최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.
Background: Regardless of countries, the myth that rain makes the body ache has been worded in various forms, and a number of studies have been reported to investigate this. However, these studies, which depended on the patient's experience or memory, had obvious limitations. Google Trends is a big data analysis service based on search terms and viewing videos provided by Google LLC, and attempts to use it in various fields are continuing. In this study, we endeavored to introduce the 'value as a research tool' of the Google Trends, that has emerged along with technological advancements, through research on 'whether toothaches really occur frequently on rainy days'. Methods: Keywords were selected as objectively as possible by applying web crawling and text mining techniques, and the keyword "bi" meaning rain in Korean was added to verify the reliability of Google Trends data. The correlation was statistically analyzed using precipitation and temperature data provided by the Korea Meteorological Agency and daily search volume data provided by Google Trends. Results: Keywords "chi-gwa", "chi-tong", and "chung-chi" were selected, which in Korean mean 'dental clinic', 'toothache', and 'tooth decay' respectively. A significant correlation was found between the amount of precipitation and the search volume of tooth decay. No correlation was found between precipitation and other keywords or other combinations. It was natural that a very significant correlation was found between the amount of precipitation, temperature, and the search volume of "bi". Conclusion: Rain seems to actually be a cause of toothache, and if objective keyword selection is premised, Google Trends is considered to be very useful as a research tool in the future.
Purpose: Trauma incidence and hospitalizations of trauma patients are generally believed to be affected by season and weather. The objective of this study was to explore possible associations of the hospitalization rate of trauma patients with weather and time variables at a single regional trauma center in South Korea. Methods: Trauma hospitalization data were obtained from a regional trauma center in South Korea from January 1, 2017 to December 31, 2019. In total, from 6,788 patients with trauma, data of 3,667 patients were analyzed, excluding those from outside the city where the trauma center was located. Hourly weather service data were obtained from the Korea Meteorological Administration. Results: The hospitalization rate showed positive correlations with temperature (r=0.635) and wind speed (r=0.501), but a negative correlation with humidity (r=-0.620). It showed no significant correlation (r=0.036) with precipitation. The hospitalization rate also showed significant correlations with time of day (p=0.033) and month (p=0.22). Conclusions: Weather and time affected the number of hospitalizations at a trauma center. The findings of this study could be used to determine care delivery, staffing, and resource allocation plans at trauma centers and emergency departments.
소나무재선충병의 발생 특성을 이해하는 것은 소나무재선충병의 피해 및 확산을 최소화하기 위한 방제전략 수립을 위해 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 기상 요인, 지리적 요인, 그리고 인위적 요인과 같은 환경 조건과 소나무재선충병 발생과의 관계를 분석하였다. 2016년 5월부터 2018년 4월까지 소나무재선충병 발생 자료와 자연적, 인위적 요인들을 포함한 다양한 환경 조건의 공간 자료들을 수집하였고, 소나무재선충병에 의한 고사목 발생 본 수에 대한 환경 변수들의 상대적 기여도를 평가하였다. 총 17개의 자연적 요인과 인위적 요인 중에서 소나무재선충병 발생에 영향을 미치는 요인들을 확인한 결과 자연적 요인은 고도와 5~8월 기온이, 인위적 요인은 도로와 건물과의 거리가 소나무재선충병 감염고사목 발생본수와 밀접하게 연관이 있는 것으로 나타났다.
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미 완료된 시점이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 사용자의 외출 목적을 인지하고 외출 시 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 전달하는 스마트 홈 외출 케어 시스템의 설계 및 구현에 대해 연구한다. ESP8266을 이용하여 기상청의 RSS 서비스 데이터를 실시간으로 전송할 수 있고, Arduino MEGA를 이용하여 데이터를 분석 후 사용자에게 기상정보를 제공할 수 있는 시스템을 구현한다. 앱인벤터를 활용하여 필요한 물품을 잊지 않고 챙길 수 있으며 원하는 날씨와 목적에 맞게 설정을 변경 가능하다. 마이크 위치는 외부에 배치하여 인지도를 12% 높였으며, 압력센서의 감도는 최대 210 kΩ으로 설정했다. 문 사이에 장애물이 있을 경우 자동으로 문이 열린다. 서랍 천장에 초음파 센서를 배치해 0.5cm~10cm 범위 내 물체를 인식해 물체 유무를 확인하고 카메라를 설치해 보안 강화 시스템을 연구헸다.
기상 응용의 경우 시간적, 자원적 한계 내에서도 의미 있는 결과를 도출해 제공해야 한다. 수많은 과거 데이터를 통한 예보는 시간적인 소요가 크며, 국지성 태풍 예보와 같은 재난 안전 관련 분석/예측의 경우에는 여전히 자원적 한계가 존재한다. 태풍 예보, 도로별 침수/홍수 지역 예측 서비스 등 시간 제약하에 결과를 도출해야 하는 경우와 제한적인 물리적 환경 조건으로 인해 발생하는 문제 없이 적합한 예보를 제공해야 한다. 본 논문에서는 시간적, 자원적 조건에서도 원활한 예보 서비스 제공을 위해 기상 및 기후 예측 응용을 분석한다. 격자 크게 따른 수행 시간 분석을 통해 격자 조절을 통해 시간적 제약 조건이 있는 경우에 대처할 수있음을 확인하였다. 또한 메모리 자원 조절을 통해 수행 시간을 분석하여 성능에 영향을 미치지 않는 최소 자원 조건을 확인하였으며 swap, mlock 분석을 통해 응용의 자원 사용 패턴을 확인하였다.
과거에는 주요 항로 인근의 해양안개(sea fog)를 관측하고 이를 선박들의 안전 운항을 위한 실시간 정보를 제공하는 데 있어서, 작동 원리가 유사한 기상관측용 시정계(Visibility Sensor) 또는 항로표지용 안개감지기(fog detector) 등을 설치하여, 장비가 설치된 곳 인근의 국지적인 안개를 관측하고 있었다. 하지만 먼지, 염분 및 꽃가루 등에 의한 오염이나 거미줄 같은 생물에 의한 감지 센서의 오동작이 자주 발생되어, 실시간 관측 정보의 신뢰성이 다소 낮은 상황이었기 때문에 실시간으로 해양안개 관측정보를 선박이나 이용자에게 즉각 제공하기에는 다소 무리가 있었다. 2019년부터 2022년까지 기상청과 해양수산부 항로표지과 등이 협업을 통해, 보다 신뢰성 있는 실시간 영상기반 해양안개관측 시스템을 전국 주요 항로에 있는 항로표지시설(Lighthouse) 100개 국소에 구축하여 신뢰성 있는 해양안개관측 정보를 매 10분마다 수집하고, 이를 실시간으로 대국민 서비스(웹페이지)를 수행하게 되었다.
Hai Van Dang;Suchan Joo;Junhyeok Lim;Jinhwan Hur;Sungwon Shin
한국해양공학회지
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제38권2호
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pp.64-73
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2024
Oil spills pose significant threats to marine ecosystems, human health, socioeconomic aspects, and coastal communities. Accurate real-time predictions of oil slick transport along coastlines are paramount for quick preparedness and response efforts. This study used an open-source OpenOil numerical model to simulate the fate and trajectories of oil slicks released during the 2007 Hebei Spirit accident along the Korean coasts. Six combinations of input parameters, derived from a five-day met-ocean dataset incorporating various hydrodynamic, meteorological, and wave models, were investigated to determine the input variables that lead to the most reasonable results. The predictive performance of each combination was evaluated quantitatively by comparing the dimensions and matching rates between the simulated and observed oil slicks extracted from synthetic aperture radar (SAR) data on the ocean surface. The results show that the combination incorporating the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) for hydrodynamic parameters exhibited more substantial agreement with the observed spill areas than Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), yielding up to 88% and 53% similarity, respectively, during a more than four-day oil transportation near Taean coasts. This study underscores the importance of integrating high-resolution met-ocean models into oil spill modeling efforts to enhance the predictive accuracy regarding oil spill dynamics and weathering processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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