본 연구는 가을철 산불조심기간 중 영동지방 활엽수림에 대하여 임분별로 강우 후 익일부터 6일간 임내의 지표연료를 직경별 0.6cm 이하, 0.6~3.0cm, 3.0~6.0cm, 6.0cm 이상에 대한 연료습도 변화를 실측하는 한편, 기상인자를 고려한 통계분석을 실시하여 경과일수별 연료습도추정 예측식을 개발하였다. 결정계수인 $R^2$ 값은 0.75~0.90의 적합성을 나타내었으며, 향후 강우 후 기상자료를 이용하여 임내 연료습도를 예측하여 산불위험예보로 활용하는데 매우 유용한 자료로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
Products for heating indoors in low temperature and dry winter are largely divided into products using fossil fuels and products using electricity. The fossil fuels can warm the entire space by convection, but there is a high risk of fire and the frequent ventilation due to the increase in carbon monoxide and carbon dioxide. Heaters using electricity are mainly used because they are convenient to use and are cheap. However, these products can not efficiently warm the air because they use radiation energy. In other words, only the front part exposed to the heater is warm, and the rear part has no heating effect at all. Also, because it emits a large amount of light, fatigue of the eyes is very high. Another problem is that when using electric heaters, the room tends to be dry by high heat. Indoor humidity maintenance is a very important factor in the prevention and treatment of respiratory diseases. Especially, it is essential for health care for infants, bronchial organs and people with weak respiratory because humidity is low in winter. In this study, we conducted a study to develop a product that can improve heating efficiency while maintaining proper indoor humidity by combining heat energy and moisture particles. The concept of humidification and heating at the same time, moisture particles generated in the humidifier pass through the heater, include thermal energy, and the moisture particles with thermal energy are diffused into the space by forced convection, thereby warming the entire space. In addition, the heating time is shortened as the feeling temperature is increased with the high relative humidity, and this has the effect that the heating cost in winter is reduced.
In this study, we developed a fuel moisture variation prediction model on each day after precipitation during a spring forest fire exhibition period. For this research, we selected plots in pine forest on Sam-Chuck si and Dong-hae si in Kangwon do according to a forest density(low, mediate, high) and classified a surface woody fuel by a diameter.(below 0.6cm, $0.6{\sim}3cm$, $3{\sim}6cm$, and above 6cm). A validity of this model was verified by applying a fuel moisture variation after precipitation in this spring. In the result, $R^2$ was $0.76{\sim}0.92$. This model will be a useful for improvement of a forest fire danger rate forcast through a prediction a fule moisture in forest.
The concentrations of air pollutants In large cities such as Pusan area have been increased every year due to the increasing of fuels consumption at factories and by vehicles as well as the gravitation of the population. In addition to the pollution sources, time and spatial variation of air pollutants concentration and meteorological factors have a great influence on the air pollution problem. Especially , its concentration is governed by wind direction, wind speed, precipitation, solar radiation, temperature, humidity and cloud amounts, etc. In this study, we have analyzed various data of meteorological factors using typical patterns of the air pressure to investigate how the concentration of air pollutants is varied with meteorological condition. Using the relationship between meteorological factors (air temperature, relative humidity, wind speed and solar radiation) and the concentration of air pollutants (SO2, O3) , experimental prediction formulas for their concentration were obtained. Therefore, these prediction formulas at each meteorological factor in a pressure pattern may be roughly used to predict the air pollutants concentration and contributed to estimate the variation of its value according to the weather condition in Pusan city.
Limited fossil fuels and unstable energy supply are considered as one of the critical problems in architecture requiring large amounts of energy. In order to this challenge, environment-friendly architecture design is required. Clear data should be prepared to apply solar energy to architecture aggressively and properly. This study used FS statistical analysis data regarding average daily solar radiation of Seoul observed over 20 years to find out standard year and standard daily solar radiation. This study also aims to compare and evaluate an appropriate method of selecting a standard year which is too close to measurement value through comparison and analysis with daily solar radiation acquired by applying overseas researchers' suggesting weight factor. As a result, the data nearest to measurement value of daily solar radiation was UK CIBSE TRY(TYPE 2) displaying 0.100in t-statistic index. For UK CIBSE TRY(TYPE 2), weight factor was applied to three climatic elements except relative humidity. TYPE 1 and TYPE 3 recorded 0.343 and 0.367, respectively, showing higher record of t-statistic than TYPE 2. TYPE 1 was calculated through FS statistical value of single data about daily solar radiation with other climatic elements excluded. For TYPE 3, relative humidity was added to TYPE 2. In particular, since TYPE 2 was closer to the measurement value compared to the others, it is necessary to consider relationship with other climate elements if other climate elements are added.
Forest fuel moisture content is a crucial factor influencing the combustion rate and fuel consumption during forest fires, significantly impacting the occurrence and spread of wildfires. In this study, meteorological data were gathered using a meteorological measuring device (HOBO data logger) installed in the south and north slopes of Kangwon National University Forest, as well as on bare land outside the forest, from November 1, 2021, to October 31, 2022. The objective was to analyze the relationship between meteorological data and fuel moisture content. Fuel moisture content from the ground cover on the south and north slopes was collected. Fallen leaves on the ground were utilized, with a focus on broad-leaved trees (Prunus serrulata, Quercus dentata, Quercus mongolica, and Castanea crenata) and coniferous trees (Pinus densiflora and Pinus koraiensis), categorized by species. Additionally, correlation analysis with fuel moisture content was conducted using temperature (average, maximum, and minimum), humidity (average, minimum), illuminance (average, maximum, and minimum), and wind speed (average, maximum, and minimum) data collected by meteorological measuring devices in the study area. The results indicated a significant correlation between meteorological factors such as temperature, humidity, illuminance, and wind speed, and the moisture content of fuels. Notably, exceptions were observed for the moisture content of the on the north slope and that of the ground cover of Prunus serrulata and Castanea crenata.
현재 전 세계적으로 석탄, 석유 등 화석연료의 사용으로 지구 온난화가 진행되고 있다. 이러한 원인으로 폭염, 폭설, 폭우 및 슈퍼태풍 등과 같은 이상기후, 극한기후 현상이 지속적으로 증가 하고 있다. 또한 심각한 자연재해로 콘크리트 구조물 및 사회기반시설의 심각한 손상과 붕괴가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 기후변화에 적합한 기준 및 시공 기술 등이 필요한 실정이므로 본 연구에서는 다양한 온도와 습도 양생조건이 콘크리트 배합에 미치는 영향을 검토해 보았다. 다양한 온도와 습도 조건에서 양생된 콘크리트의 압축강도와 할렬인장강도 실험을 수행하였다. 또한 성능중심평가 (performance based evaluation (PBE))방법을 사용하여 다양한 양생조건에서 경화된 콘크리트 강도의 만족도확률을 평가하였다. 또한 콘크리트의 성능중심평가로부터 얻는 결과 값을 바탕으로 기후변화가 배합에 미치는 영향을 고려하여 배합설계에 적용할 수 있다.
During the past two decades, primary pollutants in the ambient air have been substantially reduced in Korea by aggressive government efforts such as the switchover to clean fuels and equipment of automobiles with a three-way catalytic converter. However, visibility impairment in Seoul and major metropolitan areas has been a stubborn problem. It is apparent that both directly emitted fine particles mainly from vehicles and secondary fine particles from photochemical reactions could contribute to this visibility impairment. In addition, Korea is located downwind of the prevailing westerlies from China and is influenced by the emissions of air pollutants in China. In order to assess this complicated problem of visibility impairment, the visibility trends for the past 17 years observed at more than 60 stations throughout the country were analyzed. The results showed that visibilities were generally the lowest in the winter morning in comparison with those in the summer afternoon as well as the annual average values. It was believed that primary pollution was principally responsible for visibility impairment in most areas. The visibility in the summer afternoon was lower in clean coastal areas along with a high level of relative humidity due to the inflow of moist air accompanied by sea breeze. Although contributions of secondary particles from photochemical reactions and long-range transport of fine particles to the visibility impairment were probable, their certain evidences were not found.
The performance prediction software developed in this paper is a process analysis tool that enables one to foretell the behavior of processes when certain conditions of operation are altered. The immediate objective of this research is to predict the process characteristics of combined heat and power plant under varying operating conditions. A cogeneration virtual power plant that mimics the mechanical performance of the actual plant was constructed and the performance of the power plant was predicted in the following varying atmospheric conditions: temperature, pressure and humidity. This resulted in a positive outcome where the performance of the power plant under changing conditions were correctly predicted as well as the calorific value of low calorific gas fuel such as shale gas and PNG. The performance prediction tool can detect the operation characteristics of the power plant through the performance index analysis and thus propose the operation method taking into consideration the changes in environmental conditions.
Concerning about global warming due to emission of greenhouse effect gas like C02 and depletion of fossil fuels have been spreading. So the need for solar energy utilization is increased. It is essentially important to make efforts to reduce usage of fossil energy resources. In this study, we analyzed the correlation between climatic elements and the photovoltaic power generation. Cloud cover of the correlation coefficient was 0.93. The order of the correlation coefficient was average temperatures, hours of sunshine duration of sunshine and the humidity. To accurately analyze of the degree of correlation for the photovoltaic power generation, additional research about climatic elements that show a high correlation is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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