 주의보 기준 은 7 . 6 일 이 었 으며 , 폭염 경보 기준 은 0 . 6 일 로 폭염 발생 일수 중 94 . 1 % 가 주의보 기준 에 , 5 . 9 % 가 경보 기준 에 도달 하 였 다 . 2000 년 에서 2008 년 까지 전국 평균 열대야 발생 일 수 는 5 . 3 일 로 , 서귀포 가 평균 33 . 8 일 로 가장 열대야 가 많이 발생 하 였 다 . 
 제 2 장 동네예보 운영 체계 개선 . .. 15 
 제 1 절 근무 체계 관련 . .. 16 
 제 2 절 예보 평가 관련 . .. 18 
 제 3 절 해상 특보 관련 . .. 19 
 제 4 절 예보 생산 관련 . .. 21 
 1 . 기압계 동향 . .. 21 . .. 
 1 . 기압계 동향 . .. 21 
 2 . 육상 날씨 . .. 22 
 3 . 육상 위험 . 특이 기상 . .. 24 
 4 . 기온 분포 . .. 25 
 5 . 해상 날씨 . .. 25 
 6 . 해상 위험 . 특이 기상 . .. 26 
 7 예상 강수량 ( 적설량 ) . .. 27 
 8 . 특보 사항 . .. 29 
 제 5 절 동네예보 전달 체계 개선 . .. 31 
 1 . 131 일 기 예보 안내 전화 동 단위 상세 서비스 실시 . .. 31 
 2 . 특보 시스템 개선 . .. 32 
 3 . 기 상통 보문 개선 . .. 32 
 제 3 장 동네예보 가이던스 및 발전 방향 . .. 34 
 제 1 절 안개 예 . 특보 가이던스 . .. 34 
 1 . 우리 나라 안개 발생 현황 . .. 35 
 2 . 지상관 측 자료 분석 . .. 37 
 3 . 수치 예보 모델 자료 분석 . .. 45 
 4 . 기상 위성 자료 분석 . .. 63 
 5 . 안개 모니터링 방안 . .. 68 
 6 . 소결 론 . .. 71 
 제 2 절 강수 형태 판별 예보 기술 . .. 72 
 1 . 자료 및 분석 방법 . .. 73 
 2 . 분석 . .. 74 
 3 . 기온 및 고층 자료 분석 결과 및 향후 지표 . .. 90 
 제 3 절 한기 확장 시 서울 지방 의 강설 예보 기법 . .. 92 
 1 . 연구 동기 및 전략 . .. 92 
 2 . 조사 방법 . .. 92 
 3 . 본론 . .. 93 
 4 . 소결 론 . .. 107 
 제 4 절 폭염 통계 분석 . .. 108 
 1 . 평년 분석 ( 1971 ~ 2000 년 ) . .. 108 
 2 . 최근 10 년 폭염 분석 ( 1999 ~ 2008 년 ) . .. 114 
 3 . 2008 년 과 2009 년 폭염 현황 분석 . .. 121 
 제 5 절 열 대 야 통계 분석 . .. 124 
 1 . 2000 ~ 2008 년 열대야 특성 분석 . .. 124 
 2 . 최근 열대야 분석 . .. 131 
 제 4 장 요약 및 결론 . .. 133 
 참고 문헌 . .. 136 
 Fig . 2 . 5 . 1 131 일 기 예보 안내 전화 이용자 수 현황 ( 2005 ~ 2009 . 8 ) . .. 32 
 Fig . 3 . 1 . 1 . 1 서울 . 경기 안개 발생 현황 ( 2004 ~ 2008 년 ) . .. 37 
 Fig . 3 . 1 . 2 . 1 안개 발생 시 서울 , 문산 기상 요소 산포도 . .. 38 
 Fig . 3 . 1 . 2 . 2 안개 발생 시 백 령도 , 진도 기상 요소 산포도 . .. 39 
 Fig . 3 . 1 . 3 . 1 안개 발생 시 UM 모델 의 시정 과 fog fraction 과 의 관계 . .. 60 
 Fig . 3 . 1 . 3 . 2 UM 모델 의 시정 과 fog fraction 과 의 관계 . .. 61 
 Fig . 3 . 1 . 3 . 3 2009 년 10 월 27 일 00 UTC 발표 21 UTC UM 지역 모델 fog fraction ( 좌 ) 과 시정 분포도 ( 우 ) . .. 62 
 Fig . 3 . 1 . 3 . 4 2009 년 10 월 27 일 12 UTC 발표 21 UTC UM 지역 모델 fog fraction ( 좌 ) 과 시정 분포도 ( 우 ) . .. 62 
 Fig . 3 . 1 . 4 . 1 METAR 사이트 의 지표 기온 과 GOES bi - spectral IR 기술 을 사용 하 여 밤 에 구름 의 base 를 탐지 하 기 위한 경험 적 인 프로시저 를 나타내 는 flow chart . .. 63 
 Fig . 3 . 1 . 4 . 2 2008 년 안개 발생 일 수 ( 좌 ) , 관측 지점 에서 안개 를 관측 한 시간 에 위성 이 안개 를 탐지 한 시간 을 누적 한 영상 ( 중 ) , 위성 이 안개 를 탐지 한 시간 을 누적 한 영상 ( 우 ) . .. 64 
 Fig . 3 . 1 . 4 . 3 서울 의 적 외차 위성 안개 자료 . .. 64 
 Fig . 3 . 1 . 5 . 1 서울 의 안개 검증 가이던스 . .. 68 
 Fig . 3 . 1 . 5 . 2 서울 의 안개 예 보장 가이던스 . .. 69 
 Fig . 3 . 1 . 5 . 3 서울 의 안개 실황 모니터링 가이던스 . .. 70 
 Fig . 3 . 1 . 5 . 4 2009 년 11 월 9 일 09 UTC 한반도 일기도 ( 좌 ) , 한반도 일기도 와 MTSAT 안개 분석 장 의 중첩 영상 ( 우 ) . .. 70 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 1 지상 기온 에 따른 눈 과 비 발생 비율 ( 오른쪽 : 비 발생 율 , 왼쪽 : 눈 발생 율 ) . .. 74 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 2 925 hPa 기온 에 따른 눈 과 비 발생 비율 ( 오른쪽 : 비 발생 율 , 왼쪽 : 눈 발생 율 ) . .. 75 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 3 850 hPa 기온 에 따른 눈 과 비 발생 비율 ( 오른쪽 : 비 발생 율 , 왼쪽 : 눈 발생 율 ) . .. 76 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 4 700 hPa 기온 에 따른 눈 과 비 발생 비율 ( 오른쪽 : 비 발생 율 , 왼쪽 : 눈 발생 율 ) . .. 77 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 5 850 hPa 일기도 ( 2008 . 1 . 22 . 21 : 00 KST ) . .. 78 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 6 지상 일기도 ( 2008 . 1 . 22 . 21 : 00 KST ) . .. 78 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 7 적 외영 상 ( 2008 . 1 . 22 . 20 : 33 KST ) . .. 78 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 8 현재 일기 분포도 ( 2008 . 1 . 22 . 21 : 00 KST ) . .. 78 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 9 단열선 도 ( 백령도 , 2008 . 1 . 22 . 21 : 00 KST ) . .. 79 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 10 850 hPa 일기도 ( 2007 . 2 . 8 . 09 : 00 KST ) . .. 80 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 11 지상 일기도 ( 2007 . 2 . 8 . 09 : 00 KST ) . .. 80 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 12 적 외영 상 ( 2007 . 2 . 7 . 08 : 33 KST ) . .. 81 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 13 현재 일기 분포도 ( 2007 . 2 . 8 . 09 : 00 KST ) . .. 81 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 14 단열선 도 ( 백령도 , 2007 . 2 . 8 . 09 : 00 KST ) . .. 81 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 15 백 령 도 강수 형태 에 따른 1000 ~ 700 hPa 층 후 분포도 . .. 82 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 17 850 hPa 일기도 ( 2007 . 1 . 6 . 09 : 00 KST ) . .. 83 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 18 지상 일기도 ( 2007 . 1 . 6 . 09 : 00 KST ) . .. 83 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 19 적 외영 상 ( 2007 . 1 . 6 . 08 : 33 KST ) . .. 84 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 20 현재 일기 분포도 ( 2007 . 1 . 6 . 09 : 00 KST ) . .. 84 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 21 단열선 도 ( 광주 , 2007 . 1 . 6 . 09 : 00 KST ) . .. 84 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 22 850 hPa 일기도 ( 2008 . 1 . 21 . 09 : 00 KST ) . .. 85 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 23 지상 일기도 ( 2008 . 1 . 21 . 09 : 00 KST ) . .. 85 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 24 적 외영 상 ( 2008 . 1 . 21 . 08 : 33 KST ) . .. 86 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 25 현재 일기 분포도 ( 2008 . 1 . 21 . 09 : 00 KST ) . .. 86 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 26 단열선 도 ( 광주 , 2008 . 1 . 21 . 09 : 00 KST ) . .. 86 
 Fig . 3 . 2 . 2 . 27 광주 강수 형태 에 따른 1000 ~ 700 hPa 층 후 분포도 . .. 88 
 Fig . 3 . 2 . 3 . 1 기온 및 고층 자료 분석 결과 모식도 . .. 90 
 Fig . 3 . 2 . 3 . 2 강수 형태 의사 결정 분지도 및 향후 계획 모식도 . .. 91 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 1 2009 년 2 월 13 일 00 UTC 일기도 ( 저기압 형 ) . .. 94 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 2 2008 년 1 월 21 일 12 UTC 일기도 ( 기압골 형 ) . .. 95 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 3 2009 년 2 월 20 일 00 UTC 일기도 ( 한기 확장 형 ) . .. 96 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 4 저기압 형 의 운정 온도 와 운정 고도 . .. 98 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 5 기압골 형 의 운정 온도 와 운정 고도 . .. 99 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 6 한기 확장 형 의 운정 온도 와 운정 고도 . .. 101 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 7 850 hPa 기온 과 해수면 온도 차 를 이용 한 눈 과 비 의 판정 . .. 102 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 8 925 hPa 와 500 hPa 기온 을 이용 한 눈 과 비 의 판정 . .. 103 
 Fig . 3 . 3 . 3 . 9 한기 확장 시 강설 예보 의사 결정 흐름 도 . .. 104 
 Fig . 3 . 4 . 1 . 1 폭염 평년값 ( 1971 ~ 2000 년 ) 분포도 . .. 109 
 Fig . 3 . 4 . 2 . 1 최근 10 년 폭염 분포도 ( 1999 ~ 2008 년 ) . .. 114 
 Fig . 3 . 4 . 2 . 2 최근 10 년 폭염 일수 와 폭염 평년값 의 편차 분포도 . .. 114 
 Fig . 3 . 4 . 3 . 1 2008 년 폭염 분포도 . .. 121 
 Fig . 3 . 4 . 3 . 2 2009 년 폭염 분포도 . .. 121 
 Fig . 3 . 5 . 1 . 1 연평균 열대야 발생 일수 분포도 ( 2000 ~ 2008 년 ) . .. 125 
 Table 2 . 1 . 1 업무 조정 예시 . .. 17 
 Table 2 . 2 . 1 평가 요소 별 가중치 . .. 18 
 Table 2 . 2 . 2 평가 요소 별 평가 지수 와 가중치 . .. 18 
 Table 2 . 3 . 1 해상 예보 ( 특보 ) 구역 관할 관서 . .. 20 
 Table 3 . 1 . 1 . 1 안개 발생 현황 ( 2004 ~ 2008 년 ) . .. 36 
 Table 3 . 1 . 1 . 2 시정 100 m 미만 의 안개 발생 일 수 ( 2004 ~ 2008 년 ) . .. 37 
 Table 3 . 1 . 2 . 3 지상관 측 자료 검증 방법 . .. 42 
 Table 3 . 1 . 2 . 4 안개 발생 임계 값 검증 . .. 43 
 Table 3 . 1 . 2 . 5 안개 특보 기준 임계 값 검증 . .. 44 
 Table 3 . 1 . 3 . 5 RDAPS 30 km 모델 의 안개 발생 임계 값 검증 . .. 50 
 Table 3 . 1 . 3 . 6 RDAPS 30 km 모델 의 안개 특보 기준 임계 값 검증 . .. 51 
 Table 3 . 1 . 3 . 7 UM 전구 모델 의 안개 발생 임계 값 검증 . .. 52 
 Table 3 . 1 . 3 . 8 UM 전구 모델 의 안개 특보 기준 임계 값 검증 . .. 53 
 Table 3 . 1 . 3 . 9 안개 발생 UM 전구 모델 의 fog fraction 과 시정 의 임계 값 . .. 54 
 Table 3 . 1 . 3 . 10 안개 발생 UM 전구 모델 의 fog fraction 과 시정 의 임계 값 . .. 55 
 Table 3 . 1 . 3 . 11 UM fog fraction 의 안개 발생 임계 값 검증 . .. 56 
 Table 3 . 1 . 3 . 12 UM fog fraction 의 안개 특보 기준 임계 값 검증 . .. 57 
 Table 3 . 1 . 3 . 13 UM 시정 의 안개 발생 임계 값 검증 . .. 58 
 Table 3 . 1 . 3 . 14 UM 시정 의 안개 특보 기준 임계 값 검증 . .. 59 
 Table 3 . 1 . 4 . 1 안개 발생 시 지점 별 위성 의 탐지 율 과 오보 율 . .. 66 
 Table 3 . 1 . 4 . 2 안개 특보 기준 지점 별 위성 의 탐지 율 과 오보 율 . .. 67 
 Table 3 . 2 . 1 . 1 강수 형태 분류 . .. 73 
 Table 3 . 2 . 2 . 1 백 령 도 눈 온 시점 의 고층 자료 분석표 . .. 80 
 Table 3 . 2 . 2 . 2 백 령 도 비 온 시점 의 고층 자료 분석표 . .. 82 
 Table 3 . 2 . 2 . 3 광주 눈 온 시점 의 고층 자료 분석표 . .. 85 
 Table 3 . 2 . 2 . 4 광주 비 온 시점 의 고층 자료 분석표 . .. 87 
 Table 3 . 3 . 3 . 1 저기압 형 시 서울 강수 기록 일 . .. 94 
 Table 3 . 3 . 3 . 2 기압골 영향 시 서울 강수 기록 일 . .. 95 
 Table 3 . 3 . 3 . 3 한기 확장 형 시 서울 강수 기록 일 . .. 96 
 Table 3 . 3 . 3 . 4 일 기도 를 이용 한 겨울철 강수 패턴 분류 결과 . .. 97 
 Table 3 . 3 . 3 . 5 저기압 형 시 운정 온도 와 운정 고도 . .. 99 
 Table 3 . 3 . 3 . 6 기압골 형 의 운정 온도 와 운정 고도 . .. 100 
 Table 3 . 3 . 3 . 7 한기 확장 형 시 운정 온도 와 운정 고도 . .. 101 
 Table 3 . 3 . 3 . 8 의사 결정 흐름 도 적용 결과 . .. 106 
 Table 3 . 4 . 1 폭염 특보 기준 . .. 108 
 Table 3 . 4 . 1 . 1 폭염 평년값 ( 1971 ~ 2000 년 ) . .. 109 
 Table 3 . 4 . 1 . 2 폭염 평년값 ( 경보 , 주의보 기준 ) . .. 110 
 Table 3 . 4 . 1 . 3 폭염 평년값 ( 월별 폭염 발생 일수 ) . .. 111 
 Table 3 . 4 . 1 . 4 평년 평균 폭염 시 종일 . .. 112 
 Table 3 . 4 . 1 . 5 폭염 극값 . .. 113 
 Table 3 . 4 . 2 . 1 최근 10 년 연평균 폭염 발생 일 수 . .. 115 
 Table 3 . 4 . 2 . 2 최근 10 년 연평균 폭염 발생 일수 와 폭염 평년값 과 의 편차 . .. 116 
 Table 3 . 4 . 2 . 3 최근 10 년 폭염 발생 일 수 ( 경보 , 주의보 기준 ) . .. 117 
 Table 3 . 4 . 2 . 4 최근 10 년 폭염 발생 일 수 ( 월별 폭염 발생 일수 ) . .. 118 
 Table 3 . 4 . 2 . 5 최근 10 년 연별 폭염 시종 일 I . .. 119 
 Table 3 . 4 . 2 . 6 최근 10 년 연별 폭염 시종 일 II . .. 120 
 Table 3 . 4 . 3 . 1 2008 년 폭염 발생 일수 ( 경보 , 주의보 기준 ) . .. 122 
 Table 3 . 4 . 3 . 2 2009 년 폭염 발생 일수 ( 경보 , 주의보 기준 ) . .. 123 
 Table 3 . 5 . 1 . 1 연평균 열대야 발생 일 수 ( 2000 ~ 2008 년 ) . .. 125 
 Table 3 . 5 . 1 . 2 주요 도시 연별 열대야 발생 일 수 ( 2000 ~ 2009 년 ) . .. 126 
 Table 3 . 5 . 1 . 3 월 별 열대야 평균 발생 일 수 ( 2000 ~ 2008 년 ) . .. 127 
 Table 3 . 5 . 1 . 4 2000 ~ 2008 년 평균 열대야 시 종일 . .. 128 
 Table 3 . 5 . 1 . 5 최근 10 년 연별 열대야 시종 일 I . .. 129 
 Table 3 . 5 . 1 . 6 최근 10 년 연별 열대야 시종 일 II . .. 130 
 Table 3 . 5 . 2 . 1 2008 년 열대야 발생 일 수 . .. 131 
 Table 3 . 5 . 2 . 2 2009 년 열대야 발생 일 수 . .. 132 
 [ 보고서 ] 차세대 도시 농림 융합 스마트 기상 서비스 개발 ( Ⅱ ) - 스톰 규모 수도 권 위험 기상 감시 및 예측 시스템 개발