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이명인 교수

Myong-In Lee

UNIST 지구환경도시건설공학과

연구실 소개

이명인 교수의 연구실은 기상 예측 정밀도 향상을 목표로 하며, 기상 모델의 오차를 보정하는 데 초점을 맞춘 혁신적인 기상 데이터 보정 기법을 개발하고 있습니다. 특히 구름 상층 온도(Cloud-Top Temperature)를 활용한 단계 인식 보정(Phase-Aware Bias Correction) 기법을 통해 강수 예측의 정확도를 크게 향상시키는 데 성과를 거두었으며, 기상 예측의 정량적 정확도 향상에 기여하고자 합니다. 이는 기후 모델링과 기상 예측 시스템의 신뢰성 제고에 기여하는 핵심 연구입니다.

기상 예측보정 기법구름 상층 온도강수 예측기상 모델링

연구 현황

논문 수
2
총 인용 수
0
최근 5년 논문
2
주요 분야

연구 성과 추이

표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수
2총합
2026
5개년 연도별 피인용 수
0총합
2026

주요 논문

2
1
dataset|인용수 0·2026
Dataset for "Improving Heavy Precipitation Forecasts via Phase-Aware Bias Correction of All-Sky Infrared Radiances Using Cloud-Top Temperature"
Jiwon Hwang, Dong-Hyun Cha, Sang Seo Park, Myong-In Lee, Ki-Hong Min, Choi Yonghan
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)OA

Abstract This repository provides the Python implementation and sample datasets for the Phase-Aware Bias Correction method, as described in the manuscript: "Improving Heavy Precipitation Forecasts via Phase-Aware Bias Correction of All-Sky Infrared Radiances Using Cloud-Top Temperature" (submitted to Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES)). Key Methodology The provided code addresses systematic biases in all-sky infrared (IR) radiances within numerical weather prediction (NWP) sys

2
dataset|인용수 0·2026
Dataset for "Improving Heavy Precipitation Forecasts via Phase-Aware Bias Correction of All-Sky Infrared Radiances Using Cloud-Top Temperature"
Jiwon Hwang, Dong-Hyun Cha, Sang Seo Park, Myong-In Lee, Ki-Hong Min, Choi Yonghan
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)OA

Abstract This repository provides the Python implementation and sample datasets for the Phase-Aware Bias Correction method, as described in the manuscript: "Improving Heavy Precipitation Forecasts via Phase-Aware Bias Correction of All-Sky Infrared Radiances Using Cloud-Top Temperature" (submitted to Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES)). Key Methodology The provided code addresses systematic biases in all-sky infrared (IR) radiances within numerical weather prediction (NWP) sys

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