Neural Network에 의한 낙뢰 발생과 이동예측

사와다 마사토	쿠로시마 기미노리	:시바우라 공업대학

오쿠무라 카쓰오	가와무라 타쓰오	:시바우라 공업대학

미야케 유키히로	다카하시 사다오	:(주)후랑크린 쟈판

1. 머리말

고도정보화 사회에서는 고품질의 전력 안정공급이 더 한층 요구되고 있다. 본 연구에서는 전력계통의 사고에 있어 가장 큰 원인인 뇌의 대책으로 낙뢰위치 표정시스템(Lightning Location System)에 의한 낙뢰 데이터와 기상청 제공의 기상 데이터를 이용한 기상인자 및 높은 패턴 인식능력을 가진 계층형 Neural Network(이하 NN)를 이용한 낙뢰예측에 관하여 검토했다.

2. 낙뢰와 기상인자의 상관관계

낙뢰 데이터와 기상 데이터를 이용하여 기상인자에 대한 뇌 발생 조건에 관해 해석을 하고 이들의 상관관계에 대해 검토했다.

해석은 범위를 북위 34.5～37.5도, 동경 138～141도로 하고, 기간은 1994～1996년 6～9월로 했다.

기상 데이터는 매일 해석범위 내에 있는 최초 낙뢰를 선택하고 낙뢰지점에 가장 가까운 기상관측 지점의 데이터를 사용했다. 또 여름철의 뇌운은 고도가 약 12㎞이므로 기상 데이터는 기상대에서 얻어진 뇌운의 고도에 대응하는 전압 200hPa까지의 데이터를 이용, 이들의 데이터에서 각 기상인자의 발뢰비를 구했다.

그림 1은 발뢰일과 낙뢰가 없는 날의 차가 큰 900～500hPa 면의 기온차, 지표-900hPa 면의 해당 온위차, 지표면의 비습에 있어서의 발뢰비의 관계를 나타낸다.

낙뢰의 발생원인으로 대기의 불안정성과 수증기가 하층대기에 풍부하다는 것을 들 수 있다. 이것은 대기의 상층과 하층의 기온차 및 해당 온위차가 클수록 대기의 상태가 불안정하고 비습이 클수록 대기가 수증기를 포함하고 있다고 말할 수 있으며 그림 1은 이들의 경향을 잘 나타내고 있음을 알 수 있다.  이처럼 각 기상인자와 발뢰비의 상관관계가 정량적으로 구해짐으로 인해 상관관수를 얻을 수 있고 이 기상인자에 대한 상관관수를 이용하여 낙뢰예측을 유효하게 할 수 있다고 생각된다. 이외에도 지표-500hPa 면의 기온차, 지표-500hPa 면의 해당 온위차의 상관관수를 낙뢰예측에 이용했다.

3. 낙뢰의 예측

예측개시 시각을 14시로 하고 14～21시의 낙뢰수를 1시간 단위로 7단계로 분할하여 예측을 시행했다.

본 연구에서는 5종류의 기상인자를 이용하여 각 시간대만 고려한 예측(이하, 발뢰예측)과 과거의 낙뢰수를 이용하여 낙뢰이동을 고려한 예측(이하, 이동예측)의 2종류를 조합시킨 다단형 NN에 의한 예측을 실시, 그 유효성에 대해 검토해 보았다.

<3.1> 예측지역 : 예측지역은 앞에서의 해석범위로 하고, 위도․경도방·	향에 1/4도 간격으로  분할한	144(12x12)지역에 대해서 예측해 보았다.

<3.2> NN의 구성 : 본 연구에서 사용하는 다단형 NN의 블록도를 그림 2에 나타냈다.

다단형 NN은 각층 유니트를 평면상에 배치하고 입력․중간층간의 결합에 지역적 특성을 유출하는 국소결합형 NN을 사용했다.

국소결합의 범위는 뇌운의 대부분이 이동속도 20～40㎞/h 라는 점에서 중간층 유니트 1개당 입력층 유니트 9(3x3)개로 했다. 입력․출력층 유니트는 예측지역의 각 지역에 대응시키기 위해 144(12x12)개로 했다. 단, 발뢰예측의 경우, 입력할 기상인자에 대응시키기 위해 입력층은 5층으로 하고 유니트는720(12x12x5)개로 했다. 중간층 유니트는 100(10x10)개로 하였다.

<3.3> 학습 : 학습은 백프로퍼게이션법을 사용했다. 1994년 7월 31일, 8월 2일, 1995년 8월 9일의 낙뢰 데이터와 기상인자 데이터를 학습 데이터로, 낙뢰 데이터를 교사 데이터로 사용했다.

<3.4> 예측수법

<3.4.1> 발뢰예측 : 입력 데이터는 14시의 각 지역 기상인자 데이터를 각 기상인자와 발뢰비의 상관관수로 정규화하여 사용했다. 입력 데이터는 NN이 (1), (2)식에 따라 동작 후, 1～7단계의 출력 데이터가 된다.

xi(m) = [eqn: SUM from { {f}=1} to N]wif(m)yf(m-1)+θi    ................................................................(1)

yi(m) =     ..................................................................(2)

단,  x : 유니트 입력값,	m : 층번호,

N : 결합 유니트수,	w : 결합계수,

y : 유니트 출력값,	θ :  안전한계치

<3.4.2> 이동예측 : 이동예측은 발뢰예측에서 1단계의 출력 데이터를 입력 데이터로 사용하

여 예측한다. 입력 데이터는 NN이 (1), (2)식에 따라 동작후, 2단계의 출력 데이터가

된다. 이 출력 데이터를 입력 데이터로 사용하여 3단계 예측을 한다. 이처럼 전단계

의 출력 데이터를 입력 데이터로 사용하여 7단계까지 예측한다.

<3.5> 예측결과 : 학습후, 1995년 8월 21일에 예측하여, 예측결과의 평가로써 각 단계에 있

어서 (3)식에서 나타낸 오차의 총화를 표1에 나타냈다.

E = [eqn: {1} over {2LNc }][eqn: SUM from { {k}=1} to L] [eqn: SUM from { {i}=1} to Nc] (yki-dki)2 ............................................................(3)

단,  E : 오차,	L : 학습 패턴수,

Nc : 출력층 유니트수	d : 교사 데이터

또, 각 시간대별 각 지역 예측결과의 일부를 낙뢰수를 표 2에 나타낸 모양으로 나

타내고 낙뢰 데이터와 함께 그림 3에 나타냈다.

4. 결  말

발뢰 예측만일 경우와 비교해서 이동예측을 더함으로써 보다 예측착오가 작아졌고, 기상

인자와 낙뢰이동을 고려한 낙뢰예측이 유효하다는 것을 알았다. 또 각 시간대별 예측도 어느 정도의 정밀도가 있어 낙뢰가 약해져 가는 과정을 예측할 수 있게 되었다.

이러한 일로 기상인자에서 정량적으로 얻어진 발뢰비와 낙뢰이동을 고려한 NN을 이용함으로써 보다 정밀도가 높은 낙뢰예측이 가능하게 되었다고 할 수 있다.