• 한국도로학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.17-23
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• 2013

PURPOSES : This study aimed to measure the skid resistance of the sidewalk in order to find out the relationship between different surface types and skid resistance. By using British Pendulum Tester, skid resistance of sidewalk was measured in a wet after snow-melt, sludgy, and snowy conditions. METHODS : The skid resistance was measured on surfaces including Concrete Interlocking Block Paving, Colour Asphalt Pavement, Granite Block Paving, Manhole, and Tactile Paving for Visually Impaired. Five trials at each measurement were made, and the average and standard deviation were derived. RESULTS : The skid resistance measured in wet after snow-melt, sludgy, and snowy conditions for the various surface types are summarized and compared. Reduction rates of skid resistance of sludgy and snowy against wet after snow-melt are also analysed. The skid resistance variation between measurement points which mimic pedestrian route in study site are analysed to check out the consistency of the skid resistance along the sidewalk. CONCLUSIONS : The study concluded that the skid resistance of sidewalk surfaces varied depending on the surface types and weather conditions. Secondly, reduction rates of skid resistance according to weather changes are varied depending on the surface types, Thirdly, consistency of skid resistance along the pedestrian route is hardly acquired in the study site at least. So, future study on the consistency evaluation for skid resistance along sidewalk is strongly recommended.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.245-254
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• 2022

Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.360-365
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• 2014

기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.153-154
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• 2023

In this study, analyzed the difference in compressive strength of concrete under cold conditions, using the 28-day standard curing compressive strength as a reference and examining variations based on cement types and curing temperatures. The results showed that the strength difference based on curing temperatures reached up to 9MPa at 0℃. However, as the curing period progressed, the difference in strength due to curing temperature gradually diminished. These findings are anticipated to be valuable for concrete mixing and quality control in cold weather conditions.

• 대기
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• 제24권3호
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• pp.433-444
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• 2014

Although the Radar-AWS Rainrate (RAR) calculation system operated by Korea Meteorological Administration estimated precipitation using 2-dimensional composite components of single polarization radars, this system has several limitations in estimating the precipitation accurately. To to overcome limitations of the RAR system, the Korea Meteorological Administration developed and operated the RMQ (Radar-based Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system, the improved version of NMQ (National Mosaic and Multi-sensor Quantitative Precipitation Estimation) system of NSSL (National Severe Storms Laboratory) for the Korean Peninsula. This study introduced the RMQ system domestically for the first time and verified the precipitation estimation performance of the RMQ system. The RMQ system consists of 4 main parts as the process of handling the single radar data, merging 3D reflectivity, QPE, and displaying result images. The first process (handling of the single radar data) has the pre-process of a radar data (transformation of data format and quality control), the production of a vertical profile of reflectivity and the correction of bright-band, and the conduction of hydrid scan reflectivity. The next process (merger of 3D reflectivity) produces the 3D composite reflectivity field after correcting the quality controlled single radar reflectivity. The QPE process classifies the precipitation types using multi-sensor information and estimates quantitative precipitation using several Z-R relationships which are proper for precipitation types. This process also corrects the precipitation using the AWS position with local gauge correction technique. The last process displays the final results transformed into images in the web-site. This study also estimated the accuracy of the RMQ system with five events in 2012 summer season and compared the results of the RAR (Radar-AWS Rainrate) and RMQ systems. The RMQ system ($2.36mm\;hr^{-1}$ in RMSE on average) is superior to the RAR system ($8.33mm\;hr^{-1}$ in RMSE) and improved by 73.25% in RMSE and 25.56% in correlation coefficient on average. The precipitation composite field images produced by the RMQ system are almost identical to the AWS (Automatic Weather Statioin) images. Therefore, the RMQ system has contributed to improve the accuracy of precipitation estimation using weather radars and operation of the RMQ system in the work field in future enables to cope with the extreme weather conditions actively.

• 한국응용곤충학회지
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• 제27권4호
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• pp.200-210
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• 1988

1981년부터 '87년 7년간 전국 151개 예찰소에 유아등으로 채집한 별멸구 유살성적을 비래파별로 구분하고 일일기상도와 850mb천기도를 근거로 비래시기의 기상형채를 검토한 결과 1)벼멸구의 주비래시기는 연도에 따라 차이가 있지만 주로 7월 중.하순이었다. 2) 비래량은 7월 하순에 가까울수록 많았으며 비래지역도 넓어졌다. 3)벼멸구 비래가 있었던 시기의 기상은 전선을 동반한 저기압이 우리나라를 통과할 때(A type)가 12회로 가장 많았고, 전선과 저기압이 남해안과 제주도를 통과할 때(B type)가 5회, 전선만이 걸쳐 있을 때 (C type)기 7회, 전선과 저기압이 통과가없을 때 (D type)가 2회 기록되었다. 4) 어니 브래형테에서나 우리나라 서남지방부터 비래가 있었으며, 이 지역이 비래량도 많았다. 5)비래시기에 기상의 공통점은 850mb천기도상에서 비래원으로 추정되는 중국 남부지방으로부터 남서풍이 불어오고 있었으며(26회중 26회), 강우전선은 26회중 24회, 저기압은 26회중 17회였다. 6)이상의 결과로 벼멸구는 중국으로부터 남서기류를 따라 이동해 오면 이동하는 과정에서 낙하를 유발하는 조건(전선등)이 있을 때 지상으로 떨어지는 것으로 생각된다.

• 대기
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• 제33권1호
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• pp.49-59
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• 2023

Blocking refers to a class of weather phenomena appearing in the mid and high latitudes, whose characteristics are blocked airflow of persistence. Frequently found over the Pacific and Atlantic regions of the Northern Hemisphere, blocking affects severe weather in the surrounding areas with different mechanisms depending on the type of blocking patterns. Along with lots of studies about persistent weather extremes focusing on the specific types of blocking, a new categorization using Rossby wave breaking has emerged. This study aims to apply this concept to the classification of blockings over the Pacific and examine how different wave breakings specify the associated cold weather in the Korean peninsula. At the same time, we investigate a strongly developing ridge around the Pacific by designing a new detection algorithm, where a reversal method is modified to distinguish ridge-type blocking patterns. As result, Kamchatka blocking (KB) and strong ridge over the Central Pacific are observed the most frequently during 20 years (2001~2020) of the studied period, and anomalous low pressures with cold air over the Korean Peninsula are accompanied by blocking events. When it considers the Rossby wave breaking, cyclonic wave-breaking is dominant in KB, which generates low-pressure anomalies over the Korean Peninsula. However, KB with anticyclone wave breaking appears with the high-pressure anomalies over the Korean Peninsula and it generates the warm temperature anomaly. Lastly, the low-pressure anomalies are also generated by the strong ridge over the Central Pacific, which persists for approximately three days and give a significant impact on cold surge on the Korean Peninsula.

• 한국지역지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.224-248
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• 2010

본 연구는 정치생태학(political ecology)의 개념적 틀을 이용하여 고성부사로 재직한 오횡묵이 기록한 "고성총쇄록"의 국역본을 분석하였다. 연구는 오횡묵이 날씨, 농사, 주민의 삶, 지방행정의 상호 관계를 어떻게 인식하고 기록했는지를 파악하는데 초점을 두었다. 연구 결과는 크게 네 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 날씨는 크게 세 가지의 표현 방식, 단순 변동 농사 관련 방식으로 기록되었다. 날씨의 변동은 그 자체보다 백성의 삶과 사회 경제 정치와 연관시킬 때 보다 큰 의미와 중요성이 부각되었다. 둘째, 날씨와 중앙 지방의 정책은 특정한 조건, 즉 가뭄이 심할 경우에 충돌하여 사회 정치에 부정적 영향을 주었다. 셋째, 민요(民擾)를 일으킨 백성들의 행동은 일정한 제약 조건하에서 이루어졌다. 이러한 제한적 행위자의 모습은 오횡묵 부사의 공무집행, 즉 진휼, 기우제, 세금 징수 등에서도 잘 나타나고 있다. 넷째, 고성 지방의 날씨, 농사와 주민의 삶, 행정 간의 상호 관계는 개별 가구, 고을, 지방, 도, 국가의 중층적 규모 측면에서 이해되어야 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.685-691
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• 2009

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.

• 대한전기학회논문지
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• 제35권5호
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• pp.193-198
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• 1986

In this paper, 1-168 hours ahead load prediction algorithm is developed for power system economic weekly operation. Total load is composed of three components, which are base load, week load and weather-sensitive load. Base load and week load are predicted by moving average and exponential smoothing method, respectively. The days of moving average and smoothing constant are optimally determined. Weather-sensitive load is modeled by linear form. The paramiters of weather load model are estimated by exponentially weighted recursive least square method. The load prediction of special day is very tedious, difficult and remains many problems which should be improved. Test results are given for the day of different types using the actual load data of KEPCO.