• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.263-275
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• 2023

The Sun-Earth Lagrange point L4 is considered as one of the unique places where the solar activity and heliospheric environment can be observed in a continuous and comprehensive manner. The L4 mission affords a clear and wide-angle view of the Sun-Earth line for the study of the Sun-Earth and Sun-Moon connections from he perspective of remote-sensing observations. In-situ measurements of the solar radiation, solar wind, and heliospheric magnetic field are critical components necessary for monitoring and forecasting the radiation environment as it relates to the issue of safe human exploration of the Moon and Mars. A dust detector on the ram side of the spacecraft allows for an unprecedented detection of local dust and its interactions with the heliosphere. The purpose of the present paper is to emphasize the importance of L4 observations as well as to outline a strategy for the planned L4 mission with remote and in-situ payloads onboard a Korean spacecraft. It is expected that the Korean L4 mission can significantly contribute to improving the space weather forecasting capability by enhancing the understanding of heliosphere through comprehensive and coordinated observations of the heliosphere at multi-points with other existing or planned L1 and L5 missions.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.1005-1013
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• 2017

본 연구에서는 태양광 발전량 예측에 필요한 일사량을 예측하기 위해 다양한 기상변수를 활용한 다중회귀, ARIMA, ARIMAX 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 사용된 변수와 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 일사량 예측에 적용하여 일사량을 예측한 결과 운량, 기온, 습도, 대기권 밖 일사량을 활용한 ARIMAX 모형의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.463-472
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• 2015

지표 일사량 데이터는 신재생 에너지 자원지도 제작, 태양 에너지 관련 시설의 입지 선정 및 관련 정책의 기초 자료 및 농작물 생산량 예측 등의 매우 다양한 분야에 사용될 수 있는 중요한 데이터이며, 이에 최근 한국에서도 일사량 데이터 구축에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 COMS-MI(천리안 기상위성) 영상과 Heliosat-II 방법을 이용하여 국내 일사량을 추정하고자, Heliosat-II 방법을 국내 데이터에 적합하도록 수정하고, 이를 통하여 일사량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 먼저 COMS-MI 위성 영상 및 국내 기상 데이터 등을 확보하고 전처리를 수행하였다. 또한 Heliosat-II 방법의 입력 데이터이자 중간 결과물인 지표 반사도(ground albedo) 보정을 수행하고, 반사도 참조 지도(background albedo map)의 정확도를 높이고자 기존의 방법을 수정하였다. 그리고 이와 같이 수정된 Heliosat-II 방법을 통하여 추정 일사량을 도출하고, 이를 지상에서 관측된 일사량 실측치와의 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 실험 결과, 수정된 Heliosat-II 방법을 사용할 경우, 약 30.8%의 RMSE(%) 정확도를 나타내었으며, 기존 Heliosat-II 방법을 그대로 이용하였을 경우에 비하여 약 10% 수준의 향상된 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.37-43
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• 2001

Crop status monitoring and yield prediction at higher spatial resolution is a valuable tool in various decision making processes including agricultural policy making by the national and local governments. A prototype crop forecasting system was developed to project the size of rice crop across geographic areas nationwide, based on daily weather pattern. The system consists of crop models and the input data for 1,455 cultivation zone units (the smallest administrative unit of local government in South Korea called "Myun") making up the coterminous South Korea. CERES-rice, a rice crop growth simulation model, was tuned to have genetic characteristics pertinent to domestic cultivars. Daily maximum/minimum temperature, solar radiation, and precipitation surface on 1km by 1km grid spacing were prepared by a spatial interpolation of 63 point observations from the Korea Meteorological Administration network. Spatial mean weather data were derived for each Myun and transformed to the model input format. Soil characteristics and management information at each Myun were available from the Rural Development Administration. The system was applied to the forecasting of national rice production for the recent 3 years (1997 to 1999). The model was run with the past weather data as of September 15 each year, which is about a month earlier than the actual harvest date. Simulated yields of 1,455 Myuns were grouped into 162 counties by acreage-weighted summation to enable the validation, since the official production statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry is on the county basis. Forecast yields were less sensitive to the changes in annual climate than the reported yields and there was a relatively weak correlation between the forecast and the reported yields. However, the projected size of rice crop at each county, which was obtained by multiplication of the mean yield with the acreage, was close to the reported production with the $r^2$ values higher than 0.97 in all three years.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.79-85
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• 2009

순복사는 지표와 대기간의 생물학적/물리적 과정을 일으키는 주요 원인이며 순복사에 대한 정확한 정보는 기후 예측뿐만 아니라 수자원관리에 중요한 역할을 한다. 그러나 실제 순복사 관측을 하는 지점은 매우 적으며 일반적으로 순복사는 단순 경험방정식으로부터 추정된다. 이 연구에서는 한국의 세 개의 다른 식생기능형태(예, 혼합림, 침엽수림, 그리고 농경지)에서 순복사를 추정하는 두 방법을 제시하였다. 첫번째 방법은 순복사와 전천일사의 관계를 선형회귀식으로 나타낸 방법이고 두번째 방법은 복사수지방정식을 사용한 방법이다. 세 개의 다른 식생기능형태에서 관측된 2008년 자료를 두 방법에 적용하여 순복사를 추정하였다. 일년 자료를 사용하여 선형회귀식을 적용한 결과, 전천일사에 대한 순복사의 비율은 혼합림에서는 70%, 침엽수림에서는 79%, 그리고 농경지에서는 64%를 보였다. 이는 다른 식생기능형태에 따라 순복사와 전천일사의 관계가 달라짐을 보였다. 장파복사를 고려한 복사수지 방정식의 경우, 순복사 추정이 다소 향상되었다. 두 방법 모두 관측된 순복사와 추정된 순복사가 잘 일치함을 보였으며 이는 두 방법을 사용하여 순복사를 추정할 수 있음을 보여준다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.45-53
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• 2015

This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 스마트 그리드와 관련된 프로젝트가 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 특히, 전력 문제의 장기적 안정 대책으로 분산전원이 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산형 전원의 출력 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 조합하여 예측 정보 오차율을 비교분석할 수 있는 3차원 기상 수치 모델을 제안한다. 제안 모델은 분산형 전원의 예측정보를 향상시킬 수 있어 안정적인 전력계통 연계를 위한 예측시스템을 가능하다. 성능평가 결과, 제안모델은 발전량 예측 정확도가 4.6% 개선되었고, 온도보정 예측 정확도는 3.5% 향상되었다. 마지막으로 일사량 보정 정확도는 1.1% 향상되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.102-107
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• 2015

본 연구에서는 중국의 동북지역 기후자료를 수집하여 DB를 구축하고, 이들 기후자료를 활용하여 농업기후지대를 구분함으로써 대상지역의 농업기상특성 분석의 기초정보를 확보하고자 하였으며, 국외의 주요 곡물 수출국의 기상관측정보를 수집, 분석, 제공할 수 있는 체계를 구축하고자 하였다. 중국 동북지역 농업기후지대를 구분하기 위하여 미국 항공우주국의 전 지구 모델링 및 동화 센터의 1979-2010년까지 32년 동안의 월별 기온 및 강수량 자료와 Weather Research and Forecasting(WRF) 모형의 동아시아 영역의 해발고도와 식물비 자료를 활용하였다. 중국 동북지역은 해발고도는 200m 이하, 200-800m, 800m 이상, 식물비 60%, 연평균 기온은 $0^{\circ}C$, 최난월 기온은 $22^{\circ}C$, 연평균 강수량 700mm를 기준으로 22개 농업기후지대로 구분되었다. 22개 농업기후지대는 연평균기온은 $3.4^{\circ}C$, 강수량 613.2mm, 일사량 $4,414.2MJ/m^2$의 기후특성을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.312-326
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• 2020

KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국물환경학회지
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• 제30권6호
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• pp.673-682
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• 2014

A watershed model was constructed using Hydrological Simulation Program Fortran to predict the water temperature at major tributaries of Nakdong River basin, Korea. Water temperature is one of the most fundamental indices used to determine the nature of an aquatic environment. Most processes of an aquatic environment such as saturation level of dissolved oxygen, the decay rate of organic matter, the growth rate of phytoplankton and zooplankton are affected by temperature. The heat flux to major reservoirs and tributaries was analyzed to simulate water temperature accurately using HSPF model. The annual mean heat flux of solar radiation was estimated to $150{\sim}165W/m^2$, longwave radiation to $-48{\sim}-113W/m^2$, evaporative heat loss to $-39{\sim}-115W/m^2$, sensible heat flux to $-13{\sim}-22W/m^2$, precipitation heat flux to $2{\sim}4W/m^2$, bed heat flux to $-24{\sim}22W/m^2$ respectively. The model was calibrated at major reservoir and tributaries for a three-year period (2008 to 2010). The deviation values (Dv) of water temperature ranged from -6.0 to 3.7%, Nash-Sutcliffe efficiency(NSE) of 0.88 to 0.95, root mean square error(RMSE) of $1.7{\sim}2.8^{\circ}C$. The operational water temperature forecasting results presented in this study were in good agreement with measured data and had a similar accuracy with model calibration results.