• 대기
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• 제26권4호
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• pp.565-576
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• 2016

The yellow dust events in Korea are often associated with extratropical cyclones (ETCs) that travel across the source regions of yellow dusts. Although such synoptic patterns are well documented, climatic features of ETCs themselves during the yellow dust events are not well understood. The present study reports climatic features of spring-time ETCs, which accompany the yellow dust events in Korea, by tracking individual ETCs with an automated tracking algorithm. By analyzing Lagrangian tracks of ETCs from 1979 to 2014, it is found that, during yellow dust events, ETCs are located around Vladivostok, Russia. They are typically originated from the leeside of Altai-Sayan mountains about three days before the onset of the yellow dust events, and travel either eastward or southeastward in time. While their tracks are not unusual, they grow faster over the source regions of the yellow dusts, possibly lifting desert dusts above the planetary boundary layer, and further develop slowly as they travel eastward.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제17권
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• pp.31-38
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• 1999

3차 국토종합개발 10개년 계획기간 (1992-2001) 가운데 1994년~1998년은 에리뇨와 라니냐 등 해수온도의 상승 및 하강 현상에 의한 게릴라성 폭우등 이상기후현상이 뚜렷한 해로 평가하고 있다. 이 기간에 대한 한강, 낙동강, 금강, 영산강 그리고 섬진강의 한국 5대강수계에 대한 강수량, 유출량 및 저수량을 도출하고 전국 평균 (1961년~1990년)의 해당 수문량과의 비교분석을 시행하여 그 결과를 5대강 수계의 수자원관리 및 방재수립에 참고 하고져 조사 분석한바 5 대강 수계의 표본기간 (1994~1998, 48개월) 평균 강수월수가 예년평균 동기간에 비하여 많았던 기간은 20개월 이었고, 유출은 평균 8.2개월에 이른다. 한편 댐 저수율은 한강수계의 경우 비교적 많은 량으로 이상적인 현상을 보인 반면, 낙동강수계는 초기에는 낮은 저수율이고 후기에는 높은 저수율 현상 이었고, 금강, 영산강 및 섬진강은 초기부터 후기로 점증 하는 경향으로 나타나 유역적인 편차현상이 크게 나타나 수자원의 관리와 방재계획을 수계의 연결 및 호환적 종합 운영등의 방식이 검토되어야 할것으로 생각된다.

• 천문학회지
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• 제29권spc1호
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• pp.411-412
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• 1996

We present the update information on the International Radio Astronomy Observatory Suffa project and describe the original design of new 70-m radiotelescope RT-70 for millimeter astronomy as well. Some oreographic, seeing and climatic features of Suffa are also given.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제10권1호
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• pp.91-97
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• 2009

It is undertaken systematization of results of satellite and ground observation parameters characterizing a current condition and climatic variability of two selected geographical areas. One of them covers territory of Azerbaijan and another covers a wide area of Caspian See region. Average values and mean square deviations of following values are investigated: outgoing long wave radiation during a day and night (in nebulosity and cloudless). absorbed within a day of the stream of a sunlight of the system in "a terrestrial surface-atmosphere". degree of a covering by clouds of the selected areas during a day and at night, ground temperature values of air. pressure and speed of a wind. Monthly average values of corresponding parameters create a basis of suggested investigations. It has been presented features of a time course of investigated parameters for each month and year in the whole due to the continuously observations since 1982-2000. The scientific problem consists that there are no existed models which authentically would be cover the main aspects of a realities specified changes: they are identified by economic activities. growth of the population and other features of development of a human society or internal fluctuations of biogeophysical/climatic system. Possibilities of predictability of biosphere and climate changes depend on available timely supervision. adequacy of construction of appropriate models. understanding of mechanisms of direct and feedback influences in such complicated systems.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제29권1호
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• pp.93-119
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• 2014

Tropical tasar silkworm, Antheraea mylitta (Lepidoptera: Saturniidae) is a polyphagous silk producing forest silkworm of commercial importance in India. Forest dependent people rear its larvae on different forestry host plants twice or thrice in a year for small household income. Larvae of A. mylitta feeds on many forest tree species, but always show a great degree of selectivity as a function of its behavioural responses to physical structure and chemical features of the host plants. Cocoon crop of A. mylitta is influenced by heterogeneity of tasar food plants and climatic conditions of the habitat. The role of host plants, temperature, humidity, rainfall, photoperiod and climatic variables on the growth and development of insects have clearly been demonstrated. This article entails an in-depth analysis on ecological and nutritional aspects of A. mylitta, which may provide selective information to researcher and forest managers, who are particularly associated with livelihood improvement of the poor people in forested area through location specific forest insect industry.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.57-65
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• 2023

쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제2권2호
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• pp.1-10
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• 2000

The traditional farm houses in Yongdong area of Kangwon province have a different spatial structure from those of the other areas because of the characteristics of the climatic, geographic and sociocultural circumstances between the Taebaek mountains and the East Sea. So the purpose of this study is aimed at grasping how the spatial features of traditional farm houses in Yongdong area have been different in each regional circle. The plans of traditional farm houses of this region which are four types - ㅡ typed house without floor, ㅡ typed house with floor, ㄱ typed house without floor, ㄱ typed house with floor - show very similar but different space arrangements.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.67-77
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• 2012

프로젝트 초기단계에서 신뢰도 높은 공정계획을 수립하고 공사기간 산정을 정확하게 하는 것은 공사 지연을 예방할 수 있으며, 연속적으로 발생하는 의사결정을 신속하고 정확하게 내리는 데 도움이 된다. 특히 초고층 프로젝트의 경우는 작업이 복잡하고 공사비가 크기 때문에 공사기간을 정확히 예상하는 것이 어렵고 공사지연시 발생하는 손실이 막대하다. 따라서 월별 작업가능률을 정확히 예상하고 적용하는 연구가 매우 중요하며 이는 초고층 프로젝트의 성패와 직결된다고 할 수 있다. 하지만 고도가 높아질수록 기후 환경은 지표면 근처와 차이가 생기기 때문에 일반적인 프로젝트의 작업가능률 산정방법은 초고층 프로젝트에서 정확성이 떨어지게 된다. 따라서 본 연구에서는 작업높이에 따라 변하는 기후요소 변화를 예측하여 이를 적용하여 높이에 따른 작업가능률을 산정하고, 각 지역의 기후특색에 따른 결과를 비교 분석하였다. 산정된 결과에 따르면 작업고도가 높아질수록 부산, 인천, 서울 순으로 작업가능률이 떨어졌으며, 이는 풍속의 영향이 가장 컸다. 이러한 작업높이를 고려한 지역별 작업가능률 산정은 향후 초고층 프로젝트 공사기간 산정업무, 타당성 조사, 대상 지역 선택 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제49권1호
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• pp.1-17
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• 2014

본 연구는 태백산맥 남부에 위치한 울진 광천, 평해 남대천, 영덕 오십천을 대상으로 하안단구 지형 특성,분포, 형성시기, 하각률을 분석하여, 지반융기와 기반암 특성에 의한 하안단구 형성과정을 추정하였다. 울진 광천 상류부의 구조 및 기후단구 1면은 하상비고 9~12m, 형성 시기는 MIS 2, 하각률은 0.40m/ka로 분석되었으며, 영덕 오십천 상류부의 구조 및 기후단구 1면은 하상비고 7~10m, 형성 시기는 MIS 3, 하각률은 0.10m/ka로 계산되었다. 이러한 결과는 울진 광천 유역이 영덕 오십천 유역에 비해 상대적으로 지반 융기율이 클 가능성을 의미한다. 울진 광천의 하류부는 영덕 오십천과 달리 해면변동단구가 확인되지 않는데, 울진 광천은 큰 융기율과 풍화 침식에 강한 기반암으로 인해 하곡에서 지형의 잔존 가능성이 낮은 것으로 보인다. 한편, 연구 대상 하천의 구조 및 기후단구는 가장 낮은 단의 형성시기가 다르고, 간빙기 내 기온 저하기와 아간빙기에 형성된 단구면도 확인되었다. 따라서 기존 기후단구 모델에 따른 하안단구 편년 방법에 대해 재고할 필요가 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.131-138
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• 2022

Novel Coronavirus (COVID-19) is viewed as one of the main general wellbeing theaters on the worldwide level all over the planet. Because of the abrupt idea of the flare-up and the irresistible force of the infection, it causes individuals tension, melancholy, and other pressure responses. The avoidance and control of the novel Covid pneumonia have moved into an imperative stage. It is fundamental to early foresee and figure of infection episode during this troublesome opportunity to control of its grimness and mortality. The entire world is investing unimaginable amounts of energy to fight against the spread of this lethal infection. In this paper, we utilized machine learning and deep learning techniques for analyzing what is going on utilizing countries shared information and for detecting the climate factors that effect on spreading Covid-19, such as humidity, sunny hours, temperature and wind speed for understanding its regular dramatic way of behaving alongside the forecast of future reachability of the COVID-2019 around the world. We utilized data collected and produced by Kaggle and the Johns Hopkins Center for Systems Science. The dataset has 25 attributes and 9566 objects. Our Experiment consists of two phases. In phase one, we preprocessed dataset for DL model and features were decreased to four features humidity, sunny hours, temperature and wind speed by utilized the Pearson Correlation Coefficient technique (correlation attributes feature selection). In phase two, we utilized the traditional famous six machine learning techniques for numerical datasets, and Dense Net deep learning model to predict and detect the climatic factor that aide to disease outbreak. We validated the model by using confusion matrix (CM) and measured the performance by four different metrics: accuracy, f-measure, recall, and precision.