KR102555011B1 - 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 장치 - Google Patents

화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 확산 예측 방법은 실시간 화산재 전문 및 기상 예측 자료를 수집하는 단계, 상기 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료에 대한 전처리를 진행하는 단계 및 상기 전처리된 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료 중 일부를 이용하여 화산재 분출률을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 장치{REAL-TIME CALCULATION METHOD OF VOLCANIC ASH SPREAD PREDICTION INFORMATION AND APPARATUS PERFORMING THEREOF}
본 발명은 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버에 관한 것으로, 보다 구체적으로 주변 국가의 화산폭발 시 우리나라에 미치는 정량적인 예측정보를 신속하게 생산하기 위해, 화산재 전문이 수집된 직후 화산재 전문에서 화산폭발과 관련된 정보를 파악하여 화산재 확산 예측 모델을 자동으로 구동하고 실시간으로 화산재 확산예측농도 정보를 생산할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버에 관한 것이다.
화산 분화 시 방출되는 화산분출물 중 입자 크기가 작은 화산재는 분화 당시의 대기 조건에 따라 먼 지역까지 이동할 수 있다. 이러한 화산재에 의한 피해는 재해 발생 지역에만 국한되지 않고 광범위하게 발생하며 교통, 산업, 농림수산업, 건강 등의 사회·경제적 피해를 발생시킨다.
기상청은 우리나라 주변 국가의 화산폭발 시 우리나라에 미치는 정량적인 예측정보를 생산하기 위해 HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model) 기반의 화산재 확산 예측시스템을 개발하여 운영하고 있다.
그러나 화산폭발에 대한 신속한 대응을 위하여 화산폭발과 관련된 정보를 기존과 같이 분석자가 직접 수동으로 입력하는 대신 화산폭발 시 생산되는 화산재 전문을 활용하여 화산이 분화할 때마다 자동으로 운영되는 실시간 시스템의 구축과 정확한 예측 정보 제공을 위한 지속적인 모델 개선 연구가 요구되었다.
또한, 최근 이탈리아 에트나 화산에서 분화된 화산가스(SO2)가 중국 및 우리나라 일부 지역에서 탐지됨에 따라, 우리나라 주변 국가의 화산뿐만 아니라 대규모 화산폭발 시 우리나라에 영향을 미칠 수 있는 원거리 화산의 화산재 감시 및 예측 필요성이 대두되고 있다.
또한, 다양한 정보 제공과 함께 신뢰도 높은 예측정보 생산을 위해 기존에 사용하고 있는 기상청 통합모델(UM) 기상자료뿐만 아니라 다양한 기상자료를 활용한 기반 마련이 요구되고 있다.
본 발명은 주변 국가의 화산폭발 시 우리나라에 미치는 정량적인 예측정보를 신속하게 생산하기 위해, 화산재 전문이 수집된 직후 화산재 전문에서 화산폭발과 관련된 정보를 파악하여 화산재 확산 예측 모델을 자동으로 구동하고 실시간으로 화산재 확산예측농도 정보를 생산할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 기존 화산의 분연주 높이를 통해 산정되는 분출률 방정식에 화산 분화 타입별 63㎛ 이하 크기 입자의 통계적 비율을 고려하여 화산재 확산예측모델의 정확도를 개선할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 화산재 확산 예측모델 구동 시, 확산예측모델의 기상입력자료로 기상청 통합모델(UM) 기상자료뿐만 아니라 한국형수치예보모델(KIM), 유럽중기예보센터(ECMWF) 기상자료를 활용한 다양한 화산재 확산범위 및 농도 산출체계를 제공하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 모델 영역을 기존의 동아시아 영역에서 유럽을 포함하는 영역으로 확장하여 대규모 화산폭발 시 원거리에 위치하더라도 우리나라에 영향을 미칠 수 있는 화산의 화산재 확산 경로를 예측할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명은 주변 국가의 화산폭발 시 우리나라에 미치는 정량적인 예측정보를 신속하게 생산하기 위해, 화산재 전문이 수집된 직후 화산재 전문에서 화산폭발과 관련된 정보를 파악하여 화산재 확산 예측 모델을 자동으로 구동하고 실시간으로 화산재 확산예측농도 정보를 생산할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 기존 화산의 분연주 높이를 통해 산정되는 분출률 방정식에 화산 분화 타입별 63㎛ 이하 크기 입자의 통계적 비율을 고려하여 화산재 확산예측모델의 정확도를 개선할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 화산재 확산 예측모델 구동 시, 확산예측모델의 기상입력자료로 기상청 통합모델(UM) 기상자료뿐만 아니라 한국형수치예보모델(KIM), 유럽중기예보센터(ECMWF) 기상자료를 활용한 다양한 화산재 확산범위 및 농도 산출체계를 제공하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 모델 영역을 기존의 동아시아 영역에서 유럽을 포함하는 영역으로 확장하여 대규모 화산폭발 시 원거리에 위치하더라도 우리나라에 영향을 미칠 수 있는 화산의 화산재 확산 경로를 예측할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 주변 국가의 화산폭발 시 우리나라에 미치는 정량적인 예측정보를 신속하게 생산하기 위해, 화산재 전문이 수집된 직후 화산재 전문에서 화산폭발과 관련된 정보를 파악하여 화산재 확산 예측 모델을 자동으로 구동하고 실시간으로 화산재 확산예측농도 정보를 생산할 수 있다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 의하면, 기존 화산의 분연주 높이를 통해 산정되는 분출률 방정식에 화산 분화 타입별 63㎛ 이하 크기 입자의 통계적 비율을 고려하여 화산재 확산예측모델의 정확도를 개선할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 화산재 확산 예측모델 구동 시, 확산예측모델의 기상입력자료로 기상청 통합모델(UM) 기상자료뿐만 아니라 한국형수치예보모델(KIM), 유럽중기예보센터(ECMWF) 기상자료를 활용한 다양한 화산재 확산범위 및 농도 산출체계를 제공하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 모델 영역을 기존의 동아시아 영역에서 유럽을 포함하는 영역으로 확장하여 대규모 화산폭발 시 원거리에 위치하더라도 우리나라에 영향을 미칠 수 있는 화산의 화산재 확산 경로를 예측할 수 있도록 하는 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 전문을 목록화하여 저장한 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 전문을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분연주 높이와 M63과의 관계 및 직경 변화에 따른 분율 변화를 설명하기 위한 그래프이다.
도 6 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 농도 및 침적량 표출 결과를 설명하기 위한 도면이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치(100)는 자료 수집부(110), 전처리부(120), 데이터베이스(130) 및 화산재 분출률 산출부(140)를 포함한다.
자료 수집부(110)는 화산재 전문 및 실시간 기상 예측 자료를 수집한다.
일 실시예에서, 자료 수집부(110)는 도쿄, 툴루즈 등의 9개의 화산재 주의보 센터(Volcanic Ash Advisory Center, VAAC)에서 화산재 전문을 실시간(예를 들어, 1분 간격)으로 수집하고, 신규 화산재 전문이 확인되면 즉시 화산재 전문 정보를 분석하여 데이터베이스(130)에 목록화한다. 이때, 데이터베이스(130)에 목록화된 화산재 전문 정보는 전문 시간, 화산명, 지역, 전문번호 등을 포함할 수 있다.
전처리부(120)는 화산재 확산예측 수행을 위한 모델 입력 자료를 생성하기 위해 자료 수집부(110)에 의해 수집된 자료의 전처리를 진행한다.
일 실시예에서, 전처리부(120)는 화산재 전문으로부터 화산재 확산모델 수행에 필요한 화산폭발 관련 정보(즉, 화산 위치, 화산 높이, 분출 시각, 분연주 높이 등)을 추출하여 화산재 확산모델의 입력 자료로 사용하도록 한다. 이때, 화산폭발 관련 정보 중 분연주 높이는 화산재 확산모델의 입력 자료 중 하나인 화산재 분출률 산출에 이용된다.
다른 일 실시예에서, 전처리부(120)는 기상 예측자료가 수집되자마자 HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) 모델의 기상입력자료 형식인 ARL(Air Resource Laboratory) 형식으로 변환해 두고, 신규 화산재 전문이 확인되면 화산재 전문이 입전되는 시간에 가장 가까운 HYSPLIT 기상입력자료(ARL 형식)를 HYSPLIT 모델의 입력기상장으로 사용한다.
기존 기상입력자료로는 기상청 통합모델(UM)의 전지구모델(GDAPS) 자료만을 이용하였으나 본 발명은 다양한 화산재 확산예측 농도 및 범위 등의 정보 생산을 위해 한국형수치예보모델(KIM)과 유럽중기예보센터(ECMWF)의 전지구 기상자료도 활용할 수 있도록 체계를 개선하였다.
HYSPLIT 모델의 입력기상장으로 사용하기 위해 PP(Post Processing) 형식의 UM 기상자료는 GRIB(GRIdded Binary) 형식으로 변환 후 ARL 형식으로 변환하고, KIM 기상자료(NetCDF 형식)는 바로 ARL 형식으로 변환한다. 또한, GRIB 형식의 ECMWF 기상자료는 MCIP(Meteorology Chemistry Interface Processor) 형식으로 변환 후 ARL 형식으로 변환하여 이용된다.
현재 각 기상자료의 예측 영역은 동아시아 영역(동경 60°E∼170°E, 북위 10°N∼65°N)과 유럽의 주요 화산인 에트나 화산과 시나붕 화산을 포함한 영역(동경 1°E∼170°E, 북위 1°N∼65°N)으로 나뉜다. 여기에는 4개 화산재 주의보 센터(도쿄, 툴루즈, 다윈, 런던)의 관할영역이 일부 포함되어 있다. 향후, 9개 화산재 주의보 센터의 정보가 모두 포함될 수 있도록 예측영역을 전 지구로 순차적으로 확장할 예정이다.
화산폭발 관련 정보와 기상입력자료가 준비되면 화산재 확산모델이 수행되고 72시간 동안 예측된 화산재 농도와 침적량을 3시간 간격으로 산출한다. 향 후, 예측 시간을 168시간으로 확장할 예정이다. 산출된 농도는 출력 고도 별, 영역별, 예보 시간별 그림 파일로 표출되고 신속하게 확인할 수 있도록 웹에서 표출된다.
화산재 분출률 산출부(140)는 전처리된 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료 중 일부를 이용하여 화산재 분출률을 산출한다.
[수학식 1]
Re: 질량 분율에 대한 PM10 비율(Re=A10/A63)
H: 분연주 높이,
M63: 입자의 질량 분율,
[수학식 2]
H: 분연주 높이,
상기의 [수학식 1] 및 [수학식 2]는 기존의 분연주 높이와 총 화산재 분출률 사이의 경험적 관계식(, )에 화산재 중 수 시간 이상 공기 중에 부유할 수 있는 직경 63㎛ 미만의 작은 입자의 질량 분율(M63)과 지상 관측 자료(PM10)와 비교하기 위한 Re를 고려하여 개선한 것이다.
입자의 질량 분율(M63)은 화산 분화 유형(고철질 화산, 규질 화산)과 분화 규모(분연주 높이)에 따라 결정된다. 고철질 및 규질 화산의 질량 분율(M63)은 각각 [수학식 2] 및 [수학식 3]에 따라 산출된다.
[수학식 2]
[수학식 3]
도 2를 참조하면, 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치(100)는 실시간 화산재 전문 및 기상 예측 자료를 수집한다(단계 S210).
화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치(100)는 상기 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료에 대한 전처리를 진행한다(단계 S220).
화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치(100)는 전처리된 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료 중 일부를 이용하여 화산재 분출률을 산출한다(단계 S230).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 전문을 목록화하여 저장한 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 화산재 전문으로부터 화산재 확산모델 수행에 필요한 화산폭발 관련 정보(화산 위치, 화산 높이, 분출 시각, 분연주 높이)를 추출하여 화산재 확산모델의 입력 자료로 사용한다. 목록화된 화산재 전문 정보(전문시간, 화산명, 지역, 전문번호) 페이지를 도 3에 나타내었으며, 화산재 전문 정보도 함께 화산재 확산모델 결과를 확인할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 전문을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 화산재 전문에서 분화된 화산은 북위 31도 36분, 동경 130도 39분에 위치하는 사쿠라지마 화산(높이=1,117 m)으로 2023년 2월 14일 00시 44분에 폭발한 것을 알 수 있다. 화산폭발 관련 정보 중 분연주 높이(H)는 화산재 확산모델의 입력 자료 중 하나인 화산재 분출률 산정에 이용된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분연주 높이와 M63과의 관계 및 직경 변화에 따른 분율 변화를 설명하기 위한 그래프이다.
도 5를 참조하면, 상기의 [수학식 1]은 기존의 분연주 높이와 총 화산재 분출률 사이의 경험적 관계식(, )에 화산재 중 수 시간 이상 공기 중에 부유할 수 있는 직경 63㎛ 미만의 작은 입자의 질량 분율(M63)과 지상 PM10 관측자료와 비교하기 위한 질량 분율에 대한 PM10 비율(Re)를 고려하여 개선한 것이다.
질량 분율(M63)은 화산 분화 유형(고철질 화산, 규질 화산)과 분화 규모(분연주 높이)에 따라 결정된다. 고철질 및 규질 화산의 분화 규모 별 질량 분율(M63)의 관계를 도 5(좌)에 나타내었고, 고철질 및 규질 화산의 질량 분율(M63)은 상기의 [수학식 2] 및 [수학식 3]에 따라 계산된다.
또한, 지상 관측자료인 PM10 농도 자료를 이용하여 모델을 검증할 수 있도록, 직경 63㎛ 미만 입자의 질량 분율에 대한 PM10 비율(Re=A10/A63)을 화산재 분출률 산정식에 적용하였다. 각 입자 직경(0~63㎛)에 따른 질량 분율의 변화를 도 5(우)를 참고하면 된다.
기상입력자료는 기상 예측자료가 수집되자마자 HYSPLIT 모델의 기상입력자료 형식인 ARL 형식으로 변환해 두고, 신규 화산재 전문이 확인되면 화산재 전문이 입전되는 시간에 가장 가까운 HYSPLIT 기상입력자료(ARL 형식)를 HYSPLIT 모델의 입력기상장으로 사용한다.
기존 기상입력자료로는 기상청 통합모델(UM)의 전지구모델(GDAPS) 자료만을 이용하였으나 다양한 화산재 확산예측 농도 및 범위 등의 정보 생산을 위해 한국형수치예보모델(KIM)와 유럽중기예보센터(ECMWF)의 전지구 기상자료도 활용할 수 있도록 체계를 개선하였다.
HYSPLIT 모델의 입력기상장으로 사용하기 위해 PP(Post Processing) 형식의 UM 기상자료는 GRIB(GRIdded Binary) 형식으로 변환 후 ARL 형식으로 변환하고, KIM 기상자료(NetCDF 형식)는 바로 ARL 형식으로 변환한다. 또한, GRIB 형식의 ECMWF 기상자료는 MCIP(Meteorology Chemistry Interface Processor) 형식으로 변환 후 ARL 형식으로 변환하여 이용된다.
현재 각 기상자료의 예측영역은 동아시아 영역(동경 60°E∼170°E, 북위 10°N∼65°N)과 유럽의 주요 화산인 에트나 화산과 시나붕 화산을 포함한 영역(동경 1°E∼170°E, 북위 1°N∼65°N)으로 나뉜다.
여기에는 4개 화산재 주의보 센터(도쿄, 툴루즈, 다윈, 런던)의 관할영역이 일부 포함되어 있다. 향후, 9개 화산재 주의보 센터의 정보가 모두 포함될 수 있도록 예측영역을 전 지구로 순차적으로 확장할 예정이다.
화산폭발 관련 정보와 기상입력자료가 준비되면 화산재 확산모델이 수행되고 72시간 동안 예측된 화산재 농도와 침적량을 3시간 간격으로 산출한다. 향후, 예측 시간을 168시간으로 확장할 예정이다. 산출된 농도는 출력 고도 별, 영역별, 예보 시간별 그림 파일로 표출되고 신속하게 확인할 수 있도록 웹에서 표출된다.
도 6 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 화산재 농도 및 침적량 표출 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 9를 참조하면, 사쿠라지마 화산에서 2023년 2월 14일 01:28 UTC 분화한 사례에 대한 화산재 농도 및 침적량 표출 결과를 나타낸 것이다. 결과 상단에서는 모델 수행에 이용된 화산폭발 관련 정보(화산 이름, 위치, 높이, 분화 시간 등)와 모델 시작 시각을 확인할 수 있다.
또한, 화산재 농도는 3개의 영역(분화지역, 한반도, 아시아)과 4개의 고도(1,000, 3,000, 5,000, 10,000 m)에 대하여 3시간 간격으로 확인할 수 있고, 침적량은 3시간 간격으로 4개의 고도에 대하여 확인할 수 있다.
고도별 값은 연직 층에 대한 평균값을 나타낸 것으로 1,000 m의 경우 지표면부터 1,000 m 까지의 평균 농도를 3,000 m는 1,000 m 부터 3,000 m 까지의 평균 농도를 의미한다. 도 7에는 2023년 2월 14일 01:28 UTC 분화한 사례의 예측 결과를 12시간 간격으로 나타낸 것이다.
사쿠라지마 화산에서 분화한 화산재는 화산의 남쪽으로 확산하기 시작하여 화산 분화가 시작되고 60시간(2023.2.16. 12UTC) 후에는 필리핀 부근까지 화산재가 이동한 것을 확인할 수 있다. 도 8에는 영역별 화산재 농도 및 침적량 표출 결과 예시와 도 9에는 고도별 화산재 농도 표출 결과 예시를 나타내었다.
한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치,
120: 전처리부,
130: 데이터베이스,
140: 화산재 분출률 산출부

Claims (6)

  1. 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치에서 실행되는 화산재 확산 예측 방법에 있어서,
    실시간 화산재 전문 및 기상 예측 자료를 수집하는 단계;
    상기 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료에 대한 전처리를 진행하는 단계;
    상기 전처리된 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료 중 일부를 이용하여 화산재 분출률을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    화산재 확산 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료에 대한 전처리를 진행하는 단계는
    상기 실시간 화산재 전문에서 화산 위치, 화산 높이, 분출 시각, 분연주 높이를 추출하여 화산재 확산 모델의 입력 자료로 이용하도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    화산재 확산 예측 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 전처리된 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료 중 일부를 이용하여 화산재 분출률을 산출하는 단계는
    화산 분화 유형과 분화 규모에 따라 입자의 질량 분율을 결정하는 단계;
    상기 입자의 질량 분율에 대한 화산재 농도의 비율을 이용하여 화산재 분출률을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    화산재 확산 예측 방법.
  4. 화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치에 있어서,
    실시간 화산재 전문 및 기상 예측 자료를 수집하는 자료 수집부;
    상기 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료에 대한 전처리를 진행하는 전처리부; 및
    상기 전처리된 실시간 화산재 전문 및 상기 기상 예측 자료 중 일부를 이용하여 화산재 분출률을 산출하는 화산재 분출률 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는
    화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전처리부는
    상기 실시간 화산재 전문에서 화산 위치, 화산 높이, 분출 시각, 분연주 높이를 추출하여 화산재 확산 모델의 입력 자료로 이용하도록 하는 것을 특징으로 하는
    화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 화산재 분출률 산출부는
    화산 분화 유형과 분화 규모에 따라 입자의 질량 분율을 결정하고, 상기 입자의 질량 분율에 대한 화산재 농도의 비율을 이용하여 화산재 분출률을 산출하는 것을 특징으로 하는
    화산재 확산 예측 정보 실시간 산출 장치.
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