온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방 설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준인 1981~2010년까지 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 30년간의 전체 기상자료를 이용하여 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 설계기준으로 제시하였다. TAC 방식으로 위험률 1, 2.5, 5%에 대한 설계용 기상자료를 분석하고, 설계기준에서 추천하고 있는 난방용은 위험률 1%, 냉방용은 위험률 2.5%의 기상조건 분포도를 제시하였다. 지역별, 위험률별 및 설정온도별로 최대난방부하, 기간난방부하 및 최대냉방부하의 변화를 고찰하였다. 제시된 각종 설계용 기상조건은 온실의 냉난방시스템 설계에 직접 이용할 수 있을 뿐만 아니라 냉난방 설비 보강이나 에너지 절감대책의 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 한편 기후변화로 인하여 최근 여름철 폭염이나 겨울철 이상고온 현상이 자주 발생하고 있으므로 주기적인 설계용 기상자료의 분석이 필요하고, 최소한 10년 주기로 설계기준을 개정할 필요가 있는 것으로 생각된다. 본 연구에서는 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 기상자료를 분석하였으나 이 기준이 1991~2020년으로 바뀌는 2021년에는 즉시 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 일기에 관한 대표적인 정보인 온도, 습도, 그리고 기압의 변화를 감지하여 일기를 예측하는 일기예보시스템을 개발함으로써, 가정에서 쉽게 일기에 대한 정보를 얻을 수 있도록 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기상청으로부터 기상정보와 일기와의 관계를 분석하여, 차후 측정된 기상정보로부터 일기예보를 하는데 필요한 판단기준을 마련하였다. 또한, 자체적인 데이터 수집을 위해 반도체 압저항성을 이용한 압력센서와 온습도센서를 제작하고, 마이크로프로세서를 이용하여 시스템을 제작하였다.
As use of construction equipment has been increasing continuingly, the proportion of equipment expense to the total construction cost has become higher. However, there is a difference between the equipment expenses section in 'Poom-Sam' and practical data, because 'Poom-sam' does not consider non-working days due to weather conditions, legal holidays and management conditions. Therefore, 'Poom-Sam' does not present a reasonable standard for estimating construction equipment expenses. In this study, to estimate realistic construction equipment operating hours, firstly, construction equipment was classified according to work, and weather conditions, in which each work could not be executed, were established. Then, weather data on Seoul and Busan($2004{\sim}2006$) and legal holidays were analyzed to suggest annual standard operating hours. The annual standard operating hours of earthmoving & excavating, compaction, and drilling equipment was estimated to be 1,430 hours, and lifting equipment, concrete paving equipment, asphalt paving equipment, concrete equipment, and crushing & conveying equipment were estimated to be 2,124 hours, 1,156hours, 1,188hours, 1,688hours, and 2,152hours respectively.
Daylight is highly beneficial for improving the indoor environmental quality and reducing building energy consumption, daylighting applications are scarcely considered, especially during the Rural standard house models design process, because of lack of previous studies on elderly-light environment and complex simulation process. Therefore, daylighting process were performed using ECOTECT, which has various advantage such as easy user interface and simple simulation processes. Moreover, dynamic daylight simulation were performed using whether data. Static simulation are performed to compute static metrics such as daylight factor, whereas dynamic simulation are performed for dynamic metrics such as daylight autonomy and useful daylight illuminance using annual weather data On the basis of daylight autonomy and useful daylight illuminance analysis result, variations in annual daylight performances. A parametric and regression analysis of the window-to-wall ratio and visible transmittance showed that daylight factor, daylight autonomy increased with window-to-wall ratio and visible transmittance. It can be concluded that this new daylight criteria. useful daylight illuminance, will enable architect to obtain better fenestration design.
우리나라에서는 2006년부터 항공사진 촬영방식에 디지털 카메라를 도입한 이후 항공사진 촬영과 관련한 기술 패러다임이 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 전환되고 있다. 그러나 현재 항공사진 촬영과 수치지도 제작에 대한 표준품셈은 아날로그 기반의 품셈과 디지털 기반 품셈이 혼재되어 활용되고 있다. 항공사진촬영과 관련한 품셈의 개정항목 중에서 월별천후표는 비행기의 운항일수 계산과 밀접한 관련이 있다. 현재의 월별천후표는 1999년부터 2007년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 계산한 결과를 사용하고 있다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년 동안의 전운량 관측 자료를 이용하여 월별천후표의 계산을 연구하였다. 결과적으로 29개의 동일한 지점에 대하여 신규 산출한 평균 쾌청일수는 기존의 50일에서 6일이 감소한 44일로 분석되었다. 최대 쾌청일수 감소는 진주에서 23일로 나타났으며, 최대 쾌청일이 감소한 달은 2월로 나타났다.
Using the Standard Precipitation Index (SPI), this study analyzed the drought characteristics of ten weather stations in Gyeongbuk, South Korea, that precipitation data over a period of 30 years. For the number of months that had a SPI of -1.0 or less, the drought occurrence index was calculated and a maximum shortage months, resilience and vulnerability in each weather station were analyzed. According to the analysis, in terms of vulnerability, the weather stations with acute short-term drought were Andong, Bonghwa, Moongyeong, and Gumi. The weather stations with acute medium-term drought were Daegu and Uljin. Finally the weather stations with acute long-term drought were Pohang, Youngdeok, and Youngju. In terms of severe drought frequency, the stations with relatively high frequency of mid-term droughts were Andong, Bonghwa, Daegu, Uiseong, Uljin, and Youngju. Gumi station had high frequency of short-term droughts. Pohang station had severe short-term ad long-term droughts. Youngdeok had severe droughts during all the terms. Based on the analysis results, it is inferred that the size of the drought should be evaluated depending on how serious vulnerability, resilience, and drought index are. Through proper evaluation of drought, it is possible to take systematic measures for the duration of the drought.
Measures for coping with energy shortage are being sought all over the world. Following such a phenomenon, effort to use less energy in the design of buildings and equipment are being conducted. In particular, a program to evaluate the performance of a building comes into the spotlight. However. indispensable standard wether data to estimate the exact energy consumption of a building is currently unprepared. Thus, after appling standard weather data for four weather factors which were used in previous researches to Visual DOE 4.0, we compared it with the result of the existing data and evaluated them. For the monthly cooling and heating load of our target building, we used revised data for June, July, August, and September during which cooling load is applied. When not the existing data but the revised data was used, the research shows that an average of 14.9% increased in June, August, and September except for July. Also, in a case of heating load, the result by the revised data shows a reduction of an average of 11.9% from October to April during which heating load is applied. In particular, the heating loads of all months for which the revised data was used were more low than those of the existing data. In the maximum cooling and heating load according to load factors, the loads by residents and illumination for which the revised data was used were the same as those of the existing data, but the maximum cooling loads used by the two data have a difference in structures such as walls and roofs. Through the above results, the research cannot clearly grasp which weather data influences the cooling and heating load of a building. However, in the maximum loads by the change of weather data in four factors (dry-bulb temperature, web-bulb temperature, cloud amount, and wind speed) among 14 weather factors, the research shows that 5.95% in cooling load and 27.56% in heating load increased, and these results cannot be ignored. In order to make weather data for Performing energy performance evaluation for future buildings, the flow of weather data for the Present and past should be obviously grasped.
The purpose of this research is to produce bin weather data for Seoul from Standard Weather Data. The intended use of these data is for input to recently developed models for simplified energy calculations and for generating variable-base degree-day information. The data produced under this study include $3^{\circ}C$ bin data covering the full range of dry-bulb temperatures with mean coincident wet-bulb and daytime coincident solar radiation, wet-bulb bins down to freezing temperature, wind speed bins with prevailing directions, and heating and cooling degree hours to nine different temperature bases. All of these data are tabulated in six separate time periods and total daily categories for monthly and annual periods.
The purpose of this study is to develop the growth prediction model that can predict growth and development information influencing on the production of citrus fruits. The growth model was developed to predict the floral leaf ratio, number of fruit sets, fruit width, and overweight fruits depending on the main period of growth and development by considering the weather factors because the fruit production is influenced by weather depending on the growth and development period. To predict the outdoor-grown citrus fruit production, the investigation result for the standard farms is used as the basic data; in this study, we also understood that the influence of weather factors on the citrus fruit production based on the data from 2004 to 2013 of the outdoor-grown citrus fruit observation report in which the standard farms were targeted by the Agricultural Research Service and suggested the growth and development information prediction model with the weather information as an independent variable to build the observation model. The growth and development model for outdoor-grown citrus fruits was assumed by using the Ordinary Least Square method (OLS), and the developed growth prediction model can make a prediction in advance with the weather factors prior to the observation investigation for the citrus fruit production. To predict the growth and development information of the production of citrus fruits having a great ripple effect as a representative crop in Jeju agriculture, the prediction result regarding the production applying the weather factors depending on growth and development period could be applied usefully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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