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.
본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
남한내 72개 기상관서에서 관측, 보관중인 일기상자료는 농업적 활용가치가 높은 신뢰성 있는 기후자료이지만 농업분야의 연구 및 기술지도 종사자들이 쉽게 접근하기 어려워 지금까지 그 활용도가 낮았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 현재 그 사용인 보편화된 개인용 컴퓨터를 이용하여 이들 기후자료의 검색과 분석작업을 용이하게 수행할 수 있는 기후자료 관리체계를 개발하고자 본 연구를 수행하였다. 기후자료 베이스로는 1960년부터 1991년까지 축적된 기상청 소속 72개 기상대 및 기상관측소의 매일 평균, 최고, 최저기온, 상대 습도, 평균풍속, 최대풍속, 증발량, 강수량, 일조 시수, 운량 및 풍향자료를 기본으로 하였으며 이들로부터 주간 및 월간 기후자료베이스를 생성하였다. 자료관리체계는 한글대화식으로 운영되며 사용자가 진정한 기간동안의 일간, 주간 및 월간 자료를 조건없이 표출하는 표준검색기능과, 사용자가 지정한 기간내 자료 가운데 사용자가 지정한 기상조건에 부합되는 자료만을 검색할 수 있는 선택 검색기능을 갖고 있다. 또한 일간자료로부터 주요 농업기후지수인 생장도일과 증발산위를 계산하는 기능도 갖고 있다. 모든 검색자료는 모니터 화면, 프린터, 혹은 아스키 데이터 화일로 출력시킬 수 있어 검색자료의 심층분석에 직접 사용할 수 있다. 관리체계의 사용환경은 브이지에이 그래픽 카드가 장착된 아이비엠 개인용 컴퓨터 호환기 종으로서 모든 지점의 자료를 검색하기 위해서는 50메가바이트 이상의 하드디스크 사용영역이 확보되어야 한다. 프린터 출력은 엡슨계열의 도트매트릭스형이면 가능하다. 본 기후자료 관리 체계는 기능별 프로그램 모듈이 독립적으로 작성되어 있으므로 향후 기능의 수정, 보완, 추가작업이 지속적으로 이루어 질 수 있으며 자료베이스 구조 역시 범용 자료관리언어를 사용하여 생성하였으므로 새로운 자료도 용이하게 추가시킬 수 있다.
전자기록의 장기적 보존을 위해서는 전자기록의 생성 당시부터 관리의 전 과정에 이르는 정보가 획득되어 기록과 함께 관리되어야 한다. 이러한 정보는 보존 메타데이터에 의해 지원되므로 전자기록이 기록의 속성을 유지하며 보존되기 위해서 보존 메타데이터의 도입은 중요하다. 보존 메타데이터는 디지털 보존 과정을 지원하는 정보로서 디지털 자원의 장기간 유지가능성, 재연가능성, 이해가능성, 진본성, 무결성을 유지하는 기능을 한다. 보존 메타데이터는 교환과 이용을 위해 국제적인 상호운용성을 지니도록 국제 표준 OAIS 참조모형을 준용하여 개발되어야 한다. 초기의 국제적인 보존 메타데이터 스키마들은 OAIS 참조모형을 준용하여 개발되었다. 그러나 VERS의 보존 메타데이터 스키마와 최근에 발표된 PREMIS 실무 그룹의 Data Dictionary는 기존의 틀과는 다른 진전된 형태로 개발되었다. 개념적인 것에서 보다 실무적인 것으로의 진전을 이루었다. 이 두 사례를 비교하여 전자기록의 장기적 보존을 위해 반드시 필요한 필수 요소를 중심으로 보존 메타데이터 요소를 제안하였다. 본고에서는 보존 메타데이터와 관련한 기존의 논의를 정리하고 전자기록의 장기적 보존을 위한 보존 메타데이터 요소를 제안함으로써 향후 보존 메타데이터 요소 개발에 방향을 제시하고자 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.483-492
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2017
일반적으로 우량계로 측정된 강수량은 지상에 도달한 실제 강수량보다 적게 관측된다. 측정된 강수량이 실제 강수량 보다 적게 측정되는 것은 강수의 형태 (snow, fixed, rain)나 우량계의 종류 그리고 공간적인 특성에 의해 강수량의 정확한 측정이 어렵기 때문이다 (Nitu, 2013). 이는 강수량의 손실을 발생시키는 계통오차 (systematic errors) 때문이며, 일반적으로 고체 강수량의 계통오차는 보통 액체 강수량보다 크다고 알려져 있다. 본 연구에서는 바람에 의한 고체 강수량의 언더캐치(under-catch)를 알아보고, 겨울에 내리는 모든 강수의 형태 (snow, mixed, rain)에 대하여 연속조정함수를 소개하였다. 이를 위해 고창 표준기상관측소에서 측정된 데이터를 사용하였고, 객관적으로 데이터를 가장 잘 설명하는 모형을 선택하고 평가하기 위해 베이지안 분석을 이용할 것이다. 이번 연구는 강수량 측정에서 Catch Radio의 계통적 구조에 대한 통계적 분석을 보여주었다.
최근 공동주택은 에너지 절약을 위한 단열 및 기밀화로 자연 환기량이 감소되고, 세탁물의 실내 건조, 취사 및 목욕 등으로 인해 세대내 결로 발생가능성이 점점 높아지고 있다. 그러나 실제 생활실태나 환경조건을 반영한 합리적인 결로방지 설계기법이 부족한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 인식하고, 세대내 결로 방지 대처 방안을 강구하기 위해 실제 생활환경 하에서의 실내 온습도 상태를 측정하여 합리적인 결로방지 설계기준을 설정하고자 한다. 또한 기상데이터를 이용한 지역별 외기온의 분석을 통해 합리적인 지역구분 및 결로판정기준용 외기조건을 설정하고자 한다. 결과는 다음과 같다. 결로 판정을 위한 실내 기준은 기온 $25^{\circ}C$, 상대습도 55%로 설정하였다. 결로 판정을 위한 실외 기준은 지역을 혹한지, 중부 남부로 구분하고 기온을 각각 $20^{\circ}C$, $-15^{\circ}C$, $-10^{\circ}C$로 설정하였다.
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.
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.
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.
항해와 기상에 관한 경보/예보 정보인 MSI(Maritime Safety Information)는 e-Navigation의 육상기반 서비스인 MSP(Maritime Service Portfolio)중 하나의 서비스로 포함되었고, 유럽 지역의 다양한 e-Navigation 테스트 베드 프로젝트에서 시험 되는 등 중요한 서비스로 인식되고 있다. 본 연구에서는 e-Navigation 시대에 대비하여 항해 환경에 중요도가 매우 높은 MSI 서비스에 대해 프로토타입 개발 연구를 수행 하였으며, 세부 내용으로, MSI 및 NAVTEX 현황에 대해 분석하였고, NAVTEX 운영에 있어서 제약사항과 개선사항을 정리 하였다. 또한 e-Navigation 정보 표준으로 간주되고 있는 S-100 표준을 기반으로 MSI 서비스 프로토타입 기초 연구를 수행 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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