태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법으로서,(1) 미리 결정된 과거 기간 동안 역사적으로 발생되었던 과거 태풍들의 데이터 중에서, 진로를 예측하려고 하는 타겟 태풍의 초기의 특징이 포함된 미리 설정된 기준을 만족하는 과거 태풍들의 데이터를 추출하는 단계;(2) 군집화 알고리즘을 이용하여, 상기 추출된 과거 태풍들의 데이터로부터 상기 과거 태풍들의 진로들을 다수의 진로패턴들로 군집화하는 단계;(3) 분석 시각으로부터 6일 후 내지 8일 후의 날에 대해 각각의 상기 진로패턴에 연관된 미리 결정된 예측인자들의 일평균 합성된 관측 배경장들을 산출하는 단계;(4) 상기 6일 후 내지 상기 8일 후의 날에 대해 하나 이상의 역학 모델들로부터 상기 예측인자들의 일평균 모델 배경장들을 산출하는 단계;(5) 상기 예측인자들의, 상기 관측 배경장들 및 상기 모델 배경장들 사이의 패턴 상관관계를 계산하여, 상기 진로패턴마다의 가중 인자를 생성하는 단계; 및(6) 상기 과거 태풍들의 진로들 및 상기 진로패턴마다의 가중 인자를 이용하여 상대 빈도 지도를 생성하고, 상기 상대 빈도 지도에 기초하여 최종 예측 진로를 획득하는 단계를 포함하고,상기 단계 (1)에서 상기 과거 태풍들의 데이터는 상기 과거 태풍들의 진로 데이터 중 6시간 간격의 태풍 중심 위치 데이터 및 중심 기압 데이터를 포함하며, 상기 타겟 태풍의 초기의 특징은 상기 타겟 태풍의 발생일로부터 후속하는 5일까지의 예측된 위치를 포함하고,상기 단계 (1)에서 상기 미리 설정된 기준을 만족하는 과거 태풍들은,(i) 상기 분석 시각에서의 상기 타겟 태풍의 위치 및 후속하는 5일 동안의 각 예측일에서의 상기 타겟 태풍의 위치들을 중심으로 하는 6개의 추출 원들의 순차적인 어레이 중, 최초 추출 원에 진입하고 최종 추출 원으로부터 이탈되는 동안 상기 6개의 추출 원 각각을 통과하고,(ii) 수명이 6일 이상이며,(iii) 상기 타겟 태풍의 발생일을 중심으로 하여 전후로 총 3개월의 기간 내에 발생된 과거 태풍들인, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제1항에 있어서, 상기 단계 (1)에서,상기 타겟 태풍의 초기의 특징은 대한민국 기상청으로부터 제공되는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

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제1항에 있어서, 상기 단계 (2)에서,상기 군집화 알고리즘은 퍼지 c-평균 군집화 알고리즘이고,상기 추출된 과거 태풍들의 데이터는 상기 최종 추출 원 내에 나타난 시점 이후의 상기 과거 태풍들의 데이터만을 포함하는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제1항에 있어서, 상기 단계 (3)에서,상기 미리 결정된 예측인자들은 500 hPa 지위고도, 지향류 동서풍 성분, 및 지향류 남북풍 성분이고,상기 일평균 합성된 관측 배경장들은 ECMWF의 ERA-Interim으로부터 제공되는 6시간 간격의 0.75°Х0.75° 수평 해상도의 데이터로부터 산출되는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제5항에 있어서,상기 지향류 동서풍 성분 및 상기 지향류 남북풍 성분은 상기 과거 태풍들의 데이터 중 중심 기압에 따라 서로 다른 지향 층 깊이를 갖는 순압성 고도들 상에서 일평균 합성되는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제1항에 있어서, 상기 단계 (4)에서,상기 하나 이상의 역학 모델들은 NCEP으로부터 제공되는 CFSv2, GEFS 및 GFS 역학 모델들을 포함하고,상기 모델 배경장들은 상기 관측 배경장들과 동일한 수평 격자망을 갖도록 격자 조정되는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제1항에 있어서, 상기 단계 (5)에서,상기 패턴 상관관계는, 상기 관측 배경장들 및 상기 배경장들에서 상기 진로패턴들 사이에 유의한 차이들이 존재하는 영역 내의 상기 예측인자들의 값들만을 이용하여 계산되고,상기 유의한 차이들은 일원배치 분산분석을 통해 식별되는 95% 신뢰도 수준에서 통계적으로 유의한 영역인, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제1항에 있어서, 상기 단계 (5)는,(5-1) 각각의 상기 과거 태풍들의 사례에 대해, 상기 6일 후 내지 상기 8일 후의 각각의 날에서의 상기 관측 배경장들 및 상기 모델 배경장들의 상기 예측인자들을 정규화하는 단계;(5-2) 상기 정규화된 관측 배경장들 및 모델 배경장들 간의 패턴 상관계수를 산출하는 단계;(5-3) 각각의 상기 과거 태풍들의 멤버십 계수를 가중치로 사용하여 상기 6일 후 내지 상기 8일 후의 각각의 날에서의 진로패턴별 멤버평균 상관계수를 산출하는 단계; 및(5-4) 상기 6일 후 내지 상기 8일 후의 각각의 날에서의 진로패턴별 멤버평균 상관계수를 3일평균하여 상기 진로패턴마다의 가중 인자를 산출하는 단계를 포함하는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제1항에 있어서, 상기 단계 (6)은,(6-1) 각각의 상기 진로패턴에 속한 상기 과거 태풍들의 진로들을 격자화하여 진로 빈도들을 산출하는 단계;(6-2) 각각의 격자에 대해 산출된 상기 진로 빈도들을 상기 진로패턴마다의 가중 인자와 곱하여, 특정 상대 빈도 지도 및 총 상대 빈도 지도를 산출하는 단계;(6-3) 상기 특정 상대 빈도 지도에 기초하여 상기 진로패턴마다의 대표 곡선을 결정하는 단계; 및(6-4) 상기 진로패턴마다의 대표 곡선 및 상기 총 상대 빈도 지도에 기초하여, 최종 예측 진로를 결정하는 단계를 포함하는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제10항에 있어서, 상기 단계 (6-3)에서는,상기 진로패턴마다의 상기 특정 상대 빈도 지도 상에서 상기 분석 시각에서의 상기 과거 태풍들 각각의 위치로부터 시작하여, 각각의 위도 격자상자 안에서 최대값이 있는 격자의 경도와, 각각의 경도 격자상자 안에서 최대값이 있는 격자의 위도에 해당하는 지점들을, 상기 위도 격자상자 또는 상기 경도 격자상자 안의 상기 최대값이 0.5 미만이 될 때까지 순차적으로 검출한 다음,상기 진로패턴마다의 상기 특정 상대 빈도 지도 상에서 상기 순차적으로 검출된 지점들의 5개에 대한 이동평균된 점들을 연결함으로써, 상기 진로패턴마다의 대표 곡선을 결정하는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

제10항에 있어서, 상기 단계 (6-4)에서는,상기 진로패턴마다의 대표 곡선 상의 격자점 인덱스(i)에 대하여, m은 사용되는 역학 모델을 나타내고, c는 진로패턴을 나타내며, L(m, c)는 역학 모델 m 및 진로패턴 c에 연관되는 대표 곡선의 길이를 나타내고, f[m, x(i), y(i)]는 역학 모델 m에 연관되되 진로패턴 c의 대표 곡선에 의해 통과되는 격자점 [x(i), y(i)]에서의 총 상대 빈도 지도에서의 값을 나타내며, s(m,c)는 역학 모델 m 및 진로패턴 c에 연관되는 대표 곡선의 점수를 나타내는 경우,로 정의되는 상기 대표 곡선의 점수(s(m,c))가 가장 높은 대표 곡선을 최종 예측 진로로 결정하는, 태풍 진로를 중기 예측하기 위한 방법.

프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨팅 시스템으로서,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 프로세서로 하여금,(1) 미리 결정된 과거 기간 동안 역사적으로 발생되었던 과거 태풍들의 데이터 중에서, 진로를 예측하려고 하는 타겟 태풍의 초기의 특징이 포함된 미리 설정된 기준을 만족하는 과거 태풍들의 데이터를 추출하게 하고,(2) 군집화 알고리즘을 이용하여, 상기 추출된 과거 태풍들의 데이터로부터 상기 과거 태풍들의 진로들을 다수의 진로패턴들로 군집화하게 하며,(3) 분석 시각으로부터 6일 후 내지 8일 후의 날에 대해 각각의 상기 진로패턴에 연관된 미리 결정된 예측인자들의 일평균 합성된 관측 배경장들을 산출하게 하고,(4) 상기 6일 후 내지 상기 8일 후의 날에 대해 하나 이상의 역학 모델들로부터 상기 예측인자들의 일평균 모델 배경장들을 산출하게 하며,(5) 상기 예측인자들의, 상기 관측 배경장들 및 상기 모델 배경장들 사이의 패턴 상관관계를 계산하여, 상기 진로패턴마다의 가중 인자를 생성하게 하고,(6) 상기 과거 태풍들의 진로들 및 상기 진로패턴마다의 가중 인자를 이용하여 상대 빈도 지도를 생성하고, 상기 상대 빈도 지도에 기초하여 최종 예측 진로를 획득하게 하고,상기 단계 (1)에서 상기 과거 태풍들의 데이터는 상기 과거 태풍들의 진로 데이터 중 6시간 간격의 태풍 중심 위치 데이터 및 중심 기압 데이터를 포함하며, 상기 타겟 태풍의 초기의 특징은 상기 타겟 태풍의 발생일로부터 후속하는 5일까지의 예측된 위치를 포함하고,상기 단계 (1)에서 상기 미리 설정된 기준을 만족하는 과거 태풍들은,(i) 상기 분석 시각에서의 상기 타겟 태풍의 위치 및 후속하는 5일 동안의 각 예측일에서의 상기 타겟 태풍의 위치들을 중심으로 하는 6개의 추출 원들의 순차적인 어레이 중, 최초 추출 원에 진입하고 최종 추출 원으로부터 이탈되는 동안 상기 6개의 추출 원 각각을 통과하고,(ii) 수명이 6일 이상이며,(iii) 상기 타겟 태풍의 발생일을 중심으로 하여 전후로 총 3개월의 기간 내에 발생된 과거 태풍들인, 컴퓨터 판독 가능 명령들을 저장하도록 구성되는, 컴퓨팅 시스템.