• 제목/요약/키워드: 기상률

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NASA POWER 기상자료의 일 유출해석 활용성 평가 (Appraising applicability of daily runoff analysis using NASA POWER's meteorological data)

  • 노재경;박종현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.106-106
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    • 2020
  • 물 이용 측면에서 유출해석은 강수, 증발산, 침투, 유출 등 물 순환의 핵심이다. 또 기상자료는 증발산량을 산정하는데 꼭 필요하다. 그러나 해외 수자원 사업에서 기상자료가 없어 곤란을 겪는 경우가 많다. 여기서, NASA POWER에서 전지구 0.5° 격자로 제공하는 위성기반의 일 기상자료를 이용한 증발산량과, 지상의 기상자료를 이용한 증발산량을, 각각 일 유출 모형에 적용한 결과를 비교하였다. 유역면적 4,134 ㎢인 대청댐 유역에 1984년부터 2001년까지 일별 유입량을 모의하고 관측 유입량과 비교하고, R2, RMSE, NSE 등으로 평가하였다. 지상의 기상관측소는 위도 36.21°, 경도 127.34°인 대전 관측소를, 위성자료는 대전 지점과 동일한 위치의 경위도의 기상자료를 적용하였고, 일 증발산량은 Penman-Monteith 방법으로, 일 유출량은 ONE 모형에 의해 모의하였다. 강수량을 대청댐 유역 면적강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.1 mm, 일 최대 82.9 mm, 유출률 56.1%(관측은 연 강수량 1,191.3 mm, 연 유입량 668.3 mm, 일 최대 87.0 mm, 유출률 56.1%)로 나타났고, R2 0.805, RMSE 2.425, NSE 0.802였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.4 mm, 일 최대 83.7 mm, 유출률 57.8%로 나타났고, R2 0.803, RMSE 2.431, NSE 0.801였다. 또한, 강수량을 위성 제공의 강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 718.0 mm, 일 최대 97.7 mm, 유출률 56.7%(관측은 연 강수량 1,265.3 mm, 유출률 52.8%)로 나타났고, R2 0.582, RMSE 3.524, NSE 0.581였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 741.5 mm, 일 최대 99.0 mm, 유출률 58.6%로 나타났고, R2 0.578, RMSE 3.541, NSE 0.577였다. 결과적으로 위성 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하여 일 유출해석에 적용한 결과는 지상 기상자료를 이용한 경우와 거의 같은 값을 나타내, NASA POWER가 제공한 기상자료의 활용성은 매우 높게 나타났다. 그러나 위성 제공 강수량의 활용은 R2, RMSE, NSE 등의 지표가 낮게 나타나, 신중하게 검토되어야 할 것으로 평가하였다.

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용기 크기와 충전밀도 차이에 따른 피트모스 혼합상토의 물리성 변화 (Changes in Soil Physical Properties of Peatmoss Containing Root Media as Influenced by Container Size and Packing Density)

  • 박은영;최종명;이동훈
    • 원예과학기술지
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    • 제31권5호
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    • pp.558-564
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    • 2013
  • 수축성이 강한 원예용 상토를 용기에 충전할 때 충전량 변화에 따른 물리성 변화를 구명하기 위해서 본 연구를 수행하였다. 피트모스 + 팽연왕겨(8:2, v/v; PM + ERH), 피트모스 + 훈탄(6:4; PM + CRH) 및 피트모스 + 분쇄부숙수피(8:2; PM + GRPB)의 세 종류 상토를 혼합 조제하였다. 작물 재배를 위한 최적 가비중을 기초로 직경이 6.0, 7.5, 8.5, 10.5 및 12.5cm의 용기에 90, 100, 110, 120 및 130%가 되도록 상토 충전량을 조절한 후 공극률, 용기용수량 및 기상률의 변화를 측정하였다. 모든 크기의 화분에 세 종류 혼합상토의 충전량이 많아질수록 뚜렷하게 공극률이 감소하였다. 그러나 용기의 크기가 작아질수록 세 종류 상토의 공극률이 유사한 경향을 보이며 감소하고 각 상토별 차이도 크지 않았지만 용기의 크기가 커질수록 공극률 감소의 상토별 차이가 커지는 경향이었다. 상토 충전량이 많아질수록 용기용수량도 뚜렷하게 낮아졌다. 훈탄이 포함된 PM + CRH 상토는 직경 8.5cm 이하의 작은 용기에서 세 종류 상토중 용기용수량이 가장 낮았지만 직경 10.5cm 이상으로 용기가 커질수록 용기용수량이 가장 높았으며 화분의 크기 및 상토종류에 따라 다른 경향을 보이며 물리성이 변함을 알 수 있었다. 모든 규격의 화분에서 상토 충전량 증가는 기상률이 뚜렷하게 감소하는 원인이 되었다. 그러나 PM + GRPB가 혼합된 상토가 팽연왕겨나 훈탄이 포함된 상토 보다 모든 충전밀도에서 기상률이 2배 이상 높았다. 또한 상토 충전량이 많아져도 큰 화분에서는 기상률의 감소한 정도가 크지 않았지만 액상률의 감소한 정도가 컸다. 이상의 연구 결과는 혼합상토를 이용한 작물 재배에서 상토의 충전량이 증가할 경우 공극률, 기상률 및 액상률이 감소하지만 이는 용기의 크기 및 상토 종류에 따라 감소 정도가 달라질 수 있음을 나타낸다. 또한 본 연구 결과는 상토를 이용한 용기재배에서 충전량 차이에 따른 물리성 변화를 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

딥러닝 데이터 분석 기반의 에너지바우처 사용률 위험 가구 탐지 시스템 모델 연구 (A study on energy voucher usage rate risk household detection system model based on deep learning data analysis)

  • 김명안;박광영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.579-581
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    • 2023
  • 에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.

통신해양기상위성의 HRIT/LRIT 데이터 전송률 분석 (An Analysis of Data Transmission Rate of HRIT/LRIT for COMS)

  • 정성철;서석배;안상일;백선균
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.398-403
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    • 2006
  • 2008년 발사를 목표로 개발되고 있는 통신해양기상위성(COMS : Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 기상 탑재체를 이용한 기상 관측 임무는 기상청 기상위성센터(가칭)의 고유 임무로서, 이는 기상탑재체에서 관측한 자료를 수신 처리하여 고품질의 영상과 분석 자료를 생산하여 기상 예보 업무에 활용하고, 위성을 통하여 국내외 사용자들에게 분배하는 것 등을 포함한다. 위성을 통한 기상 자료 서비스는 국내에서는 최초로 시도되는 것으로, 국제기상위성운영 기관들의 모임인 기상위성조정그룹회의(CGMS Coordination Group for Meteorological Satellites)에서 권고하는 High Rate Information Transmission/Low Rate Information Transmission(HRIT/LRIT)라는 특정 자료 형태를 사용하여 분배하게 된다. 따라서 본 논문에서는 CGMS에서 권고하는 CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems) 전송 규격과 일본의 MTSAT-1R(Multi-functional Transport Satellite) 위성 사용자 서비스 자료 형태를 참고하여 통신해양기상위성의 효과적인 기상자료 분배를 위한 HRIT/LRIT 데이터 전송률을 분석하여 보았다.

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기상요인과 식중독 발병의 연관성에 대한 빅 데이터 분석 (Big Data Study about the Effects of Weather Factors on Food Poisoning Incidence)

  • 박지애;김장묵;이호성;이해진
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권3호
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    • pp.319-327
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    • 2016
  • 본 연구는 2011년 1월1일부터 2014년 12월 31일까지의 기상변이에 관한 빅 데이터와 보건의료의 빅 데이터를 융합하여 식중독 발병률 변이에 기상요인이 어떤 영향을 주는지에 대한 분석을 시도하여 국민건강예방에 도움을 주고자한다. 분석도구 R을 이용하여 로지스틱 회귀와 Lasso 로지스틱 회귀 총 2가지 분석을 하였고, 식중독을 발생시키는 주 원인균을 분류하여 세균성 원인균과 바이러스성 원인균에 의한 식중독 발병률 변이를 확인하였다. 로지스틱 회귀 분석결과, 세균성 원인균에 의한 식중독 발병률에는 평균기온, 일조량편차, 기온편차가 유의미한 영향을 미치고, 바이러스성 원인균에 의한 식중독 발병률에 영향을 미치는 기상요인은 최소증기압, 일조량편차, 기온편차로 나타났다. 본 연구는 기상요인과 식중독 발병률이 상관성이 있음을 확인하였고, 두 가지 원인균에 의한 식중독 발병률이 같은 기상요인에 영향을 받더라도 원인균들의 특성에 따라 식중독 발병률에 반대의 영향을 미치는 것을 확인하였다.

연도별 기상데이터를 활용한 건물의 냉.난방부하 특성 비교 (Comparative Studies on Heating and Cooling Loads' of a Building Varied by Annual Weather Data)

  • 이지훈;황광일
    • 한국항해항만학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.265-270
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    • 2011
  • 본 연구는 건물에너지 효율 향상을 위한 목적으로 기상데이터 변화에 따른 건물 냉 난방부하량을 예측하고 결과를 비교 분석한 것으로, 연구 성과는 다음과 같다. 1)기상청에서 입수데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상 데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면전일사량은 기상청데이터가 높았고, 직달일사량은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다. 2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간 냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다. 3)냉 난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률은 2006~2009년이 표준년도에 비해 대부분 가동률이 낮았다.

대도시 폭염의 기후-보건학적 특성에 기반한 고온건강경보시스템 개발 (Development of Heat-Health Warning System Based on Regional Properties between Climate and Human Health)

  • 이대근;최영진;김규랑;변재영
    • 한국기후변화학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.109-120
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    • 2010
  • 극단적 폭염은 온대지역의 여름철 사망률과 유병률을 증가시키는 기상재해이다. 기후모델의 예측결과에 따르면 미래 폭염의 강도와 빈도는 더욱 증가할 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 국내 7개 대도시의 폭염유발기단과 일 사망률의 증가와의 연관성을 제시하며, 이를 기반으로 운영 중인 고온건강경보시스템을 소개한다. 1982년에서 2007년까지 관측된 기후자료로부터 종관기단분류기법이 적용되어 각 도시의 여름철의 각 날에 대한 기단분류가 수행되었다. 폭염유발기단과 일 사망률 증가와의 연관성 연구 결과, 고온건조(DT) 기단과 고온다습+(MT+) 기단의 두 기단에서 가장 높은 사망률 증가 연관성이 관찰되었다. 따라서 DT와 MT+ 기단 내의 기상요소들을 이용하여 초과사망자수를 종속변수로 하는 중회귀 분석을 통한 초과사망자수 예측알고리즘이 제작되었다. 또한, 각 대도시들마다 다르게 나타나는 지역적인 기후순응 특성에 입각하여 각 도시별 예측알고리즘에서 사용되는 독립변수가 선정되고, 고온건강경보시스템의 고온건강주의보 및 경보 기준인 초과사망자수 기준이 설정되었다. 지구온난화 추세 하의 고온건강경보시스템은 대규모 건강이상을 야기할 수 있는 폭염에 대한 효과적인 정보를 대도시 시민들에게 제공할 것으로 기대된다.

CMIP6 자료 기반 미래 기후변화 할증률 산정 (Estimation of future climate change factor based on CMIP6 data)

  • 백도진;김종호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.308-308
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    • 2023
  • 자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.

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기상환경에 따른 자동차 부품 도장의 불량률 예측 (Prediction of Defect Rate Caused by Meteorological Factors in Automotive Parts Painting)

  • 박상현;문준;황재정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.290-291
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    • 2021
  • 플라스틱 소재 자동차 부품의 도장 공정에서 불량은 다양한 원인과 현상으로 기인하는데, 온도, 습도, 미세먼지 등 기상환경 조건의 변화에 따라 불량률이 변화하는 연관성을 분석하였다. 실제 도장업체에서 1년 동안 수집한 종류별, 원인별 불량률과 기상환경의 상관성을 머신러닝 기법에 의해 학습하고 시험하여 특정의 기상환경에서 불량률을 예측하였다. 그 결과 실먼지로 인한 불량은 98%, 흐름에 대한 불량은 90%의 불량을 예측하여 모델의 성능을 입증하였다.

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