Purpose: The purpose of this study is to suggest a key quality factor affecting user satisfaction based on quality attribute of weather information system and additionally, a managerial implication for activating weather information service market by analyzing causal relevance between weather information system and business performance. Methods: As its method, a causal relevance of quality factor of weather information system affecting satisfaction and business performance was analyzed by using structural equation model. An enterprise utilized in analysis sample performed a survey by targeting 186 distribution/logistics and general manufacturing company. Results: It was revealed that information, service quality of weather information system exerted a significant influence on user satisfaction and it did not take a significant influence on business performance in terms of quality of information, system and service. A significant relevance between user satisfaction and business performance was strong supported. Finally, it was revealed that utilization level of weather information system had a moderating effect on business performance. Conclusion: Domestic weather information system mainly focused on information utilization based weather information system and additional service level utilizing weather information is very low in practical terms. Therefore, in order to expand domestic weather related service market, systematic market expansion strategy of providing corporate customized service and case enlargement would be required.
본 논문에서는 가로등 운용에 있어서 일기예보 및 일조량을 고려한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에 의해 생성된 Weather Factor를 적용하여 보행자가 있을 시에는 가로등의 광량을 최대로 유지하고 보행자가 없을 경우 최대전력을 사용하지 않고 일정한 밝기를 유지하는 대기전력모드를 사용하여 전력소비를 줄였다. 이렇게 함으로써 배터리의 잔량을 확보할 수 있으며 이를 이용하여 부조일이 지속될 경우 운용일수를 최대한 연장하기 위한 적절한 알고리즘을 제안하였다. 또한 이러한 알고리즘에 필요한 Weather Factor의 값을 실험을 통하여 결정하였으며. 모의실험을 통해 알고리즘의 적합성을 확인하였다.
This paper presents the correlation on the contamination degree and weather conditions using the multiple regression of the statistic method. The cotamination is a significant factor in the insulation system. The major factor is natural contamination, and the most is the salt. The salt contamination is occured by the weather conditions. The weather contaminations are wind, precipitation, temperature, relative humidity, etc. The effects of those are different, and the correlation is showed numerically by using the multiple regression method of the statistic method. With this, the estimation of the equivalent salt deposit density(ESDD) becomes possible by the changes of the weather conditions.
Today they use a weather radar with spatially high resolution in predicting rainfall intensity and utilizing the information for super short-range forecast in order to make predictions of such severe meteorological phenomena as heavy rainfall and snow. For a weather radar, they use the Z-R relation between the reflectivity factor(Z) and rainfall intensity(R) by rainfall particles in the atmosphere in order to estimate intensity. Most used among the various Z-R relation is $Z=200R^{1.6}$ applied to stratiform rain. It's also used to estimate basic rainfall intensity of a weather radar run by the weather center. This study set out to compare rainfall intensity between the reflectivity of a weather radar and the ground rainfall of ASOS(Automatic Surface Observation System) by analyzing many different cases of heavy rain, analyze the errors of different weather radars and identify their problems, and investigate their applicability to nowcasting in case of severe weather.
Weather is an influential factor to sales of companies. There have been growing attempts with which companies apply weather to developing their strategic marketing plans. By executing weather marketing activities, companies minimize risks (or negative impacts) of weather to their business and increase sales revenues. In spite of managerial importance of weather management, there are scarce empirical studies that comprehensively investigate its impact and present an efficient method that optimally allocates marketing budget. Our research was conducted in two parts. In the first part, we investigated influences of weather on sales based on real-world daily sales data. We specifically focused on the contextual factors that were less focused in the weather related research. In the second part, we propose an optimization model that can be utilized to efficiently allocate weather marketing budget across various regions (or branches) and show how it can be applied to real industry cases. The results of our study are as follow. Study 1 investigated the impact of weather on sales using store sales data of a family restaurant company and an outdoor fashion company. Results represented that the impacts of weather are context-dependent. The impact of weather on store sales varies across their regional and location characteristics when it rains. Based on the results derived from Study 1, Study 2 proposes a method on how optimally companies allocate their weather marketing budgets across each region.
본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 속도 변화를 분석하여 고속도로의 교통상황 분류를 목적으로 하였다. 서해대교의 RWIS와 VDS 자료를 활용하여 요인분석한 결과 교통상황에 영향을 주는 기상요인은 날씨, 온도, 시정거리로 나타났다. 각 요인에 따른 교통상황을 분류하기 위해 요인별로 분산분석을 실시한 결과 날씨는 맑음과 강우, 온도는 $5^{\circ}C$ 이하와 이상, 시정거리는 강우 시에만 10km 이하와 이상으로 분류되어 총 5개 유형의 교통상황으로 분류되었다. 보다 원활한 교통관리를 위해 각 상황별로 교통량-속도 모형을 추정하였으나 분석자료의 부족으로 설명력은 다소 낮게 나타났다. 그러나 장기간의 자료를 본 연구에서 제시된 분석과정에 입각하여 분석할 경우 기상요인에 따른 유형별 교통관리가 가능할 것으로 기대된다.
A weather radar usually extracts the necessary information from the return Doppler spectrum moment estimates. Phase stability is a very important factor in obtaining accurate and reliable information in a Doppler weather radar system since the system phase noise may seriously degrade the weather spectrum moment estimation quality. These spectrum moment estimates are commonly obtained using the pulse pair method which is simple to implement and fast enough to process an enormous amount of weather radar data in real time. Therefore, an analytical method is developed in this paper to analyze and quantify the phase noise effects on the pulse pair spectrum moment estimates in terms of the phase noise power and broadness.
The purpose of this study is to estimate the probable period of the planting work in consideration of weather factors. The impact degree of weather factors on the control of planting schedule was measured by the possible working days on the basis of weather condition. To establish the weather standard, the researcher analyzed the questionnaires on the manager of planting work and also the meteorological data for 10 years(1983-1992) in Seoul. The results are as follows; $\circled1$ The possible period of the planting work is from March 17 to May 18 Spring and from September 26 to December 15 in Autumn during a year. $\circled2$ The problem working days of the planting work(106-130) days per year) are less than the building construction days(174 days per year), because of handling the living material of plants, specially in summer and winter.
Generally, the rainfall and the influent of wastewater treatment plants (WWTPs) have strong relationship at the case of combined sewers. With the fact that the influent variations in terms of quantity and sewage quality is the most common and significant disturbance, the impact factor to the characteristics of sewage should be searched for. In this paper, the relationship between weather conditions such as humidity, temperature and rainfall and influent flowrate and contaminant concentration was analysed using factor analysis. Additionally, 3 influent types were deduced using cluster analysis and the distributions of operational variables were compared to the each groups by one-way ANOVA. The applied dataset were clustered to three groups that have the similar weather and influent conditions. These different conditions can cause the different operating conditions at WWTPs. That is, the Group 1 is for the condition with high humidity and rainfall, so DO concentration in the reactor was very high but MLSS concentration was very low because of too large flowrate. However, the Group 3 is classified to the case having low humidity, temperature, and rainfall, therefore, the SRT was the longest and the SVI was the highest due to the worst settleability in the winter for a year.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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