To evaluate the building energy performance, many building simulation programs are used and its capabilities are developed. Despite of its increased capabilities the weather data used In the Building Energy performance evaluation, are still using the same limited set of data. This often forces users to find or calculate weather data such as illuminance, solar radiation, and ground temperature from other sources to calculate it. Also, proper selection of a right weather data set has been considered as one of important factors for a successful building energy simulation. In this paper, we describe TMY2 data, a generalized weather data format developed for use, and applied to Seoul region and examine the differences comparing to existing weather data. A set of 23 years raw weather data base has been developed to provide the weather data file for building energy analysis in Seoul.
본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 속도 변화를 분석하여 고속도로의 교통상황 분류를 목적으로 하였다. 서해대교의 RWIS와 VDS 자료를 활용하여 요인분석한 결과 교통상황에 영향을 주는 기상요인은 날씨, 온도, 시정거리로 나타났다. 각 요인에 따른 교통상황을 분류하기 위해 요인별로 분산분석을 실시한 결과 날씨는 맑음과 강우, 온도는 $5^{\circ}C$ 이하와 이상, 시정거리는 강우 시에만 10km 이하와 이상으로 분류되어 총 5개 유형의 교통상황으로 분류되었다. 보다 원활한 교통관리를 위해 각 상황별로 교통량-속도 모형을 추정하였으나 분석자료의 부족으로 설명력은 다소 낮게 나타났다. 그러나 장기간의 자료를 본 연구에서 제시된 분석과정에 입각하여 분석할 경우 기상요인에 따른 유형별 교통관리가 가능할 것으로 기대된다.
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.
The effect of weather on disease was investigated based on results reported in academic papers. Weather-sensitive disease was selected by analyzing the frequency distributions of diseases and correlations between diseases and meteorological factors (e.g., temperature, humidity, pressure, and wind speed). Correlations between disease and meteorological factors were most frequently reported for myocardial infarction (MI) (28%) followed by chronic ischemic heart disease (CHR) (12%), stroke (STR) (10%), and angina pectoris (ANG) (5%). These four diseases had significant correlations with temperature (meaningful correlation for MI and negative correlations for CHR, STR, and ANG). Selecting MI, as a representative weather-sensitive disease, and summarizing the quantitative correlations with meteorological factors revealed that, daily hospital admissions for MI increased approximately 1.7%-2.2% with each $1^{\circ}C$ decrease in physiologically equivalent temperature. On the days when MI occurred in three or more patients larger daily temperature ranges ($2.3^{\circ}C$ increase) were reported compared with the days when MI occurred in fewer than three patients. In addition, variations in pressure (10 mbar, 1016 mbar standard) and relative humidity (10%) contributed to an 11%-12% increase in deaths from MI and an approximately 10% increase in the incidence of MI, respectively.
대부분의 건설현장에서 기후에 대한 공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 작업불능일수를 정함으로써 잦은 공기조정으로 인한 경제적 손실은 물로 공사주체들 간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 더욱이 최근 대두되고 있는 기후변화는 기후예측을 보다 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 연구는 공기에 영향을 미치는 기후요소 중 기온과 강우에 대하여 지역별 특징과 기후변화를 분석하고, 현행 산술평균방식을 산정기간별로 예측오차를 비교분석하여 최적의 산정방식을 제안하였다.
Numerical weather prediction (NWP) models play an essential role in predicting weather factors, but using them is challenging due to various factors. To overcome the difficulties of NWP models, deep learning models have been deployed in weather forecasting by several recent studies. This study adapts long short-term memory (LSTM), which demonstrates remarkable performance in time-series prediction. The combination of LSTM model input of meteorological features and activation functions have a significant impact on the performance therefore, the results from 5 combinations of input features and 4 activation functions are analyzed in 9 Automated Surface Observing System (ASOS) stations corresponding to cities/islands/mountains. The optimized LSTM model produces better performance within eight forecast hours than Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operated by Korean meteorological administration. Therefore, this study illustrates that this LSTM model can be usefully applied to very short-term weather forecasting, and further studies about CNN-LSTM model with 2-D spatial convolution neural network (CNN) coupled in LSTM are required for improvement.
Transmission line outage is influenced by several weather factors: wind, rain snow, temperature, cloud and humidity. And most power system reliability studies assume a failure rate. It can be calculated by transmission line outage data and weather data. Also weather is divided into normal weather and adverse weather by failure rate analysis. The effect of failure rate is discussed with both normal weather and adverse weather. It can be used in effective information about system operation and planing.
Transmission line outage is influenced by several weather factors: wind, rain snow, temperature, cloud and humidity. So, in this paper try to see how much each weather factors have effect on the transmission line outage and it is analyzed that which weather variables have close relation with transmission line historical outage data in KEPCO systems. These statistic correlation analysis may provide system operators useful information about system operation and planing.
This paper is to make up the climograph using standard weather data of the region of Seoul. It is made up by existed standard weather data of which the subjected region is Seoul in order to easily use work. The factors of weather data are outside air temperature and its absolute humidity, total solar radiation, amount of clouds, wind direction, and wind velocity. The standard weather data are verified by comparing with values of the existed degree day method. As the result of their verification, the difference of the data showed less than 3% each other. And, reliability of standard weather data is thought to be same as those of degree day.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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