• 대기
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• 제26권1호
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• pp.1-18
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• 2016

Eleven Tropical Cyclone (TC) intensity guidance models in the western North Pacific have been validated over 2008~2014 based on various analysis methods according to the lead time of forecast, year, month, intensity, rapid intensity change, track, and geographical area with an additional focus on TCs that influenced the Korean peninsula. From the evaluation using mean absolute error and correlation coefficients for maximum wind speed forecasts up to 72 h, we found that the Hurricane Weather Research and Forecasting model (HWRF) outperforms all others overall although the Global Forecast System (GFS), the Typhoon Ensemble Prediction System of Japan Meteorological Agency (TEPS), and the Korean version of Weather and Weather Research and Forecasting model (KWRF) also shows a good performance in some lead times of forecast. In particular, HWRF shows the highest performance in predicting the intensity of strong TCs above Category 3, which may be attributed to its highest spatial resolution (~3 km). The Navy Operational Global Prediction Model (NOGAPS) and GFS were the most improved model during 2008~2014. For initial intensity error, two Japanese models, Japan Meteorological Agency Global Spectral Model (JGSM) and TEPS, had the smallest error. In track forecast, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and recent GFS model outperformed others. The present results has significant implications for providing basic information for operational forecasters as well as developing ensemble or consensus prediction systems.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.703-710
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• 2018

매년 전기화재사고에 대한 사고유형 분석, 점검 등 전기적 화재사고를 줄이기 위해 다양한 노력이 있었으나, 효율적인 의사결정지원 체계 및 기존 누적 데이터 활용방안의 미비로 효과적인 대처방안이 부재한 현황이다. 본 연구는 전기안전점검데이터, 전기화재사고정보, 건축물정보, 기상청정보 등 데이터 기반의 전기화재를 예측하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 전기화재사고를 줄이는데 목적이 있다. 본 연구에서는 한국전기안전공사, 기상청, 국토교통부, 소방본부 등 기관별로 수집된 데이터를 전처리, 융합, 분석, 모델링, 검증 과정을 거쳐 전기화재에 영향을 끼치는 요인과 예측모델을 도출하였다. 주요요인으로 절연저항 값, 습도, 풍속, 건축물 노후년수, 용적율, 건폐율, 건축물용도로 나타났고, Random forest 알고리즘을 활용한 예측모델은 74.7%의 정확도를 얻었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.101-112
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• 2018

본 연구는 기계학습의 하나인 신경망 분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 경찰신고건수를 예측하고자 2016년 6월부터 2017년 5월까지 충남지방경찰청에 접수된 112신고 데이터를 이용하여 예측모델을 개발하였다. 모델을 개발하기 위해 경찰신고건수에 영향을 줄 수 있는 시간, 휴일, 휴일 전날, 계절, 기온, 강수량, 풍속, 관할면적, 인구, 외국인 수, 단독주택비율, 기타주택비율 변수 등을 활용하였다. 변수의 종류에 따라 몇몇은 경찰신고건수와 양의 상관관계 또는 음의 상관관계가 확인되었다. 사용된 두 개의 방법론을 비교한바, 신경망분석의 예측 결과는 예측 값과 실제 값의 상관계수 0.7702, RMSE 2.557이고, 음이항 회귀분석은 상관계수 0.7158, RMSE 2.831으로 나타났다. 신경망분석은 해석가능성은 낮지만, 음이항 회귀분석에 비해 예측력이 뛰어나다는 것이 확인되었다. 향후 경찰관서에서 본 연구의 예측모델을 기초로 하여 최적의 경찰력 배치를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.7-13
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• 2021

본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권4호
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• pp.305-313
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• 2008

Recently it was known that the problems of nearshore processes and damage of berth and counter facilities frequently had appeared at the small fishery port, such as Daebang near Samcheonpo city, Korea. Here we try to analyze the impact of the rearrangement of counter facilities and berth layout adopted for tranquility of its inner harbor. Because this harbor is being connected to Daebang channel, the rearrangement of the structures might affect to the current speed and direction and wave height, so do to the sea bottom undulation. Therefore, we made model test for the several layouts of the berth and breakwater in this area. Numerical model result shows that the bottom was eroded by 1m by tidal currents and the speed of flow did not shrink, even after the construction work was completed. The direction of the sand movement was downdrift. Although the model study gave reasonable description of beach processes and approach channel sedimentation mechanism, it is necessary to compare with the field history, including the records of waves, tides and bottom materials, etc. for better prediction.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권2호
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• pp.99-108
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• 2020

항공기 결빙 분야에서 표면 조도는 대류 열전달을 강화하고 국소 액적 부착률(Local Collection Efficiency)을 변화시킨다는 점에서 매우 중요한 요소로 받아들여지고 있다. 이에 따라 최근 결빙실험 분야에서는 표면 조도 형성과정 데이터를 획득하기 위한 노력이 진행되고 있다. 한편, 이러한 실험은 데이터 측정의 어려움으로 인해 주로 저속 결빙조건에서 수행되고 있다. 그러나 저속조건이 표면 조도의 최종 형상에 미치는 영향은 아직 거의 알려진 바가 없다. 본 연구는 저속 결빙조건에서 실험을 수행하고, 획득한 표면 조도 데이터와 결빙조건과의 연관성을 분석하였다. 분석 방법으로는 기존 고속조건 실험에 활용되는 지배 파라미터를 이용하였으며, 표면 조도의 경향성을 기존 고속 실험 결과와 비교하였다. 표면 조도 크기는 기존에 알려진 경향성과 잘 일치했지만, smooth zone 폭은 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제8권1호
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• pp.17-22
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• 2005

해난사고에 의한 선박 표류시 신속한 수색 구조를 지원하기 위한 실시간 표류선박 위치추정시스템 구축의 기초연구로서 실제 해상에서의 선박 표류 거동을 관측하였으며, 환경외력조건에 대한 선박의 규모별 거동특성을 분석하였다. 본 연구의 실험에서는 G/T 10톤급 선박, 20톤급 선박, 50톤급 선박, 80톤급 선박 그리고 구명정(life raft)등 5종류의 선박을 대상으로 하였으며, 표류선박의 위치는 DGPS(Differential Global Positioning System)와 VHF 무전기를 이용한 자동위치발신기(APRS: Automatic Position Reporting System)를 자체 제작하여 측정하였다. 표류 대상선박 중 GH 50톤급 선반에서는 위치 측정과 동시에 표류 경로상의 해수유동, 바람, 선수각(Heading angle)등도 함께 측정하였다. 본 실험의 모든 관측에서 시간간격은 1분으로 동일하게 적용하였다. 실험결과에서 표류선박은 풍속의 3％∼5％의 속도로 표류하는 것으로 나타났으며, 표류방향은 풍향의 법선방향으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.633-645
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• 2017

본 연구는 컨테이너선의 연료 소비 패턴의 발견을 위해 운항데이터 분석의 통계적 절차를 제안한다. 우리는 현 시점의 연료 소비를 발견하기 위해 연료 소비에 영향을 미치는 변수들을 파악하는 동시에 예측 모델을 개발 및 적용하는 것을 목적으로 한다. 선박의 데이터는 크게 운항데이터와 기기데이터로 분류할 수 있으며, 운항데이터는 항로, 항해 정보, 대수속도, 대지속도, 바람과 같은 외력에 대한 정보 등이 있고, 기기데이터는 엔진출력, RPM, 연료 소모량, 기기들의 온도 및 압력 등이 있다. 본 연구에서, 우리는 선박에 미치는 외력의 영향을 Beaufort Scale (BFS)을 기준으로 구분한 후에 PLS 회귀분석을 통한 예측 모델을 개발하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권2호
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• pp.200-206
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• 2013

이 연구에서는 상용코드(AQWA)를 이용하여 규칙파 중 8점 계류 중인 플로팅 도크의 계류 장력과 운동응답특성을 고찰하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 수심 10 m 연안환경(파 진폭 1.05 m, 파주기 3.85 sec, 풍속 20.21 m/s, 풍향 및 조류방향 $90^{\circ}$, 입사파 ${\chi}=180^{\circ}$, $135^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 조건에서 수치 해를 적용하였다. 해석모델은 길이 140 m, 폭 32 m 및 높이 14.6 m의 강구조물로 현수선의 길이는 최대 120 m를 적용하였다. 해석결과 상하동요와 종동요는 선수파 보다 횡파에서 크게 나타났으며 계류 장력도 횡파와 풍하중에 의해 크게 작용하였다.

• 대기
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• 제18권3호
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• pp.237-248
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• 2008

A thermal index which considers metabolic heat generation of human body is proposed for operational forecasting. The new thermal index, Perceived Temperature (PT), is forecasted using Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model and validated. Forecasted PT shows the characteristics of diurnal variation and topographic and latitudinal effect. Statistical skill scores such as correlation, bias, and RMSE are employed for objective verification of PT and input meteorological variables which are used for calculating PT. Verification result indicates that the accuracy of air temperature and wind forecast is higher in the initial forecast time, while relative humidity is improved as the forecast time increases. The forecasted PT during 2007 summer is lower than PT calculated by observation data. The predicted PT has a minimum Root-Mean-Square-Error (RMSE) of $7-8^{\circ}C$ at 9-18 hour forecast. Spatial distribution of PT shows that it is overestimated in western region, while PT in middle-eastern region is underestimated due to strong wind and low temperature forecast. Underestimation of wind speed and overestimation of relative humidity have caused higher PT than observation in southern region. The predicted PT from the mesoscale model gives appropriate information as a thermal index forecast. This study suggests that forecasted PT is applicable to the prediction of health warning based on the relationship between PT and mortality.