• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1615-1625
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• 2013

Modelling and simulating the wind power intermittent behaviour are the basis of the planning and scheduling studies concerning wind power integration. The wind power outputs are evidently correlated in space and time and bring challenges in characterizing their behaviour. This paper provides a methodology to model and simulate the clustered wind power considering its spatio-temporal correlations using the theory of copula. The sampling approach captures the complex spatio-temporal connections among the wind farms by employing a conditional density function calculated using multidimensional copula function. The empirical study of real wind power measurement shows how the wind power outputs are correlated and how these correlations affect the overall uncertainty of clustered wind power output. The case study validates the simulation technique by comparing the simulated results with the real measurements.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.803-814
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• 2016

Recent times have seen an exponential increase in the amount of spatial data, which is in many cases associated with temporal data. Recent advances in computer technology and computation of hierarchical Bayesian models have enabled to analyze complex spatio-temporal data. Our work aims at modeling data of daily average nitrogen dioxide (NO2) levels obtained from 25 air monitoring sites in Seoul between 2003 and 2010. We considered an independent Gaussian process model and an auto-regressive model and carried out estimation within a hierarchical Bayesian framework with Markov chain Monte Carlo techniques. A Gaussian predictive process approximation has shown the better prediction performance rather than a Hierarchical auto-regressive model for the illustrative NO2 concentration levels at any unmonitored location.

• Advances in environmental research
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• 제6권2호
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• pp.83-94
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• 2017

Air quality planning and management requires accurate and consistent records of the air quality parameters. Limited number of monitoring stations and inconsistent measurements of the air quality parameters is a very serious problem in many parts of India. It becomes difficult for the authorities to plan proactive measures with such a limited data. Estimation models can be developed using soft computing techniques considering the physics behind pollution dispersion as they can work very well with limited data. They are more realistic and can present the complete picture about the air quality. In the present case study spatio-temporal models using Linear Genetic Programming (LGP) have been developed for estimation of air quality parameters. The air quality data from four monitoring stations of an Indian city has been used and LGP models have been developed to estimate pollutant concentration of the fifth station. Three types of models are developed. In the first type, models are developed considering only the pollutant concentrations at the neighboring stations without considering the effect of distance between the stations as well the significance of the prevailing wind direction. Second type of models are distance based models based on the hypothesis that there will be atmospheric interactions between the two stations under consideration and the effect increases with decrease in the distance between the two. In third type the effect of the prevailing wind direction is also considered in choosing the input stations in wind and distance based models. Models are evaluated using Band Error and it was observed that majority of the errors are in +/-1 band.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.237-251
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• 2003

이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.327-340
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• 2015

기후모형으로 가장 널리 사용되는 GCM의 불확실성 및 시공간적 편의로 인하여 GCM으로부터 생산된 기상정보를 응용수문분야에서 직접적으로 이용하기 위해서는 상세화 과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 비정상성 은닉 마코프 모형(Non-stationary Hidden Markov Chain Model, NHMM)을 기반으로 다지점 공간상관성을 고려할 수 있는 Chow-Liu Tree 알고리즘과 결합하여 유역단위 강우시나리오 상세화 기법(CLT-NHMM)으로 확장하였으며, 낙동강 유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 상관행렬(correlation matrix)을 통한 강우네트워크의 공간상관성 평가결과 유역상관성이 우수하게 모의하는 것을 확인하였으며, 강수의 빈도 및 양적 관점에서 효과적인 모의가 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CLT-NHMM 모형은 수자원뿐만 아니라 수문자료를 입력 자료로 하는 농업, 보건, 환경 및 에너지 등 다양한 응용기상분야에 핵심 기술로 활용이 전망된다.

• Advances in environmental research
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• 제8권1호
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• pp.1-21
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• 2019

In the present study, analysis of contaminant transport through one dimensional unsaturated stratified media using element free Galerkin method has been presented. Element free Galerkin method is a meshfree method. A FORTRAN code has been developed for the same. The developed model is compared with the results available in the literature and are found in good agreement. Further a parametric study has been conducted to examine the effects of various parameters like velocity, dispersivity, retardation factor and effect of saturation on the contaminant flow. The results presented conclude that transport of contaminant is retarded in unsaturated zone in comparison with the saturated zone.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권8호
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• pp.683-694
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• 2011

기후변화에 따른 지역적 영향인 기온 상승과 강수량 변화로 인한 수자원 변화 특성을 파악하기 위하여 기상청(KMA)으로부터 전국 59개 관측지점에 대해서 1973년부터 2009년까지 강수량 및 기온자료를 이용하여 산정한 강수효율자료와 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)으로부터 1966년부터 2007년까지 PRMS 모의 유출량 자료를 수집, 분석하였다. 분석결과, 전반적으로 강수효율의 거동은 강수량의 변화 특성을 따르나 지역적으로 강수량이 증가함에도 불구하고 기온 상승에 따라 강수효율이 감소하는 거동을 보였으며, 이는 유출량의 변화 특성과 유사하였다. 또한 유출량의 평균대비 변화율은 강수량 변화보다 상당히 크게 나타나, 기후변화의 영향에 민감한 것으로 나타났다. 강수량이 증가하는 5월~9월을 제외한 전체 기간에 대하여 강수효율은 강수량보다 더 유의한 감소 경향을 나타내고 있어 해당기간의 가용 수자원량이 줄어들 것으로 판단되며, 이러한 특성은 봄, 가을 및 겨울철 수자원 관리에 반영되어야 할 것이다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제39권2호
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• pp.105-117
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• 2023

Climate change and invasive alien plant species (IAPs) are having a significant impact on mountain ecosystems. The combination of climate change and socio-economic development is exacerbating the invasion of IAPs, which are a major threat to biodiversity loss and ecosystem functioning. Species distribution modelling has become an important tool in predicting the invasion or suitability probability under climate change based on occurrence data and environmental variables. MaxEnt modelling was applied to predict the current suitable distribution of most noxious weed A. adenophora (Spreng) R. King and H. Robinson and analysed the changes in distribution with the use of current (year 2000) environmental variables and future (year 2050) climatic scenarios consisting of 3 representative concentration pathways (RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5) in Bhutan. Species occurrence data was collected from the region of interest along the road side using GPS handset. The model performance of both current and future climatic scenario was moderate in performance with mean temperature of wettest quarter being the most important variable that contributed in model fit. The study shows that current climatic condition favours the A. adenophora for its invasion and RCP 2.6 climatic scenario would promote aggression of invasion as compared to RCP 4.5 and RCP 8.5 climatic scenarios. This can lead to characterization of the species as preferring moderate change in climatic conditions to be invasive, while extreme conditions can inhibit its invasiveness. This study can serve as reference point for the conservation and management strategies in control of this species and further research.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.19-37
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• 2017

VIIRS-DNB 데이터는 기존의 DMSP-OLS 데이터에 비해 야간에 발생하는 빛의 밝기를 측정하는데 더 우수한 성능을 보여준다. 하지만 지금까지 우리나라에서 VIIRS-DNB 데이터를 이용해 야간 빛의 분포 변화를 분석한 연구는 상당히 드물다. 이 연구에서는 우리나라의 수도권을 대상으로 2013~2016년간의 야간 빛의 분포 및 변화 패턴을 파악하고, 공간회귀모델을 통해 그 요인을 분석하였다. 이를 위해 두 시점 간의 변화를 살펴봄은 물론 계절간 변화 양상 또한 함께 분석하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2013년과 2016년 두 시점 모두 야간 빛은 서울과, 인천, 그리고 서울과 인접한 경기도의 도시에 집중되어 인구밀도 및 주거지관련요인, 경제토지이용관련요인 등과의 연관성을 나타내었다. 둘째, 2013년과 2016년을 비교해보면 야간 빛의 강도는 특히 서울에서 약화되는 경향을 보이고 있는데, 이는 인구밀도의 변화 및 산업용 건물의 비중과 관련된 것으로 나타났다. 셋째, 서울, 그리고 인천과 경기도의 주변 지역들은 야간 빛의 계절 변동성이 높게 나타났는데, 겨울(12월, 1월, 2월) 및 가을(10월, 11월)에 빛의 강도가 가장 강하게 나타났다. 넷째, 야간 빛의 계절간 변동은 적설면적 변화와 유의미하게 양적 상관관계 나타났고, 알베도의 변화와 유의미하게 음적 상관관계 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.665-673
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• 2008

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 (I)연구에서 기구축된 현재의 유역 수문환경 조건을 활용하여 미래수문환경에 따른 유역 수문-수질 변화 분석하는데 목적이 있다. 미래의 수문자료 중 기후변화 시나리오는 Downscaling된 GCMs 자료를 이용하였으며, 미래 토지이용 시나리오는 미래 토지이용 예측 기법인 개선된 CA-Markov 기법으로 분석하여 구축하였다. 그 결과 미래의 토지이용 시나리오에 따라 주거지와 나지 등의 도시지역의 꾸준한 증가와 산림과 농경지 등의 감소가 예측되었고 미래의 기후변화 경우 강우의 변동성이 커 현재보다 더욱 더 기후변화의 대응전략이 필요할 것으로 판단된다. 미래 토지이용 시나리오와 기후변화 시나리오를 결합한 미래의 수문환경을 30-40년 주기로 나누어 장기적인 미래의 특정기간에 대한 자료를 가지고 수문 변화 분석을 실시한 결과, 강우에 의해 양상이 변할 수 있으며 그에 따라 영양물질의 부하량 또한 Sediment는 120%, T-N은 16%, T-P는 10% 증가할 수 있는 것으로 분석되었다. 따라서 수문환경의 전반적인 변화에 따른 유출 영향의 평가가 필요하다고 판단되고 향후 수자원 분배와 물자원 관리와 기후변화 적응전략을 수립하는데 있어 본 연구가 도움이 될 것이라고 판단한다.