Objectives : This study investigates the association between weather conditions and the rate of no-shows at an academic medical center. Methods : Electronic data regarding medical appointments atover the course ofone academic year (2016.03~2017.02) were used for analysis. Characteristics of weather conditions and the daily number of no-shows were compared by Chi-square test. A logistic regression was run to determine if certain aspects of weather affected the rate of no-shows. Results : The results reveal an overall no-show rate of 6.8% that appears to vary in accordance with specific weather conditions. Lower average temperatures, in particular, corresponded with a higher rate of no-show patients. This may indicate that o-show rates in autumn and winter can be expected to exceed those during spring. Conclusions : This study investigates the association between no-show patients and weather conditions, and offers suggestions for augmenting this loss. One recommendation is to begin conducting investigations nationwide in order to provide more useful information.
In this paper, we target to develop weather platform and services to use in smart devices which is in real-time mobility environment. The existing TPEG-based navigation service requires a dedicated terminal, DMB communication method, and service scalability, so there are limits. In this paper, we analyze, processing and storage the real-time weather information suitable for navigation on the end user's smart devices by weather information service platform has been developed that can provide a standardized. In addition, we develop weavigation services and API for the developer to develop weather services easily. And we introduce system for serving information of dangerous district forecast based on natural disaster dangerous district data.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.4
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pp.407-412
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2011
Even though KMA(Korea Meteorological Administration) has been doing WE-FAX service in past 40 years, most of korean ship's officers use Japan/USA WE-FAX instead of KMA WE-FAX during passage in the NW Pacific. In this regards, the authors carry out the research on the improvement of KMA WE-FAX service, examining the officers's opinions to KMA WE-FAX service along with comparing Korea, Japan & USA synoptic weather charts. As a result, it is suggested that (1) Have KMA WE-FAX service known to the officers in the course of education and training, (2) Persuade ocean-going ships to participate VOS to provide more accurate weather charts. (3) Provide additional weather charts such as Wave analysis, Surface forecast and put useful weather informations on weather charts to enhance navigational safety.
The purpose of this study is to make up for missing of weather informations from ASOS and AWS using artificial neural networks. We collected temperature, relative humidity and wind velocity for August during 5-yr (2011-2015) and sample designed artificial neural networks, assuming the Seoul weather station was missing. The result of sensitivity study on number of epoch shows that early stopping appeared at 2,000 epochs. Correlation between observation and prediction was higher than 0.6, especially temperature and humidity was higher than 0.9, 0.8 respectively. RMSE decreased gradually and training time increased exponentially with respect to increase of number of epochs. The predictability at 40 epoch was more than 80% effect on of improved results by the time the early stopping. It is expected to make it possible to use more detailed weather information via the rapid missing complemented by quick learning time within 2 seconds.
In this study, we investigated the variabilities of wind speed of 850 hPa and precipitable water over the East Asia region using the NCEP Final Analysis data from December 2001 to November 2011. A large variance of wind speed was observed in northern and eastern China during the winter period. During summer, the regions of the East China Sea, the South Sea of Japan and the East Sea show large variances in the wind speed caused by an extended North Pacific High and typhoon activities. The large variances in the wind speed in the regions are shown to be correlated with the inter-annual variability of precipitable water over the inland region of windward side of the Korean Peninsula. Based on the investigation, sensitivity tests to the domain size were performed using the WRF model version 3.6 for heavy precipitation events over the Korean Peninsula for 26 and 27 July 2011. Numerical experiments of different domain sizes were set up with 5 km horizontal and 50 levels vertical resolutions for the control and the first experimental run, and 9 km horizontal for the second experimental run. We found that the major rainfalls correspond to shortwave troughs with baroclinic structure over Northeast China and extended North Pacific High. The correlation analysis between the observation and experiments for 1-h precipitation indicated that the second experiment with the largest domain had the best performance with the correlation coefficient of 0.79 due to the synoptic-scale systems such as short-wave troughs and North Pacific High.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.20-25
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2012
New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.
The purpose of the farmstead-specific early warning service system for weather risk management is to develop custom-made risk management recommendations for individual farms threatened by climate change and its variability. This system quantifies weather conditions into a "weather risk index" that is customized to crop and its growth stage. When the risk reaches the stage where it can cause any damage to the crops, the system is activated and the corresponding warning messages are delivered to the farmer's mobile phone. The messages are sent with proper recommendations that farmers can utilize to protect their crops against potential damage. Currently, the technology necessary to make the warning system more practical has been developed, including technology for forecasting real-time weather conditions, scaling down of weather data to the individual farm level and risk assessments of specific crops. Furthermore, the scientific know-how has already been integrated into a web-based warning system (http://new.agmet.kr). The system is provided to volunteer farmers with direct, one-on-one weather data and disaster warnings along with relevant recommendations. In 2016, an operational system was established in a rural catchment ($1,500km^2$) in the Seomjin river basin.
Kruger, A.C.;Goliger, A.M.;Retief, J.V.;Sekele, S.
Wind and Structures
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v.13
no.1
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pp.37-55
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2010
In this paper South Africa is divided into strong wind climate zones, which indicate the main sources of annual maximum wind gusts. By the analysis of wind gust data of 94 weather stations, which had continuous climate time series of 10 years or longer, six sources, or strong-wind producing mechanisms, could be identified and zoned accordingly. The two primary causes of strong wind gusts are thunderstorm activity and extratropical low pressure systems, which are associated with the passage of cold fronts over the southern African subcontinent. Over the eastern and central interior of South Africa annual maximum wind gusts are usually caused by thunderstorm gust fronts during summer, while in the western and southern interior extratropical cyclones play the most dominant role. Along the coast and adjacent interior annual extreme gusts are usually caused by extratropical cyclones. Four secondary sources of strong winds are the ridging of the quasi-stationary Atlantic and Indian Ocean high pressure systems over the subcontinent, surface troughs to the west in the interior with strong ridging from the east, convergence from the interior towards isolated low pressure systems or deep coastal low pressure systems, and deep surface troughs on the West Coast.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.185-193
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2008
In spite of rapid development of IT-related meteorology and services, human users still ought to check the weather information manually as they did before because traditional weather information retrieval is based on pull-type and human interpretation. Furthermore, the automatic machine-driven weather information processing has been neglected for a long time although the intelligent weather information processing is expected to be very useful for personal daily life and ubiquitous computing. In this paper, we discussed a design of GRIB based ontology to enable smart weather information processing. GRIB is the general purposed and world-wildly used weather data format approved by the World Meteorological Organization. With the designed ontology and the inference system containing Jess engine, several intelligent weather applications have been implemented and tested to verify the virtue of machine-driven weather information processing.
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