Objectives: The impact of climate change on the health has been of increasing concern due to a recent temperature increase and weather abnormality, and the research results of the impact varied depending on regions. We synthesized risk estimates of the overall health effects of low and high temperature taking account of the heterogeneity. Methods: A comprehensive literature search was conducted using PUBMED to identify journal articles of low and/or high temperature effects on mortality. The search was limited to the English language and epidemiological studies using time-series analysis and/or case-crossover design. Random-effect models in meta analysis were used to estimate the percent increase in mortality with $1^{\circ}C$ temperature decrease or increase with 95% confidence intervals (CI) in cold or hot days. Results: Twenty three studies were presented in two tables: 1) low temperature effects; 2) high temperature effects on mortality. The combined effects of low and high temperatures on total mortality were 2% (95% CI, 1-4%) per $1^{\circ}C$ decrease and 4% (95% CI, 2-5%) per $1^{\circ}C$ increase of temperature, respectively. Conclusions: This meta analysis found that both low and high temperatures affected mortality, and the magnitude of high temperature appeared to be stronger than that of low temperature.
In shooting training, an impact point identification system that uses the impact wave of the bullet to check the impact point in the target plate has been recently used. Acoustic sensors used in these systems must be able to detect shock waves of high sound pressure levels and be both waterproof and dustproof for rainy weather and dusty environments, respectively. In this study, membranes with excellent waterproof, dustproof, and sound transmitting characteristics were selected through a characteristics test; a protection cap was installed to install the selected materials. After coupling the produced protection cap to the acoustic sensor housing, the sensitivity and phase characteristics of the acoustic sensor were checked. Through the waterproof and dustproof test, the performances of its sensitivity and phase characteristics were confirmed. Finally, the normal shockwave of a 5.56 mm diameter bullet was measured using a shockwave detection signal collecting plate equipped with a prototype of the acoustic sensor at a 100 m firing range.
Park, Chang-Geun;Cho, Jungho;Shim, Jae-Kwan;Choi, Byoung-Choel
Korean Journal of Remote Sensing
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v.32
no.3
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pp.263-274
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2016
In this study, we compared the Precipitable Water Vapor (PWV) data derived from the radiosonde observation at Sokcho observatory and the PWV data at Sokcho Global Navigation Satellite System (GNSS) observatory provided by Korea Astronomy and Space Science Institute, for the summer of 2007~2014, and analyzed the radiosonde diurnal and rainfall-dependent bias according to radiosonde sensor types. In the scatter diagram of the daytime and nighttime radiosonde PWV data and GNSS PWV data, dry bias was found in the daytime radiosonde observation as known in the previous study and dry bias of RSG-20A sensor was larger than other sensors. Overall, the tendency that the wet bias of the radiosonde PWV increased as GNSS PWV decreased and the dry bias of the radiosonde PWV increased as GNSS PWV increased. The quantitative analysis of the bias and error of the radiosonde PWV data showed that the mean bias decreased in the nighttime except for 2007, 2008 summer. In comparison for summer according to the presence or absence of rainfall, RS92-SGP sensor showed the highest quality.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.51-54
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2022
본 연구에서는 기상청이 발표하는 기상긴급정보의 판단기준을 정립하기 위해 호우, 강풍의 기상관측 극값을 산출하고 현재 기상특보의 기준과 비교하였다. 최근 11년간의 기상극값의 분포에서 호우 주의보와 강풍 주의보는 관측된 219개 지점의 상위 0.5%에 해당하는 극값과 유의했다. 향후 본 논문에서 제시간 극값만으로 기상기급상황을 판단하는 현재의 특보 운영체계에서 지역적인 위험성의 노출과 취약성을 고려한 위험 판단의 기준을 제시하는 연구를 지속할 계획이다. 또, 본 연구에서 제시하고자 하는 기상긴급판단의 기준은 심각한 피해가 예상되는 악기상 현상이나, 시급한 판단이 필요한 기상현상을 판단하여 대국민에게 위험기상의 심각성과 시급한 경보를 전파하는데 활용하여 국민을 위험기상에 대한 대응 역량을 높이고자 한다.
Numerical experiments were carried out to investigate the effect of data assimilation of observational data on weather and PM (particulate matter) prediction. Observational data applied to numerical experiment are aircraft observation, satellite observation, upper level observation, and AWS (automatic weather system) data. In the case of grid nudging, the prediction performance of the meteorological field is largely improved compared with the case without data assimilations because the overall pressure distribution can be changed. So grid nudging effect can be significant when synoptic weather pattern strongly affects Korean Peninsula. Predictability of meteorological factors can be expected to improve through a number of observational data assimilation, but data assimilation by single data often occurred to be less predictive than without data assimilation. Variation of air pressure due to observation nudging with high prediction efficiency can improve prediction accuracy of whole model domain. However, in areas with complex terrain such as the eastern part of the Korean peninsula, the improvement due to grid nudging were only limited. In such cases, it would be more effective to aggregate assimilated data.
Ji-Young Kim;Ho-Yeop Lee;In-Seon Suh;Da-Jeong Park;Keum-Seok Kang
Journal of Wind Energy
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v.14
no.3
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pp.25-33
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2023
In order to secure the safety of increasing offshore activities such as offshore wind farm maintenance and fishing, IMPACT, a mid-term marine weather forecasting system, was established by predicting marine weather up to 7 days in advance. Forecast data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA), which provides the most reliable marine meteorological service in Korea, was used, but wind speed and wave height forecast errors increased as the leading forecast period increased, so improvement of the accuracy of the model results was needed. The Model Output Statistics (MOS) method, a post-correction method using statistical machine learning, was applied to improve the prediction accuracy of wave height, which is an important factor in forecasting the risk of marine activities. Compared with the observed data, the wave height prediction results by the model before correction for 6 to 7 days ahead showed an RMSE of 0.692 m and R of 0.591, and there was a tendency to underestimate high waves. After correction with the MOS technique, RMSE was 0.554 m and R was 0.732, confirming that accuracy was significantly improved.
Climate of Mongolia is a driven force on natural conditions as well as socio-economic development of the country. Due to the precariousness of climate conditions and traditional economic structure, natural disasters, specially disasters of meteorological and hydrological origin, have substantial effect upon the natural resources and socio-economic sectors of Mongolia. Mongolia's climate is characterized by high variability of weather parameters, and high frequency and magnitude of extreme climate and weather events. During the last few decades, climate of the country is changing significantly under the global warning. The annual mean air temperature for the whole territory of the country has increased by $1.56^{\circ}C$ during the last 60 years,. The winter temperature has increased by $1.56^{\circ}C$. These changes in temperature are spatially variable: winter warming is more pronounced in the high mountains and wide valleys between the mountains, and less so in the steppe and Gobi regions. There is a slight trend of increased precipitation during the last 60 years. The average precipitation rate is increased during 1940-1998 by 6%. This trend is not seasonally consistent: while summer precipitation increased by 11 %, spring precipitation decreased by 17. The climate change studies in Mongolia show that climate change will have a significant impact on natural resources such as water resources, natural rangeland, land use, snow cover, permafrost as well as major economic activities of arable farming, livestock, and society (i.e. human health, living standards, etc.) of Mongolia. Therefore, in new century, sustainable development of the country is defined by mitigating and adaptation policies of climate change. The objective of the presentation is to contribute one's idea in the how to reflect the changes in climate system and weather extreme events in the country's sustainable development concept.
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.
To determine nocturnal inversion characteristics at the leeward side of high-rise building, air temperature data were observed at 10 minute interval from February 22, 2010 to April 15, 2010. The observed data were compared, analyzed and examined to illustrate air temperature differences between the roof (XAR) and surface (XAG) of X apartment. The wind speed, wind direction and precipitation data were also observed at XAR and YJL (Yangjae Stream) sites at the same time. After the analysis, the maximum nocturnal inversion was observed by $4.0^{\circ}C$ at 3:40, 3:50, 4:10 on February 24th 2010, at that time the weather condition was clear and weak wind. Air temperature inversions at the leeward side of high-rise building were observed on whole day in wintertime and air temperature inversion intensity was also higher than other nearby area (SMG).
Many small scale Sewage Treatment Plants (STPs) are currently being constructed at many rural areas. The STPs in rural area suffer from low concentration and large inflow quantity fluctuation during wet weather mainly due to illicit combined sewer system. Sequencing Batch Reactor (SBR) is a process effectively coping with these obstacles. The main objective of this study was to evaluate SBR with high hydraulic loading and low inflow concentration. The operating conditions tested were: organic loading rate = $0.17-0.42KgBOD/m^3/d$, hydraulic loadings = $12.1-61.5m^3/m^2/d$, average MLSS concentration = 2500 mg/L, F/M ratio = 0.026-0.17 KgBOD/Kg MLSS, HRT = 9-12 hr HRT, and SRT = 5.6-33.6 days. Organic loading rate on SBR did not impact significantly on BOD and SS removal efficiencies. To increase treatment efficiencies, low hydraulic loading rate with low concentration was required. The results suggested that low influent concentration with high inflow rates during wet weather requires extended time for settling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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