2. 2
• OS
Window10, Linux,Mac
• Programming Language ForResearch Development
CommandLineInterface
Fortran77/90, Shell Script,Linux,Gnuplot,GrADS, NCL,R,Python2.7, Python3.7, IDL,KML
▪ Graphical User Interface
Sigmaplot, Kaleida, OriginLab, Vapor, Surfer, ENVI
▪ Numerical Weather Prediction Model
WRF, ECMWF, NCEP
▪ Radiation Transfer Model
SBDART, MODTRAN, LBL
▪ Atmospheric Pollution Dispersion Model
AERMOD
• Programming Language ForResearch Development
▪ Backend
Java, JSP, Servlet, Spring
▪ Frontend
HTML, CSS, Java Script, jQuery, Vue, Ajax
▪ Database
Oracle, MySQL, MariaDB, MyBatis, MongoDB
▪ Configuration Management
SVN, Github
• IDE
Visual StudioCode,R Studio,JupyterNotebook,Jupyter Lab
• Tools
Xshell, Git, Github
프로그래밍
3. 기타 경험
3
[교육]
• 19” 파이썬 응용 웹 프로그래밍 / 한국소프트웨어인재개발원
• 18” 자바 웹 개발 입문반 12기 / 한큐에자바 아카데미
• 18” 노드 JS (Node.js) 프로그래밍 과정 / 한국소프트웨어인재개발원
• 18” Javascript로 배우는 프론트엔드 단기완성 / 코딩애플
• 18” 스프링 프레임워크 & 마이바티스 기초부터 실무 활용 과정 / 한국소프트웨어인재개발원
• 18” 자바스크립트 & 제이쿼리 향상 과정 / 한국소프트웨어인재개발원
• 18” 자바 웹 개발 초급반 20기 / 한큐에자바 아카데미
• 18” 프론트엔드 개발 시작하기 CAMP / 패스트캠퍼스
• 18” 자바 기초부터 웹 스프링 개발 향상과정 (JAVA/JDBC/Servlet/JSP/ jax/Query/Spring/JPA) / 오라클자바교육학원
• 17” 파이썬을 활용한 머신러닝 6기 / 패스트캠퍼스
• 17” 해양구조물 단기 체류자 기초안전교육 / 한국해양수산연수원
• 16” IDLObjectGraphics/에스이랩
• 16” R을 이용한 빅데이터 분석 / 서울대학교 통계연구소
• 15” Remote Sensing with ENVI / 에스이랩
• 15” IDL Image Processing / 에스이랩
• 15” NCS 기초과정 캠프 (대인관계 과정) / 강릉원주대학교 산학협력단
4. 기타 경험
4
[연구내용]
• 19” 천리안 후속위성영상 수집 및 일사량 생산시스템 구축 용역 / 한국에너지기술연구원
• 19” 위성자료 처리 서비스 기술 개발 및 체계개선(Ⅱ) / 기상청 국가기상위성센터
• 19” 다중위성영상 자료처리 서버 기술지원 / 한국항공우주연구원
• 19” 위성자료서비스 서브시스템 개발(Ⅴ) / 한국전자통신연구원
• 18” 현장정보시스템 구축 사업 / 한국해양경찰청
• 18” 대전ㆍ세종ㆍ충남 함께 걸어유 관광기상융합서비스 개발 / ㈜지비엠아이엔씨
• 18” 장기간 위성일사 데이터베이스 구축 / 한국에너지기술연구원
• 18” 천리안 태양자원지도 실시간 DB화 모듈 및 표출시스템 제작 / 한국에너지기술연구원
• 18” 위성자료 처리 서비스 기술 개발 및 체계개선(Ⅰ) / 기상청 국가기상위성센터
• 18” 위성자료를 이용한 기후감시자료 생산 및 평가 기술 연구 / 기상청 국가기상위성센터
• 18” 육상 대기보정 알고리즘 코드 최적화 및 현업화 / 한국해양과학기술원
• 17” 이어도 종합해양과학기지 국제화를 위한 복사관측소 환경개선 효과 분석 및 관측자료 품질관리 / 국립해양조사원
• 17” 복사/에어로솔 분야 알고리즘 개발 (Ⅳ) / 한국전자통신연구원
• 16” BRDF 감소모델 및 실환경 해양/대기 복사 특성 연구 / 중앙대학교 산학협력단
• 16” 적분구를이용한일사계검·교정/강릉원주대학교
• 16” 태양복사관측기술과검교정기술개발/한국기상산업진흥원
• 16” 이어도종합해양과학기지복사관측자료 국제화추진전략수립및활용연구용역/국립해양조사원
• 16” 복사/에어로솔 분야 알고리즘 개발 (Ⅲ) / 한국전자통신연구원
• 15” 태양복사 관측기술과 검교정기술 개발 / 한국기상산업진흥원
• 15” 복사/에어로솔 분야 알고리즘 개발 (Ⅱ) / 한국전자통신연구원
• 15” 수도권 도시기상정보 생산을 위한복사과정 개발 및 대류운에서 지표이용도와에어로솔의 효과분석 /
한국외국어대학교 산학협력단
• 14” 복사/에어로솔 분야 알고리즘 개발 (Ⅰ) / 한국전자통신연구원
• 14” 태양복사 관측기술과 검교정기술 개발 / 한국기상산업진흥원
6. 연구내용
② Himawari-8/AHI 자료를 이용한 지표면에 도달하는 하향단파복사 산출
6
RSR of AHI and CERES, percentage error and
clear fraction between Himawari-8/AHI and
Aqua on 01 January 2016
• Fortran90와IDL및R프로그래밍
GK-2A단파복사원시코드를Fortran작성하여하향단파복사를산출하고
이자료를가시화하여육안검사후에CERES 및복사관측소자료와
비교검증을수행
1.2017년8월1일0000-2350 UTC에대한애니메이션
2.특정사례에대한AHI와CERES와의스캔영역비교분석
3.전체사례에대한AHI와CERES와의산점도
4.국내외복사관측소위치 및전체사례에대한AHI와복사관측소와의산점도
5.청천사례에대한AHI와MI및복사관측소와의시계열분석
7. • R 프로그래밍
대기과학에서자주사용되는기본적인통계이론을소개하고
이들이론을다양한종류의기상자료에직접적용하여
그결과를분석하기위함.
1.자료의특성 4.조화분석
2.자료의상관성 5.주성분분석
3.통계적유의수준 6.인공신경망,딥러닝
연구내용
③ 기상청 최고 기온 자료를 이용한 영동 및 영서에 대한 주성분 분석
7
Fig. 주성분에 따른 설명력 Fig. 고유벡터를 이용하여 2D 가시화
• 영동과영서에대한기온과바람과연관성
EigenVector(PC2)>0→영동>영서(푄현상으로 인해기온상승)→서풍계열
<0→영동<영서(시베리안고기압으로 인해기온하강)→북풍또는동풍계열
Fig. 2016년 4월 17일 영동 및 영서 지역에 바람장미 분포 Fig. 2016년 4월 26일 영동 및 영서 지역에 바람장미 분포
Fig. 2012-2016년 일평균 최고기온자료를 이용한 공분산 행렬
8. 연구내용
④ 대기환경 자료를 이용하여 분석 및 가시화
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• Python프로그래밍
대기환경정보는다양한차원의관측자료및분석자료로구성되어있으며
사용자가대기환경정보를이용하기위해서는적절한분석및가시화필요
1.COMS/MIL1B(Binary) 2.COMS/MI L2(HDF5)
3.CERES(NetCDF) 4.ECMWF/ERA(Grib,Grb2)
5.CALIPSO(HDf) 6.CloudSat(HDF)
7.MODIS(HDF)