• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.142-142
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• 2022

Adjusting weather radar data is a prerequisite for its use in various hydrological studies. Effect of spatial variables are considered to adjust weather radar data in many of these researches. The existence of diverse topography in South Korea has increased the importance of analyzing these variables. In this study, some spatial variable like slope, elevation, aspect, distance from the sea, plan and profile curvature was considered. To investigate different topographic conditions, tried to use three radar station of Gwanaksan, Gwangdeoksan and Gudeoksan which are located in northwest, north and southeast of South Korea, respectively. To form the suitable fuzzy model and create the best membership functions of variables, ANFIS-PSO model was applied. After optimizing the model, the correlation coefficient and sensitivity of adjusted Quantitative Precipitation Estimation (QPE) based on spatial variables was calculated to find how variables work in adjusted QPE process. The results showed that the variable of elevation causes the most change in rainfall and consequently in the adjustment of radar data in model. Accordingly, the sensitivity ratio calculated for variables shows that with increasing rainfall duration, the effects of these variables on rainfall adjustment increase. The approach of this study, due to the simplicity and accuracy of this method, can be used to adjust the weather radar data and other required models.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.394-397
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• 2004

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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.100-108
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• 2006

대부분의 건설현장에서 기후에 대한 공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 작업불능일수를 정함으로써 잦은 공기조정으로 인한 경제적 손실은 물론 공사주체들 간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 일부 건설 현장과 선행연구에서는 작업불능일 산정기준으로 과거 일정기간의 기상평균값을 사용하고 있지만, 과거 산정기간에 대한 기준이 정립되지 않아 현장마다 각기 다른 산정기간을 적용하고 있으며, 적용기간에 따라 산정한 작업불능일수가 서로 다른 실정이다. 뿐만 아니라 최근 대두되고 있는 기후변화는 기후예측을 보다 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후조건별 작업불능일 산정을 위한 산술평균값들 중 최근 몇 년 기간을 산술평균으로 한 예측값이 실제값과의 오차를 최소화시킬 수 있는지 검토하여, 보다 예측성이 높은 산정방법을 제안하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권5호
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• pp.745-749
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• 2017

Climate change and energy security are major factors for future national energy policy. To resolve these issues, many countries are focusing on creating new growth industries and energy services such as smartgrid, renewable energy, microgrid, energy management system, and peer to peer energy trading. The financial and economic evaluation of new energy services basically requires energy savings estimation technologies. This paper presents the baseline load estimation method, which is used to calculate energy savings resulted from participating in the new energy program, using moving average model with heating degree days (HDD) and cooling degree days (CDD) adjustment. To demonstrate the improvement of baseline load estimation accuracy, the proposed method is tested. The results of case studies are presented to show the effectiveness of the proposed baseline load estimation method.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2009년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.26-31
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• 2009

This study was analysed influence of urban higher temperature in Busan about time series analysis of AWS data. The results are as follows. (1) The temperature of Busan show min $13.2^{\circ}C$ ~max $15.8^{\circ}C$ by 50 years, it is on the rise. (2) The seasonal adjustment series, summer appeared min $17.5^{\circ}C$ ~max $28.9^{\circ}C$ with primitive series similarly. The winter was min $-11.4^{\circ}C$ ~max $17.9^{\circ}C$, the minimum temperature was more lowly than primitive series and maximum temperature was more higher than primitive series. The results, seasonal adjustment series is guessed with influence difference urban structural element beside seasonal factor. (3) Regional analytical result, January appeared with range of min 28% ~max 196% of the seasonal factor and August appeared min 90% ~ max 106%. One of the case which is of 100% or more of the seasonal factor January 12nd~17th, August appears at the 15~17th.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.249-260
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• 2022

비행교육을 받는 학생 조종사들은 조종 및 상황판단 능력이 미숙하며 심리적, 육체적, 환경적 등 다양한 요소에 의해 많은 영향을 받는다. 특히 학생 조종사들의 비행교육에 가장 많은 영향을 미치는 요소 중 하나는 기상상태이다. 항공운송사업에 사용되는 대형 항공기와 달리 비행교육에 사용되는 소형 항공기는 기상조건에 따라 비행 제한, 악기상에서는 심리적 압박, 학생 기량 저하 등 교육에 많은 영향을 준다. 그러므로 본 연구에서는 소형 항공기에 많은 영향을 미치는 기상요소에 대한 기상 특성에 대해 분석을 하였다. 분석 결과 계절에 대한 교육 시기 조절, 항공기 가동률 증가, 기상을 고려한 안전한 단독비행 계획을 통하여 조종사 양성 전문교육기관에 효율적이고 안전한 교육훈련 운영방법을 제시하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제24권4호
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• pp.525-540
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• 2015

Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권8호
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• pp.659-671
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• 2009

본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한 경우와 레이더 자료의 군집화를 통해서 지형적인 효과를 고려한 경우를 비교하였으며, AWS 실측강우량과 G/R비를 통한 레이더 강우량 자료의 비교를 위하여 절대상대오차와 평균제곱근오차 등을 비교분석하였다. 그 결과 전체유효범위를 대상으로 동일하게 G/R비를 적용하여 구한 레이더 강우량에 비하여 군집분석을 이용하여 지형효과를 고려한 G/R비를 적용한 레이더 강우량의 오차가 더 적게 나타났다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.62-67
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• 2004

Many ships in voyage experience weight and buoyancy distribution change by various reasons such as change of sea water density and waves, weather condition, and consumption of fuel, provisions, etc . The weight and buoyancy distribution change can bring the ships out of allowable trim, heeling angle. In these case, the ships should adjust trim and heeling angle by shifting of liquid cargo or ballasting, deballasting of ballast tanks for recovery of initial state or for a stable voyage. But, if the adjustment is performed incorrectly, ship's safety such as longitudinal strength, intact stability, propeller immersion, wide visibility, minimum forward draft cannot be secured correctly. So it is required that the adjustment of trim and heeling angle should be planned not by human operators but by optimization computer algorithm. To make an optimized plan to adjust trim and heeling angle guaranteeing the ship's safety and quickness of process, Uk! combined mechanical analysis and optimization algorithm. The candidate algorithms for the study were heuristic algorithm, meta-heuristic algorithm and uninformed searching algorithm. These are widely used in various kinds of optimization problems. Among them, heuristic algorithm $A^\ast$ was chosen for its optimality. The $A^\ast$ algorithm is then applied for the study. Three core elements of $A^\ast$ Algorithm consists of node, operator, evaluation function were modified and redefined. And we analyzed the $A^\ast$ algorithm by considering cooperation with loading instrument installed in most ships. Finally, the algorithm has been applied to tanker ship's various conditions such as Normal Ballast Condition, Homo Design Condition, Alternate Loading Condition, Also the test results are compared and discussed to confirm the efficiency and the usefulness of the methodology developed the system.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권4호
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• pp.74-81
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• 2000

대부분의 건설현장에서 기후에 대한공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 일률적인 작업불가능일수를 정함으로써 잦은 공기 조정으로 인한 경제적 손실은 물론 공사 주체들간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구는 공기에 영향을 미치는 기후를 요소별로 분석하고 가상기후 시뮬레이션을 실시하여 공기산정과 연계함으로써 공정표 작성 시 현장관리자들의 효율적인 공기산정을 위한 의사결정 지원모델을 제시하고, 기대 효과는 다음과 같다. (1) 제한된 과거(1990년-1999년) 기후자료를 요소별로 분석함으로써 단위공종에 대한 기후요소의 영향을 과학적인 방법으로 자료를 제공하였다. (2) 공정계획 시 단위공종에 각 기후요소별로 인자를 추가함으로써 불확실한 기후에 대한 사전 공정계획의 효율성 제고가 기대된다. (3) 기존의 현장관리자들의 경험적이고 직관적인 기후에 대한 대처를 확률분포를 이용한 통계적 처리에 의해 공기산정에 관한 신뢰성 있는 의사결정이 가능하게 되었다. 본 연구에서 제안한 공기산정 의사결정 지원모델은 공정계획 입안 시 불확실한 기후에 대한 과학적인 의사결정에 도움이 될 것이다.