• 대한안전경영과학회지
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• 제19권4호
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• pp.157-167
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• 2017

Solar energy has been known as a successful alternative energy source, however it requires a large area to build power generation facilities compared to other energy sources such as nuclear power. Weather factors such as rainy weather or night time impact on solar power generation because of lack of insolation and sunshine. In addition, solar power generation is vulnerable to external elements such as changes in temperature and fine dust. There are four seasons in the Republic of Korea hereby variations of temperature, insolation and sunshine are broad. Currently factors that cause find dust are continuously flowing in to Korea from abroad. In order to build a solar power plant, a large area is required for a limited domestic land hereby selecting the optimal location for the plant that maximizes the efficiency of power generation is necessary. Therefore, this research analyze the optimal site for solar power generation plant by implementing analytic hierarchy process based on weather factors such as fine dust. In order to extract weather factors that impact on solar power generation, this work conducts a case study which includes a correlation analysis between weather information and power generation.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.397-402
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• 2013

In super-tall building construction projects, schedule risk factors which vertically change and are not found in the low and middle-rise building construction influence duration of a project by vertical attribute; and it makes hard to estimate activity or overall duration of a construction project. However, the existing duration estimating methods, that are based on quantity and productivity assuming activities of the same work item have the same risk and duration regardless of operation space, are not able to consider the schedule risk factors which change by the altitude of operation space. Therefore, in order to advance accuracy of duration estimation of super-tall building projects, the degree of changes of these risk factors according to altitude should be analyzed and incorporated into a duration estimating method. This research proposes a simulation model using Monte Carlo method for estimating activity duration incorporating schedule risk factors by weather conditions in a super-tall building. The research process is as follows. Firstly, the schedule risk factors in super-tall building are identified through literature and expert reviews, and occurrence of non-working days at high altitude by weather condition is identified as one of the critical schedule risk factors. Secondly, a calculating method of the vertical distributions of the weather factors such as temperature and wind speed is analyzed through literature reviews. Then, a probability distribution of the weather factors is developed using the weather database of the past decade. Thirdly, a simulation model and algorithms for estimating non-working days and duration of each activity is developed using Monte-Carlo method. Finally, sensitivity analysis and a case study are carried out for the validation of the proposed model.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권4호
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• pp.856-874
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• 2016

본 연구에서는 승정원일기에 기록된 매일의 날씨와 기상현상을 토대로 기상기후 정보를 자료화하고 조선왕조실록 등에 기록된 기상 및 천변재이에 관한 정보를 추가 조사하여, 지금까지 연구되지 않은 1623~1800년 기간 서울지역의 기상과 기후 환경을 파악하였다. 1500~1760년은 소빙기에 해당하여 조사기간 서울지역에서는 대부분의 여름이 서늘하였으며 대체로 기상현상의 변화가 심하고 한랭 건조했던 것으로 파악된다. 특히 날씨와 기상현상 및 기후변화가 1650년, 1710년, 1770년을 전후로 현저하게 나타났다. 비와 눈의 일수는 1640년대에 큰 변화를 나타내기 시작해 1650년대~1710년대에 크게 감소하였고, 1710년대 이후 급격히 증가하였다. 계절적으로 여름의 비 일수는 1710년대 말 이후에 급격히 증가하였고, 눈의 일수는 1770년대 중반 이후 크게 감소하였다. 우박 일수는 1720년대 말에 크게 증가해 1760년대까지 계속되었다. 흐린 날의 일수는 1710년대를 전후로 여름에는 크게 감소하나 겨울에는 다소 증가하였다. 안개일수는 1770년경 이후에 현대의 평년값보다 적은 일수를 나타내기 시작하였다. 이들 시기는 상대적으로 강화된 한랭화와 건조화의 경향을 따르며, 역사기후학적 비교자료 및 지구과학 생물학적 자료의 연구 결과와도 대체로 일치한다.

• 대기
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• 제26권1호
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• pp.111-126
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• 2016

In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.

• 대기
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• 제26권4호
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• pp.495-508
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• 2016

In order to determine the prediction possibility of heavy rainfall, a variety of analyses was conducted by using three-dimensional data obtained from Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) re-analysis data. Strong moisture convergence occurring around the time of the heavy rainfall is consistent with the results of previous studies on such continuous production. Heavy rainfall occurred in the cloud system with a thick convective clouds. The moisture convergence, temperature and potential temperature advection showed increase into the heavy rainfall occurrence area. The distribution of integrated liquid water content tended to decrease as rainfall increased and was characterized by accelerated convective instability along with increased buoyant energy. In addition, changes were noted in the various characteristics of instability indices such as K-index (KI), Showalter Stability Index (SSI), and lifted index (LI). The meteorological variables used in the analysis showed clear increases or decreases according to the changes in rainfall amount. These rapid changes as well as the meteorological variables changes are attributed to the surrounding and meteorological conditions. Thus, we verified that heavy rainfall can be predicted according to such increase, decrease, or changes. This study focused on quantitative values and change characteristics of diagnostic variables calculated by using numerical models rather than by focusing on synoptic analysis at the time of the heavy rainfall occurrence, thereby utilizing them as prognostic variables in the study of the predictability of heavy rainfall. These results can contribute to the identification of production and development mechanisms of heavy rainfall and can be used in applied research for prediction of such precipitation. In the analysis of various case studies of heavy rainfall in the future, our study result can be utilized to show the development of the prediction of severe weather.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제23권1호
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• pp.1-19
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• 2014

해상물류업에 기상기후정보의 이용은 자연재난으로 인한 리스크 감소, 정시도착, 고객으로부터 클레임 수 및 금액 감소, 화물파손 감소, 연료절감 등 다양한 효과를 기대할 수 있다. 기상기후정보 활용의 효율성을 표준화하는 데는 어려움이 있으나 Jeppesen사의 연료절감 성과를 적용하여 한국의 해상물류업에서 기상기후정보 활용의 경제적 성과를 VVOS의 성과를 기초로 분석한 결과, 2012년 기준으로 외항항해 국적선의 경우 약 622억 원의 연료 절감할 수 있었다. 그리고 내항항해의 경우, 연안의 풍속, 파고, 파주기 등이 화물운송에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다. 내항운송에 악영향을 미치는 주요 기상요소는 풍속, 파고, 파주기라고 할 수 있는데, 선박 입출항실적과 기상요소와의 관계는 파고와 풍속과는 음의 관계를 파주기와는 양의 관계를 보이고 있어, 기상기후를 정확히 예측하면 입출항 실적을 제고할 수 있을 것으로 기대된다. 구체적으로, 고정효과모형에서 5% 유의수준 하에서 파고 1m 이상인 일수가 1일 증가하면 선박입출항 실적이 9.605천 톤이, 평균 풍속이 1m/s 증가하면 35.391천 톤이 감소하였다. 그리고 파주기 1초 증가하면 31.204천 톤의 실적이 중가하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.237-245
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 기상청의 기온자료를 이용하여 시간변화에 따른 각 지역의 한중콘크리트 적용기간을 KCI, ACI 및 AIJ 방법에 따라 산정한 후 동방법의 기존연구결과와 비교 분석함으로써 시간변화에 따른 한중콘크리트 적용기간의 변화를 분석하고자 하였다. 연구결과에 따르면, KCI에 의한 적용기간은 평균 9.5순으로 나타났고, ACI에 의한 적용기간은 10.1순 그리고 AIJ에 의한 적용기간은 9.2순으로 산정되었다. 시간변화에 따른 적용기간으로서 KCI 및 ACI 규정에 의한 본연구의 적용기간은 10년전의 종전 연구보다 약 5${\~}$6일 정도 짧아진 것으로 확인되었으나, AIJ 규정에 의한 적용기간은 종전의 연구와 거의 차이가 없었고, 단, 김의 연구와 비교할 경우 약 3일 정도 짧아지는 것으로 나타났다. 한편, 지역별로는 남부지방의 경우 종전연구에 비하여 한중콘크리트 적용기간이 비교적 많이 단축되었는데,. 이는 지구의 온난화에 의한 평균기온의 상승으로 인한 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.340-344
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• 2023

본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제12권
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• pp.121-134
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• 2003

기상마케팅은 기상 상태의 변화에 따른 소비자의 욕구와 구매행태의 변화를 기업의 마케팅계획에 반영하려는 노력으로 빙과류, 맥주나 음료 에어컨, 방한의류 등과 같은 계절적 상품들에서 일찍부터 중요성이 인식되어져 활용되어져 왔다. 그러나 기상요인의 영향력에 대한 연구는 기업의 사내 보고서 형태로 이루어져 왔으며 주요 기상요인들이 제품판매에 미치는 영향에 대한 학문적인 접근은 거의 이루어지지 않은 상태이다. 이에 본 연구에서는 국내 주요 백화점에서 판매되는 다앙한 패션의류제품올 대상으로 일별 매출데이터와 기상특성자료들간의 관계를 체계적으로 분석하였다. 특히 기상요인들이 매출에 미치는 영향이 어느 정도인지를 파악하기 위해 백화점의 주요 판매촉진 수단인 정기세일과 사은품 증정의 효과와 비교함으로서 기상요인의 영향력을 평가하였다. 분석결과 패션제품 매출에 있어 기상요인들은 정기세일보다는 낮지만 사은품증정과 유사한 수준의 효과를 갖고 있는 것으로 나타났으며, 기상요인들중 기온, 강수량, 바람이 매출에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 기상요인의 구체적인 효과는 계절에 따라, 복종별로 상이하게 나타나 향후 의류제품 판매에 있어 기상마케팅의 적용은 시즌과 제품특성을 반영한 체계적인 예측모형의 구측과 적용이 필요한 것으로 나타났다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.125-134
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• 2004

전력설비 시장의 새롭게 조정된 경제환경으로 인하여 송전선로에 대한 투자와 운용 정책에 근본적인 변화가 초래되었다. 따라서, 최악의 기상조건을 사용하는 형식적인 가정들을 토대로 주어지는 도체의 허용전류를 증가시키기 위하여 현재 설비를 평가하는 것이 중요하게 되었다. 여전히 세계의 대부분 전력회사에서는 정적송전용량을 채용하고 있지만, 몇몇 회사들은 송전용량을 증가시키기 위하여 동적송전용량을 실시간으로 모니터링 하는 등 다양한 시도를 해왔다. 이 연구는 기상모델로 규정된 한국전력공사(KEPCO)의 송전선로의 정적송전용량을 평가하기 위한 시도이다. 과거 기상청에서 관측된 기상 데이터를 근거로 송전용량을 결정하기 위한 몇 가지 환경적 특성을 검토하였다. 그 결과, 한국전력의 송전선로에 계절별 또는 지역별 정격을 적용할 수 있으며, 현재 운용 중인 도체를 새로운 고내열 도체로 교체하지 않더라도 기존 송전용량을 좀더 증대시킬 수 있음을 확인하였다.