• 한국환경과학회지
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• 제12권3호
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• pp.359-366
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• 2003

Ecological society and energy conservative systems has become a subject of world wide attention. To examine the technologies of such systems as resource recycling society, this study is proposed for using rainwater as energy source and water resources in urban area. Useful informations for planning of utilizing rainfall as energy source, water resources, emergency water and controlling flood are discussed with model systems in urban area. It is calculated that the rate of utilizing rainwater, amounts of utilizing rainwater, substitution rate of supply water, amounts of overflow rainwater according to rain storage tank volume. By applying the past weather data, The optimum volume of rain water storage was calculated as 200m$^3$ which mean no benefits according to the increase of storage tank volumes. For optimum planing and control method at the model system, several running method of rainwater storage tank was calculated. The optimum operating method was the using weather data as 3hours weather forecast.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2349-2353
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• 2009

Due to high oil price and global warming of the earth, investments for renewable energy have been increased a lot continuously. Specially, wind power has been received a great attention in the world. In order to construct a new wind farm, forecasting of wind power generation is essential for a feasibility test. This paper investigates wind velocity measurement data of Gosan weather station which located in Hankyung of Jeju island. This paper presents results of estimation of wind power generation using digital weather forecast provided from Korea meteorological administration, and the accuracy of the wind power forecasting by comparison between forecasted data and actual wind power data.

• 한국항공운항학회지
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• 제12권2호
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• pp.71-81
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• 2004

There are four methods of landing of B747-400 during the crosswind condition. Pilots can choose either one of them. Those are: Sideslip/Wing low, De-Crab during Flare, Touchdown in Crab, Combining Crab and Sideslip. They decide to use one method by what they have learnt before. During the flight, the pilots choose the method, which depends on the weather forecast, and then try to land according to it. However, the weather condition always changes. In other words, the weather during planning and landing can be different, which can provide a difference between the previously expected situation and the actual one. Therefore, it is very important for the pilots to have the situation awareness. This study shows the direction and the prevention to avoid those errors, which are based on actual landing data of B747-400.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.232-245
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• 2017

본 연구에서는 지표이용도 특성이 반영된 고해상도 기상예측모델 도시캐노피모형(WRF-UCM)의 수치모의 실험을 통해 도심과 전원 지역 기상변수 및 에너지수지 변화 경향에 대하여 분석하였다. UCM을 적용하지 않은 WRF 모의 결과를 규준실험으로 설정하였으며, 거칠기 길이 변화와 인공열 고려에 따라 총 4가지 실험을 비교하여 분석하였다. UCM을 적용한 실험에서 거칠기 길이의 수정 전과 후의 기온과 풍속의 변화가 크게 나타나지 않았으나, 인공열을 고려한 UCM의 모의 기온과 풍속은 고려하기 전보다 크게 차이가 나타났다. 모의 실험 간의 차이는 전원 지역보다 도시 지역에서 더 크게 나타났다. 자동기상관측(AWS) 기온 관측 자료에 대하여 UCM에 인공열을 고려한 결과의 평방근오차(RMSE)가 가장 적었다. 또한, 차세대도시농림융합기상사업단의 중랑 에너지수지관측소지점의 현열플럭스 관측자료에 대한 검증 수치는 인공열을 고려하여 UCM을 적용한 실험의 RMSE와 BIAS 값이 가장 낮았다. 인공열을 고려한 UCM 적용이 도심의 현열플럭스 모의 향상에 영향을 주었다. 또한, UCM을 적용한 후 도시 지역 잠열플럭스의 변화 모의를 분석할 수 있었으며, 도심과 전원 지역 모두 UCM 적용 후에 관측 값과 더 가까운 검증 수치를 나타냈다. 결과적으로 WRF 모델에 UCM의 적용이 지표플럭스 모의 향상에 기여하는 것으로 나타났다.

• 서비스연구
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• 제12권4호
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• pp.82-93
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• 2022

외식서비스산업은 지속가능한 세계 식품 소비의 주요 원동력이다. 외식소비행동을 이해함으로써, 식당 관리자들은 수요를 예측하고 소비 전(前)단계에서 음식 낭비를 줄일 수 있다. 본 연구는 식당과 카페의 영향요인과 고객 수 간의 관계를 조사한다. 이러한 요인들은 비와 기온을 포함한 날씨와 관련된 요인들과 시험 기간과 요일을 포함한 학교 관련 요인들이다. 이 네 가지 요인에 기초하여 가능한 조합은 24개였다. 각 평일 조합에 대해서는 3가지 요일을 대표일로 정하였다. 각 주말 조합에 대해서는 1가지 요일을 대표일로 정하였다. 일 년 중 총 48일이 표본으로 추출되었다. 고객 자료는 한국의 한 대학 캠퍼스에 있는 6개의 식당과 카페에서 수집되었다. 고객 수에 대한 각 변수의 상대적 중요도를 결정하기 위해 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이 사용되었다. 이어 효용 값 (Utility Score)를 표준화하여 고객 수가 최고점에 도달했을 때 최적의 상태를 찾도록 매핑 (Mapping) 하였다. 또한 피어슨 상관 계수(Pearson's Correlation Coefficient)를 사용하여 각 점포의 매출을 비교하였다. 본 연구 결과는 온도와 비의 영향이 고객 수와 상관관계가 있다는 것을 뒷받침하였다. 또한, 고객 수를 예측하는 데 있어서 온도가 비보다 훨씬 더 중요하다는 것이 발견되었다. 본 논문은 식음료 수요를 예측하고 식사 선택을 예측하기 위해 날씨를 사용하는 것의 시사점에 대해 논의하였다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.415-427
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• 2011

In this study, the impacts of land surface conditions, land cover (LC) map and leaf area index (LAI), on the short-range weather forecast over the East-Asian region were examined using Unified Model (UM) coupled with the MOSES 2.2 (Met-Office Surface Exchange Scheme). Four types of experiments were performed at 12-km horizontal resolution with 38 vertical layers for two months, July and August 2009 through consecutive reruns of 72-hour every 12 hours, 00 and 12 UTC. The control experiment (CTRL) uses the original IGBP (International Geosphere-Biosphere Programme) LC map and old MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LAI, the new LAI experiment (NLAI) uses improved monthly MODIS LAI. The new LC experiment (NLCE) uses KLC_v2 (Kongju National Univ. land cover), and the new land surface experiment (NLSE) uses KLC_v2 and new LAI. The reduced albedo and increased roughness length over southern part of China caused by the increased broadleaf fraction resulted in increase of land surface temperature (LST), air temperature, and sensible heat flux (SHF). Whereas, the LST and SHF over south-eastern part of Russia is decreased by the decreased needleleaf fraction and increased albedo. The changed wind speed induced by the LC and LAI changes also contribute the LST distribution through the change of vertical mixing and advection. The improvement of LC and LAI data clearly reduced the systematic underestimation of air temperature over South Korea. Whereas, the impacts of LC and LAI conditions on the simulation skills of precipitation are not systematic. In general, the impacts of LC changes on the short range forecast are more significant than that of LAI changes.

• 대기
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• 제31권4호
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• pp.461-472
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• 2021

Yeongdong has frequently suffered from severe snowstorms, which generally give rise to societal and economic damages to the region in winter. In order to understand its mechanism, there has been a long-term measurement campaign, based on the rawinsonde measurements for every snowfall event at Gangneung since 2014. The previous observations showed that a typical heavy snowfall is generally accompanied with northerly or northeasterly flow below the snow clouds, generated by cold air outbreak over the relatively warmer East Sea. An intensive and multi-institutional measurement campaign has been launched in 2019 mainly in collaboration with Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Studies of Korean Meteorological Administration, with a special emphasis on winter snowfall and spring windstorm altogether. The experiment spanned largely from February to April with comprehensive measurements of frequent rawinsonde measurements at a super site (Gangneung) with continuous remote sensings of wind profiler, microwave radiometers and weather radar etc. Additional measurements were added to the campaign, such as aircraft dropsonde measurements and shipboard rawinsonde soundings. One of the fruitful outcomes is, so far, to identify a couple of cold air damming occurrences, featuring lowest temperature below 1 km, which hamper the convergence zone and snow clouds from penetrating inland, and eventually make it harder to forecast snowfall in terms of its location and timing. This kind of comprehensive observation campaign with continuous remote sensings and intensive additional measurement platforms should be conducted to understand various orographic precipitation in the complex terrain like Yeongdong.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.88-95
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• 2015

본 논문에서는 일상생활에서 화재에 대한 주민들의 경각심을 고취시킬 수 있도록 기상조건에 따른 화재위험을 평가할 수 있는 날씨 관련 서비스를 제안한다. 제안된 서비스는 기상예보에 따른 화재위험평가등급과 특정 기상조건에서 화재요인에 따른 화재위험도를 제공한다. 제안한 서비스에서는 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 화재조사데이터와 관측된 기상데이터로부터 화재위험평가등급을 산출할 수 있는 화재 위험도 매트릭스를 생성한다. 주민들은 제안한 서비스를 통해 특정 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 직접 평가할 수 있고, 화재위험도를 저감시킬 수 있는 예방책을 사용자가 선택할 수 있다. 제안한 서비스를 시스템화하여 서비스의 현실성을 확인하였다. 시스템은 온라인상에서 기상청의 기상예보가 갱신될 때마다 시도별로 기상예보에 따른 화재위험평가등급을 표시하고, 각 시도별로 해당 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 평가할 수 있다.

• 대기
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• 제30권2호
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• pp.169-181
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• 2020

We conducted a study on the impact of observation station density; this was done in order to enable the accurate estimation of spatial meteorological variables. The purpose of this study is to help operate an efficient observation network by examining distributions of temperature, relative humidity, and wind speed in a test area of a three-dimensional meteorological observation project in the Yeongdong region in 2019. For our analysis, we grouped the observation stations as follows: 41 stations (for Step 4), 34 stations (for Step 3), 17 stations (for Step 2), and 10 stations (for Step 1). Grid values were interpolated using the kriging method. We compared the spatial accuracy of the estimated meteorological grid by using station density. The effect of increased observation network density varied and was dependent on meteorological variables and weather conditions. The temperature is sufficient for the current weather observation network (featuring an average distance about 9.30 km between stations), and the relative humidity is sufficient when the average distance between stations is about 5.04 km. However, it is recommended that all observation networks, with an average distance of approximately 4.59 km between stations, be utilized for monitoring wind speed. In addition, this also enables the operation of an effective observation network through the classification of outliers.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.