• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권4_2호
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• pp.715-724
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• 2023

Solar energy forecasting is essential for (1) power system planning, management, and operation, requiring accurate predictions. It is crucial for (2) ensuring a continuous and sustainable power supply to customers and (3) optimizing the operation and control of renewable energy systems and the electricity market. Recently, research has been focusing on developing solar energy forecasting models that can provide daily plans for power usage and production and be verified in the electricity market. In these prediction models, various data, including solar energy generation and climate data, are chosen to be utilized in the forecasting process. The most commonly used climate data (such as temperature, relative humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed) significantly influence the fluctuations in solar energy generation based on weather conditions. Therefore, this paper proposes a hybrid forecasting model by combining the strengths of the Prophet model and the GRU model, which exhibits excellent predictive performance. The forecasting periods for solar energy generation are tested in short-term (2 days, 7 days) and medium-term (15 days, 30 days) scenarios. The experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms the conventional Prophet model by more than twice in terms of Root Mean Square Error (RMSE) and surpasses the modified GRU model by more than 1.5 times, showcasing superior performance.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.675-681
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• 2008

기상자료가 부족하거나 결측인 지역의 기준 증발산량 산정을 위해서는 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역에 걸쳐 1997년-2006년 기상자료를 바탕으로 Hargreaves 공식을 이용하여 기준 증발산량(이하 ETo)을 산정하였다. 각 지점별로 PM공식에 의해 산정한 값을 증발산량의 정해로 가정하여 Hargreaves 매개변수를 지점별로 추정하였다. 최소의 오차가 발생하도록 Hargreaves 계수를 조정한 후 Root Mean Square Error와 Nash Sutcilffe Coefficient of Efficiency분석을 통하여 추정효율이 크게 향상되는 것을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수를 바탕으로 기온 자료만의 의한 Hargreaves 증발산량을 추정할 수 있도록 일반화된 하나의 회귀직선을 도출하여 보았다. 온도-Hargreaves 계수의 선형 상관관계를 이용한 Hargreaves 계수의 일반화에서는 개선의 여지가 있지만 만족스러운 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 우리나라의 수자원, 관개분야 및 환경 운용에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권3호
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• pp.220-227
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• 2013

본 연구는 온실 운영에 필요한 전력량을 확보함으로서 온실경영비 절감을 목적으로 태양광발전시스템을 온실에 인접한 건물의 옥상에 설치하여 일사량에 따른 발전량을 실험적으로 검토하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 실험기간 동안 수평면 일사량의 최대, 평균 및 최소값은 각각 $26.1MJ{\cdot}m^{-2}$, $14.0MJ{\cdot}m^{-2}$ 및 $0.6MJ{\cdot}m^{-2}$ 정도였고, 일일 전력량은 각각 약 6.1kWh, 3.7kWh 및 0.01kWh 이었다. 그리고 누계 일사량과 전력량은 각각 약 $4,378.2MJ{\cdot}m^{-2}$ 및 1,163.2kWh 정도이었다. 그리고 부하에 의해 소비된 적산전력량의 최대, 평균 및 최소값은 각각 4.5kWh, 2.4kWh 및 0.0kWh 정도이었고, 누계전력량은 739.2kWh 정도로서 발생 전력량의 약 63.5%에 해당하였다. 본 실험에 사용된 시스템의 평균 소비전력량을 기준으로 보면, 온풍기의 용량 및 작동시간이 작은 경우는 충분하지만 큰 경우는 부족한 것으로 나타났다. 어레이 표면온도가 상대적으로 높아지면 일사량에 비례해서 발생 전력이 증가하지 않은 것으로 나타났지만, 두 인자 간에 상관계수는 0.851 정도로서 상관관계가 높은 것으로 나타났다.

• 한국작물학회지
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• 제36권3호
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• pp.204-208
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• 1991

Linacre(1968), Herljand(1956), 중산 등(1983), Chang(1970), Doorenbos et at.(1977)등이 보고한 5개의 순폭사량추정 모델로 추정한 순폭사량과 실측한 순폭사량을 비교하여 이들 모델에 대한 우리나라에서의 적용성을 검토하였으며, 또한 일사량, 기온, 증기압을 매개변수로하는 순폭사량 추정모델을 작성하여 추정정도를 검증하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 상기의 5개 모델의 parameter값을 그대로 이용하여 추정한 순폭사량은 평균편차로 0.86～1.64MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 8.75～16.64%의 큰 추정오차를 나타내었다 2. 실측 순폭사량과 기상요소들을 이용하여 이들 모델의 계수를 재추정하여, 계수추정에 이용하지 않은 독립자료를 이용하여 검증한 결과 평균편차로 0.74～0.88MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 7.99～9.52%의 오차를 나타내었다. 3, 일사량(Rs), 알베도($\alpha$), 기온( $T_{k}$), 증기압( $e_{a}$ )를 매개변수로 하는 다음과 같은 순폭사량 추정모델을 작성하였다. Rn=(1- $\alpha$) Rs- $\sigma$ $T_{k}$$^{4}$ (0.0103 Exp (0 .0731 Rs) -0.0475 (equation omitted) +0 .2478) ($R^2$=0.997, n=63) 4. 이 모델을 독립자료를 이용하여 검증한 결과 이 모델은 평균편차로 0.4988MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 5.38%의 오차를 나타내어, 상기의 기존모델중 가장 추정정도가 높았던 중산 등(1983)의 평균편차 0.7425 MJ/$m^2$/day, 상대평균편차 8.01%보다 추정오차가 적었다.적었다.

• 한국습지학회지
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• 제20권3호
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• pp.256-262
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• 2018

생태계 내에서 개체군 변동을 이해하는데 다양한 시간 스케일에서의 분석이 유용한 방법이 될 수 있다. 최근까지 다양한 시간 스케일에서의 개체군 변동에 대한 연구는 거의 드물다. 본 연구는 2014년부터 2017년까지 4년간 충남 당진시 석문면 논에 도래하는 백로류 개체군을 대상으로 시간 스케일에 따른 이들 개체군 변동에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 수행되었다. 백로류는 황로, 왜가리, 중대백로, 중백로, 쇠백로만을 대상으로 하였으며, 고정된 지점에 설치된 무인모니터링 시스템을 활용하여 백로류의 개체군 변동을 다른 시간 단위의 스케일인 월 단위와 일 단위 변동으로 나누어 확인하였다. 그 결과, 월별 개체군 변동에 영향을 미치는 요인은 시기, 평균 온도, 평균 강수량으로 나타났고, 일별 개체군 변동에 영향을 미치는 요인은 평균 온도와 서식지 유형이 중요한 것으로 확인되었다. 시기의 통계적 유의성이 일 단위에서는 나타나지 않고 월 단위에서 확인된 이유는 백로류의 논 이용 패턴이 일 단위보다는 월 단위 스케일에서 명확히 구별되기 때문으로 판단된다. 이를 통해 시간 스케일에 따라 백로류에 영향을 미치는 요인에 차이가 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.603-614
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• 2021

최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권6호
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• pp.617-629
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• 2020

기후변화와 지구환경변화에 중요한 역할을 하고 있는 해수면온도는 인공위성 적외선 센서가 관측하는 피층 수온과 측기들이 관측하는 표층 수온으로 나누어질 수 있다. 국외 여러 기관에서 보급되고 있는 해수면온도 관측 자료들은 각각 서로 다른 깊이의 수온을 나타내고 있어서 해양 피층과 표층 수온 사이의 관계를 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 적외선 라디오미터를 해양조사선에 장착하기 위한 시스템을 설계하고 부착하고 운용하여 국내에서 처음으로 해양 피층 수온을 산출할 수 있는 관측 환경을 구축하였다. 선박 관측 전에 실험실에서 라디오미터 기기의 검보정을 실시하여 보정 계수를 산출하였다. 관측된 해수면에서 방출된 복사에너지와 하늘 복사에너지를 피층 수온으로 산출하는 일련의 과정을 적용하였다. 산출된 피층 해수면온도를 현장 관측 표층 수온자료와 비교하여 표층과 피층 수온 차이를 정량적으로 조사하고자 하였으며, Himawari-8 정지궤도 위성 해수면온도 자료와의 비교를 통해 해양 상층 연직구조의 특성을 이해하고자 하였다. 2020년 4월 21일부터 5월 6일까지 남해안의 장목항과 동해 남부를 관측한 해양 피층 수온은 전체적으로 표층 수온과 0.76℃ 정도의 차이를 보였다. 또한 이 두 수온 차이의 평균제곱근오차는 약 0.6℃에서 0.9℃까지의 일간변화를 가지고 있었으며, 하루 중 1-3시에 0.83-0.89℃로 가장 크게 나타났으며, 15시에 0.59℃로 최소의 차이를 가지고 있었다. 또한 편차도 0.47-0.75℃의 일간변화를 나타내었다. 해양 피층 관측 수온과 위성 해수면 온도 간 차이는 약 0.74℃의 평균제곱근오차, 0.37℃의 편차를 나타냈다. 본 연구의 분석을 통해 관측 수심에 따른 피층-표층 수온의 차이를 확인할 수 있었으며, 피층-표층 수온 차의 계절적 변화를 정량적으로 이해하고 또 변동 요인과의 관련성을 연구하기 위하여 연구조사선을 이용한 추가적인 연안 및 대양 관측이 지속적으로 진행되어야 함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.25-34
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• 2009

The objective of this study is to evaluate the future potential climate and vegetation canopy change impact on a dam watershed hydrology. A $6,661.5\;km^2$ dam watershed, the part of Han-river basin which has the watershed outlet at Chungju dam was selected. The SWAT model was calibrated and verified using 9 year and another 7 year daily dam inflow data. The Nash-Sutcliffe model efficiency ranged from 0.43 to 0.91. The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Coupled Global Climate Model3 (CGCM3) data based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) SRES (Special Report Emission Scenarios) B1 scenario was adopted for future climate condition and the data were downscaled by artificial neural network method. The future vegetation canopy condition was predicted by using nonlinear regression between monthly LAI (Leaf Area Index) of each land cover from MODIS satellite image and monthly mean temperature was accomplished. The future watershed mean temperatures of 2100 increased by $2.0^{\circ}C$, and the precipitation increased by 20.4 % based on 2001 data. The vegetation canopy prediction results showed that the 2100 year LAI of deciduous, evergreen and mixed on April increased 57.1 %, 15.5 %, and 62.5% respectively. The 2100 evapotranspiration, dam inflow, soil moisture content and groundwater recharge increased 10.2 %, 38.1 %, 16.6 %, and 118.9 % respectively. The consideration of future vegetation canopy affected up to 3.0%, 1.3%, 4.2%, and 3.6% respectively for each component.

• 한국보건간호학회지
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• 제14권1호
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• pp.26-40
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• 2000

This study was conducted to find out residential environment, mood states, ADL(Activity Daily Living) and nursing need of the elderly who live alone. The questionnaire survey was conducted on 154 single household elderly over 65years who live n D-city, Kangwon Province. The data were collected between September 1. 1999 and October 17, 1999 and analyzed by means of SPSS package. The results were as follows; 1. The percentage of the subjects who owned their house was no were than $13\%$., which showed that they still belonged to the economically vulnerable class. As for their residential environment, the average indoor temperature and humidity level were $16.45^{\circ}C\;and\;44.62\%$ respectively during the daytime between September and October, which proved to range within the standard scope. The average indoor illumination level was, however, 43.61 Lux, which showed that their illumination environment was very poor. 2. The average score of their mood states was 3.31. which turned out to be rather low. 3. The mean score of ADL was 1.69, which showed that they didn't have any serious inconveniences in their ordinary lives. 4. The mean score of their nursing need was 275, which proved to be close to the normal level. 5. The higher the room humidity was, the higher their nursing need increased. The higher the degree of illumination level was, the lower the degree of their nursing need was and the higher the level of ADL was. 6. The major factors influencing their moon status were the frequency of their contact with children and room humidity. These two factors could account for $22\%$ of the total mood status. These results suggest that the residential environment should be necessarily considered in the psychological nursing intervention for the elderly who live alone and they should be urgently supported in terms of health policy so that they can maintain the optimum level of illumination during the daytime.