Assessing the energy performance of supertall buildings often does not consider variations in energy consumption due to the change of environmental conditions such as temperature, pressure, and wind speed associated with differing elevations. Some modelers account for these changing conditions by using a conventional temperature lapse rate, but not many studies confirm to the appropriateness of applying it to tall buildings. This paper presents and discusses simulated annual energy consumption results from a 600 m tall skyscraper floor plate located in Dubai, UAE, assessed using ground level weather data, a conventional temperature lapse rate of $6.5^{\circ}C/km$, and more accurate simulated 600 m weather data. A typical office floorplate, with ASHRAE 90.1-2010 standards and systems applied, was evaluated using the EnergyPlus engine through the OpenStudio graphical user interface. The results presented in this paper indicate that by using ground level weather data, energy consumption at the top of the building can be overestimated by upwards of 4%. Furthermore, by only using a lapse rate, heating energy is overestimated by up to 96% due to local weather phenomenon such as temperature inversion, which can only be conveyed using simulated weather data. In addition, sizing and energy consumption of fans, which are dependent both on wind and atmospheric pressure, are not accurately captured using a temperature lapse rate. These results show that that it is important, with the ever increasing construction of supertall buildings, to be able to account for variations in climatic conditions along the height of the building. Adequately modeling these conditions using simulated weather data will help designers and engineers correctly size mechanical systems, potentially decreasing overall building energy consumption, and ensuring that these systems are able to provide the necessary indoor conditions to maintain occupant comfort levels.
In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.
본 연구는 경기도 가평과 충천북도 영동에 식재된 잣나무 임분의 임령별 연년생장을 파악하고 지역적 기후조건이 잣나무 초기생장에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 먼저 각 지역의 임령별 평균 흉고직경, 평균 수고, ha당 흉고단면적, ha당 재적 등의 임분통계량을 측정 요약하였으며, 이에 근거하여 10년생부터 18년생까지 8년간의 초기생장에 대한 임분변수별 연년생장량을 파악하였다. 연구 대상지의 지역별 미기후는 지형과 기후치간의 관계를 이용한 지형기후학적 방법에 의해 평균기온, 최고기온, 최저 기온, 상대습도, 강수량, 그리고 일조시수의 월별 평년 값을 추정한 후, 공간통계기법을 적용하여 지역별·연도별 월별 기후치를 추정하였다. 이들 자료를 이용하여 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 온량지수, 한랭지수, 건조지수 등의 17개 기후변수를 지역별·연도별로 산출하고 임분변수별 연년생장량과의 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 잣나무의 초기생장은 경기도 가평이 충청북도 영동에 비하여 훨씬 우수한 성장을 보이고 있었다. 일반적으로 잣나무 임분의 생장은 기온이 낮고 강수량이 많아 높은 습도를 유지하는 지역이 적합한 것으로 알려져 있다. 지역별의 추정된 연도별 미기후와 연년생장과의 상관관계와 회귀분석 결과에 의하면, 가평 지역 잣나무 유령임분의 연년생장은 이러한 일반적인 생장-기후 관계와 일치하는 것으로 나타났다. 하지만 영동지역의 임분변수별 연년생장과 미기후와의 관계는 가평지역과는 다소 다른 경향을 보이고 있다. 이러한 결과는 연간 변이가 심한 기후조건에도 불구하고 비교적 짧은 기간 동안의 자료만으로는 연년생장에 미치는 영향을 구명하는데 한계가 있다는 사실에 기인한다. 또한 영동지역의 저조한 생장의 원인에 미기후 조건 이외에도 지위와 같은 다른 환경요인이 복합적으로 작용하기 때문으로 판단된다.
Size distributions of atmospheric particulate matter (PM) and its water-soluble organic and inorganic components were measured between January and February 2021 at an urban site in Gwangju in order to identify the major factors that determine their size distributions. Their size distributions during the study period were mainly divided into two groups. In the first group, PM, NO3-, SO42-, NH4+ and water-soluble organic carbon (WSOC) exhibited bi-modal size distributions with a dominant condensation mode at a particle size of 0.32 ㎛. This group was dominated by local production of secondary water-soluble components under atmospheric stagnation and low relative humidity (RH) conditions, rather than long-range transportation of aerosol particles from China. On the other hand, in the second group, they showed tri-modal size distributions with a very pronounced droplet mode at a diameter of 1.0 ㎛. These size distributions were attributable to the local generation and accumulation of secondary aerosol particles under atmospheric conditions such as atmospheric stagnation and high RH, and an increase in the influx of atmospheric aerosol particles by long-distance transportation abroad. Contributions of droplet mode NO3-, SO42-, NH4+ and WSOC to fine particles in the second group were significantly higher than those in the first group period. However, their condensation mode contributions were about two-fold higher in the first group than in the second group. The significant difference in the size distribution of the accumulation mode of the WSOC and secondary ionic components between the two groups was due to the influx of aerosol particles with a long residence time by long-distance transport from China and local weather conditions (e.g., RH).
부산광역시는 2007년부터 시내버스 준공영제를 시행하고 있으며 급격히 증가하고 있는 재정지원금이 큰 문제로 대두되었다. 현재 부산시의 재정 상태를 감안한 경우 시내버스 준공영제의 성공 여부는 매년 투입되어야 하는 재정지원금을 연차적으로 감소시켜 나가야 하는 부분이다. 부산시 재정부담을 완화하기 위해서는 시내버스 이용을 보다 편리하게 하여 버스 이용객의 수요를 지속적으로 증가시켜야 할 것이다. 교통수요에 영향을 미치는 기상조건을 살펴보면 눈, 안개, 비 등이 있으며 이러한 기상조건은 통행자들의 수단선택에 영향을 미쳐 결과적으로 버스 이용의 감소를 가져온다. 그리하여 기상 악화시 이용률 저하는 수익금 감소로 이어지게 되어 부산시의 막대한 공공재정 부담으로 돌아오게 된다. 본 연구에서는 기상 상태에 따른 교통수단간 수송 분담률을 파악하여 기상 악화시 버스 승객이 타 교통수단으로 전환하는 패턴을 분석하고 설문조사를 통해 타 수단으로 전환하는 이유를 분석함으로써 향후 대중교통시설 및 환승체계 구축 등 버스정책 수립에 필요한 정책적 시사점을 도출하는데 목적이 있다.
Urban Heat Island (UHI) intensity is one of vital parameters in studying urban boundary layer meteorology as well as urban planning. Because the UHI intensity is defined as air temperature difference between urban and rural sites, an objective sites selection criterion is necessary for proper quantification of the spatial variations of the UHI intensity. This study quantified the UHI intensity and its spatial pattern, and then analyzed their connections with urban structure and metabolism in Seoul metropolitan area where many kinds of land use and land cover types coexist. In this study, screen-level temperature data in non-precipitation day conditions observed from 29 automatic weather stations (AWS) in Seoul were analyzed to delineate the characteristics of UHI. For quality control of the data, gap test, limit test, and step test based on guideline of World Meteorological Organization were conducted. After classifying all stations by their own local climatological properties, UHI intensity and diurnal temperature range (DTR) are calculated, and then their seasonal patterns are discussed. Maximum UHI intensity was $4.3^{\circ}C$ in autumn and minimum was $3.6^{\circ}C$ in spring. Maximum DTR appeared in autumn as $3.8^{\circ}C$, but minimum was $2.3^{\circ}C$ in summer. UHI intensity and DTR showed large variations with different local climate zones. Despite limited information on accuracy and exposure errors of the automatic weather stations, the observed data from AWS network represented theoretical UHI intensities with difference local climate zone in Seoul.
2000년에 전국적으로 이삭누룩병이 발생한 포장의 비율은 7.5%이었으며, 지역별로는 충북이 13.7%로 가장 높았고 전남이 1.5%로 가장 낮았다. 벼 품종별로는 남천벼가 가장 감수성이었고 흑진주벼는 1999년과 2000년에 전혀 발생이 되지 않아 가장 저항성인 것으로 조사되었다. 이삭누룩병 약제방제 선발 시험결과 터부코나졸 수화제의 방제가는 83.0% 이상으로 가장 우수하였고, 훼림존 성분이 함유된 두 약제도 방제가가 60.9%∼75.9%로 나타났다. 남원 지역의 포장에서 이삭누룩병 발생이 높은 원인은 일조부족 및 강우량이 많아 발병이 조장된 것으로 분석되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3567-3582
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2020
Human activities are often affected by weather conditions. Automatic weather recognition is meaningful to traffic alerting, driving assistance, and intelligent traffic. With the boost of deep learning and AI, deep convolutional neural networks (CNN) are utilized to identify weather situations. In this paper, a three-channel convolutional neural network (3C-CNN) model is proposed on the basis of ResNet50.The model extracts global weather features from the whole image through the ResNet50 branch, and extracts the sky and ground features from the top and bottom regions by two CNN5 branches. Then the global features and the local features are merged by the Concat function. Finally, the weather image is classified by Softmax classifier and the identification result is output. In addition, a medium-scale dataset containing 6,185 outdoor weather images named WeatherDataset-6 is established. 3C-CNN is used to train and test both on the Two-class Weather Images and WeatherDataset-6. The experimental results show that 3C-CNN achieves best on both datasets, with the average recognition accuracy up to 94.35% and 95.81% respectively, which is superior to other classic convolutional neural networks such as AlexNet, VGG16, and ResNet50. It is prospected that our method can also work well for images taken at night with further improvement.
This paper presents results from field studies carried out to monitor off-target droplet movement of endosulfan insecticide applied to the Korea chestnut tree area. As a results, mean airborne drift values were recorded 25m as average from downwind of a single flight line(sample line) in mountain terrain and mean effective swath width was recorded 19.5m as average in a plain. In terms of characteristics of geography of Korea aerial application is mainly carried out in mountain terrain. The equipment, weather conditions, and appropriate aerial spray technic are required for effective aerial application. In particular, the pilot can get effective results when he only sprays with consideration of environment factors since there is much turbulence in mountain terrain. Eventually, the most effective factor of droplets drift is to estimate the local weather conditions exactly.
In order to keep safe driving conditions under road networks, there are several formations such as road structure, road surface condition, traffic occupancy and supplement of an accurate information of traffic status ahead To support safe-driving on each road formation, each formation is supplied with various information to help the driver. However, in some cases like rapid status change at local-scale geography, traffic information systems often displays insufficient information because of the lack of information correlation. In order to accurately aware the driver, all road formation must be in sync. It is important to supply accurate information to the driver because this information directly impacts the drivers on the road. This paper discusses the amber information to keep the least safety driving over road formations including tunnels and bridges. This paper also will propose the informations for safe-driving conditions, information linkage on the road and rule-base safety information, as ITS technology, being displayed for all drivers under the worst weather conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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