본 프로젝트는 날씨와 GPS 위치정보를 이용해 사용자들에게 자전거 라이딩을 하기 전에 현재 및 예상날씨정보, 로드맵을 제공하는 자전거 애플리케이션이다. GPS 위치정보를 활용한 네비게이션 기능으로 사용자가 자전거 라이딩을 할 때 현재위치, 목적지 경로, 주행 시간, 주행 경로와 같은 유용한 정보들을 제공해주는 프로젝트이다. 일반 자전거 어플리케이션은 자전거 속력, 현재 날씨 등과 같이 간단한 정보들을 제공해 주는 것에 반해 본 프로젝트는 자전거 라이딩 사용자들에게 날씨뿐만 아니라 로드맵을 제공하여 본인의 위치, 경로, 등을 제공하며 길 찾기, 자전거 라이딩 정보를 제공함으로써 사용자들이 자전거를 좀 더 효율적으로 탈 수 있게끔 자전거 어플리케이션을 개발하였다.
농산물의 산지 가격이나 도매가격이 등락하면, 즉시 또는 일정한 시차 이후에 소비자가격도 등락한다. 본 논문에서는 선형회귀모델을 통해 쌀 가격을 예측하고 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기를 찾아보고자 한다. 이에 따라 KAMIS, 기상자료개방포털, KOSIS에서 수집한 날씨, 생산량, 그리고 소비자물가 등락률 데이터를 이용하여 쌀 가격 예측을 수행하고, 날씨 데이터와 쌀 가격 데이터의 날짜 간격을 두어 날씨가 쌀 가격에 영향을 미치는 시기를 알아보았다. 모델 평가 결과, 2개월 간격을 두고 예측한 RMSE가 164.135로 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구를 기반으로 향후 다른 농산물의 가격 예측도 가능할 것이며 농산물에 영향을 미치는 변수의 시기도 예측할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 인공 신경망에 기반을 둔 새로운 전력 수요 예측 모델을 제시한다. 인공 신경망 입력 변수로 시간과 날씨요소를 고려하였다. 시간 요소는 하절기와 동절기 전력수요 데이터의 자기 상관계수를 측정하여 선정하였고, 날씨요소는 피어슨 상관계수를 이용하여 선정하였다. 중요한 날씨요소로는 온도와 이슬점으로 이들은 전력수요와 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 반면에 습도, 기압, 풍속 등과 같은 날씨요소는 전력수요와의 상관관계가 높지 않게 나타나 신경망의 입력 변수에서 제외하였다. 실험결과 새로이 제안한 인공 신경망을 이용한 전력수요 모델은 시간요소 및 날씨요소와 이에 대한 가중치를 피크 전력율과 계절에 따라 차등 적용하여 높은 적중률을 보였다.
확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.
노지에서 재배되는 실외작물의 경우 외부 환경에 노출되어 재배되기에 생육 또는 수학시기가 외부 요인에 많은 영향을 받는다. 이러한 외부 요인 중 과일의 당도 및 수확량에 많은 영향을 미치는 요인은 바로 날씨이다. 고온의 날씨 또는 저온의 날씨가 지속되거나 강한 풍속, 적절한 강수가 이루어지지 않을 경우 과일의 당도가 낮아지거나, 흠집이 발생할 수 있어 과일 도매가격에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 월별 평균 온도, 강우량, 습도, 일사량, 최대풍속 등의 날씨 관련 데이터와 제사 또는 명절에 자주 사용되는 과실류인 배, 단감, 사과, 수박의 도매가격간의 상관관계를 분석을 통해 얻은 결과로 추후 농산물 가격 예측 또는 과일 가격 예측 연구에 기여를 하고자 한다.
태양광발전시스템은 설비 사용률을 최대화하기 위하여 PV 모듈을 최대 전력점에서 운전하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 반드시 필요하다. 기존의 MPPT 알고리즘은 경사법에 기반을 두기 때문에 일정한 MPPT 주기마다 일정한 크기의 PWM Duty 비의 자극을 주고, 그에 따른 출력 전력의 변화를 감지하여 최대 전력점을 향한 다음 운전점을 찾는다. 이러한 MPPT 알고리즘을 실제 날씨 환경에 적용할 때 최대전력을 생산하기 위한 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량은 다양한 일사량의 프로파일 형태에 따라 달라진다. 그러므로 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량을 결정하기 위해서는 실제 날씨 환경에서 다양한 일사량 프로파일의 패턴에 대한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 대한민국 중부지역의 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 실제 일사량을 측정, 분석하여 MPPT 목표 효율을 최대화할 수 있는 MPPT 주기를 제시하였다.
날씨에 대한 인류의 관심은 인류 역사가 시작되면서 지금까지 예측하며 관심 영역인 만큼 인류에게 끼치는 영향이 크다. 초기 인류에게 있어서 의류는 생존을 위한 생존 도구에서 현재는 패션의 영역으로 자기를 표출하거나 자신에게 가장 어울리는 옷을 찾기 위한 욕구로 발전해 왔다. 따라서 본 논문에서는 날씨에 따른 개인의 체감온도와 해당 날씨에 가장 선호하는 의상을 분석하고, 예측하며 추천해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 지속적인 유지 관리를 통해 보완해 나간다면 날씨와 패션 분야에서 다양한 접목을 하는 등 기술발전을 할 것으로 기대된다.
본 논문은 날씨파생상품이 전기도매시장에서의 가격 및 수량 위험의 헤지수단으로서 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 일별 수준의 가격과 물량이 아니라 여름기간 동안의 전기도매시장에서의 전기구입 비용 혹은 전기판매 수입을 대상으로 하여 날씨관련 계약형태의 위험헤지효과를 살펴보았다. 날씨관련 계약들이 전기도매시장의 시장신호를 더 잘 보전하고 있으며, 도매전기 구입관련 금융위험을 더 잘 헤지함을 발견하였다. 전기도매시장에서 선물계약과 날씨파생상품을 결합하였을 경우, 더운 날의 경우 높은 전기생산비용이 가격에 반영되며, 전기판매 수입 혹은 전기구입 비용의 변동성이 현저히 낮아진다는 것을 발견하였다.
본 연구는 정치생태학(political ecology)의 개념적 틀을 이용하여 고성부사로 재직한 오횡묵이 기록한 "고성총쇄록"의 국역본을 분석하였다. 연구는 오횡묵이 날씨, 농사, 주민의 삶, 지방행정의 상호 관계를 어떻게 인식하고 기록했는지를 파악하는데 초점을 두었다. 연구 결과는 크게 네 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 날씨는 크게 세 가지의 표현 방식, 단순 변동 농사 관련 방식으로 기록되었다. 날씨의 변동은 그 자체보다 백성의 삶과 사회 경제 정치와 연관시킬 때 보다 큰 의미와 중요성이 부각되었다. 둘째, 날씨와 중앙 지방의 정책은 특정한 조건, 즉 가뭄이 심할 경우에 충돌하여 사회 정치에 부정적 영향을 주었다. 셋째, 민요(民擾)를 일으킨 백성들의 행동은 일정한 제약 조건하에서 이루어졌다. 이러한 제한적 행위자의 모습은 오횡묵 부사의 공무집행, 즉 진휼, 기우제, 세금 징수 등에서도 잘 나타나고 있다. 넷째, 고성 지방의 날씨, 농사와 주민의 삶, 행정 간의 상호 관계는 개별 가구, 고을, 지방, 도, 국가의 중층적 규모 측면에서 이해되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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