본 연구에서는 여러 사업장에서 많이 사용되는 대표적 독성 물질인 염소를 누출 물질로 선정하여 화학사고 통계자료에 따라 사고 발생 빈도가 높은 여름철 기상조건을 인자로 한 대안의 시나리오와 기존의 시행방법인 연평균 기상조건을 인자로 한 대안의 시나리오 비교분석을 통해 개선방안을 제시하고자 하였다. 2014년 1월부터 2016년 12월까지 발생한 총 296건의 화학 사고를 분석한 결과 사계절 중 여름에 가장 많은 사고가 발생하는 것으로 조사되었으며 전체 사고 발생건수의 35.81%를 차지하였다. 실제 염소를 취급하는 사업장을 대상으로 위험성 평가 결과 2016년의 경우 연평균 기상조건하에서 산출된 영향범위는 발생원으로부터 반경 712.4 m, 영향범위 내 주민 수는 20,090 명이였으며, 여름철 평균 기상조건하에서 산출된 영향범위는 발생원으로부터 반경 796.2 m, 영향범위 내 주민 수는 27,143 명으로 나타났다. 이와 같은 결과는 특정 조건하에서 현 대안의 시나리오 상의 영향범위가 포괄할 수 없는 부분이 존재함을 의미한다. 따라서 화학 물질별 특성을 고려한 Case Risk Assessment가 이루어져야 한다는 위험성 평가 제도의 발전방향을 제시한다.
Background: Maintenance operations on-board ships are highly demanding. Maintenance operations are intensive activities requiring high man-machine interactions in challenging and evolving conditions. The evolving conditions are weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress. For example, extreme weather condition affects seafarers' performance, increasing the chances of error, and, consequently, can cause injuries or fatalities to personnel. An effective human error probability model is required to better manage maintenance on-board ships. The developed model would assist in developing and maintaining effective risk management protocols. Thus, the objective of this study is to develop a human error probability model considering various internal and external factors affecting seafarers' performance. Methods: The human error probability model is developed using probability theory applied to Bayesian network. The model is tested using the data received through the developed questionnaire survey of >200 experienced seafarers with >5 years of experience. The model developed in this study is used to find out the reliability of human performance on particular maintenance activities. Results: The developed methodology is tested on the maintenance of marine engine's cooling water pump for engine department and anchor windlass for deck department. In the considered case studies, human error probabilities are estimated in various scenarios and the results are compared between the scenarios and the different seafarer categories. The results of the case studies for both departments are also compared. Conclusion: The developed model is effective in assessing human error probabilities. These probabilities would get dynamically updated as and when new information is available on changes in either internal (i.e., training, experience, and fatigue) or external (i.e., environmental and operational conditions such as weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress) factors.
In this study, we investigated the optimal meteorological conditions for cloud seeding using aircraft over the Korean Peninsula. The weather conditions were analyzed using various data sources such as a weather chart, upper air observation, aircraft observation, and a numerical model for cloud seeding experiments conducted from 2018 to 2019 by the National Institute of Meteorological Sciences, Korea Meteorological Administration. Cloud seeding experiments were performed in the seasons of autumn (37.0%) and winter (40.7%) in the West Sea and Gangwon-do. Silver iodide (70.4%) and calcium chloride (29.6%) were used as cloud seeding materials for the experiments. The cloud seeding experiments used silver iodide in cold clouds. Aircraft observation revealed relatively low temperatures, low liquid water content, and strong wind speeds in clouds with a weak updraft. In warm clouds, the cloud seeding experiments used calcium chloride. Observations included relatively high temperatures, high liquid water content, and weak wind speeds in clouds with a weak updraft. Based upon these results, we determined the comprehensive meteorological conditions for cloud seeding experiments using aircraft over the Korean Peninsula. The understanding of optimal weather conditions for cloud seeding gained from this study provide information critical for performing successful cloud seeding and rain enhancement.
We conducted a study on the impact of observation station density; this was done in order to enable the accurate estimation of spatial meteorological variables. The purpose of this study is to help operate an efficient observation network by examining distributions of temperature, relative humidity, and wind speed in a test area of a three-dimensional meteorological observation project in the Yeongdong region in 2019. For our analysis, we grouped the observation stations as follows: 41 stations (for Step 4), 34 stations (for Step 3), 17 stations (for Step 2), and 10 stations (for Step 1). Grid values were interpolated using the kriging method. We compared the spatial accuracy of the estimated meteorological grid by using station density. The effect of increased observation network density varied and was dependent on meteorological variables and weather conditions. The temperature is sufficient for the current weather observation network (featuring an average distance about 9.30 km between stations), and the relative humidity is sufficient when the average distance between stations is about 5.04 km. However, it is recommended that all observation networks, with an average distance of approximately 4.59 km between stations, be utilized for monitoring wind speed. In addition, this also enables the operation of an effective observation network through the classification of outliers.
Hourly horizontal global solar radiation has been used as one of significant parameters in a weather file for building energy simulations, which determines the quality of building thermal performance. However, as about twenty two weather stations in Korea have actually measured the horizontal global sola radiation, the weather files collected in other stations requires solar data simulation from the other meteorological parameters. Thus, finding the reliable complicated method that can be used in various weather conditions in Korea is critically important. In this paper, three solar simulation models were selected and evaluated through the reliability test with the simulated hourly horizontal global solar radiation against the actually measured solar data to find the most suitable model for the south east area of Korea. Three selected simulation models were CRM, ZHM, and MRM. The first two models are regression type models using site-fitted coefficients which are derived from the correlation between measured solar data and local meteorological parameters from the previous years, and the last model is a mechanistic type model using the meteorological data to calculate conditions of atmospheric constituents that cause absorption and scattering of the extraterrestrial radiation on the way to the surface on the Earth. The evaluation results show that ZHM is the most reliable model in this area, yet a complicated hybrid simulation methods applying the advantages of each simulation method with the monthly-based weather data is needed.
교통관련 시스템의 다변화로 기존 ITS시스템을 활용하여 다양한 응용 서비스를 제공하기 위한 필요성이 대두되고 있으며 그 중 UTIS를 활용한 다양한 부가 서비스를 제공하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 UTIS의 실시간 교통정보와 기상정보 수집 시스템을 활용한 가변속도제한 시스템 연계방안에 관한 연구를 하였다. 본 시스템을 연계 운영하는 방안으로 기상정보 데이터를 이용하여 적정한 가변속도를 산출하는 방법, UTIS 정보를 이용하여 산출하는 방법 그리고 기상정보와 UTIS의 소통정보에 기상에 따른 가중치를 부여하여 감속도를 산출하는 3가지의 방법에 관하여 연구 하였다. 가장 적합한 감속도를 구하기 위해 통행속도와 노면마찰계수, 종방향 편경사를 이용해 조건에 따라서 변화되는 자동차의 최소정지거리를 산정하는 방법을 이용하였으며 최소정지거리와 운행속도의 관계를 이용하여 최종적으로 필요한 속도를 산출하였다.
현대인의 복잡한 일상생활에서 시간 약속을 지키는 일은 쉽지 않다. 특히 차량의 증가는 출근 시간 교통 체증을 유발하여 지각으로 이어지고 이는 기상 상황에 따라 많은 변화를 보인다. 이 논문에서는 기상 상황에 따라 알람 시간을 자동으로 변경하여 교통 체증에 대비할 수 있도록 해주는 스마트 알람 시계를 제안한다. 제안하는 스마트 알람 시계는 일반적인 알람 시계의 기능을 터치를 통해 조작할 수 있도록 설계하였다. 여기에 오픈 API를 사용하여 날씨 정보를 알아내고 이를 활용하여 자동으로 알람 시간을 변경함으로써 예상되는 시간 지연에 대비할 수 있도록 하였다. 제안하는 설계는 아두이노 메가2560과 터치 TFT-LCD를 바탕으로 구현하였으며 인터넷 연결을 위한 WiFi 모듈, 시계 기능을 위한 RTC 모듈, 알람 소리 재생을 위해 MP3 플레이어 모듈 등이 함께 사용되었다. 제안하는 설계는 특허로 출원되어 현재 심사가 진행 중이다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.390-393
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2006
It is well known that synthetic aperture radar (SAR) provides information on ocean winds and surface waves. SAR data are of particularly high value in extreme weather conditions, as radar is able to penetrate the clouds providing information on different ocean surface processes. In this presentation some recent results on SAR observation of extreme wind and ocean wave conditions is summarised. Particular emphasize is put on the investigation of typhoons and extratropical cyclones in the North Pacific. The study is based on the use of ENVISAT ASAR wide swath images. Wide swath and scansar data are well suited for a detailed investigation of cyclones. Several examples like, e.g., typhoon Talim will be presented, demonstrating that these data provide valuable information on the two dimensional structure of the both the wind and the ocean wave field. Comparisons of the SAR observation with parametric and numerical model data will be discussed. Some limitations of standard imaging models like, e.g., CMOD5 for the use in extreme wind conditions are explained and modifications are proposed. Finally the study summarizes the capabilities of new high resolution TerraSAR-X mission to be launched in October 2006 with respect to the monitoring of extreme weather conditions. The mission will provide a spatialresolution up to 1m and has full polarimetric capabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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