• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.33-44
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• 2005

Recently, the weather has been influenced by the environmental pollution and the oil price has been risen because of the lack of resources. So, the weather and energy are influencing on not only enterprises or nations, but also individual daily life and economic activities very much. Because of these reasons, there are so many researches about management of solar radiation needed to develope solar energy as alternative energy. And many researchers are also interested in identifying the area according to changing characteristics of climate data. However, the researches have not developed how to apply the cluster analysis, retrieval and analytical results according to the characteristics of the area through data mining. In this paper, we design a data model of the data for storing and managing the climate data tested in twenty cities in the domestic area. And we provide the information according to the characteristics of the area after clustering the domestic climate data, using k-means clustering algorithm. And we suggest the way how to apply the department store and amusement park as an applied weather marketing. The proposed system is useful for constructing the database about the weather marketing and for providing the elements and analysis information.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.4
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• pp.249-254
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• 2019

As an alternative to the growing problem of weather anomalies, users are using mobile weather apps to predict the weather. Even though it provides clear information, the user makes mistakes in forecasting the weather. For this reason, The purpose of this study is to find elements that can be prepared for the volatile weather through mobile application. Jakob Nielsen's "heuristic" evaluation found weaknesses in the application. Then I proceeded to analyze it from a behavioral economics standpoint. As a result, the two applications had various functions and accurate information. However, user accessibility was low and focused on 'information delivery'.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.265-268
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• 2023

본 논문은 바쁘게 살아가는 사회인뿐만 아닌 합리적인 소비, 효율적인 시간 관리를 원하는 사람들을 위한 IoT 센서를 활용한 스마트 옷장을 제공하고자 한다. 기존 IoT 센서를 활용한 옷장은 의류를 청결하게 해주는 것에 제한되어 있지만, 본 논문에서 제안한 프로젝트는 옷을 청결하게 관리하는 것뿐만 아닌 본인의 옷의 정보를 DataBase에 저장하여 입력한 데이터를 기반으로 사용자의 옷에 대한 통계를 확인할 수 있으며, 이를 통해 의류 구매 서비스를 제공한다. 또한 날씨 데이터를 활용해 현재 날씨에서 오차범위를 계산하여 해당 날씨에 알맞은 옷을 추천하는 기능 및 관리 기능을 제공하여 효율적이고 편리한 의류를 관리할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.754-756
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• 2017

현대 사회에서 날씨 관련 정보를 좀 더 다양하고 쉽고 빠르게 얻을 수 있지만 피상적인 데이터일 뿐이기 때문에 정보의 전달과 인식이 한계가 있다. 따라서 이를 어떻게 하면 좀 더 직관적인 방식으로 정보를 인식 할지를 고민 한 결과 말 그래도 날씨를 보이게 했다. Arduino 기반으로 쉽고 간결 하게 구현 했으며 데이터 전달의 방식에 대한 생각을 뒤집어 보았다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.1
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• pp.71-78
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• 2016

This paper proposes the new electric power demand forecast model which is based on an artificial neural network and considers time and weather factors. Time factors are selected by measuring the autocorrelation coefficients of load demand in summer and winter seasons. Weather factors are selected by using Pearson correlation coefficient The important weather factors are temperature and dew point because the correlation coefficients between these factors and load demand are much higher than those of the other factors such as humidities, air pressures and wind speeds. The experimental results show that the proposed model using time and seasonal weather factors improves the load demand forecasts to a great extent.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.11
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• pp.521-528
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• 2015

Road-view object classification methods are mostly influenced by weather and illumination conditions, thus the most of the research activities are based on dataset in clean weathers. In this paper, we present a road-view object classification method based on color segmentation that works for all kinds of weathers. The proposed method first classifies the weather and illumination conditions and then applies the weather-specified color models to find the road traffic signs. Using 5 different features of the road-view images, we classify the weather and light conditions as sunny, cloudy, rainy, night, and backlight. Based on the classified weather and illuminations, our model selects the weather-specific color ranges to generate Gaussian Mixture Model for each colors, Green, Yellow, and Blue. The proposed method successfully detects the traffic signs regardless of the weather and illumination conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.237-238
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• 2021

야구는 데이터 스포츠라 불릴 만큼 경기마다 많은 데이터가 생성되며, 이를 바탕으로 경기를 진행한다. 본 연구는 한국 프로야구 구단인 한화 이글스의 승률 및 타자의 성적과 날씨 사이의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 한화 이글스의 승률과 타자의 성적을 한국프로야구(KBO) 공식 홈페이지 및 야구 기록 통계사이트 스탯티즈(statiz)에서 수집하였으며, 날씨 데이터는 온도와 습도를 고려한 불쾌지수 데이터를 기상청으로 부터 수집하였다. 파이선의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 전처리를 실행하였다. 이후 파이선의 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터 분석 및 시각화를 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 불쾌지수가 보통일 때 승률이 가장 크고 높음일 때 가장 낮음을 확인할 수 있었다. 또한, 타자들의 평균 성적을 분석한 결과 보통과 매우 높음은 전체적인 타격 지수가 비슷하나 높음일 때 부진한 것으로 나왔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.137-139
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• 2020

이번 캡스톤 디자인에서는 식당, 카폐 등 유명 장소 검색 시 날씨까지 함께 보여줄 수 있는 앱을 구현한다. 이 앱을 사용하는 사용자는 날씨 정보를 보면서 희망하는 장소를 검색하여 출장 업무나 여행 일정에 도움을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.3
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• pp.603-623
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• 2013

This paper proposes analyzing monthly rainfall patterns using copula and pricing related rainfall insurance using it. We analyze 30-year monthly precipitation data for 9 Korean cities between June and September using copula showing so that it can effectively generate realistic monthly rainfall patterns. In addition, we show that our copula rainfall models can be used in pricing various kinds of rainfall insurances effectively.