Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.3
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pp.133-144
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2017
Recently, weather information is getting closer to our real life, and it is a very important factor especially in the transportation field. Although the damage caused by the abnormal climate changes around the world has been gradually increased and the correlation between the road risk and the possibility of traffic accidents is very high, the domestic research has been performed at the level of basic research. The Purpose of this study is to develop a risk map for the road hazard forecasting service of weather situation by linking real - time weather information and traffic information based on accident analysis data by weather factors. So, we have developed a collection and analysis about related data, processing, applying prediction models in various weather conditions and a method to provide the road hazard map for national highways and provincial roads on a web map. As a result, the road hazard map proposed in this study can be expected to be useful for road managers and users through online and mobile services in the future. In addition, information that can support safe autonomous driving by continuously archiving and providing a risk map database so as to anticipate and preemptively prepare for the risk due to meteorological factors in the autonomous driving vehicle, which is a key factor of the 4th Industrial Revolution, and this map can be expected to be fully utilized.
Meteorological phenomena are observed by the Korea Meteorological Administration in a variety of ways (e.g., surface, upper-air, marine, ocean, and aviation). However, there are limits to the meteorological observation of the planetary boundary layer (PBL) that greatly affects human life. In particular, observations using a sonde or aircraft require significant observational costs in economic terms. Therefore, the goal of this study was to measure and analyze the meteorological factors of the vertical distribution of the see-land breeze among local meteorological phenomena using meteorological drones. To investigate the spatial distribution of the see-land breeze, a same integrated meteorological sensor was mounted on each drone at three different points (seaside, bottom of mountain, and mountainside), including the Boseong tall tower (BTT) at the Boseong Standard Weather Observatory (BSWO) in the Boseong region. Vertical profile observations for air temperature, relative humidity, wind direction, wind speed, and air pressure were conducted up to 400 m every 30 minutes from 1100 LST to 1800 LST on August 4, 2018. The spatial characteristics of meteorological phenomena for temperature, relative humidity, and atmospheric pressure were not shown at the four points. Strong winds (~8 m s-1) were observed from the midpoint (~100 m) at strong solar radiation hour, and in the afternoon the wind direction changed from the upper layer at the inland area to the west wind. It is expected that the analysis results of the lower atmospheric layer observed using the meteorological drone may help to improve the weather forecast more accurately.
Infrared thermography is one of the most valuable and cost-effective diagnostic techniques for predictive maintenance on electrical systems. For the installations, the thermography can identify major problems, which if left unattended could lead to breakdowns. The result thermal images depend upon operator skills, inspection technique, and weather conditions. When the thermographer is applied to remote monitoring, the conditions of the systems are not perfectly analyzed because operators are hard to know the weather effects of the installed place. Therefore, this paper defines the effect by weather conditions these factors will influence the final results. The purpose of this paper is to define the weather effects that a thermographer needs to consider for successful condition analysis.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.190-194
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2018
The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.
Ku, Kyung-Nyer;Byun, Byung-Lae;Shim, Hang-Sub;Lee, Ho-Seung;Kim, Kyung-Suk;Woo, Jong-Tae
Korean Journal of Veterinary Service
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v.32
no.3
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pp.287-292
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2009
This study was conducted to analyse risk factors which can influence on blood splash in slaughtered cattle in D slaughterhouse located in Gyeonggi province in 2008. A total of 13,056 cattle were studied by several risk factors such as species, gender, body weight, meat grade, weather (temperature), transport distance, lairaging time, moving time, mixing cattle from different sources. As the result of analysis, the total mean of blood splash was 0.70% and the rate was highest (0.94%) in castrated Hanwoo. The heavier body weight, the higher blood splash rate. The farms which have had more than one experience of blood splash tend to have high grade in meat quality. As a weather factor, the rate in summer season was lower than in winter season. It increased as transport distance getting longer and decreased when the lairaging time was 2~5 hours. We could know many risk factors strongly related with the occurrence of blood splash from this study.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.31
no.3
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pp.71-78
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2023
To minimize the occurrence of aviation accidents in the post-COVID, continuous flight training is crucial. However, the current infrastructure of domestic airports and airfields is insufficient to prepare for and respond to accidents, and there is a need for sufficient facility capacity. Therefore, this study examines the construction of a regional airport to minimize aviation accidents and selects factors necessary for determining the site location. Among the 11 selected factors, six were considered the most important site selection factors, including noise issues, weather conditions, obstacle limitations, environmental issues, airspace conditions, and facility usability. Applying these factors, an analysis was conducted on the Songpo area of Sacheon City, Gyeongsangnam-do. Based on a comprehensive review, it can be concluded that the Songpo area is a suitable choice for a regional airport due to its excellent transportation environment, consideration of noise and environmental issues with the residential population, and other factors. Furthermore, the development of the aviation industry is expected to bring about an increase in tourism and economic benefits, and it is anticipated to make a significant contribution to the domestic aviation industry along with the construction of the currently under-construction Ulleung Airport.
At a time when world population and food supply are in a delicate balance, it is essential that we look at factors to improve this balance. We can alter the environment to better fit the plant's needs, or we can alter the plant to better fit the environment. Improved technology has allowed us to increase the yield level. For moderately detrimental weather events technology has generally decreased the yield variation, yet for major weather disasters the variation has increased. We have raised the upper level, but zero is still the bottom level. As we concentrate the production of particular crops into limited areas where the environment is closest to optimum, we may be increasing the risk of a major weather related disaster. We need to evaluate the degree of variability of different crops, and how weather and technology can interact to affect it. The natural limits of crop production are imposed by important ecological factors. Production is a function of the climate, the soil, and the crop and all activities related to them. In looking at the environment of a crop we must recognize these are individuals, populations and ecosystems. Under intensive agriculture we try to limit the competition to one desired species. The environment is made up of a complex of factors; radiation, moisture, temperature and wind, among others. Plant response to the environment is due to the interaction of all of these factors, yet in attempting to understand them we often examine each factor individually. Variation in crop yields is primarily a function of limiting environmental parameters. Various weather parameters will be discussed, with emphasis placed on how they impact on crop production. Although solar radiation is a driving force in crop production, it often shows little relationship to yield variation. Water may enter into crop production as both a limiting and excessive factor. The effects of moisture deficiency have received much more attention than moisture excess. In many areas of the world, a very significant portion of yield variation is due to variation in the moisture factor. Temperature imposes limits on where crops can be grown, and the type of crop that can be grown in an area. High temperature effects are often combined with deficient moisture effects. Cool temperatures determine the limits in which crops can be grown. Growing degree units, or heat accumulations, have often been used as a means of explaining many temperature effects. Methods for explaining chilling effects are more limited.
Effects of weather factors on leaf tobacco yield were studied from the yield data of flue-cured yellow tobacco variety Yellow pryer and weather recordes for 13 years from 1952 to 1964. The results are summarized as follows; 1. Leaf tobacco yield variation was large and larger coefficient of variance was calculated. 2. Yield of leaf tobacco was correlated largely to leaf number, with simple correlation coefficient r=0.736. Leaf number was correlated largely to sunshine hours during May with r=0.745, and multiple correlation coefficient R=0.837 between leaf number and multiple weather factors during May to June. 3. Leaf tobacco yield was largely affected by the sunshine hours (r=0.717) and temperature (r=0.329) in May and precipitation (r=0.421) in June. 4. From the study of partial regression of leaf tobacco yield on weather factors a formulation Y=441.664-31.255$X_1$+1.19$Y_2$-0.031$X_3$ was calculated for the estimation of leaf tobacco yield. Here R=0.8074 d.f.=7 was significant.
Kim, Byoung-Ug;Hyun, Geun-Woo;Choi, Jong-Han;Hong, Young-Kyun;Yi, Geon-Ho;Huh, In-Ryang;Choi, Seung-Bong
Journal of Environmental Health Sciences
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v.46
no.6
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pp.636-645
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2020
Objectives: This study was performed to find phytoncide (monoterpene) emission characteristics and weather factors for application in prediction modeling for phytoncide weather services. Methods: From 2017 to 2019, one coniferous forest and one deciduous forest were selected to investigate the monthly emission characteristics and identify the correlation with weather factors. Research items were analyzed for 11 species known to be emitting the most monoterpenes. Results: Phytoncide (monoterpene) began to increase in April when trees were activated and continued to be released until November. The concentration range of monoterpene in deciduous forests was 0.0 to 427.4 ng/S㎥ and coniferous forests was 0.0 to 1,776.8 ng/S㎥. Phytoncide emission concentrations in deciduous forests were 20 to 90 percent of those in coniferous forests, and averaged 39 percent overall. The correlation between monoterpene and temperature was very close, with 0.835 for the broadleaf forest and 0.875 for the coniferous forest. Monoterpene and humidity were found to be 0.731 for the broadleaf forest and 0.681 for the coniferous forest, while wind speed showed a negative correlation of -0.482 and -0.424, respectively. Regression of temperature with phytoncide showed that the coefficient of determination (r2) was highly correlated with 0.75 for the broadleaf forest and 0.80 for the coniferous forest. Not only is phytoncide concentration affected by temperature, humidity, and wind speed, but also rainfall over the preceeding one to three days. Nearby rainfall on the day of sampling was found to have a direct effect on the physiological activities of the trees. Conclusions: Overall, if the values of monoterpene and temperature, humidity, and wind speed are used as basic factors, and rainfall from one to three days previous is replaced with complementary values, it is believed that the numerical analysis and modeling of daily and monthly phytoncide will be possible.
In this study, we examined the structural analysis of water demand fluctuation for water distribution control of water supply network. In order to analyze for the length of stationary time series, we calculate autocorrelation coefficient of each case equally divided data size. As a result, it was found that, with the data size of around three months, any case could be used as stationary time series. we analyze cross-correlation coefficient between the daily water consumption's data and primary influence factors. As a result, we have decided to use weather conditions and maximum temperature as natural primary factors and holidays as a social factor. Applying the multiple ARIMA model, we obtains an effective model to describe the daily water demand prediction. From the forecasting result, even though we forecast water distribution quantity of the following year, estimated values well express the flctuations of measurements. Thus, the suitability of the model for practical use can be confirmed. When this model is used for practical water distribution control, water distribution quantity for the following day should be found by inputting maximum temperature and weather conditions obtained from weather forecast, and water purification plants and service reservoirs should be operated based on this information while operation of pumps and valves should be set up. Consequently, we will be able to devise a rational water management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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