기상청은 12시간 이내 초단기 예측을 위하여 Korea Local Analysis and Prediction System(KLAPS)를 운영하고 있다. 짧은 시간에 급변하는 기상 상태를 반영하여 초단기 예측을 수행하는 현업 모델 시스템으로 10분 간격으로 가용한 관측자료를 반영한 LAPS 정보를 갱신하고 이를 모델 초기장에 활용하여 빠르게 예측을 갱신한다. KLAPS는 한반도 주변 영역에 대하여 5 km 해상도로 예측장을 생산하며, 예보관들은 초단기 기간에 대하여 강수 구역과 강수량 예측에 이 정보를 적극 활용하고 있다. 하지만 관측을 반영하여 갱신된 분석장은 초기장에만 반영되어 관측 효과가 모델 예측 기간동안 빠르게 사라지는 한계를 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 모델 수행이 시작되는 시간까지 활용 가능한 모든 관측자료를 시간별로 사용하는 방안을 제안하였으며, 강수 예측 성능의 개선을 확인할 수 있었다.
앙상블 예측은 기후 예측의 불확실성의 한계를 극복하기 위한 방안으로 활용되고 있었으며, 최근 단기 및 초단기 예측에도 적용하여 위험 기상의 예측 불확실성을 대응하는 방안이 제안되고 있다. 본 연구에서는 KLAPS에 앙상블 예측을 적용하여 초단기 예측의 불확실성을 대응하는 방안을 제안하였다. 일반적인 앙상블 예측은 전구 자료동화 과정에서 섭동을 추가하여 섭동 초기장들을 생산하여 개별 앙상블 멤버 예측을 수행하는 방법을 사용한다. 하지만 지역 초단기 예측에 앙상블 멤버를 생산하기 위해 전구 모델에서 앙상블 멤버를 생산하기에는 전구 모델을 수행하는데 필요한 계산 자원의 소모가 크다는 한계를 가지게 된다. 이를 효율적으로 해결하기 위하여 전구 모델의 단일 결정론적 예측 결과를 지역 초단기 예측 모델의 입력장으로 사용하고 stochastic 방안을 이용하여 초단기 모델의 적분 과정에서 앙상블 멤버를 생산하는 방안을 제안하였다. 이를 통해 계산 자원을 효율적으로 절약하면서 초단기 앙상블 멤버를 생산할 수 있었으며 극한 강수에서 확률론적 예측 결과를 생산할 수 있음을 보였다.