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.
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.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.
동계스포츠는 레저인구의 확대와 함께 국내 및 국제수준의 대회가 자주 개최됨에 따라 수요자 중심의 스포츠 정보가 더욱 필요해지고 있다. 특히 기상 및 환경정보는 동계스포츠대회를 조직체는 물론이고 직접 진행을 하는 경기운영요원 및 지도자와 선수 모두에게 필수적인 요소가 되고 있다. 이 연구는 동계 스포츠 설상 종목을 4개의 종목군으로 그룹화하여 각 그룹별 기상 및 환경정보에 의해 경기운영 및 경기력을 위한 제고하는 중요성 요인이 무엇인가를 구명(究明)하는데 목적이 있었다. 이 연구는 질적연구방법에 의해 이루어졌으며, 11명의 동계스포츠 관련자들이 유목적적 표집법(purposeful sampling)에 의해 정보제공자로서 선정하였다. 심층면담(in-depth interview)을 통해 얻은 자료는 내용분석(content analysis)과 함께 유형화(categorizing)과정으로 분석되었다. 이러한 과정을 통해 얻은 결론은 동계 스포츠경기를 위해 종목별 특화된 기상 및 환경정보 요소들에 의해 경기운영과 경기력에 중요하게 고려해야 하는 요인들이 구명하였다. 이는 동계스포츠 특성에 맞는 세분화된 정보를 제공하여 정보수요자의 활용과 정보재생산의 의미를 갖는다.
In this research the 2009 spring occurred during forest fire ImSil and research destination GyeongJu has been selected. Research in the field of the target time exploratory Boundary Data through after air photos, satellite photos and topographic map by using the combustion area was calculated. 2009 March 1-forest fire occurs on the day of the weather information and weather changes wildfire in the check in any affected. Study research destination of combustion is ImSil 161 ha, GyeongJu 270.93 ha. The impact of the weather-temperature dry weather forest fires this favorable situation to occur and the wind directions and the spread of the mountain wind speed was less impact has no arguments.
Despite advancements in deep learning, existing semantic segmentation models exhibit suboptimal performance under adverse weather conditions, such as fog or rain, whereas they perform well in clear weather conditions. To address this issue, much of the research has focused on making image or feature-level representations weather-independent. However, disentangling the style and content of images remains a challenge. In this work, we propose a novel fine-tuning method, 'freeze-n-update.' We identify a subset of model parameters that are weather-independent and demonstrate that by freezing these parameters and fine-tuning others, segmentation performance can be significantly improved. Experiments on a test dataset confirm both the effectiveness and practicality of our approach.
This paper describes a web-based information system for plant disease forecast that was developed for crop growers in Gyeonggi-do, Korea. The system generates hourly or daily warnings at the spatial resolution of $240\;m{\times}240\;m$ based on weather data. The system consists of four components including weather data acquisition system, job process system, data storage system, and web service system. The spatial resolution of disease forecast is high enough to estimate daily or hourly infection risks of individual farms, so that farmers can use the forecast information practically in determining if and when fungicides are to be sprayed to control diseases. Currently, forecasting models for blast, sheath blight, and grain rot of rice, and scab and rust of pear are available for the system. As for the spatial interpolation of weather data, the interpolated temperature and relative humidity showed high accuracy as compared with the observed data at the same locations. However, the spatial interpolation of rainfall and leaf wetness events needs to be improved. For rice blast forecasting, 44.5% of infection warnings based on the observed weather data were correctly estimated when the disease forecast was made based on the interpolated weather data. The low accuracy in disease forecast based on the interpolated weather data was mainly due to the failure in estimating leaf wetness events.
Numerical weather prediction experiments were carried out by applying topographic effects to reduce or enhance the solar radiation by terrain. In this study, x and ${\kappa}({\phi}_o,\;{\theta}_o)$ are precalculated for topographic effect on high resolution numerical weather prediction (NWP) with 1 km spatial resolution, and meteorological variables are analyzed through the numerical experiments. For the numerical simulations, cases were selected in winter (CASE 1) and summer (CASE 2). In the CASE 2, topographic effect was observed on the southward surface to enhance the solar energy reaching the surface, and enhance surface temperature and temperature at 2 m. Especially, the surface temperature is changed sensitively due to the change of the solar energy on the surface, but the change of the precipitation is difficult to match of topographic effect. As a result of the verification using Korea Meteorological Administration (KMA) Automated Weather System (AWS) data on Seoul metropolitan area, the topographic effect is very weak in the winter case. In the CASE 1, the improvement of accuracy was numerically confirmed by decreasing the bias and RMSE (Root mean square error) of temperature at 2 m, wind speed at 10 m and relative humidity. However, the accuracy of rainfall prediction (Threat score (TS), BIAS, equitable threat score (ETS)) with topographic effect is decreased compared to without topographic effect. It is analyzed that the topographic effect improves the solar radiation on surface and affect the enhancements of surface temperature, 2 meter temperature, wind speed, and PBL height.
기상 레이다 시스템은 일반적으로 강우 및 풍속 등과 관련된 기상 현상을 나타낸다. 이러한 시스템은 대부분의 경우 장거리용이며 비교적 높은 고도를 지향하고 있어 넓은 지역에서의 전체적인 기상 현상을 파악하는 목적으로는 매우 유용하다. 그러나 최근에 와서 국지적인 폭우나 또는 돌풍 등에 의한 재난현상이 빈번히 발생되고 있기 때문에 이러한 기상이변 현상의 탐지가 매우 중요한 문제이다. 국지적인 기상 이변 탐지목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 국지적인 기상상황의 빠른 탐지가 필요하다. 이러한 운용환경에서는 상대적으로 지표면 클러터가 큰 영향을 미치며 안테나의 신호 획득시간도 매우 짧아진다. 따라서 기존의 도플러 스펙트럼 추정방법에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 AR(autoregressive) 도플러 스펙트럼 추정 방법들을 적용하고 결과들을 고찰하였다. 적용된 방법들을 이용하면 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방법에 비하여 향상된 도플러 스펙트럼 추정이 가능함을 보였다.
In this paper, we propose to design and implement the database management system for analyzing vehicle accidents through utilizing integration of the public big data. And the paper aims to provide valuable information for recognizing seriousness of the vehicle accidents and various circumstances at the accident time, and to utilize the produced information for the insurance company policies as well as government policies. For analysis of the vehicle accidents the system utilizes the integrated big data of National Indicator System, the Meteorological Office, National Statistical Office, Korea Insurance Development Institute, Road Traffic Authority, Ministry of Land, Infrastructure and Transport as well as the National Police Agency, which differentiates this system from the previous systems. The system consists of data at the accident time including weather conditions, vehicle models, age, sex, insurance amount etc., by which the database system users are able to obtain the integral information about vehicle accidents. The result shows that the vehicle accidents occur more frequently in the clear weather conditions, in the vehicle to vehicle conditions and in crosswalk & crossway. Also, it shows that the accidents in the cloudy weather leads more seriously to injury and death than in the clear weather. As well, the vehicle accident information produced by the system can be utilized to effectively prevent drivers from dangerous accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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