• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.3
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• pp.661-668
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• 2015

Them traffic accidents have been increased every year due to increasing of vehicles numbers as well as the gravitation of the population. The carelessness of drivers, many road weather factors have a great influence on the traffic accidents. Especially, the number of traffic accident is governed by precipitation, visibility, humidity, cloud amounts and temperature. The purpose of this paper is to analyse the effect of road weather factors on traffic accident. We use the data of traffic accident, AWS weather factors (precipitation, existence of rainfall, temperature, wind speed), time zone and day of the week in 2013. We did statistical analysis using logistic regression analysis and decision tree analysis. These prediction models may be used to predict the traffic accident according to the weather condition.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.10
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• pp.6860-6868
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• 2015

In this study, we consider a problem of forecasting daily city gas demand of Korea. Forecasting daily gas demand is a daily routine for gas provider, and gas demand needs to be forecasted accurately in order to guarantee secure gas supply. In this study, we analyze the time series of city gas demand in several ways. Data analysis shows that primary factors affecting the city gas demand include the demand of previous day, temperature, day of week, and so on. Incorporating these factors, we developed a multiple linear regression model. Also, we devised a sampling procedure that selectively collects the past data considering the characteristics of the city gas demand. Test results on real data exhibit that the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) obtained by the proposed method is about 2.22%, which amounts to 7% of the relative improvement ratio when compared with the existing method in the literature.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.1
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• pp.51-57
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• 2016

Distributed Computing attempts to harness a massive computing power using a great numbers of idle PCs resource distributed linked to the internet and processes a variety of applications parallel way such as bio, climate, cryptology, and astronomy. In this paper, we develop internet-distributed computing environment, so that we can analyze High Resolution Rainfall Prediction application in meteorological field. For analyze the rainfall forecast in Korea peninsula, we used QPM(Quantitative Precipitation Model) that is a mesoscale forecasting model. It needs to a lot of time to construct model which consisted of 27KM grid spacing, also the efficiency is degraded. On the other hand, based on this model it is easy to understand the distribution of rainfall calculated in accordance with the detailed topography of the area represented by a small terrain model reflecting the effects 3km radius of detail and terrain can improve the computational efficiency. The model is broken down into detailed area greater the required parallelism and increases the number of compute nodes that efficiency is increased linearly.. This model is distributed divided in two sub-grid distributed units of work to be done in the domain of $20{\times}20$ is networked computing resources.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.10
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• pp.839-852
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• 2018

The purpose of this study is to predict monthly agricultural reservoir storage by developing weather data-based Multiple Linear Regression Model (MLRM) with precipitation, maximum temperature, minimum temperature, average temperature, and average wind speed. Using Naïve-Bayes classification, total 1,559 nationwide reservoirs were classified into 30 clusters based on geomorphological specification (effective storage volume, irrigation area, watershed area, latitude, longitude and frequency of drought). For each cluster, the monthly MLRM was derived using 13 years (2002~2014) meteorological data by KMA (Korea Meteorological Administration) and reservoir storage rate data by KRC (Korea Rural Community). The MLRM for reservoir storage rate showed the determination coefficient ($R^2$) of 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.73, and root mean square error (RMSE) of 8.33% respectively. The MLRM was evaluated for 2 years (2015~2016) using 3 months weather forecast data of GloSea5 (GS5) by KMA. The Reservoir Drought Index (RDI) that was represented by present and normal year reservoir storage rate showed that the ROC (Receiver Operating Characteristics) average hit rate was 0.80 using observed data and 0.73 using GS5 data in the MLRM. Using the results of this study, future reservoir storage rates can be predicted and used as decision-making data on stable future agricultural water supply.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.100-100
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• 2021

IPCC 5차 보고서에 따르면 지구 평균 기온상승은 저위도 보다 극지방에서 더욱 뚜렷하게 나타나며 이러한 기후변화는 극지 생태계의 변화를 초래한다. 이러한 기후변화에 따른 극지 생태계의 변화를 분석 및 예측하기 위하여 지면-생태계 모형을 구축하고 극지방 생태계, 수문 및 탄소 순환 등을 모의하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 최근 극지 지역에서는 기후변화로 인하여 화재 발생 빈도가 증가하고 있으며, 이로 인하여 극지 생태계뿐 아니라 물순환에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 지면-생태계 모형안의 화재 시뮬레이션은 화재의 원인 파악의 부족, 입력자료의 부족, 화재 역학 이해의 부족 등의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 2001~2012년 동안 위성에서 관측된 화재면적 자료인 Global Fire Emissions Database (GFED) v4 자료와 지면-생태계 모형인 NCAR Community Land Model (CLM)-biogeochemistry (BGC) 와의 실시간 융합을 통하여 기존 화재 시뮬레이션의 한계점을 보완하고자 하였다. 기존 CLM-BGC 모형을 통한 증발산량, 화재 자료-모형의 융합을 통한 증발산량 결과와 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 증발산량 자료와의 비교를 통하여 증발산량 모의에 화재의 중요성을 분석하고자 한다. 또한, 유출량 뿐만 아니라 토양수분의 변화를 시·공간적 변화를 분석함으로써 화재가 극지방 물순환에 미치는 영향을 나타내었다. 또한, 본 연구를 통하여 미래 기후변화에 따른 극지방의 생태계 및 물순환을 모의하기 위하여 화재 시스템 구축의 중요성을 제시하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.22 no.2
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• pp.47-56
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• 2020

Decline of pine forests happens in Korea due to various disturbances such as insect pests, forest fires and extreme climate, which may further continue with ongoing climate change. For conserving and reestablishing pine forests, understanding climate-induced future shifts of pine tree distribution is a critical concern. This study predicts future geographical distribution of Pinus densiflora, using Maximum Entropy Model (MaxEnt). Input data of the model are locations of pine tree stands and their environmental variables such as climate were prepared for the model inputs. Alternative future projections for P. densiflora distribution were conducted with RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. As results, the future distribution of P. densiflora steadily decreased under both scenarios. In the case of RCP 8.5, the areal reductions amounted to 11.1% and 18.7% in 2050s and 2070s, respectively. In 2070s, P. densiflora mainly remained in Kangwon and Gyeongsang Provinces. Changes in temperature seasonality and warming winter temperature contributed primarily for the decline of P. densiflora., in which altitude also exerted a critical role in determining its future distribution geographic vulnerability. The results of this study highlighted the temporal and spatial contexts of P. densiflora decline in Korea that provides useful ecological information for developing sound management practices of pine forests.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.873-885
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• 2016

Onions are grown in a few specific regions of Korea that depend on the climate and the regional characteristic of the production area. Therefore, when onion yields are to be estimated, it is reasonable to use a statistical model in which both the climate and the region are considered simultaneously. In this paper, using a spatial panel regression model, we predicted onion yields with the different weather conditions of the regions. We used the spatial auto regressive (SAR) model that reflects the spatial lag, and panel data of several climate variables for 13 main onion production areas from 2006 to 2015. The spatial weight matrix was considered for the model by the threshold value method and the nearest neighbor method, respectively. Autocorrelation was detected to be significant for the best fitted model using the nearest neighbor method. The random effects model was chosen by the Hausman test, and the significant climate variables of the model were the cumulative duration time of sunshine (January), the average relative humidity (April), the average minimum temperature (June), and the cumulative precipitation (November).

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.42 no.6
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• pp.729-738
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• 1997

To estimate the change in rice productivity around lake Juam due to construction of artificial lake, growth, yield components and yield of rice were measured at different locations around lake Juam for three years from 1994 to 1996. Automated weather stations(AWS) were installed nearby the experimental paddy fields, and daily maximum, average and minimum temperature, solar radiation, relative humidity, and precipitation were measured for the whole growing period of rice. Plant height, number of tillers, leaf area and shoot dry weight per hill were observed from 8 to 10 times in the interval of 7 days after transplanting. Yield and yield components of rice were observed at the harvest time. Simulation model of rice productivity used in the study was SIMRIW developed by Horie. The observed data of rice at 5 locations in 1994, 3 locations in 1995 and 4 locations in 1996 were inputted in the model to estimate the unknown parameters. Comparisons between observed and predicted values of shoot dry weights, leaf area indices, and rough rice yield were fairly well, so that SIMRIW appeared to predict relatively well the variations in productivity due to variations of climatic factors in the habitat. Climatic elements prior to as well as posterior to dam construction were generated at six locatons around lake Juam for thirty years by the method of Pickering et al. Climatic elements simulated in the study were daily maximum and minimum temperature, and amount of daily solar radiation. The change in rice productivity around lake Juam due to dam construction were estimated by inputting the generated climatic elements into SIMRIW. Average daily maximum temperature after dam construction appeared to be more or less lower than that before dam construction, while average daily minimum temperature became higher after dam construction. Average amount of daily solar radiation became lower with 0.9 MJ $d^{-1}$ after dam construction. As a result of simulation, the average productivity of habitats around lake Juam decreased about 5.6% by the construction of dam.

• 전기의세계
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• v.18 no.1
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• pp.33-37
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• 1969

한전은 1968년 11월 3일 오전 10시 04분을 기하여 154KV 전계통의 직접접지방식 전환을 단행하였다. 종전의 P.C(소고선륜) 중성점접지방식을 직접접지방식으로 전환한것으로서 전력사상 특기 할 만한 근대화사업이며 다년간을 두고 추진해온 중요과제였다. 전력계통의 확대와 복잡화는 선진국가에서도 실시하고 있는 직접접지방식의 채택을 불가변하게 하였고 또한 1차 AID송배전차관도 이의 채택을 조건부로 승인되었던 것으로서 1968년 이후에 건설되는 송변전기기는 직접접지계에서만 운전할 수 있는 절연Level 650KV급이 도입되어 부산화력발전소 3호기가 준공되는 1968년 10월말까지는 직접접지전환이 반드시 이루어져야 하는 실정에 놓여 있었다. 그런데 직접접지방식의 단점인 인접통신선에 미치는 유도장해를 해결하는 문제가 다년간을 두고 진지하게 검토되어 왔으나 해결이 늦어지고 있었다. 사유는 154KV 계통에 인근된 통신선이라면 체신부, 내무부, 교통부, 국방부등 여러기관의 것이 있는데, 유도장해보안방법과 유도보상비문제에 대하여 전력측(상공부, 한전)과 통신측(상기의 체신부등)의 견해차가 해소되지 않기 때문이었다. 그것이 1968년 5월에 와서 전력.통신쌍방이 범국가적입장에서 제반애로를 무릅쓰고 최소한의 투자로 가능한 범위내의 보안책으로서 우선 Arrester 보안방식을 채택하기로 합의되어 경제장관회의를 거쳐 시공하기에 이른것이다. 이 란을 빌려 이 사업의 필요성과 경위및 통신선유도장해방지를 위한 보안방식내용을 간단히 소개함으로써 앞으로 이 분야의 항구적인 유도대책연구에 다소나마 참고가 된다면 다행으로 생각하겠다.면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.다. 이것은 여름철 강수량이 증가하고, 호우발생빈도, 특히 8월의 강수일수가 증가하고 있다는 것과 밀접한 관련이 있다. 여름과 가을에 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 수는 뚜렷한 추세를 보이지 않으나, 2002년 루사, 2003년 매미로 인하여 각각 6조원, 4조원 이상의 막대한 피해가 발생하였다. 태풍에 의한 피해액은 GDP 대비 약 0.9%(태풍 루사)로 최근 경제상장률과 비교해 보면, 상당한 비율을 차지한다. 우리나라에 영향을 미치는 태풍은 연근해의 해수면 온도가 높아지면 세기가 강해질 가능성이 높다. 폭설과 한파일수도 평년대비 최근 10년 감소하였고 일최저기온이 영하 $10^{\circ}C$ 이하인 날도 연간 발생일수가 감소하였다. 최근 10년간 우리나라 기후의 변화특성은 기온상승과 더불어 서리종료일이 앞당겨지고 열대야가 증가하고 폭설, 한파, 겨울철 일최저기온 영하 10도 이하인 날의 감소 등이 나타나고, 여름철 재해의 원인인 호우일수는 증가하는 추세이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.404-404
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• 2012

최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 같은 강우양상이 지속적으로 발생하고 있으며, 집중호우의 빈도 및 규모 또한 커지면서 이에 따른 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 국지성 호우의 형태로 집중될 경우 중소천에서는 범람이 순식간에 일어나 피해가 가중될 수 있다. 하지만 소하천에서의 홍수발생특성을 고려한 홍수방재시스템의 구축과 같은 대책 수립은 국가하천이나 지방하천에 비해 여러 가지 측면에서 미흡한 것이 현실이다. 따라서 실제 상황에서 효과적인 홍수범람 예측평가 및 실시간 경보발령을 기반으로 한 방재시스템으로 이어지기 위해서는 소하천 유역의 위험성을 평가하기 위한 명확한 기준이나 시스템에 대한 정리와 적절한 대안의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 소하천에 적용하기 위한 GIS기반 분포형 홍수범람모형을 개발하고 연구대상지역의 지형자료(수치고도모델, 토지이용도, 토양도)와 기상자료(강우, 기온)를 입력자료로 하여 홍수범람모형을 모의 한 후 일강우(200mm/day, 300mm/day)시 발생 가능한 침수예상도와 비교 분석하였다. 모의 결과 침수예상도와 개발 모형의 침수해석 결과가 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과는 향후 소하천정비사업 지구 우선선정을 위한 기준제시 및 피해예상지역의 선정을 통해 재해예방효과를 거두기 위한 선정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.