The diagnostic and prognostic methods for generating 3 dimensional wind field were comparatively analyzed and 4 dimensional data assimilation (FDDA) technique by incorporating Automatic Weather System (AWS) into the prognostic methods was discussed for the urban scale air quality model. The A WS covered the urban scale grid distance of 10.6 km and 4.3 km in South Korea and Kyong-in region, respectively. This is representing that AWS for FDDA could be fairly well accommodated in prognostic model with the meso${\gamma}$~ microa scale (~5 km), indicating that the 3 dimensional wind field by FDDA technique could be a useful interpretative tool in urban area for the atmospheric environmental impact assessment.
Climate data were obtained over an eight-year period (July 2013 to June 2021) using an automatic weather observation system (AWS) installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using climate data, the statistical and meteorological characteristics of the local circulation between the Nakdong River and Mt. Geumo were analyzed. This study is based on automatic weather observation system data for Dongyeong, along with comparative climate data from the Korea Meteorological Administration (Chilgok) and the Gumi meteorological observatory. Over the eight- years, mountain and valley winds have occurred 48 times a year on average, with the highest occurring in May and the weakest winds in June and December. When mountain winds occurred, the temperature in the nearby lowland region more strongly decreased than when valley winds blew. However, the potential to use mountain winds to improve urban thermal environments is limited because mountain winds occur infrequently in summer when a drop in nighttime temperature is required.
최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.
This paper discusses energy use monitoring and analysis as part of a study on a low-cost energy supply management system that links an existing database with weather information with no real-time monitor for energy demand of buildings using renewable energy, generator and energy storage systems. This study is targeted at small and medium-sized buildings and aims to monitor energy use with a small number of sensors at low cost by applying an energy management system (EMS). The present study can help overcome the limitations of high-cost EMS applied to large commercial and public buildings. We developed current, indoor temperature and human motion sensors and installed them in an office of a company in a sample building. Through these sensors, we analyzed energy use patterns and the effects of weather information and human motion on the energy use. Furthermore, we analyzed the correlations between the total KEPCO energy use of the sample building and weather by comparing these two data. The results showed that the office energy use of a company was more affected by human motions than by weather information. The comparison between the total energy use of the Building and weather information found that external temperature had an effect on the energy use.
한국항해항만학회 1995년도 VTS and IBS 95 The Korean Institute of Navigation 1995년도
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pp.153-165
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1995
When an automatic course-keeping is introduced as is quite popular in modern navigation the closed-loop steering system consists of autopilot device power unit(or telemotor unit) steering gear ship dynamics and magnetic or gyro compass. We derive the mathematical model of each element of the automatic steering system. We provide a method of theoretical analysis on propulsive energy loss related to automatic steering of ships inthe open seas taking account of the on-off mechanism of power unit. Also we paid attention to dead band mechanism of autopilot device which is normally called weather adjustment. Next we make numerical calculation of the effects of autopilot control constants ont he propulsive energy loss for two kinds of ship a fishing boat and an ore carrier. Realistic sea and wind disturbances are employed in the calculation.
IT기반의 기상학과 기상 서비스의 급속한 발전에도 불구하고, 아직까지 사람들이 직접 기상 정보를 받아와 판단하는 전통적인 방식으로 기상 정보가 이용되고 있다. 특히 지능화된 기상 정보 처리가 유비쿼터스 컴퓨팅과 개개인의 생활에 매우 유용할 것으로 기대됨에도 불구하고, 기계 주도의 자동화된 기상정보 처리에 대한 연구는 오랫동안 주목을 받지 못했다. 본 논문에서는 지능형 기상 정보처리를 가능하게 하는 GRIB기반의 온톨로지의 설계에 대해서 논한다. GRIB은 세계적으로 널리 사용되는 범용 목적의 기상 데이터 포맷으로 세계 기상기구에 의해 승인된 형식이다. 설계된 온톨로지와 Jess 엔진으로 구성된 추론 시스템으로 지능형 기상 애플리케이션을 구현하고 실험하여, 기계 주도의 기상 정보 처리에 대한 효과를 검증하였다.
The objective of this study is to describe the short-range forecast system of the Korea Air Force (KAF) and to verificate its performace in 2009 summer. The KAF weather prediction model system, based on the Weather Research and Forecasting (WRF) model (i.e., the KAF-WRF), is configured with a parent domain overs East Asia and two nested domains with the finest horizontal grid size of 2 km. Each domain covers the Korean peninsula and South Korea, respectively. The model is integrated for 84 hour 4 times a day with the initial and boundary conditions from National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) data. A quantitative verification system is constructed for the East Asia and Korean peninsula domains. Verification variables for the East Asia domain are 500 hPa temperature, wind and geopotential height fields, and the skill score is calculated using the difference between the analysis data from the NCEP GFS model and the forecast data of the KAF-WRF model results. Accuracy of precipitation for the Korean penisula domain is examined using the contingency table that is made of the KAF-WRF model results and the KMA (Korea Meteorological Administraion) AWS (Automatic Weather Station) data. Using the verification system, the operational model and parallel model with updated version of the WRF model and improved physics process are quantitatively evaluated for the 2009 summer. Over the East Aisa region, the parallel experimental model shows the better performance than the operation model. Errors of the experimental model in 500 hPa geopotential height near the Tibetan plateau are smaller than errors in the operational model. Over the Korean peninsula, verification of precipitation prediction skills shows that the performance of the operational model is better than that of the experimental one in simulating light precipitation. However, performance of experimental one is generally better than that of operational one, in prediction.
The automatic algorithm optimized for the Korean Peninsula was developed to detect and track the center of typhoon based on a geometrical method using high-resolution retrieved WISSDOM (WInd Syntheses System using DOppler Measurements) wind and reflectivity data. This algorithm analyzes the center of typhoon by detecting the geometric circular structure of the typhoon's eye in radar reflectivity and vorticity 2D field data. For optimizing the algorithm, the main factors of the algorithm were selected and the optimal thresholds were determined through sensitivity experiments for each factor. The center of typhoon was detected for 5 typhoon cases that approached or landed on Korean Peninsula. The performance was verified by comparing and analyzing from the best track of Korea Meteorological Administration (KMA). The detection rate for vorticity use was 15% higher on average than that for reflectivity use. The detection rate for vorticity use was up to 90% for DIANMU case in 2010. The difference between the detected locations and best tracks of KMA was 0.2° on average when using reflectivity and vorticity. After the optimization, the detection rate was improved overall, especially the detection rate more increased when using reflectivity than using vorticity. And the difference of location was reduced to 0.18° on average, increasing the accuracy.
The significance of renewable energy has been on the rise, as evidenced by the 3020 renewable energy plan and the 2050 carbon neutrality strategy, which seek to advance a low-carbon economy by implementing a power supply strategy centered around renewable energy sources. This study examines the wind resources on the west coast of South Korea and confirms the potential for wind power generation in the area. Wind speed data was collected from 22 automatic weather system stations and four light house automatic weather system stations provided by the Korea Meteorological Administration to evaluate potential sites for wind farms. Weibull distribution was used to analyze the wind data and calculate wind power density. Annual energy production and capacity factors were estimated for 15-20 MW-class large wind turbines through the height correction of observed wind speeds. These findings offer valuable information for selecting wind power generation sites, predicting economic feasibility, and determining optimal equipment capacity for future wind power generation sites in the region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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