• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.167-168
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• 2006

• 오리마을
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• 통권67호
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• pp.64-65
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• 2009

따뜻한 날씨에서 추운 날씨로, 혹은 추운 날씨에서 따뜻한 날씨로 변하는 환절기에는 사람과 동물 모두 계절적인 변화를 견딜 수 있도록 적절한 대책과 배려를 필요로 하기 때문에 가축의 효과적인 유지 관리를 위해서는 각 계절에 따라 생산성의 효율을 증진시킬 수 있는 환경을 제공해야 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.340-344
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• 2023

본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.656-659
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• 2017

현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.294-295
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• 2017

태양광발전시스템은 설비 사용률을 최대화하기 위하여 PV 모듈을 최대 전력점에서 운전하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 반드시 필요하다. 기존의 MPPT 알고리즘은 경사법에 기반을 두기 때문에 일정한 MPPT 주기마다 일정한 크기의 PWM Duty 비의 자극을 주고, 그에 따른 출력 전력의 변화를 감지하여 최대 전력점을 향한 다음 운전점을 찾는다. 이러한 MPPT 알고리즘을 실제 날씨 환경에 적용할 때 최대전력을 생산하기 위한 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량은 다양한 일사량의 프로파일 형태에 따라 달라진다. 그러므로 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량을 결정하기 위해서는 실제 날씨 환경에서 다양한 일사량 프로파일의 패턴에 대한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 대한민국 중부지역의 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 실제 일사량을 측정, 분석하여 MPPT 목표 효율을 최대화할 수 있는 MPPT 주기를 제시하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.33-44
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• 2005

최근 환경오염으로 인한 날씨의 변화, 자원 고갈에 따른 국제 유가의 상승 등 날씨 및 에너지 문제가 기업이나 국가 심지어 개인의 일상생활, 경제활동에 크나큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 이유로 대체에너지 중 태양 에너지 개발에 필요한 일사량 관리와 기후 데이터의 변화 특성 등을 근거로 지역성 규명에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 아직까지는 데이터 마이닝을 이용한 지역적 특성에 따른 군집 및 체계적인 분석 데이터 검색 서비스가 효과적으로 제공되지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 국내에서 측정된 기후데이터를 저장 및 관리하기 위한 데이터를 모델링하고, k-means 기법을 이용하여 국내 기후 데이터를 지역적 특성에 따라 군집함으로써 체계적인 데이터 정보를 제공한다. 그리고 이러한 정보들이 날씨 마케팅에 어떻게 적용되는가에 대한 사례를 보인다. 제안 시스템은 기업의 날씨 마케팅 연구 및 이에 영향을 미치는 요소와 분석 정보를 제공할 수 있는 기본 데이터베이스 구축에 유용하게 활용될 것이다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.277-278
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• 2015

태양광발전소를 설치하기 위한 경제적 타당성을 분석하는 경우 기상청에서 제공하는 해당지역의 날씨정보를 기반으로 하는 PV Cell의 연간 발전량 예측 및 분석이 중요한 변수가 된다. 또한 날씨 조건에 대한 PV 발전의 예측은 기 설치되어 운전중에 있는 태양광발전소의 고장진단 및 성능평가에도 사용될 수 있다. 본 논문은 다양한 날씨 조건 중 주변온도, 풍속, 일사량에 따른 PV Cell의 특성을 분석하고, 실시간으로 변화하는 날씨환경에 대하여 순시적으로 PV Cell의 출력특성을 정확히 예측할 수 있는 모델을 수립한다.

• 건강소식
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• 제38권9호
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• pp.32-33
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• 2014

가을은 남자의 계절? 아니다. 오히려 여자에게 더 치명적인 계절이다. 쌀쌀한 날씨와 함께 찾아오는 마음의 감기는 여자를 우울하게 한다. 왜 그럴까?

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.603-623
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• 2013

최근 들어 예측하기 힘든 기후의 변동성이 심해지고 한국의 산업이 고도화됨에 따라 날씨의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 날씨보험이나 날씨 파생상품을 활용할 수 있으나 현재 실제로 이러한 금융상품을 이용하여 날씨위험을 관리하는 데에는 많은 어려움과 한계가 있다. 본 논문에서는 다양한 강수보험의 활성화에 필요한 강수횟수와 강수량의 확률적 모델링을 통하여 여러 가지 강수 보험을 제안하고 추정된 결합분포를 통하여 보험료를 산출하려 한다. 이를 위하여 최근 30년 동안 한국 9개 지역의 7월-9월의 월 강수량과 월 강수 횟수를 확률분포에 적합하고 두 확률변수의 상관성을 코퓰라를 이용하여 분석한다. 그리고 개별분포와 추정된 코퓰라를 이용하여 시뮬레이션을 통하여 여러 가지 강수 보험의 가격을 결정하는 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.95-100
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• 2008

3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.