외식서비스산업은 지속가능한 세계 식품 소비의 주요 원동력이다. 외식소비행동을 이해함으로써, 식당 관리자들은 수요를 예측하고 소비 전(前)단계에서 음식 낭비를 줄일 수 있다. 본 연구는 식당과 카페의 영향요인과 고객 수 간의 관계를 조사한다. 이러한 요인들은 비와 기온을 포함한 날씨와 관련된 요인들과 시험 기간과 요일을 포함한 학교 관련 요인들이다. 이 네 가지 요인에 기초하여 가능한 조합은 24개였다. 각 평일 조합에 대해서는 3가지 요일을 대표일로 정하였다. 각 주말 조합에 대해서는 1가지 요일을 대표일로 정하였다. 일 년 중 총 48일이 표본으로 추출되었다. 고객 자료는 한국의 한 대학 캠퍼스에 있는 6개의 식당과 카페에서 수집되었다. 고객 수에 대한 각 변수의 상대적 중요도를 결정하기 위해 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이 사용되었다. 이어 효용 값 (Utility Score)를 표준화하여 고객 수가 최고점에 도달했을 때 최적의 상태를 찾도록 매핑 (Mapping) 하였다. 또한 피어슨 상관 계수(Pearson's Correlation Coefficient)를 사용하여 각 점포의 매출을 비교하였다. 본 연구 결과는 온도와 비의 영향이 고객 수와 상관관계가 있다는 것을 뒷받침하였다. 또한, 고객 수를 예측하는 데 있어서 온도가 비보다 훨씬 더 중요하다는 것이 발견되었다. 본 논문은 식음료 수요를 예측하고 식사 선택을 예측하기 위해 날씨를 사용하는 것의 시사점에 대해 논의하였다.
This study shows the comparison between expected and actual capacity factors of a wind farm through wind resource analyzation. The expected capacity factor comes from an 'automatic weather system' run by the Korean national weather service and a 'meteorological mast' run by a project owner. Based on this comparison and analysis, the importance of meteorological mast micro-siting and selection of wind turbine class and type, will be studied along with presenting important implications for wind farm expansion and development.
The small-scale dynamic of moth populations in spring was examined in a coniferous forest of southwestern Korea. Moths were collected with one 22-watt light trap for 29 days in April 2007. A total of 450 individuals of 38 species in 5 families were collected. The most abundant species was an epiplemid moth, Epiplema plagifera. The relationship between these dominant moths and their host plants is briefly discussed. We also examined influence of weather factors on the number of species and individuals collected. Multiple regression analyses showed that the two-day temperature difference explained 18% of the variance in the number of species collected, while air and ground temperatures explained 51% of the variance in the log-transformed number of individuals collected. This suggests that temperature affects local population sizes in spring, but variables other than weather may also affect the diversity of local moth populations.
According to the energy hypothesis, the energy input per unit area primarily determines species richness in regions of roughly equal area. Some energy-related ecological research included identification of major climatic variables to determine regional species richness. In this study, the local butterfly species richness was examined to find out whether weather variables affected the local distribution or abundance of butterfly populations. Butterfly monitoring data from May 2001 to April 2002 taken at Mt. Yudal, Mokpo, in the southwestern part of Korea, and six weather variables (monthly mean values of temperature, precipitation, evaporation, wind speed, air pressure, and sunlight) were analyzed. Multiple regression analysis showed that only temperature explained 80% and 70% of the variability of log-transformed number of species and individuals, respectively, indicating that temperature played an important role in local species richness. Furthermore, global warming could affect the abundance and distribution of butterflies regionally as well as locally.
This paper deals with reliability and MTTF analysis of a non-repairable man-machine system operating under different weather conditions. The system consists of a hardware(machine) and a two-operator standby subsystem such as the air combat maneuvering of fighters with dual seat. The failure times for the subsystems follow the exponential distribution with constant parameter. By considering not only the effect on hardware component but also the weather conditions and human performance factors such as the operator's errors, a Markov model is presented as a method for evaluating the system reliability of time continuous operation tasks. Laplace transforms of the various state probabilities have been derived and then reliability of the system, at any time t, has been computed by inversion process. MTTF has also been computed.
This paper investigates the effect of weather factors(such as winds, rain, snows, temperature, clouds and humidity) on transmission line outages. The result shows that weather variables have significant effects on the transmission line historical outages and the relationship between them is nonlinear. Multiple regression analysis using Logit model is proved to be appropriate in forecasting line failure rate in KEPCO systems. It could also provide system operators with useful informations about system operation and planing.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
상해를 포함한 북중국 항만들이 빠르게 성장하면서 동북아 허브항을 지향하는 항만간의 경쟁이 치열하게 전개되고, 부산항의 위기론까지 대두되고 있다. 그러나 북중국 항만들의 성장에 관한 낙관적인 전망과 함께 기상 악화 및 지리적 원거리로 인한 운영상의 제약 문제가 제기되기도 한다. 기상 악화 문제는 선박 운항 및 터미널 하역 작업에 직접 영향을 미치기 때문에 항만의 경쟁력을 논할 때 우선 고려되어야 하는 요인 중 하나이지만 기존 문헌은 이러한 항만 운영 외적 요인에 대한 검토가 극히 미흡하다. 따라서 본 논문은 국내 소재 국적 선사 및 외국선사 대리점을 대상으로 상해 및 북중국 항만의 제약 요인을 분석하였다. 조사 결과 응답자들은 북중국 항만의 최대 제약 요인으로서 기상 악화를 꼽았으며, 그로 인한 세부적인 문제점으로서 정기선박의 스케줄 운영 불가, 일정을 맞추기 위해 해당 항만을 건너뛸(skip) 경우 발생하는 유지비용 과다, 화물집하의 어려움, 납기 준수 불가, 영업물량 감소 등을 들었다.
Hye Rang Park;Sanjeev Kumar Dhungana;Beom Kyu Kang;Jeong Hyun Seo;Jun Hoi Kim;Su Vin Heo;Ji Yoon Lee;Won Young Han;Hong-Tai Yun;Choon Song Kim
한국작물학회지
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제68권4호
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pp.313-326
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2023
Owing to adverse weather conditions, there is a heightened focus on actively researching the regulation of the sowing date in field crop cultivation. Soybean, a prominent field crop with extensive acreage and production, is a photophilic and thermophilic crop characterized by short-day photoperiodism. Identifying the optimal sowing time is crucial for mitigating the effects of severe weather conditions on soybean yield. Precise control over the timing of soybean sowing is the key to minimizing yield reduction due to unfavorable weather conditions. Temperature, photoperiod, and their interplay are the most significant factors influencing soybean cultivation among various weather factors. We conducted an experiment using three Korean soybean cultivars with varied maturities (Hwangkeumol: early maturing and Daewonkong and Pungsannamulkong: late maturing) in 2013 and 2014. Our investigation covered aspects of soybean growth, development, yield components, isoflavones, and visual seed quality. Across all three varieties, isoflavone levels increased with later sowing dates, while other measured components exhibited significant variations based on the sowing date. This study also provides valuable insights for the selection of suitable cultivars that perform well in soybean cultivation at various durations of maturity.
본 연구는 2011년 1월1일부터 2014년 12월 31일까지의 기상변이에 관한 빅 데이터와 보건의료의 빅 데이터를 융합하여 식중독 발병률 변이에 기상요인이 어떤 영향을 주는지에 대한 분석을 시도하여 국민건강예방에 도움을 주고자한다. 분석도구 R을 이용하여 로지스틱 회귀와 Lasso 로지스틱 회귀 총 2가지 분석을 하였고, 식중독을 발생시키는 주 원인균을 분류하여 세균성 원인균과 바이러스성 원인균에 의한 식중독 발병률 변이를 확인하였다. 로지스틱 회귀 분석결과, 세균성 원인균에 의한 식중독 발병률에는 평균기온, 일조량편차, 기온편차가 유의미한 영향을 미치고, 바이러스성 원인균에 의한 식중독 발병률에 영향을 미치는 기상요인은 최소증기압, 일조량편차, 기온편차로 나타났다. 본 연구는 기상요인과 식중독 발병률이 상관성이 있음을 확인하였고, 두 가지 원인균에 의한 식중독 발병률이 같은 기상요인에 영향을 받더라도 원인균들의 특성에 따라 식중독 발병률에 반대의 영향을 미치는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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