• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.

• 한국농공학회지
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• 제32권3호
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• pp.116-129
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• 1990

A rational management of water resources in estuary reservoirs necessiates the prediction of water quality. In this study, a multiple box model for the water quality prediction was developed as a tool for the purpose of examining an adequate way to improve and maintain the water quality. Some submodels that are suitable for simulating the mixing behavior of pollutant materials in a lake were considered in this model. The model was appiled for predicting water qualities of Haenam Esturay Reservoir. The result from this study can be summarized as follows : 1.A water quality simulation model that can predict the 10-day mean value of water qualities was developed by adding some submodels that simulate the concentrations of chlorophyll-a, BOD, T-P and T-N to the existing Multiple Box Model representing the mixing and circulating of materials by the hydarulic action. 2.As input data for the model developed, the climatic data including precipitation, solar radiation, temperature, cloudness, wind speed and relative humidity, and the water buget records including the pumping discharge and the releasing discharge by drainage gate were ollected. The hydrologic data for the inflow discharge from the watershed was obtained by simulation with the aid of USDAUL-74/SNUA watershed model. Also the water quality data were measured at streams and the reservoir. 3.As a result of calibration and verification test by using four comonents of water quality such as Chlorophyll-a, BOD, T-P and T-N, it was found that the correlation coefficeints between the observed and the simulated water qualities showed greater than 0.6, therefore the capability of the model to simulate the water quality was proved. 4.The result based on the model application showed that the water quality of the Haenam Estuary Reservoir varies seasonally with the harmonic trend, however the water quality is good in winter and get worse in summer. Also it may be concluded that the current grarde of water quality in the Heanam Esutary Reservoir is ranked as grade 4 suitable only for the agricultutal use.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.220-228
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• 2022

The directed tests produce an expectation model to assist the organization's heads and professionals with settling on the right and speedy choice. A directed deep learning strategy has been embraced and applied for SCADA information. In this paper, for the load shedding expectation overall power organization of Libya, a convolutional neural network with multi neurons is utilized. For contributions of the neural organization, eight convolutional layers are utilized. These boundaries are power age, temperature, stickiness and wind speed. The gathered information from the SCADA data set were pre-handled to be ready in a reasonable arrangement to be taken care of to the deep learning. A bunch of analyses has been directed on this information to get a forecast model. The created model was assessed as far as precision and decrease of misfortune. It tends to be presumed that the acquired outcomes are promising and empowering. For assessment of the outcomes four boundary, MSE, RMSE, MAPE and R2 are determined. The best R2 esteem is gotten for 1-overlap and it was 0.98.34 for train information and for test information is acquired 0.96. Additionally for train information the RMSE esteem in 1-overlap is superior to different Folds and this worth was 0.018.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권6호
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• pp.732-750
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• 2019

천연건조 중 목재의 함수율 변화 예측모형을 제시하기 위하여 15본의 소나무 원목에 대한 천연건조를 수행하였다. 초기함수율이 68.7%인 6본의 소나무 원목에 대하여 여름철에 천연건조를 시작한 후 약 880일이 경과한 후의 최종함수율은 17.4%이었다. 초기함수율이 35.8%인 9본의 소나무 원목에 대하여 겨울철에 천연건조를 시작한 후 약 760일이 경과한 후의 최종함수율은 16.0%이었다. 소나무 원목의 말구지름, 온도, 상대습도, 풍속을 독립변수로 결정하고, 천연건조 중 감소한 함수율을 종속변수로 다중회귀분석을 진행한 결과, 결정계수 0.925의 회귀모형을 얻을 수 있었다. 소나무 원목의 특성인 초기함수율과 말구지름이 기상조건인 온도, 상대습도, 풍속에 비하여 천연건조 중 함수율 감소에 미치는 영향이 더 크게 나타났다. 천연건조 중 내부함수율의 분포 및 함수율 변화를 예측하기 위하여 2차원 물질전달 해석을 수행하였다. 건조일수를 서로 다르게 적용하고, 수분확산계수 및 표면방사계수를 결정하는 기상조건을 다르게 적용한 2가지의 예측모형을 제시하였다. 2가지 적용 방법의 오차는 0.1 - 0.8%의 범위였으며, 측정값과의 차이는 2.2 - 3.6%의 범위였다. 다양한 초기함수율과 말구지름의 소나무 원목에 대한 천연건조 중 내부함수율을 측정하고, 각각의 기상조건에 대한 목재 내 수분이동계수를 산출하면 예측모형의 오차를 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제26권2호
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• pp.277-288
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• 2016

Polar lows are intense mesoscale cyclones that mainly occur over the sea in polar regions. Owing to their small spatial scale of a diameter less than 1000 km, simulating polar lows is a challenging task. At King Sejong station in West Antartica, polar lows are often observed. Despite the recent significant climatic changes observed over West Antarctica, adequate validation of regional simulations of extreme weather events such as polar lows are rare for this region. To address this gap, simulation results from a recent version of the Polar Weather Research and Forecasting model (Polar WRF) covering Antartic Peninsula at a high horizontal resolution of 3 km are validated against near-surface meteorological observations. We selected a case of high wind speed event on 7 January 2013 recorded at Automatic Meteorological Observation Station (AMOS) in King Sejong station, Antarctica. It is revealed by in situ observations, numerical weather prediction, and reanalysis fields that the synoptic and mesoscale environment of the strong wind event was due to the passage of a strong mesoscale polar low of center pressure 950 hPa. Verifying model results from 3 km grid resolution simulation against AMOS observation showed that high skill in simulating wind speed and surface pressure with a bias of $-1.1m\;s^{-1}$ and -1.2 hPa, respectively. Our evaluation suggests that the Polar WRF can be used as a useful dynamic downscaling tool for the simulation of Antartic weather systems and the near-surface meteorological instruments installed in King Sejong station can provide invaluable data for polar low studies over West Antartica.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.233-239
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• 2018

태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권4호
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• pp.261-267
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• 2013

본 논문에서는 헬리콥터 전진비행 조건에서 플래핑모션에 대하여 축소 로터 실험을 통하여 실험결과와 이론적인 예측결과를 비교하였다. 축소로터 성능 실험은 충남대학교 아음속 풍동에서 수행하였으며 1.8 x 1.8m의 개방형 시험부를 사용하였다. 전진비행조건에서의 실험 결과에 의하면 축소로터의 전진비행조건에서의 추력 결과를 고정한 조건에서 동력계수는 차이가 있는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 공력 성능 측정 결과와 이론적인 예측결과의 비교를 통하여 헬리콥터의 플랩핑 각도의 범위에 대하여 비교하여 보았다. Coning 각도, 횡방향과 종방향에 대한 플래핑 각도에 대해서는 실험결과와 예측결과의 유사함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1217-1227
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• 2018

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권7호
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• pp.40-50
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• 2005

본 논문에서는 이중 로터 풍력 발전 시스템에 대한 모델링 및 성능 예측 결과를 제시하였다. 공력 모델은 블레이드 요소 및 모멘텀 이론에 근거하였으며, 시스템 동역학 모델은 다몸체 역학을 적용하였다. 이중 로터 풍력 발전 시스템의 정상 상태는 물론 이중 여자 유도 발전기를 탑재한 발전 시스템에 대하여 풍속 변화에 따른 과도 응답을 분석하였고, 로터 회전수 및 발전 출력 제어를 위하여 주 및 보조 로터의 피치각 제어 전략의 도출 및 비선형 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• 한국기계기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.844-851
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• 2018

In this study, the regression equation was suggested to predict of the shot ball velocity according to blade shapes based on discrete element (DE) analysis. First, the flat type blade DE model was used in the analysis, the validity of the DE model was verified by giving that the velocity of the shot ball almost equal to the theoretical one. Next, the DE analyses for curved and combined blade models was accomplished, and their analytical velocities of shot ball were compared with the theoretical one. The velocity of combined blade model was greatest. From this, the regression equation for velocity of shot ball according to the blade shape based on the DE analysis was derived. Additionally, the wind speed measurement experiment was carried out, and the experimental result and analytical one were the same. Ultimately, it was confirmed that the prediction method of the velocity of shot ball based on DE analysis was effective.