이 연구의 목적은 부산항에 입항하는 대형 콘테이너 선박의 안전 접안 조종을 위한 한계풍속을 설정하는데 있다. 계산결과, 정상풍속 13.5m/sec 이하의 바람에서는 예선 4500H.P.의 Z. peller 2척을 이용하여 안전 접안 조선하는데 큰 위험이 없음을 알았다. 그러나 돌풍율 25%를 포함한 강풍 16.9m/sec 이상의 기상상태에서는 선박조종이 위험하게 됨을 알았고, 돌풍율을 포함하여 풍속이 16.9m/sec 에 달하는 강풍하에서 대형 콘테이너 선박을 부득이 접안 조종할 때는 4500 H.P.Z. peller 3척으로 조선보조를 받아야 함을 알았다.
This paper proposes a novel simulation method of WPGS (Wind Power Generation System). The rotation speed control method of turbine under variable wind speed using the pitch control is proposed. Moreover, when wind speed exceeds the cut-out wind speed, the turbine will be stopped by controlling pitch angle to 90$^{\circ}$, otherwise it will be controlled to steady-state operation. For the purpose of effective simulation, the SWRW (Simulation method for WPGS using Real Weather condition) is used for the utility interactive WPGS simulation in this paper, in which those of three topics for the WPGS simulation: user-friendly method, applicability to grid-connection and the utilization of the real weather conditions, are satisfied. It is impossible to consider the real weather conditions in the WPGS simulation using the EMTP type of simulators and PSPICE, etc. External parameter of the real weather conditions is necessary to ensure the simulation accuracy. The simulation of the WPGS using the real weather conditions including components modeling of wind turbine system is achieved by introducing the interface method of a non-linear external parameter and FORTRAN using PSCAD/EMTDC in this paper. The simulation of long-term, short-term, over cut-out and under cut-out wind speeds will be peformed by the proposed simulation method effectively. The efficiency of wind power generator, power converter and flow of energy are analyzed by wind speed of the long-term simulation. The generator output and current supplied into utility can be obtained by the short-term simulation. Finally, transient-state of the WPGS can be analyzed by the simulation results of over cut-out and under cut-out wind speeds, respectively.
Objective: We analyzed the association between regional weather and temporal changes on the daily occurrence of trauma emergencies and their severity. Methods: In this cross-sectional prospective study, we investigated daily atmospheric patterns in trauma episodes in 1,344 patients in Cheongju city, South Korea, from January 2016 to December 2016 and analyzed the association of trauma occurrence and Injury Severity Scores (ISS) with weather conditions on a daily scale. Results: The mean age of trauma patients was $53.0{\pm}23.8years$ and average ISS was $9.0{\pm}2.0$. Incidence of trauma was positively correlated with average temperature (r=0.512, P<0.001) and atmospheric pressure (r=0.332, P=0.010) and negatively correlated with air pollutants (particulate matter less than $2.5{\mu}m^3$ [PM2.5], r=-0.629, P<0.001; particulate matter less than $10{\mu}m^3$ [PM10], r=-0.679, P<0.001). ISS was not significantly correlated with climate parameters and air pollutants, and variability was observed in the frequency and severity of trauma by time of day (highest occurrence, 16-20 pm; highest ISS, 4-8 am), day of the week (highest occurrence and highest ISS, Saturday), month of the year (highest occurrence, July; highest ISS, November), and season (highest incidence, summer; highest ISS, autumn). Conclusion: The study shows a positive relationship between trauma occurrence and specific weather conditions, such as atmospheric temperature and pressure. There was a negative relationship between concentrations of PM2.5 or PM10, and trauma occurrence. However, no correlation was observed between weather conditions or the concentrations of air pollutants and ISS. In addition, seasonal, circaseptan, and circadian variations exist in trauma occurrence and severity. Thus, we suggest that evaluation of a larger, population-based data set is needed to further investigate and confirm these relationships.
This paper proposes a method to evaluate the Total Transfer Capability (TTC) by considering uncertainty of weather conditions. TTC is limited not only by the violation of system thermal and voltage limits, but also restricted by transient stability limit. Impact of the contingency on the power system performance could not be addressed in a deterministic way because of the random nature of the system equipment outage and the increase of outage probability according to the weather conditions. For these reasons, probabilistic approach is necessary to realize evaluation of the TTC. This method uses a sequential Monte Carlo simulation (MCS). In sequential simulation, the chronological behavior of the system is simulated by sampling sequence of the system operating states based on the probability distribution of the component state duration. Therefore, MCS is used to accomplish the probabilistic calculation of the TTC with consideration of the weather conditions.
Weather conditions have played a vital role in a war. Many historical records reported that the miss use of weather information is the main reason of the lost a war. In this study we demonstrated the possibility of applying the numerical weather prediction system(NWPS) for military operations. The NWPS consists of PC-cluster as a super computer, data assimilation system ingesting many remote sensing observation, and graphic systems. High resolution prediction in NWPS can provide useful weather information such as wind, temperature, sea fog and so on for military operations.
기상레이다는 최근에 와서 반사 신호의 강도뿐만 아니라 도플러 스펙트럼 분석을 통하여 다양한 정보를 추출함으로서 급변하는 기상현상 및 위험 등을 탐지할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 이러한 목적으로 활용하기 위해서는 다양한 기상레이다 모의 신호의 구현이 필요하다. 따라서 본 논문에서에서는 기상레이다에서의 다양한 모의 신호 발생 기법에 관하여 분석하고 고찰하였다.
This study was conducted to evaluate the level of atmospheric heavy metals and the relationship of that concentration with weather conditions. This research monitored the concentration of Total Suspended Particulates (TSP) at every three hours by using High Volume Air Sampler from December 24th, of 1995 to Febuary 20th, 1996 in Kimhae area, which recently became a rapidly growing residential and industrial sitc. The items such as air-temperature, relative humidity, radition, wind speed, and wind direction were monitored by using Atmospheric Weather System at the same time. From the collected TSP, the concentration of heavy metals were analyzed by using the Atomic Absorption Spcetrophotometry. The mean concentration of TSP was 110.4 $\mu\textrm{g}$/$m^3$, and the mean concentration of lead (Pb), copper(Cu), chromium (Cr), manganese (Mn), cadmium (Cd), were 0.837 $\mu\textrm{g}$/$m^3$, 0486 $\mu\textrm{g}$/$m^3$, 0.264$\mu\textrm{g}$/$m^3$). The concentration of Pb and Mn was higher in the moring and that of Cu, Cr and Cd was higher in the afternoon and the evening. Regarding the relationship between the concentration of pollutants and weather condition, the-concentration TSP revealed positive correlation with temperature, humidity, wind speed, but negative correlation with tradition (p<0.01). The concentration of Mn revealed positive correlation with temperature and humidity, but negative correlation with wind speed (p<0.01). And the the concentration of pollutants and weather condition revealed higher correlation within the same time period. In summary, the paralleled mornitoring of air conditions and weather condition should be recommended to. get the correct informations concerning the pollution and to prevent the deterioration of air conditions.
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.
This study aimed to analyze the environmental factors affecting tomato growth by examining the correlation between weather and growth environment sensor data from P Smart Farm located in Gwangseok-myeon, Nonsan-si, Chungcheongnam-do. Key environmental variables such as the temperature, humidity, sunlight hours, solar radiation, and daily light integral (DLI) significantly affect tomato growth. The optimal temperature and DLI conditions play crucial roles in enhancing tomato growth and the photosynthetic efficiency. In this study, we developed a model to correct and predict the time-series variations in internal environmental sensor data using external weather sensor data. A linear regression analysis model was employed to estimate the external temperature variations and internal DLI values of P Smart Farm. Then, regression equations were derived based on these data. The analysis verified that the estimated variations in external temperature and internal DLI are explained effectively by the regression models. In this research, we analyzed and monitored smart-farm growth environment data based on weather sensor data. Thereby, we obtained an optimized model for the temperature and light conditions crucial for tomato growth. Additionally, the study emphasizes the importance of sensor-based data analysis in dynamically adjusting the tomato growth environment according to the variations in weather and growth conditions. The observations of this study indicate that analytical solutions using public weather data can provide data-driven operational experiences and productivity improvements for small- and medium-sized facility farms that cannot afford expensive sensors.
Lee, Kyu Jong;Lee, Byun-Woo;Kang, Je Yong;Lee, Dong Yun;Jang, Soo Won;Kim, Kwang Soo
Journal of Ginseng Research
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제40권1호
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pp.90-96
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2016
Background: Knowledge on microclimate conditions under artificial shades in a ginseng field would facilitate climate-aware management of ginseng production. Methods: Weather data were measured under the shade and outside the shade at two fields located in Gochang-gun and Jeongeup-si, Korea, in 2011 and 2012 seasons to assess temperature and humidity conditions under the shade. An empirical approach was developed and validated for the estimation of leaf wetness duration (LWD) using weather measurements outside the shade as inputs to the model. Results: Air temperature and relative humidity were similar between under the shade and outside the shade. For example, temperature conditions favorable for ginseng growth, e.g., between $8^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$, occurred slightly less frequently in hours during night times under the shade (91%) than outside (92%). Humidity conditions favorable for development of a foliar disease, e.g., relative humidity > 70%, occurred slightly more frequently under the shade (84%) than outside (82%). Effectiveness of correction schemes to an empirical LWD model differed by rainfall conditions for the estimation of LWD under the shade using weather measurements outside the shade as inputs to the model. During dew eligible days, a correction scheme to an empirical LWD model was slightly effective (10%) in reducing estimation errors under the shade. However, another correction approach during rainfall eligible days reduced errors of LWD estimation by 17%. Conclusion: Weather measurements outside the shade and LWD estimates derived from these measurements would be useful as inputs for decision support systems to predict ginseng growth and disease development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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