• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.290-291
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• 2021

Defects in the coating process of plastic automotive components are caused by various causes and phenomena. The correlation between defect occurrence rate and meteorological and environmental conditions such as temperature, humidity, and fine dust was analyzed. The defect rate data categorized by type and cause was collected for a year from a automotive parts coating company. This data and its correlation with environmental condition was acquired and experimented by machine learning techniques to predict the defect rate at a certain environmental condition. Correspondingly, the model predicted 98% from fine dust and 90% from curtaining (runs, sags) and hence proved its reliability.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2014.10a
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• pp.205-210
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• 2014

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1996.10a
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• pp.89-93
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• 1996

시설의 냉ㆍ난방시스템 최적 설계를 위해서나 시스템의 연간 에너지 소요량 산정을 위해서는 동적열부하계산을 시행해야 한다. 이를 위해서는 어느 지역의 표준적인 기상상황을 총합적으로 파악해야 하는데 이는 단순히 각 기상자료의 월평균치를 사용하는 것으로는 불충분하며, 중요한 기상요소들을 종합적으로 고려한 인위적인 기상자료를 필요로 한다. (중략)

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2014.10a
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• pp.195-198
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• 2014

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2019.08a
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• pp.201-202
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• 2019

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2002.06a
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• pp.147-155
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• 2002

본 연구에서는 옥외에서 사용하는 소재의 신뢰성 평가(내후성)에 관한 연구를 수행하였는데 국내와 일본의 옥외환경시험장에 시험편을 동시에 폭로하여 기상인자 및 주변환경에 따른 시험편의 특성 변화를 상호 비교ㆍ평가하였고 인공 촉진내후성 시험을 실시하여 옥외내후성과의 상관관계를 관찰하였으며 그 결과는 다음과 같다. 국내 지역의 옥외환경시험장 중에서는 인천 옥외환경시험장에 폭로한 시험편에서 가장 많은 변화를 나타내고 있으며, 일본 지역은 가혹한 기상환경을 나타내는 미야고지마 옥외환경시험장에 폭로한 시험편에서 많은 변화가 나타남을 관찰할 수 있었는데 국내 지역보다는 온도와 습도 등 기상제조건이 더 가혹한 일본 지역의 옥외환경시험장에 폭로한 시험편의 노화가 더 빠르게 진행됨을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.230-230
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• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.155-158
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• 2012

본 논문에서는 차량용 알고리즘 테스트를 위한 가상의 가랑비 영상 생성 방법을 제안한다. 기존의 차량용 알고리즘을 테스트 하는 경우 조명 및 기상 환경의 제약조건이 많이 따른다. 때문에 다양한 조명 및 기상환경에서 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 가상의 기상환경 중 가랑비 영상 생성 방법을 제안한다. 구체적으로는 컴퓨터가 생성한 가상영상 대신에 실제 가랑비의 컬러 특성(color property)과 경계값 특성(edge property)을 분석한 결과를 토대로 가상의 가랑비를 생성하였다. 실험을 통해 실제 가랑비 영상과 생성된 가상의 가랑비 영상은 픽셀 값의 분포로 비교한 결과 두 영상이 아주 유사함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.216-216
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• 2016

제주도의 한라산은 고도의 영향으로 해안지역과 산간지역의 기온 차이가 크게 나타나는 지역이다. 이러한 특성으로 겨울철 제주도의 해안지역에는 강우가 내리고 산간지역에는 강설이 발생한다. 특히, 강설이 발생하는 고도는 일별 기상상황에 따라 다르게 나타난다. 그러나 제주지방기상청에서는 제주도의 8개 지점에서만 적설량을 관측하고 있어 강설이 발생하는 고도를 정확히 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 제주도의 한라산을 대상으로 성산기상레이더와 고산기상레이더의 반사도 자료를 이용하여 2014년 11월부터 2015년 4월까지의 강설 고도 변화를 분석하였다. 먼저, 레이더 반사도의 고도를 해수면으로부터 250 m 간격으로 2,000 m 까지 구분하였다. 또한, 구간별로 레이더 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-S 관계식을 유도하였다. 마지막으로, 유도된 고도별 Z-S 관계식의 변화를 파악하여 겨울철 한라산의 강설 고도 변화를 분석하였다.