• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.5 no.5
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• pp.471-479
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• 2015

This study was conducted to make use of Korea Meteorological Administration(KMA)'s Automatic Weather Station(AWS) data to operate smart green greenhouse. A Web-based KMA AWS data receiving system using JAVA and APM_SETUP 8 on windows 7 platform was developed. The system was composed of server and client. The server program was developed by a Java application to receive weather data from the KMA every 30 minutes and to send the weather data to smart greenhouse. The client program was developed by a Java applets to receive the KMA AWS data from the server every 30 minutes through communicating with the server so that smart greenhouse could recognize the KMA AWS data as the ambient weather information. This system was evaluated by comparing with local weather data measured by Inc. Ezfarm. In case of ambient air temperature, it showed some difference between virtual data and measured data. But, the average absolute deviation of the difference has a little difference as less than 2.24℃. Therefore, the virtual weather data of the developed system was considered available as the ambient weather information of the smart greenhouse.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2018.06a
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• pp.132-132
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• 2018

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.348-350
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• 2015

VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.360-365
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• 2014

There are many types of advanced devices for weather prediction process such as weather radar, satellite, radiosonde, and other weather observation devices. Among them, the weather radar is an essential device for weather forecasting because the radar has many advantages like wide observation area, high spatial and time resolution, and so on. In order to analyze the weather radar observation result, we should know the inside structure and data. Some non-precipitation echoes exist inside of the observed radar data. And these echoes affect decreased accuracy of weather forecasting. Therefore, this paper suggests a method that could remove line-shaped non-precipitation echo from raw radar data. The line-shaped echoes are distinguished from the raw radar data and extracted their own features. These extracted data pairs are used as learning data for naive bayesian classifier. After the learning process, the constructed naive bayesian classifier is applied to real case that includes not only line-shaped echo but also other precipitation echoes. From the experiments, we confirm that the conclusion that suggested naive bayesian classifier could distinguish line-shaped echo effectively.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.153-155
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• 2019

본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집시스템과 기상청 API를 통한 기상정보, 상점 서비스를 매시업하여 상품추천시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 그에 맞는 상품을 추천받을 수 있도록 한다. 상품추천시스템에서는 상점 외부에 부착된 환경정보 수집시스템에서 측정한 데이터와 기상청 API 데이터를 DB에 저장하고 DB에 저장된 데이터를 이용하여 상황에 맞는 기후화면디자인과 환경정보 데이터를 html로 구성하여 보여준다. Raspverry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 정보를 보여주며 일정 시간 간격으로 관련 상품 광고를 보여주며 필요한 물건을 추천해준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.21-21
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• 2016

인천 영종도는 물부족 위험평가 분석을 위해 Smart Water Grid연구단에서 선정한 데모플랜트로섬으로 고립된 지역이다. 영종도는 공촌정수장으로부터 상수도를 공급받고 있으며 관로 파손 등의 사고가 발생할 경우 외부 수자원으로부터 수도를 공급 받기 어려운 실정이다. 따라서 상수도 공급의 어려움이 발생할 경우 대체 수자원을 활용한 가용수량 산정과 이를 적용하기 위한 물수급평가 프로그램이 영종도에 적용 될 예정이다. 본 연구에서는 물수급평가를 위해 수문분석의 기초자료인 장래 예측 강수량을 제공하는 프로그램을 개발하였다. 장래 강수예측자료는 기상청 기상예보와 기후변화시나리오를 활용하였으며 Visual Studio2013을 통해 강수제공 프로그램을 개발하였고, 데이터의 저장과 DB서버 연동을 위해 Oracle 프로그램이 이용되었다. 기상청에서는 3일, 10일, 1달, 3달로 기간을 구분하여 강수확률 예보를 제공하고 있기 때문에 3개월 이내의 중 단기 예측은 기상청에서 제공되는 기상확률예보를 사용하였고, 3개월 이후의 장기 예측은 RCP 8.5시나리오에 의한 일단위 강수량이 활용될 수 있도록 하였다. 기상청 확률예보의 경우 퍼센트 확률을 정량적 수치로 환산하여 일단위 강수량으로 변환하여 제공하였다. 연구를 통해 개발된 강수제공 프로그램에서는 영종도 지역 내 행정구역 별 면적평균강수량이 제공되며, 기후변화시나리오에 의한 강수데이터 취득 시 고해상도(1km 격자단위)로 추출이 가능하도록 하였다. 사용자는 위 경도 좌표에 따라 일 및 월 단위의 강수데이터를 텍스트 파일 형태로 취득할 수 있고, 프로그램 화면 내 표출되는 그래프를 통해 현재대비 장래 강수량 변화를 확인할 수 있도록 하였다. 향후 Smart Water Grid 연구성과로 개발된 물부족위험평가프로그램과 연동하여 물수급평가, 가용수량 산정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.4
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• pp.182-190
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• 2023

This study proposes a predictive model using XGBoost and SHapley Additive exPlanation (SHAP) to estimate fuel consumption in bulk carriers. Previous studies have also utilized ship engine data and weather data. However, they lacked reliability in predicted results and explanations of variables used in the fuel consumption prediction model implementation. To address these limitations, this study developed a predictive model using XGBoost and SHAP. It provides research background, scope, relevant regulations, previous studies, and research methodology. Additionally, it explains the data cleaning method for bulk carriers and verifies results of the predictive model.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.49.1-49.1
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• 2011

집광채광 설비는 건축물의 조명에너지 절감 및 자연광의 실내 유입을 위해 적용 가능한 태양에너지설비로써 다른 신 재생 에너지 설비와 다르게 연간에너지생산에 대한 정량적 데이터가 아직까지 부재하다. 집광채광 설비의 설치효과를 판단하기 위해서는 집광채광 설비 설치에 따른 연간 에너지생산량 산출이 필요하며, 이를 위해서는 각 구성부분(집광부, 전송부 및 산광부)의 광전송 효율에 대한 데이터가 구축되어야 한다. 본 연구는 집광채광 설비의 효율 분석에 관한 첫 번째 단계로써 외부광속에 대한 집광부 통과 직후의 내부광속의 비율을 예측하였다. 국내에 보급된 집광채광 설비는 대부분 프리즘형과 광덕트형이며, 우선적으로 집광부 입사면의 경사각과 방위각이 다양하여 내부광속 산출방법론이 매우 복잡한 프리즘형을 분석대상으로 삼았다. 전일사량, 외부조도 및 집광부 내부조도가 측정되었으며, 외부광속으로부터 내부광속을 산출하는 공식을 유도하기 위해 천공상태에 따라 전일사량 측정치가 직산분리 되었다. Perez model과 Liu and Jordon에 의해 제시된 계산식과 입사면 및 집광부 면적을 고려하여 수평면 외부조도 측정치로부터 외부광속이 그리고 내부조도로부터 내부광속이 산출되었다. 입사면의 투과율이 동일하다는 전제 하에 천공상태에 따른 태양광 투과 비율을 도출한 결과, 담천공(Kt ${\leq}$ 0.3)에서 0.39, 부분담천공(0.3${\geq}$ 0.78)에서 1.0으로 나타났다. 도출된 투과비율을 외부광속에 적용하여 내부광속을 계산한 결과치와 측정치는 약 ${\pm}9%$ 정도의 차이를 보였다. 연간 기상데이터에 위와 같은 방법론이 적용되면 프리즘형 집광부의 연간 내부광속이 산출될 수 있다. 또한 기존 연구에서 제시된 발광효율 산출식과 일사 파장에 따른 시감도를 고려하면 매 시간별 외부조도도 산출이 가능하다. 일사량 측정치와 외부조도 측정치 사이의 상관관계를 분석한 결과 결정계수 $R^2$이 0.99인데 반해 일사량 측정치와 외부조도 계산치 사이의 상관관계 결정계수는 0.95로 측정치 보다 약간 작은 값을 갖는다. 이렇게 산출된 외부조도는 각 입사면의 면적을 반영하여 외부광속으로 변환되고, 앞서 산출된 천공상태별 투과비율이 적용됨으로써 내부광속이 도출될 수 있다. 이와 같은 집광부에 대한 연구를 바탕으로 향후 전송부와 산광부 효율을 도출하고 궁극적으로 집광채광 설비를 통해 실내에 전달되는 연간 빛에너지를 예측할 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 방법론은 다른 형태의 집광채광 설비에도 적용이 가능할 것으로 판단되며, 국내 집광채광 설비의 연간 에너지생산량에 대한 폭 넓은 데이터 구축이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.25 no.4
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• pp.308-319
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• 2016

In order to set the outdoor weather conditions to be applied to the design standard of the greenhouse heating and cooling system, outdoor air temperature and heating degree-hour for heating design, dry bulb temperature, wet bulb temperature and solar irradiance for cooling design were analyzed and presented. For every region in Korea, we used thirty years from 1981 to 2010 hourly weather data for analysis, which is the current standard of climatological normal provided by KMA. Since the use of standard weather data is limited, design weather conditions were obtained using the entire weather data for 30 years, and the average value of the entire data period was presented as a design standard. The design weather data with exceedance probability of 1, 2.5, and 5% were analyzed by the TAC method, and we presented the distribution map with exceedance probability of 1% for heating and 2.5% for cooling which are recommended by design standards. The changes of maximum heating load, seasonal heating load and maximum cooling load were examined by regions, exceedance probabilities, and setpoint temperatures. The proposed outdoor design conditions can be used not only directly for the greenhouse heating and cooling design, but also for the reinforcement of heating and cooling facilities and the establishment of energy saving measures. Recently, due to the climate change, sweltering heat in summer and abnormal temperature in winter are occurring frequently, so we need to analyze weather data periodically and revise the design standard at least every 10 years cycle.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.397-400
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• 2016

태양광 발전 방식은 기존 고갈 가능성이 있는 에내지를 대체하기 위해 많은 개발이 이루어져왔다. 태양광 발전 모듈의 인버터에는 발전량에 영향을 주는 다양한 속성들이 계측되어 저장된다. 본 연구에서는 이런 데이터에, 발전량에 영향을 주는 외부 요인인 기상 데이터를 추가하고, 랜덤 포레스트를 써서 과거 몇일까지의 데이터를 고려했을 때 가장 예측 성능이 높은지 실험을 통해 검증하였다. 2일 전부터 최대 365일 전까지의 데이터를 고려한 결과 5일 정도의 과거 데이터를 고려했을 때 예측 성능이 가장 높고, 고려하는 기간이 길어질수록 예측 성능이 떨어지는 경향을 보였다.