• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.26 no.1
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• pp.53-62
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• 2024

In this study, we built a model to estimate frost occurrence in South Korea using single-input deep learning and multi-input deep learning. Meteorological factors used as learning data included minimum temperature, wind speed, relative humidity, cloud cover, and precipitation. As a result of statistical analysis for each factor on days when frost occurred and days when frost did not occur, significant differences were found. When evaluating the frost occurrence models based on single-input deep learning and multi-input deep learning model, the model using both GRU and MLP was highest accuracy at 0.8774 on average. As a result, it was found that frost occurrence model adopting multi-input deep learning improved performance more than using MLP, LSTM, GRU respectively.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.524-529
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• 2006

짧은 기간에 비약적으로 기술이 발전하는 시대에는 사용자의 미래환경과 그에 따른 사용자의 행태를 미리 분석할 수 있는 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 UI 디자인 개발을 위해 사용된 사용자의 제품 사용행태 예측 과정을 통해 그 방법론을 제시하고자 한다. 1 차로 블루투스 핸즈프리 헤드셋 사용자가 그것을 사용하는 사용행태를 조사 분석하였으며, 조사의 결과를 인터랙티브 스토리텔링의 방법으로 구성하여 아이디어개발을 위한 보조도구로 개발하였다. 조사의 대상은 블루투스 헤드셋의 주요 사용자 층인 10 대 후반에서 20 대 중반에 속하는 사용자 그룹이며 블루투스 헤드셋으로 변용 가능한 패션 액세서리를 선정하고 선정한 액세서리를 블루투스 핸즈프리 헤드셋으로 가정하여 사용시의 그들의 사용 포즈를 분석하는 방법을 통해 주사용자 층의 사용행태를 예측하고자 하였다. 이 연구의 결과는 블루투스 헤드셋 개발팀내의 기획자, 기술자, 디자이너들이 제품의 개발 방향에 대한 아이디어 공유를 위하여 Macromedia Flash 를 사용하여 인터랙티브 스토리텔링으로 제작하여 디자인을 위한 보조 툴로 제안하였다. 본 연구는 블루투스 핸즈프리 헤드셋과 같이 사용자의 새로운 요구와 사용성이 기대되는 제품 UI 디자인을 위해서는 사용자의 미래 요구사항을 예측 할 수 있는 방법이 필요하다는 배경에서 시작되었으며, 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 사용자의 요구 파악 및 예측을 위한 방법으로 제품과 사용자의 사용 포즈를 연계하여 분석하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.100-100
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• 2018

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2017.11a
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• pp.56-57
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• 2017

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.26 no.9
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• pp.1325-1331
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• 2002

This study presents a numerical model to predict the behavior of frost layer growth. The characteristics of the heat and mass transfer inside the frost layer are analyzed by coupling the air flow with the frost layer. The present model is validated by comparing with the several other analytical models. It has been known that most of the previous models cause considerable errors depending on the working conditions or correlations used in predicting the frost thickness growth, whereas the model in this work estimates the thickness of the frost layer more accurately within an error of 10% in comparison with the experimental data. Simulation results are presented for variations of heat and mass transfer during the frost formation and for the behavior of frost layer growth along the direction of air flow.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.249-258
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• 1997

In this study, a numerical model for analyzing frost formation phenomena on a cold flat plate has been developed. Both regions of air flow and frost layer have been coupled to calculate the amount of the heat and mass transfer between air flow and frost layer. Experiments have been also conducted to validate the numerical model. The present numerical results show a good agreement with the experimental data. The present numerical model also provides some useful data such as the temperature distribution inside the frost layer which could not be obtained through the experiments.

• Journal of computational fluids engineering
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• v.14 no.1
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• pp.45-52
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• 2009

Ice accretion may occur when the sold surface passes through the clouds containing supercooled water droplets. In the case of aircraft, it can result in serious performance degradation and safety hazard. In this study, numerical analysis code has been developed to predict the rime ice shapes on a 2-D airfoil and the computation results are validated against experimental data of NASA and other computation results of well-known ice prediction code, LEWICE. In addition, the effects of various numerical parameters on the ice shape have been systematically investigated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.263-263
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• 2023

블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.8 no.1
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• pp.28-35
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• 2006

An accurate prediction of budburst in grapevines is indispensable for vineyard frost warning system operations in spring because cold tolerance depends heavily on phonology. However, existing frost warning systems utilize only daily minimum temperature forecasts since there is no way to estimate the site-specific phonology of grapevines. A budburst estimation model based on thermal time was used to project budburst dates of two grapevine cultivars (Kyoho and Campbell Early), and advisories were issued depending on phonology as well as temperature. A 'warning' is issued if two conditions are met: the forecasted daily minimum temperature falls below $-1.5^{\circ}C$ and the estimated phonology is within the budburst period. A 'watch' is issued for a temperature range of -1.5 to $+1.5^{\circ}C$ with the same phonology condition. Validation experiments were done at 8 vineyards in Anseong in spring 2005, and the results showed a good agreement with the observations. This method was applied to the climatological normal year (1971-2000) to determine sites with high frost risk at a 30 m grid cell resolution. Among 608,585 grid cells constituting Anseong, 1,059 cells were identified as high risk for growing Kyoho and 2,788 cells for Campbell Early.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.28 no.6
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• pp.665-671
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• 2004

A mathematical model is presented to predict the frost properties and heat and mass transfer within the frost layer formed on a cold plate. The model consists of the laminar flow equations for air-side and the empirical correlation of local frost density. The correlation of local frost density used in this study is obtained from various experimental conditions by considering frosting parameters. The numerical results are compared with experimental data to validate the model, and agree well with experimental data within a maximum error of 9%.