This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purpose of forecasting forest fire danger. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, and temperature. To effectively forecast forest fire occurrence, we need to develop a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire. Forest fore occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using time series weather data sets collected from 8 meteorological observation centers. The data sets were for 5 years from 1997 through 2001. Development of the forest fire occurrence probability model used a logistic regression function with forest fire occurrence data and meteorological variables. An eight-province probability model by was developed. The meteorological variables that emerged as affective to forest fire occurrence are effective humidity, wind speed, and temperature. A forest fire occurrence danger rating index of through 10 was developed as a function of daily weather index (DWI).
Four different buildings having various wall construction are analyzed for the effect of wall mass on the thermal performance and inside building air and wall temperature transient and also for calculating the energy consumption load. This analytical study was motivated by the experimental work of Burch et al. An analytical solution of one-dimensional, linear, partial differential equations is obtained using the Laplace transform method, Bromwich and modified Bromwich contour method. A simple dynamic model using steady state analysis as simplified methods is developed and results of energy consumption loads are compared with results obtained using the analytical solution. Typical Meteorological Year data are processed to yield hourly average monthly values. This study is conducted using weather data from two different locations in Korea: Daegu having severe weather in summer and winter and Jeju having mild weather almost all year round. There is a significant wall mass effect on the thermal performance of a building in mild weather condition. Buildings of heavyweight construction with insulation show the highest comfort level in mild weather condition. A proportional controller provides the higher comfort level in comparison with buildings using on-off controller. The steady state analysis gives an accurate estimate of energy load for all types of construction. Finally, it appears that both mass and wall insulation are important factors in the thermal performance of buildings, but their relative merits should be decided in each building by a strict analysis of the building layout, weather conditions and site condition.
기상상태에 따른 교통사고발생 및 사고심각도는 밀접한 관계가 있음이 잘 알려져있다. 최근고속도로에서 교통 안전성 평가지표 및 시스템의 개발은 사고 치명도를 줄이고자 접근하는 것이다. 본 연구에서는 도로선형 요소와 기상 상태를 고려한 교통사고 영향 요인을 분석하여 규명하고자 한다. 기상상태요인과 도로요인과의 교통사고 발생 관계를 규명하기 위하여 과거사고이력자료를 이용하여 판별분석을 수행하였으며 눈, 맑음, 비, 안개, 흐림의 5가지 유형에 대해 도로 구성요소인 노면과 경사도를 통해 구분하였다. 그 결과 콘크리트 노면과 하향경사 3%이상인 구간에서 각 기상상태 별 사고영향이 다르며 이러한 주행환경에서는 시정거리의 감소와 정지거리의 증가가 주행 위험요인으로 발생할 수 있는 구간이다. 본 연구에서는 기상악화시 콘크리트 노면과 하향경사가 형성된 구간이 평상시 보다 주행시 주의를 필요로 하는 구간임을 분석하였으며 분류함수의 계수 비교를 통해 영향지표를 개발하였다.
성공적인 건물에너지 진단을 위한 주요한 인자중의 하나는 올바른 기상화일의 선정에 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 건물의 에너지진단을 위한 프로그램의 기상화일을 제공하기 위해 국내 주요 6개도시의 약 30년간의 Raw Data DB를 구축하였으며, 이를 활용하여 사용자로 하여금 필요한 기상요소만을 선택하여 출력할 수 있도록 구성한 기상요소 선택프로그램 "KWDP version 1.0"을 개발하였다. 또한 누락된 기상요소를 생성할 수 있는 DOE2.1E용 기상데이터 생성 프로그램인 Wmake.exe 프로그램을 개발하였고, 에너지진단을 위한 시뮬레이션의 결과에 신뢰도를 높일 수 있는 기상데이터의 선정방법을 제시하였다.
This study intend to induce citizen's voluntary preliminary disaster prevention activity to reduce damage of typhoon that occurs every year. For this purpose, a survey was conducted to develop Typhoon information contents. The number of samples used in the survey was set to 500 people, and citizens living in Jeju, Busan, and Jeonlanam-do were surveyed for areas with high typhoon disasters in order to develop practical and efficient information. The survey consisted of perception about natural disaster, how to get and use weather information, satisfaction with typhoon information and requirements. The general public perceived the typhoon as the first natural disaster. As a result of responding to the method of obtaining and utilizing weather information, the frequency of collecting weather information at the time of issuance of typhoon special report is higher than usual. The purpose of using weather information is clear and the response rate is high for the purpose of disaster prevention. The medium mainly collecting weather information is Internet portal site and mobile phone besides television. The current satisfaction with typhoon weather information is 34.8%, in addition to the accuracy of prediction, it is necessary to improve the information (that is content) provided. Specific responses to the content were investigated not only for single meteorological factors, but also for possible damage and potential countermeasures in the event of a disaster such as a typhoon. As can be seen from the above results, people are requested to provide information that can be used to detect and cope with disasters. The development of new content using easy accessible media will contribute to the reduction of damages caused by the typhoon that will occur in the future, and also to the disaster prevention activity.
This study aimed to analyze the environmental factors affecting tomato growth by examining the correlation between weather and growth environment sensor data from P Smart Farm located in Gwangseok-myeon, Nonsan-si, Chungcheongnam-do. Key environmental variables such as the temperature, humidity, sunlight hours, solar radiation, and daily light integral (DLI) significantly affect tomato growth. The optimal temperature and DLI conditions play crucial roles in enhancing tomato growth and the photosynthetic efficiency. In this study, we developed a model to correct and predict the time-series variations in internal environmental sensor data using external weather sensor data. A linear regression analysis model was employed to estimate the external temperature variations and internal DLI values of P Smart Farm. Then, regression equations were derived based on these data. The analysis verified that the estimated variations in external temperature and internal DLI are explained effectively by the regression models. In this research, we analyzed and monitored smart-farm growth environment data based on weather sensor data. Thereby, we obtained an optimized model for the temperature and light conditions crucial for tomato growth. Additionally, the study emphasizes the importance of sensor-based data analysis in dynamically adjusting the tomato growth environment according to the variations in weather and growth conditions. The observations of this study indicate that analytical solutions using public weather data can provide data-driven operational experiences and productivity improvements for small- and medium-sized facility farms that cannot afford expensive sensors.
자연공기(自然空氣)에 의(依)한 벼 건조의 요인영향(要因影響)을 시뮤레이션 모델에 의(依)하여 분석(分析)하였다. 분석(分析)된 요인(要因)들은 송풍량(送風量), 수확시기(收穫時期), 초기수분함량(初期水分含量) 그리고 기상조건(氣상條件)이었다. 시뮤레이션을 위해서는 RICEDRY model 을 이용(利用)하였다. 그리고 개발(開發)된 시뮤레이션 모델이 외국(外國)의 기상조건하(氣象條件下)에서 적용(適用)될 수 있는가와 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 벼 건조(乾燥)가 가능(可能)한가를 중남미(中南美)의 코스타리카의 기상자료(氣상資料)를 이용(利用)하여 시험(試驗)하였다. 이상(以上)의 연구(硏究)를 통(通)하여 다음과 같은 결론(結論)을 얻을 수 있었다. 1. 송풍량(送風量)이 많을수록, 건조시간(乾燥時間)이 짧았고 건물손실(乾物損失)이 적었다. 2. 수확시기(收穫時期)에 따른 건물손실간(乾物損失間)에는 현저(顯著)한 차이(差異)가 있었다. 3. 초기수분함량(初期水分含量)이 높을수록, 건조층내(乾燥層內)에서 건물손실(乾物損失) 변화도(變化度)가 컸다. 4. 건조층(乾燥層)의 최하부(最下部)의 벼 수분함량(水分含量)은 기상변화(氣象變化)에 매우 민감(敏感)하게 변화(變化)하였으며, 중간층(中間層)과 최상층(最上層)의 수분함량(水分含量)은 비교적(比較的) 기상변화(氣象變化)에 따른 변화(變化)가 적었다. 5. 시뮤레이션 모델(RICEDRY)는 외국(外國) 기상조건하(氣象條件下)에서도 적용(適用)될 수 있었으며, 열대기후하(熱帶氣候下)에서도 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 벼 건조(乾燥)가 가능(可能)함을 알 수 있었다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제5권2호
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pp.1-10
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2015
There is a high confidence based on scientific evidence that climate is changing over time. Now climate change is considered as one of the challenges facing the construction industry. As no project is risk free and climate change has a strong impact on the different phases of the construction project lifecycle. This research aimed at providing a platform of knowledge for the construction management practitioners about the impacts of climate change on the construction projects lifecycle, identify the most dangerous climate change factors on the construction project lifecycle, and identify the most affected phase by climate change factors through the construction projects lifecycle. The study depended on the opinions of civil engineers who have worked in the construction projects field among the reality of Gaza Strip. Questionnaire tool was adopted as the main research methodology in order to achieve the desired objectives. The questionnaire included 127 factors in order to obtain responses from 88 construction practitioners out of 98 representing 89.79% response rate about the influence of climate change on the generic lifecycle of construction projects. The results deduced that the most significant influence on the construction project lifecycle was related to the extreme weather events, rainfall change, and temperature change respectively. There was a general agreement between the respondents that the most affected phase by temperature, rainfall, and extreme weather events is the execution phase. The results also asserted with a high responses scale on the need to alternative procedures and clear strategies in order to face the climate change within construction industry.
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.
교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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