분산컴퓨팅 시스템을 활용한 한반도 고해상도 강수량예측

Abstract

1. 국내외 강수예측 기술 개발을 바탕으로 하여 , 강수지형지세가 복잡한 한반도에서의 고해상도 강수 예측을 위한 강수 모델로서 정량적 강수 진단 모델(Quantitative Precipitation Model, QPM) 을 제안하였다. 2. 수 진단 모델을 이용한 강수 사례별 모의실험과 검증을 통해 정량적 강수 진단 모델이 상세 강수 예측에 적합함을 보였다. 3. 유닉스 기반의 QPM 코드를 윈도우 기반에서 실행 가능한 프로그래밍 C 문법에 맞게 전환하고 Lahey/Fujitsu Fortran 95 의 컴파일러 를 이 용하여 실행파일을 만들어 분산 컴퓨팅 시스템 윈도우 98 이 상의 일반 PC에서 성공적으로 수행되도록 하였다. 4. Korea@Home 분산 컴퓨팅 시스템의 원활한 이용을 위해서 QPM 코드 내의 지역 분할 알고리즘을 개발하였다. 5. QPM의 분할 알고리즘에 따른 대단위 작업을 실행하여 민감도를 실험하였다. 6. 400 개의 지역분할에 대한 대단위작업 이 500 여대의 Korea@Home Agent 에서 8 월, 9월 동안의 강수량 예측에 대한 자료를 생산하고 있다. 7. 9월 초고속연구망 심포지움과 11 월 GFK 에서 분산 컴퓨팅 시스템의 활용사례로 발표를 가졌으며 원활한 모델 수행과 자료 전달을 위해 보다 더 많은 유휴 PC 자원의 지원과 네트워크가 뒷받침 되어야 함을 제시하였다.

* To change dependent code on system for Quantitative Precipitation Model (QPM) and develop division algorism for rainfall computational domain

*To reform algorism to improve capacity of QPM simulation by removing of computational subroutine part and experiment on arrangement of propriety execution amount

*To analyze high resolution rainfall data of QPM executed using real analysis data of atmospheric phenomenon

*To search improved forecast method of rainfall amounts comparing analysis classified by period, time, capacity, initial data and division of domain, execution with computational form and result