The AIRWARE System was developed from one of the EUREKA PROJECT E!3266-EUROENVIRON WEBAIR System. The AIRWARE can nowcast and forecast the air quality of Seoul and Gyeonggi-do regions. To nowcast and forecast concentration of pollutants, MM5, AERMOD/CAMx, and SMOKE Models were used for each meteorologic data, measured data, and emission data. All DB were constructed for 2001 year. The episode analysis and time series analysis were accomplished to analyze the AIRWARE reliability. The simulated results were very well agreed with measured result for measured pollutants and meteorological data. The developed AIRWARE system can analyze with real-time, support web-based air quality information. This information can used with policy data to manage the air quality and prepare reduction plan in air impact assessment or air environmental plan.
VU, Giang Huong;NGUYEN, Chi Thi Kim;PHAM, Dang Van;TRAN, Diu Thi Phuong;VU, Toan Duc
유통과학연구
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제20권10호
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pp.61-66
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2022
Purpose: Predicting the financial distress distribution of an enterprise is important to warn enterprises about their future. Predicting the possibility of financial distress helps companies have action plans to avoid the possibility of bankruptcy. In this study, the author conducted a forecast of the financial distress distribution of enterprises. Research design, data and methodology: The forecasting method is based on Logit and Discriminant analysis models. The data was collected from companies listed on Vietnam Stock Exchange from 2012 to 2020. In which there are both companies suffer from financial distress and non-financial distress. Results: The forecast analysis results show that the Logistic model has better predictability than the Discriminant analysis model. At the same time, the results also indicate three main factors affecting the financial distress of enterprises at all three research stages: (1) Liquidity, (2) Interest payment, and (3) firm size. In addition, at each stage, the impact of factors on financial distress differs. Conclusions: From the results of this study, the author also made several recommendations to help companies better control company operations to avoid falling into financial distress. Adjustments to current assets, debt, and company expansion considerations are the most important factors for companies.
본 연구는 2021년 3월 1일부터 2일까지 영동지역에 강설이 발생했던 사례의 종관적, 열역학적, 역학적 특성을 분석한 것이다. 분석에 사용한 자료는 AWS 관측자료, 지상일기도, ERA5 재분석 자료, 레윈존데, 천리안 2A 위성 자료, WISSDOM 자료 등이다. 사례 기간 영동지역 4개소에서 관측된 적설은 10 cm 이상으로 나타났으며, 북강릉(37.4 cm)에서는 가장 많은 적설을 보였다. 종관 분석결과, 동해상 및 영동지역 주변으로 중·상층 대기의 매우 차고 건조한 대기와 상대적으로 따뜻한 하층 대기의 온도 차이로 대류 불안정이 형성되어 북강릉 지역으로 대류운의 발달과 함께 강설이 나타났다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 한랭이류에 의한 대류 불안정이 영동지역의 강설 발생에 큰 역할을 한 것으로 판단된다. 이러한 결과는 레윈존데의 연직 분석에서도 확인할 수 있었다.
최근 대규모 산사태, 산불등과 같은 산림재해로 인한 산림환경 훼손은 산림 농가 피해뿐만 아니라 산림생태계에도 매우 나쁜 영향을 미치고 있으며 사회적으로도 매우 민감한 환경문제로서 국민의 주요 관심사가 되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 여건에서 활용할 수 있는 다양한 지형 GIS 자료와 위성영상자료에 기반을 둔 주제도뿐만 아니라 산사태 발생에 가장 큰 영향을 주는 강우량 자료를 고려하여 산사태 발생 위험지를 예측하고자 하였다. 울진지역을 대상으로 지형자료와 기상자료를 활용하여 주제도를 작성하고 GIS 중첩분석을 통하여 평가기준을 검토 한 후 산사태 발생가능 위험지역의 분포도를 작성하였다. 아울러 고해상 위성영상 자료에서 획득한 산사태 피해 지역과의 가시적 비교를 통하여 산사태 발생 위험지 예측 방법 기술을 확보 하였다.
Yeongdong has frequently suffered from severe snowstorms, which generally give rise to societal and economic damages to the region in winter. In order to understand its mechanism, there has been a long-term measurement campaign, based on the rawinsonde measurements for every snowfall event at Gangneung since 2014. The previous observations showed that a typical heavy snowfall is generally accompanied with northerly or northeasterly flow below the snow clouds, generated by cold air outbreak over the relatively warmer East Sea. An intensive and multi-institutional measurement campaign has been launched in 2019 mainly in collaboration with Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Studies of Korean Meteorological Administration, with a special emphasis on winter snowfall and spring windstorm altogether. The experiment spanned largely from February to April with comprehensive measurements of frequent rawinsonde measurements at a super site (Gangneung) with continuous remote sensings of wind profiler, microwave radiometers and weather radar etc. Additional measurements were added to the campaign, such as aircraft dropsonde measurements and shipboard rawinsonde soundings. One of the fruitful outcomes is, so far, to identify a couple of cold air damming occurrences, featuring lowest temperature below 1 km, which hamper the convergence zone and snow clouds from penetrating inland, and eventually make it harder to forecast snowfall in terms of its location and timing. This kind of comprehensive observation campaign with continuous remote sensings and intensive additional measurement platforms should be conducted to understand various orographic precipitation in the complex terrain like Yeongdong.
미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM10 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.
기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.
At the crossings of turnout systems, noise is generated by the impact of train on the connection points. However, rapid movement changes between rail and wheels on connection point are inevitable on existing turnout section which may cause safety concern as well as noise problem caused by repeated impact load by passing train. And given the turnout is a complicated system which combines various functions such as rolling stock, trackbed, signaling, communication and electrical system, it's very difficult to expect to improve the overall performance of the turnout in such a way of optimizing only particular part of such integrated system. Since the turnout is the only movable section among the integrated parts and has complicated structure that inevitably brings about quick and sudden movement, safety has been still put on the top of the list. This study was aimed at comparing and analyzing the noise data obtained around the turnout of existing railway, by categorizing them into tilting train, high speed train and traditional train, and by distance, speed and type of turnout. And based on the data measured, the forecast of noise level when tilting train accelerates around a turnout was conducted in the study.
The purpose of this study is to estimate the effects of healthy city policies on residents' walking. In order to estimate promotion of walking rates by healthy cities policies, it developed System dynamics(SD)-based model which showed causal relationships among urban design, public health policies, and walking levels. SD technique is useful for future forecast and policy impact assessment. The spatial units of the SD-based system for policy impact assessment included 66 cities, counties, and communities in Seoul Metropolitan Area. The system simulation was planned to be run for 21 years from 2009 to 2030. For this study, 3 alternatives were proposed with combinations of length of bike lanes, number of bus routes, crime rates, self-reported good health status rates, and obesity rates. As a result of simulations, residents' participation rates for walking were increased from 1.00% to 9.98%. This study contributes to better understanding the benefits of healthy cities that are associated with individual walking. It further provided useful insights into planners' role in promoting health. The paper concluded with a discussion on future research opportunities and implications for public policies in urban and transportation and public health.
In this study, we empirically analyzed the impact of physical risks due to climate change on the soundness and operational performance of the financial industry by combining economics and climatology. Particularly, unlike previous studies, we employed the Seasonal-Trend decomposition using LOESS (STL) method to extract trends of climate-related risk variables and economic-financial variables, conducting a two-stage empirical analysis. In the first stage estimation, we found that the delinquency rate and the Bank for International Settlement (BIS) ratio of commercial banks have significant negative effects on the damage caused by natural disasters, frequency of heavy rainfall, average temperature, and number of typhoons. On the other hand, for insurance companies, the damage from natural disasters, frequency of heavy rainfall, frequency of heavy snowfall, and annual average temperature have significant negative effects on return on assets (ROA) and the risk-based capital ratio (RBC). In the second stage estimation, based on the first stage results, we predicted the soundness and operational performance indicators of commercial banks and insurance companies until 2035. According to the forecast results, the delinquency rate of commercial banks is expected to increase steadily until 2035 under assumption that recent years' trend continues until 2035. It indicates that banks' managerial risk can be seriously worsened from climate change. Also the BIS ratio is expected to decrease which also indicates weakening safety buffer against climate risks over time. Additionally, the ROA of insurance companies is expected to decrease, followed by an increase in the RBC, and then a subsequent decrease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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