Measures for coping with energy shortage are being sought all over the world. Following such a phenomenon, effort to use less energy in the design of buildings and equipment are being conducted. In particular, a program to evaluate the performance of a building comes into the spotlight. However. indispensable standard wether data to estimate the exact energy consumption of a building is currently unprepared. Thus, after appling standard weather data for four weather factors which were used in previous researches to Visual DOE 4.0, we compared it with the result of the existing data and evaluated them. For the monthly cooling and heating load of our target building, we used revised data for June, July, August, and September during which cooling load is applied. When not the existing data but the revised data was used, the research shows that an average of 14.9% increased in June, August, and September except for July. Also, in a case of heating load, the result by the revised data shows a reduction of an average of 11.9% from October to April during which heating load is applied. In particular, the heating loads of all months for which the revised data was used were more low than those of the existing data. In the maximum cooling and heating load according to load factors, the loads by residents and illumination for which the revised data was used were the same as those of the existing data, but the maximum cooling loads used by the two data have a difference in structures such as walls and roofs. Through the above results, the research cannot clearly grasp which weather data influences the cooling and heating load of a building. However, in the maximum loads by the change of weather data in four factors (dry-bulb temperature, web-bulb temperature, cloud amount, and wind speed) among 14 weather factors, the research shows that 5.95% in cooling load and 27.56% in heating load increased, and these results cannot be ignored. In order to make weather data for Performing energy performance evaluation for future buildings, the flow of weather data for the Present and past should be obviously grasped.
In this article, we proposed to predict natural gas (NG) leakage levels through feature selection based on a factor analysis (FA) of the integrating the Korean Meteorological Agency data and natural gas leakage data for considering complex factors. The paper has been divided into three modules. First, we filled missing data based on the linear interpolation method on the integrated data set, and selected essential features using FA with OrdinalEncoder (OE)-based normalization. The dataset is labeled by K-means clustering. The final module uses four algorithms, K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), Naive Bayes (NB), to predict gas leakage levels. The proposed method is evaluated by the accuracy, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE). The test results indicate that the OrdinalEncoder-Factor analysis (OE-F)-based classification method has improved successfully. Moreover, OE-F-based KNN (OE-F-KNN) showed the best performance by giving 95.20% accuracy, an AUC of 96.13%, and an MSE of 0.031.
Climatological informations have not been fully utilized by agricultural research and extension workers in Korea due mainly to inaccessbilty to the archived climate data. This study was initiated to improve access to historical climate data gathered from 72 weather stations of Korea Meteorological Administration for agricultural applications by using a microcomputer-based methodology. The climatological elements include daily values of average, maximum and minimum temperature, relative humidity, average and maximum wind speed, wind direction, evaporation, precipitation, sunshine duration and cloud amount. The menu-driven, user-friendly data retrieval system(CLIDAS) provides quick summaries of the data values on a daily, weekly and monthly basis and selective retrieval of weather records meeting certain user specified critical conditions. Growing degree days and potential evapotranspiration data are derived from the daily climatic data, too. Data reports can be output to the computer screen, a printer or ASCII data files. CLIDAS can be run on any IBM compatible machines with Video Graphics Array card. To run the system with the whole database, more than 50 Mb hard disk space should be available. The system can be easily upgraded for further expansion of functions due to the module-structured design.
For long-term preservation of electronic records, the information on the whole processes of management from the time of creation of the electronic information should be captured and managed together. Such information is supported by preservation metadata thus the implementation of preservation metadata is important for preservation of electronic records maintaining the record-ness. Preservation metadata is the information that supports the process of digital preservation and functions th maintain long-term viability, renderability, understandability, authenticity and identity of digital resources. Preservation metadata should be developed applying the international standard Reference Model for an Open Archival Information System(OAIS) to have international interoperability for exchange and reuse. Initial international preservation metadata schemas were developed standardizing the OAIS Reference Model. But the preservation metadata schema of Victorian Electronic Records Strategy(VERS) and recently published Data Dictionary of PREMIS Working Group were developed in advanced types that are different from the existing framework. Those were advanced th practical ones from conceptual one. Comparing these two cases, proposed the elements of integral preservation metadata for long-term preservation of electronic records. This thesis has the significance that it has suggested the direction for future development of the elements of preservation metadata by setting the past discussions related to preservation metadata in order and proposing integral preservation metadata elements for long-term preservation of electronic records.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.483-492
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2017
Precipitation is one of key components in hydrological modeling and water balance studies. A comprehensive, optimized and sustainable water balance monitoring requires the availability of accurate precipitation data. The amount of precipitation measured in a gauge is less than the actual precipitation reaching the ground. The objective of this study is to determine the wind-induced under-catch of solid precipitation and develop a continuous adjustment function for measurements of all types of winter precipitation (from rain to dry snow), which can be used for operational measurements based on data available at standard automatic weather stations. This study provides Bayesian analysis for the systematic structure of catch ratio in precipitation measurement.
This study aims to suggest an energy consumption improvement plan for university buildings through an analysis of energy consumption. Upon a simulation of subject building to interpret energy consumption, it was found that 154.07kWh/$m^2$ of energy is consumpted annually. Improvement of design elements can cut down the energy consumption to 135.61kWh/$m^2$ according to an energy reduction analysis related to envelope performance improvement. Additional improvement of lights and heat exchanger can curtail annual energy consumption to 108.32kWh/$m^2$. Also, an analysis of energy consumption while increasing indoor temperature gradually showed that the two factors are in proportion. $6^{\circ}C$ higher temperature requires over twice of the current energy. Based on this survey result, performance improvement due to building management and envelope elements which influence to building cooling and heating loads can curtail building energy consumption.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.77-77
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2021
가뭄은 사회·경제적으로 매우 큰 피해를 주는 자연재해이며, 그 시작과 발생 지역을 정확하게 예측하는 데 어려운 문제가 있다. 이에 수문 분야에서는 가뭄에 영향을 미치는 수문·기상인자들을 이용하여 다양한 가뭄지수를 개발하였고 이를 활용하여 가뭄 현상을 모니터링하고 예측 및 전망하는데 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 가뭄지수들은 실제 가뭄이 어떠한 형태로 발생하는지 파악하기에 많은 한계점을 가지고 있다. 이에 최근 들어 미국과 유럽에서는 실제 농업, 환경, 에너지 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 가뭄 피해로 인해 생기는 가뭄 영향을 보다 체계적이고 상세한 데이터 인벤토리로 구축하고 가뭄지수와의 상관관계, 회귀분석과 같은 연구를 통해 가뭄 영향 예측을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보고서, 데이터베이스, 웹 크롤링(Web-Crawling)을 통한 뉴스 기사 등과 같은 자료를 수집하여 국내 가뭄 영향 인벤토리를 구축하였다. 또한 수문 분야에 널리 사용되고 있는 가뭄지수인 표준 강수 증발산량지수 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)를 기반으로 지역에 따른 가뭄 영향을 예측하기 위해 최근 로지스틱 회귀모형, Random forest, Support vector machine, XGBoost 등의 다양한 머신러닝 기법을 적용하였다. 각 모형의 성능을 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 통해 평가하여 가뭄 영향 예측에 적절한 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 텍스트 기반의 가뭄 영향 자료와 머신러닝 기법을 통한 가뭄 영향 예측 방법론은 가뭄 재난 관리에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.49-50
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2022
본 논문에서는 천문 및 기상에 의해 발생하는 조위 변동에 대한 이해를 높이고 나아가 이와 관련한 피해를 줄이고자 우리나라의 29개 조위관측소 자료를 바탕으로 크게 서해안, 남해안(제주 지역 포함), 동해안 지역으로 구분하여 지역별 조위의 특성과 태풍에 의한 영향을 분석하였다. 2000년부터 2021년까지의 조위 평균(표준편차)은 서해안은 628 cm(68 cm), 남해안은 270 cm, (35 cm), 동해안은 63 cm (15 cm)로 서해안이 가장 높고 동해안이 가장 낮은 편이다. 이러한 차이는 각 지역이 태풍의 영향권에(6월에서 10월 사이에 발생한 태풍의 진로 상 중심이 각 지역으로부터 10°반경 이내에 위치) 있을 때도 일관되게 나타난다. 서해안, 남해안, 동해안에서 특히 조위가 높게 나타나는 지역은 평택, 완도, 마산으로 태풍 영향 시에 각각 최대 1030 cm, 444 cm, 265 cm를 기록하였다. 다만, 서해안은 태풍의 영향을 받은 날과 그렇지 않은 날의 최대 조위 차이가 16 cm로 남해안의 108 cm나 동해안의 49 cm에 비해 뚜렷하게 떨어진다. 본 논문에서는 이렇듯 지역별 조위 특성의 차이 및 태풍에 의한 조위 변동을 정량적으로 분석하여 폭풍해일 특보 등 조위에 의한 피해 예방에 사용할 수 있는 참고 자료를 제시하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.42-43
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2014
As MSI(Maritime Safety Information), navigational, meteorological warnings and forecasts, was included as one of service in the MSP(Maritime Service Portfolio), which is lists of shore based service in the e-Navigation driven by IMO for safety navigation and marine protection, and was tested in the european test bed project on e-Navigation, it's considered as one of important e-Navigation service. This paper developed a prototype of MSI service to prepare e-navigation era, which is very important in a navigation environment. Current status on MSI and NAVTEX was surveyed, and several points on limitations and improvements in the NAVTEX operations were summarized. Basic study on the MSI service prototype was developed based on S-100, which is recognized as baseline to develop CMDS(Common Maritime Data Structure) of e-Navigation.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.7
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pp.831-839
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2012
In this paper, an exponential model of Korea is proposed to minimize an altitude-error of high-altitude target due to atmosphere refraction at radar system. The relation between surface refractivity and refractivity gradient, which is extracted using the least square fit from the measured data at 7 weather stations, is applied to the exponential model. And in order to verify the proposed model, the altitude-errors for a standard atmosphere, a CRPL(Central Radio Propagation Lab.) exponential model, the proposed model are extracted and analyzed using a ray tracing. As a result, the proposed model can improve the altitude estimation performance of radar compared to conventional atmosphere refractive index models.
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