This study was conducted in order to analyze weather characteristics during the reign of King Sejo in the Chosun Dynasty based on The Annals of the Chosun Dynasty. For this purpose, first of all, we need to determine whether The Annals of the Chosun Dynasty is a reliable material for research on weather characteristics. Thus, we compared weather phenomena during the reign of King Sejo with those in China and Japan in the same period. From the results, it was found that The Annals of the Chosun Dynasty is a useful material at least to grasp macroscopic trends in weather phenomena. Based on this assumption, we analyzed weather characteristics during the reign of King Sejo using data from The Annals of the Chosun Dynasty. During the days of King Sejo, the climate was not changed violently and there were not many disasters caused by abnormal climate such as bad harvests. This suggests that the climate was relatively stable during the period of King Sejo. As a consequence of stable weather, famine decreased markedly. However, this was not only because of stable climate but also because of the government's active efforts to reduce disasters. As droughts and floods were not frequent, social costs for recovery from disasters also decreased considerably and the saved money could be invested in the construction of social safety nets for the prevention of disasters. One of factors supporting the enthronement of King Sejo was a series of heavily damaging bad harvests during the reign of Kings Munjong and Danjong. The prevention of bad harvests was a historical mission given to the regime of King Sejo. During his reign, King Sejo promoted various policies in order to stop bad harvests. Such efforts included the government's active construction of embankments, introduction of seeds suitable for reclaimed lands, and inspiration of the consciousness of forceful farming enduring natural disasters such as floods. As a result, abnormal weathers such as floods and droughts did not lead directly to bad harvests.
In images degraded by bad weather, edges representing object boundaries become weak and faint. In this paper we present an image enhancement method, which increases image visibility by making edges as clear as possible. First, we choose edge candidate regions by finding local maxima and minima in an image intensity field, and then build a histogram using image intensities of pixels located at the two sides of candidate edges. Second, we decompose this histogram into multiple modes, which are determined by local minima in the histogram. Once modes are computed, we find modes connected by edges in the image intensity field and build link chains of connected modes. Finally we choose the longest link chain of modes and make the distances between every connected modes as large as possible. The darkest mode and the brightest mode should be within the image intensity range. This stretch makes edges clear and increases image visibility. Experiments show that the proposed method real-time enhances images degraded by bad weather as good as well known time-consuming methods.
Park, Sinae;Lim, Joonbeom;Kim, Dongin;Kim, Jinhong;Choi, Myungho
International Journal of Highway Engineering
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v.18
no.5
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pp.127-134
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2016
PURPOSES : Visibility of lanes on the road improves as retro-reflectivity rises. This helps reduce traffic accidents at nighttime or in bad weather. This study aimed to evaluate the effects of improved visibility on reduction of traffic accidents when the color of the lane in the median of the highway was changed from yellow to white. METHODS : In order to evaluate the accident reduction effect of the white left shoulder line, Hauer (1997)'s Comparison-Group method was chosen as an analysis methodology. The JungBu-2 highway, which is equipped with the white left shoulder line and is in trial operation, was chosen as a target for analysis. Data of accidents for 10 months before and after installation was collected and analyzed. In addition to the number of accidents, the types of accidents were classified into nighttime accidents, accidents in bad weather, and median collisions. The accident reduction effect of improved visibility of lanes was analyzed. RESULTS : The analysis' finding showed that installation of the white left shoulder line decreased the number of accidents by 28%. Moreover, improvement in visibility was effective in reducing nighttime accidents by 67.63%, accidents in bad weather by 55.19%, and median collisions by 48.55%. CONCLUSIONS : Based on the analysis' results in this study, it was concluded that white left shoulder line on the freeway contributed to reduce traffic accidents, especially nighttime accidents, accidents in bad weather, and median collisions.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.705-708
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2005
In the case that construcion period is delayed because of the force majeure such as a typhoon or a flood, the owners in general should compensate the damages caused by those. But with exception the weather worsening of ordinary level is paid by contractors, while that of exceptional level by the owners. It is critical that it is difficult to distinguish objectively between ordinary and exceptional level weather worsening. Although the term of "ordinary" itself is too abstractive, we can reduce the disputes between owners and contractors by setting the appropriate and objective standard of distinction. For example in the case of rainfall it may be the standard of distinction whether the days of actual rainfall exceed those of average rainfall or not. If the days of actual rainfall don't exceed those of average rainfall contracters should pay the damages because it is distinguished with a ordinary level weather worsening. Besides the standard of distinction in another weather worsening such as severe cold/hot, strong wind etc. which have a effect on delaying the term of works could be settled as a similar model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.6
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pp.116-126
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2013
Weather factor to affect driver's driving environment are due to changes in weather conditions is caused rainfall, snowfall, fog etc and the reducing of road capacity and because deteriorating weather could be affect the headway and vehicle speed and the decrease in lane caused by an accident occurs that was analyzed that bad weather occur congestion greater than on the clear day. Bad weather to reduce of the driver's visibility was analysed the sensitive to changes in travel speed and traffic accident to appears high characteristics according to weather conditions on the expressway(higher speed) than general road. As a result, visibility have been determined to be important factor in changes of the highway traffic flow characteristics. Therefore, in this study, we selected traffic volume and travle speed that have a major impact on high-speed expressway basic segments as importance effect factor and we selected to subject of analysis among the Metropolitan Expressway that it could be obtained certain level of traffic volume data and we studied the changing of expressway traffic flow due to change visibility after the collecting of meteorological and traffic data. In order to perform this study, data collection and analysis methods were established through the existing literature and we had selected level of visibility of the expressway and we had performed the statistical verification. Finally, we had calculated the rate of change of expressway traffic flow characteristics due to visibility and we had come up with a way to apply at capacity and service level analysis.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.31
no.1
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pp.93-106
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1995
This paper describes the development of moving watched chamber. For the most part, the watched chamber have been located in the inner-bay. But, there are many problems of sea-water pollution. Therefore, the watched chamber must be relocated to undeveloped coastal area. The watched chamber which is located in the bay has a bit of damage by bad weather. But, the moving watched chamber would be exposed to bad water. It is desirable to improve the system of chamber. If we make a good design of the moving watched chamber with studying of waves and hydrodynamics, it would be possible to culture fish at the coastal sea area. When a fixed system is changed into a movable one, we can obtain the following advantages: 1. The possibility of diminishing the sea water pollution, easying the overcrowded state in a inner-bay farm, and relieved of limitation caused by bad conditions such as waves, red tides and terrains. 2. It would be easy not only to move the watched chamber system in accordance with weather conditions or occurrence of red tides, but also to select good sites for watched chamber fishes. 3. Transportation and good supervision with the automated design system can results with the effectiveness which increases the amount of aquatic products.
When disasters happen specially in islands, we have a lot of problems of 'managing many workers and heavy equipments because of bad weather', 'being hard to offer, transport and install container-houses as temporary housing', 'being hard to store and use again after disassembling', too. More serious problems come from bad conditions that more and more people leave the islands and only old people live there, moreover, islands get easy to be isolated by inclement weather. So the purpose of this research is to develop and design emergency housing for sufferers which is light, efficient to be stored, easy to transport and build in disasters by resolving such problems, after rethinking the concept of temporary housing. Also, this research intends to suggest the concept of 'emergency housing'. The process of this research includes selection of architectural materials, experiments, constructional simulation, design and building test.
In satellite remote sensing, irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological process on the earth's surface. Lee (2008) proposed a feed-back system using a harmonic model of single period to adaptively reconstruct observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or environmental conditions. However, the simple sinusoidal model of single period may not be appropriate for temporal physical processes of land surface. A complex model of multiple periods would be more proper to represent inter-annual and inner-annual variations of surface parameters. This study extended to use a multi-periodic harmonic model, which is expressed as the sum of a series of sine waves, for the adaptive system. For the system assessment, simulation data were generated from a model of negative errors, based on the fact that the observation is mainly suppressed by bad weather. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system for real-time monitoring on the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather.
Chuluunsaikhan, Tserenpurev;Nasridinov, Aziz;Choi, Woo Seok;Choi, Da Bin;Choi, Sang Hyun;Kim, Young Myoung
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.2
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pp.222-232
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2021
The power output of solar panels highly depends on environmental situations like weather and air pollution. Due to bad weather or air pollution, it is difficult for solar panels to operate at their full potential. Knowing the power output of solar panels in advance helps set up the solar panels correctly and work their possible potential. This paper presents an approach to predict the power output of solar panels based on weather and air pollution features using machine learning methods. We create machine learning models with three kinds set of features, such as weather, air pollution, and weather and air pollution. Our datasets are collected from the area of Seoul, South Korea, between 2017 and 2019. The experimental results show that the weather and air pollution features can be efficient factors to predict the power output of solar panels.
Kim, Min Joong;Choi, Kyoung Lak;Kim, Tong Hyun;Kim, Young Min
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.162-170
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2022
Today, automobiles have become an indispensable element in people's lives, and the distribution of vehicles with various autonomous driving functions is expanding. Sensors such as cameras are used to recognize various situations on the road as an essential element for autonomous driving functions, but camera sensors have disadvantages that are vulnerable to bad weather. In this paper, we present a derivation process that defines external weather environment factors that negatively affect the performance of a camera for an autonomous vehicle. Through the proposed process, it is expected that it will contribute to securing the reliability of the camera and further improving the safety of autonomous vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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