Dynamic thermal rating technology can effectively improve the thermal load capacity of transmission lines. However, its availability is limited by the quantity and high cost of the hardware facilities. This paper proposes a new dynamic thermal rating technology based on global/regional assimilation and prediction system (GRAPES) and geographic information system (GIS). The paper will also explore the method of obtaining any point meteorological data along the transmission line by using GRAPES and GIS, and provide the strategy of extracting and decoding meteorological data. In this paper, the accuracy of numerical weather prediction was verified from the perspective of time and space. Also, the 750-kV transmission line in Shaanxi Province is considered as an example to analyze. The results of the study indicate that dynamic thermal rating based on GRAPES and GIS can fully excavate the line power potential without additional cost on hardware, which saves a lot of investment.
영광부지의 추적자 확산실험결과의 자료동화를 통하여 Gaussian plume 모형의 확산인자의 수정과 추적자 방출률 평가를 수행하였다. 부지 주변의 여러 지점에서 관측한 실험결과에 선형계획법을 적용하여 확산평가에 있어선 가장 불확실성이 크다고 알려진 확산인자를 수정하였다. 원자력 비상시 초기 대응평가에 사용되는 정보 가운데 가장 큰 불확실성을 포함한 선원항 정보를 추적자 농도 분포로부터 추정하였다. 실험 당시의 추적자 방출량을 모른다고 가정하고 Gaussina plume 모형의 예측치와 확산실험의 실측치를 이용한 최소자승법을 적용하여 방출률을 추정하였다. 확산인자를 수정한 후 Gaussian plume 모형의 예측력은 방출점으로 3km 및 8km 떨어진 포집선 두 경우 모두 증가하는 것으로 나타났다. 실험당시의 방출률을 모른다고 가정하고 관측지점의 농도에 최소자승법을 적용한 결과 24%이내에서 실제 방출률을 양호하게 추정하고 있음을 확인할 수 있었다.
Absorptive capacity has been increasingly thought of as a potential source of innovation. From the knowledge management perspective, absorptive capacity is composed of a set of activities dealing with acquisition, assimilation, transformation, and exploitation of external and internal knowledge. This study investigates what relationship the absorptive capacity of individuals who have technical knowledge in the organization has with process innovation and product innovation. Mobile based survey was conducted from the employees working for the largest electronics manufacturer in Korea. The analyzed data was based on 156 responses from 199 participants. The analysis result shows that four phases of absorptive capacity such as acquisition, assimilation, transformation and exploitation have different effects on process innovation and product innovation, respectively. Specifically, transformation is found to be most critical in leading to innovation.
Instrumental studies (e.g., aerodynamic, EPG, and EMMA) have shown that the first of two stops in sequence can be articulatorily reduced in time and space sometimes; either gradient or categorical. The current EMMA study aims to examine possible factors_linguistic (e.g., speech rate, word boundary, and prosodic boundary) and paralinguistic (e.g., natural context and repetition)_to induce gradient reduction of $C_1$ in /pk/ cluster sequences. EMMA data are collected from five Seoul-Korean speakers. The results show that gradient reduction of lip aperture seldom occurs, being quite restricted both in speaker frequency and in token frequency. The results also suggest that the place assimilation is not a lexical process, implying that speakers have not fully developed this process to be phonologized in the abstract level.
제주 지방 기상청을 대상으로 하는 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 구축하였다. 기상청 본청에서 하루 2회 제공되는 30 km해상도의 수치예보 자료로는 지방 기상청의 예보관들이 우리 나라와 같이 복잡한 지형에서 발생하는 그 지역의 국지 악기상을 파악하기에는 무리가 있다. 지역 규모의 고해상도 수치예보를 위해 LAPS와 MM5를 자료분석과 예보 모델로 이용하였다. LAPS는 양질의 수치예보 초기자료를 생산해 내기 위해 종관 관측 자료뿐만 아니라 위성 및 레이더 등의 비 종관 관측자료도 자료동화에 이용한다. MM5 모델은 16노드의 펜티엄 PC로 구성된 클러스터에서 수행되었으며 이 시스템은 분산병렬 클러스터 컴퓨터로 가격대비 성능이 매우 우수한 미니 슈퍼컴퓨터이다. 자료동화 모델, 수치예보 모델 그리고 PC-클러스터를 종합한 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 한라 단시간 예측 시스템이라 명명하였으며 이 시스템은 현재 제주 지방 기상청에서 독자적으로 운영되고 있다. 기상청 본청에서 제공되는 수치예보 정보로는 탐지할 수 없었던 1999년 7월 9일 제주 지역의 집중호우 사례에 대하여 본 시스템을 검증한 결과 모델이 예측한 강수량이 실제 강수량을 잘 재현하였다. 한라 단시간 예측 시스템은 2000년 4월부터 하루 4회 제주 지방기상청에서 독자적으로 운영되고 있다.
최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDAPS의 결과를 9가지의 경우에 대하여 일강수량으로 변환하였으며, 금강유역을 대상으로 면적평균강수량 (MAP)을 산정하였다. 또한, 기상청 강우관측소의 관측강우량과 절대상대오차평균 (AARE)을 산정하여 가장 정확한 변환의 방법을 제시하고 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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