• 대기
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• 제20권3호
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• pp.229-238
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• 2010

The 1,000~500 hPa thickness and the $0^{\circ}C$ isotherm at 850 hPa have been used as the traditional predictors for wintertime precipitation-type forecasts. New approaches are taking on added significance as preexistence method of determination for wintertime precipitation-type exhibits more or less prevalent false alarms. Moreover thicknesses and thermodynamic profiles from ordinary upper-air observation were not adequate to monitor the atmospheric structure. In this regard, Microwave radiometric profiler microwave radiometer is useful in wintertime precipitation-type forecasts because radiometric measurements provide soundings at high temporal resolution. In this study, the determination and the predictability of wintertime precipitation-type were examined by using the calculated thicknesses, temperature of 850 hPa (T850) from a microwave radiometer, and surface observation at National Center for Intensive Observation of severe weather (NCIO) located at Haenam, Korea. The critical values for traditional predictors (thickness of 1000~500 hPa and T850) were evaluated and adjusted to Haenam region because snow rarely occurred with a 1000-500 hPa thickness > 5,300 m and T850 > $-10^{\circ}C$. Three thicknesses (e.g., 1,000~850, 1000~700, and 850~700 hPa thickness), T850, surface air temperature, and wet-bulb temperature were also evaluated as the additional predictors. A simple nomogram and a flow chart were finally designed to determine the wintertime precipitation-type using the microwave radiometer. The skill scores for the predictability of precipitation-type determination are considerably improved and the predictors showed the temporal variations in 12 hours before precipitation. We can monitor the hit and run snowfall in winter successful by realtime watch of the predictors, especially in commutes of big cities.

• 태양에너지
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• 제12권2호
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• pp.1-8
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• 1992

본 연구는 동계 외기온 데이타의 시각별 변동특성을 파악하기 위하여 연변동 성분 및 기간변동 성분을 제거한 일변동 성분의 매 시각별 외기온 데이타에 대해서 일교차의 발생요인에 대해서 분석하였다. 또한 동계시각별 외기온의 주파수 특성에 대해서 검토하였으며 외기온 데이타의 수식화의 가능성을 제시하였다.

• 서비스연구
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• 제12권4호
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• pp.82-93
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• 2022

외식서비스산업은 지속가능한 세계 식품 소비의 주요 원동력이다. 외식소비행동을 이해함으로써, 식당 관리자들은 수요를 예측하고 소비 전(前)단계에서 음식 낭비를 줄일 수 있다. 본 연구는 식당과 카페의 영향요인과 고객 수 간의 관계를 조사한다. 이러한 요인들은 비와 기온을 포함한 날씨와 관련된 요인들과 시험 기간과 요일을 포함한 학교 관련 요인들이다. 이 네 가지 요인에 기초하여 가능한 조합은 24개였다. 각 평일 조합에 대해서는 3가지 요일을 대표일로 정하였다. 각 주말 조합에 대해서는 1가지 요일을 대표일로 정하였다. 일 년 중 총 48일이 표본으로 추출되었다. 고객 자료는 한국의 한 대학 캠퍼스에 있는 6개의 식당과 카페에서 수집되었다. 고객 수에 대한 각 변수의 상대적 중요도를 결정하기 위해 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이 사용되었다. 이어 효용 값 (Utility Score)를 표준화하여 고객 수가 최고점에 도달했을 때 최적의 상태를 찾도록 매핑 (Mapping) 하였다. 또한 피어슨 상관 계수(Pearson's Correlation Coefficient)를 사용하여 각 점포의 매출을 비교하였다. 본 연구 결과는 온도와 비의 영향이 고객 수와 상관관계가 있다는 것을 뒷받침하였다. 또한, 고객 수를 예측하는 데 있어서 온도가 비보다 훨씬 더 중요하다는 것이 발견되었다. 본 논문은 식음료 수요를 예측하고 식사 선택을 예측하기 위해 날씨를 사용하는 것의 시사점에 대해 논의하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.237-248
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• 2018

본 연구에서 영동지역 강수 전(2016년 12월 13일) 운저 고도인근 수상체 분포를 스캐닝 라이다와 레윈존데 자료 및 구름분해모델(Cloud Resolving Storm Simulator; CReSS)의 모의 결과를 통해 분석하였다. 강수 전운저 인근에서 관측된 라이다의 연직 후방산란 신호와 평광비 프로파일은 유사한 특징을 보였다. 이를 모델의 재현 결과와 비교하였을 때, 찬 구름 내부(< $0^{\circ}C$)에 존재하는 운빙(ice), 눈(snow)과 운저 인근에 형성된 과냉각 수 적층, 운저 아래에서 낙하하는 부착(rimed)형 눈의 존재를 관측한 결과라 판단된다. 또한, 고도에 따른 광학속성 프로파일의 변화 형태에 따라 연직으로 구간을 세분화하여 연직 수상체의 형상과 밀도에 대해 분석한 결과를 제시하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2084-2093
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• 2016

It is crucial to predict water temperature for aquatic ecosystem studies and management. In this paper, we first address challenging issues in predicting water temperature in a real time manner and propose a distributed computing model to address such issues. Then, we present an Artificial Neural Network (ANN)-based water temperature prediction model developed for the Soyang River and a cyberinfrastructure system called WT-Agabus to run such prediction models in an automated and real time manner. The ANN model is designed to use only weather forecast data (air temperature and rainfall) that can be obtained by invoking the weather forecasting system at Korea Meteorological Administration (KMA) and therefore can facilitate the automated and real time water temperature prediction. This paper also demonstrates how easily and efficiently the real time prediction can be implemented with the WT-Agabus prototype system.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권1호
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• pp.129-136
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• 2019

In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.

• 전기학회논문지
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• 제61권11호
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• pp.1682-1688
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• 2012

This paper introduces a GP(Genetic Programming) based robust technique for temperature compensation in short-range prediction. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, because forecast models do not reliably determine weather conditions. Most of MOS use a linear regression to compensate a prediction model, therefore it is hard to manage an irregular nature of prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days temperatures in Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. The training period of 2007-2009 summer is used, and the data of 2010 summer is adopted for verification.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.559-567
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• 2018

In this paper, we propose a new load forecasting method for smart air conditioning (A/C) based on the modified thermodynamics of indoor temperature and the unbiased finite memory estimator (UFME). Based on modified first-order thermodynamics, the dynamic behavior of indoor temperature can be described by the time-domain state-space model, and an accurate estimate of indoor temperature can be achieved by the proposed UFME. In addition, a reliable A/C load forecast can be obtained using the proposed method. Our study involves the experimental validation of the proposed A/C load forecasting method and communication construction between DR server and HEMS in a test bed. Through experimental data sets, the effectiveness of the proposed estimation method is validated.

• 대기
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• 제25권1호
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• pp.149-154
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• 2015

As an attempt to improve fog predictability at Incheon International Airport (IIA) we couple the 3D weather forecasting model currently operational in Korea Meteorological Administration (regional Unified Model, UM_RE) with a 1D turbulence model (PAFOG). The coupling is done by extracting the meteorological data from the 3D model and properly inserting them in the PAFOG model as initial conditions and external forcing. The initial conditions include surface temperature, 2 m temperature and dew point temperature, geostrophic wind at 850 hPa and vertical profiles of temperature and dew point temperature. Moisture and temperature advections are included as external forcing and updated every hr. To validate the performance of the coupled system, simulation results of the coupled system are compared to those of the 3D model alone for the 22 sea fog cases observed over the Yellow Sea. Three statistical indices, i.e., Root Mean Square Error (RMSE), linear correlation coefficient (R) and Critical Success Index (CSI), are examined, and they all indicate that the coupled system performs better than the 3D model alone. These are certainly promising results but more improvement is required before the coupled system can actually be used as an operational fog forecasting model. For the RMSE, R, and CSI values for the coupled system are still not good enough for operational fog forecast.

• 한국가스학회지
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• 제12권4호
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• pp.58-62
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• 2008

본 연구에서는 직렬 6기통 압축천연가스 엔진의 피스톤에 대한 3차원 모델링을 수행하여 정상상태에서의 온도분포 및 그에 따른 열응력과 변형을 예측하고, 이를 기존의 해석결과와 비교 검토를 통하여 피스톤의 유한요소해석의 기준을 구축하고자 한다. 또한 냉각시스템의 성능이 피스톤의 열부하에 미치는 영향을 평가하기 위하여 냉각수 온도의 변화에 따른 피스톤의 온도분포 및 열응력 분포 그리고 그에 따른 변형을 분석하였다. 분석결과 피스톤의 최고 온도는 크라운부의 중앙에서 나타났고, 피스톤의 크라운 하부에서 최대 열응력이 발생하였다.