PURPOSES : In this study, the propriety of expansion joint spacing of airport concrete pavement was examined by using weather and material characteristics. METHODS: A finite element model for simulating airport concrete pavement was developed and blowup occurrence due to temperature increase was analyzed. The critical temperature causing the expansion of concrete slab and blow up at the expansion joint was calculated according to the initial vertical displacement at the joint. The amount of expansion that can occur in the concrete slab for 20 years of design life was calculated by summing the expansion and contraction by temperature, alkali-silica reaction, and drying shrinkage. The effective expansion of pavement section between adjacent expansion joints was calculated by subtracting the effective width of expansion joint from the summation of the expansion of the pavement section. The temperature change causing the effective expansion of pavement section was also calculated. The effective expansion equivalent temperature change was compared to the critical temperature, which causes the blowup, according to expansion joint spacing to verify the propriety of expansion joint applied to the airport concrete pavement. RESULTS: When an initial vertical displacement of the expansion joint was 3mm or less, the blowup never occurred for 300m of joint spacing which is used in Korean airports currently. But, there was a risk of blow-up when an initial vertical displacement of the expansion joint was 5mm or more due to the weather or material characteristics. CONCLUSIONS: It was confirmed that the intial vertical displacement at the expansion joint could be managed below 3mm from the previous research results. Accordingly it was concluded that the 300m of current expansion joint spacing of Korean airports could be used without blowup by controling the alkali-silica reaction below its allowable limit.

This study is intended to investigate that it is possible to analyze the public awareness and satisfaction of the weather forecast service provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) through social media data as a way to overcome limitations of the questionnaire-based survey in the previous research. Sentiment analysis and association rule mining were used for Twitter data containing opinions about the weather forecast service. As a result of sentiment analysis, the frequency of negative opinions was very high, about 75%, relative to positive opinions because of the nature of public services. The detailed analysis shows that a large portion of users are dissatisfied with precipitation forecast and that it is needed to analyze the two kinds of error types of the precipitation forecast, namely, ‘False alarm’ and ‘Miss’ in more detail. Therefore, association rule mining was performed on negative tweets for each of these error types. As a result, it was found that a considerable number of complaints occurred when preventive actions were useless because the forecast predicting rain had a ‘False alarm’ error. In addition, this study found that people’s dissatisfaction increased when they experienced inconveniences due to either unpredictable high winds and heavy rains in summer or severe cold in winter, which were missed by weather forecast. This study suggests that the analysis of social media data can provide detailed information about forecast users’ opinion in almost real time, which is impossible through survey or interview.

Adverse weather is a big challenge not only for the safety of drivers but the safety of Autonomous Vehicles (AV). The gap between human-driving and AV-driving in terms of adverse-weather-perception can be a new challenge for highway engineers. Solutions minimizing the gap need to be defined. By this, the smart road technologies can be specified and developed. The way how to define and quantify the gap is introduced in this presentation.

PURPOSES: This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS: Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS: Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.

Crack in concrete surfaces is one of the earliest signs of decomposition of the essential structure and constant exposure will cause serious damage to the structure and environment. In most of the safety assessment and fracture mechanic applications proposed that these cracks and defects eventually will grow and will have potential lead to in-service failure. Crack in concrete surfaces is one of the earliest signs of decomposition of the essential structure and constant exposure will cause serious damage to the structure and environment. Currently, non-destructive methods are getting popular in the field of inspecting defects in structure and one of them in trends is that using the thermographic image to detect hidden effects. However, the accuracy of the thermal camera, also called resolution, is highly dependent on camera variables such as lens, detector, sensitivity etc. Also, the most important question that needs to be answered for this research is what happens to the image in fog, rain or other climatic conditions where the camera detects crack which exceptionally smaller than most thermographic applications detects. This paper investigates the accuracy of thermal images obtained by the thermal camera under various weather condition and aims at providing information about optimum choice of environmental condition where the more favorable thermal images can be obtained and increase survey reliability and accuracy of the analysis.

본 연구에서는 풍환경에 따른 열손실을 분석하는데 있어 필요한 풍속 기초자료를 제공하기 위하여 주요 11개 해안지역 중 온실밀집지역을 선정하여 기상환경 및 온실 방위를 조사 분석하였다. 대상지역은 난방온실 재배면적과 풍환경 기준으로 선정하였고 온실밀집지역은 50,000m2 이상인 지역을 대상으로 하였다. 11곳의 기상자료 중 기온,풍속, 풍향을 대상으로 30년간 자료를 수집하여 분석하였고 기온은 최저, 평균, 최고 기온을 나누고 풍속 및 풍향 기준은 기상청 분석 기준을 적용하였다. 온실의 배치방향은 형태가 대칭인 점을 감안하여 0~180o 범위로 자료를 수집하였다. 또한, 각 지역마다 풍향이 있으며 온실길이방향을 기준으로 하였을 때 적용되는 풍향은 달라질 수 있으며 이를 상대풍향으로 지칭하고 중복되는 점을 고려하여 0~90o 범위로 자료를 수집하였다. 11개 지역의 기온은 중부지방에 있는 보령, 영광 지역과 남부지방에 있는 9개 지역의 기온차이가 구분되었다. 중부해안 대상지역은 1월 최저기온은 약 3~4oC 정도 온 도가 높은 것을 확인할 수 있었고 평균기온은 약 3oC 정도 높았으며 월별 기온 중 최저기온을 선정할 때에 1 월 기온을 고려해야 되는 것으로 판단된다. 대상지역의 주풍향에 대한 월별 차이는 크게 발생하지 않았으며 풍향 분포에 따라 지역별로 서해안측, 서해 및 남해 경계 해안측, 남해안측으로 구분되어졌다. 풍속은 영광을 제외 한 10개 지역은 월간 풍속 포차이가 크게 발생하지 않는 것으로 판단된다. 대상지역의 온실의 방향은 길이방향 기준으로 분석하였으며 보령과 영광, 남해 지역은 60%이상 집중되어 있는 방향이 존재하였고 해남, 통영 지역은 약 90% 집중되어있는 방향이 존재하였으며 이는 경지정리로 인하여 방향이 편향되어있는 지역이 존재하는 것으로 판단된다.

본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우 (MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.

최근 강풍으로 인한 시설물 피해가 증가함에 따라 구조물 설계 시 설계풍속을 반영하고 있으며, 설계풍속 산정 시 기상청에서 제공하고 있는 연최대풍속 년도별 풍속 자료를 활용한다. 하지만 기상청에서 제공하고 있는 연최대풍속은 지형이나 지표면조도에 의해 할증되거나 감소된 관측풍속 중 최댓값을 제공하고 있어 실제 기본풍속 조건에서의 연최대풍속과는 상이하기 때문에 기상청에서 제공하는 연최대풍속을 활용하여 통계적 빈도분석을 수행할 경우 풍속이 과소 또는 과대평가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 40 년치 이상의 관측자료가 있는 전국 60개 지점의 기상관측소의 일최대풍속을 지형 및 지표면 조도에 따라 기본풍속 조건으로 보정하고 보정된 일최대풍속 중 연최대풍속을 선별하여 빈도분석을 통해 재현기간 풍속을 산정하였으며, 보정하기 전의 일최대풍속을 이용하여 연최대풍속을 선별한뒤 선별된 연최대풍속을 보정하여 산정된 재현기간풍속과 비교·분석하였다. 분석 결과 100년 재현기간 풍속 기준으로 최대 4.2m/s 차이를 보였으며, 평균적으로 약 0.33m/s의 차이를 보였다.

Solar energy has been known as a successful alternative energy source, however it requires a large area to build power generation facilities compared to other energy sources such as nuclear power. Weather factors such as rainy weather or night time impact on solar power generation because of lack of insolation and sunshine. In addition, solar power generation is vulnerable to external elements such as changes in temperature and fine dust. There are four seasons in the Republic of Korea hereby variations of temperature, insolation and sunshine are broad. Currently factors that cause find dust are continuously flowing in to Korea from abroad. In order to build a solar power plant, a large area is required for a limited domestic land hereby selecting the optimal location for the plant that maximizes the efficiency of power generation is necessary. Therefore, this research analyze the optimal site for solar power generation plant by implementing analytic hierarchy process based on weather factors such as fine dust. In order to extract weather factors that impact on solar power generation, this work conducts a case study which includes a correlation analysis between weather information and power generation.

Since flight operations are determined by real-time weather conditions, the importance of weather information utilization in the airline industry is absolutely critical. Especially, abnormal flight operations due to the weather phenomenon is directly linked to a loss of airline, and also causes a deterioration in the quality of customer service. Therefore, this study analyzes occurrence conditions and correlates abnormal flight operations by the meteorological phenomenon at 4 major airports in Korea. Based on these results, it is aimed to provide a basis for stable flight operation to make the best decisions.

기후변화로 인한 결빙, 폭설, 집중호우 등 도로에서의 기상조건은 해마다 수많은 인명 피해를 유발하고 있다. 그러나 급변하는 기상상태에 신속하게 대처할 수 있는 도로기상 대응체계가 미흡하여 교통사고로 인한 사회·경제적 손실이 가중되고 있다. 최근 교통사고 통계자료에 의하면 기상상태가 좋지 않을 때의 교통사고치사율은 맑은 날씨일 때 보다 2～3배 심각한 것으로 나타났다(교통안전공단 2016). 따라서 기상악화 시 교통사고예방에 필요한 구체적이고 상세한 기상정보를 운전자에게 제공함으로써 교통사고예방 및 도로 운영의 활용성을 높일 수 있는 도로기상 모델개발이 필요하다. 도로기상 모델과 관련해서 도로기상 선진국(유럽, 캐나다, 일본, 미국 등)은 1990년대 초반부터 도로 노면온도와 노면 결빙점 예측을 위한 다양한 모형을 개발하고 모델의 성능을 검증하기 위한 노력을 기울이고 있다(Meng, 2014; Sato, 2004). 이들 국가는 주요 도로에 대해서 도로기상 관리지원시스템을 구축‧운영하고 있으며, 개발된 모델로부터 추정된 노면상태 정보를 도로이용자 및 도로관리자에게 제공함으로써 교통사고 및 도로파손 손실에 따른 사회적 비용을 줄여나가고 있다. 우리나라 도로기상 분야는 결빙 취약구간인 터널의 입·출입부에 수용액 형태의 제설제 자동 분사장치를 설치하여 운영하고 있는 단계로서 도로기상 선진국과 같이 도로구간 단위로 확장하여 서비스할 수 있는 기술은 미흡한 단계이다. 이들 국가와 같이 도로기상 관리지원시스템을 운영하여 주요 도로에 대해서 도로기상 정보를 실시간으로 서비스하기 위해서는 도로의 한 지점만을 대상으로 하는 기술대응 보다는 전체 도로구간의 노면상태를 예측할 수 있는 기상상황별 통합모델 개발이 우선시 되어야 한다. 이러한 기술개발의 필요성에 따라서 본 연구에서는 기상상황별 노면상태를 서비스할 수 있는 통합모델을 개발하였다. 첫 번째 모델은 겨울철 도로노면의 상태를 예측할 수 있는 모델이다. 노면상태 예측모델은 기계학습 방법 중에 하나인 의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘 기반으로 개발되었으며, 이동형 차량(Probe vehicle)에서 수집되는 기상입력 자료를 학습하여 기상요소에 따른 4가지 노면상태(Dry, Moist, Wet, Ice)를 예측할 수 있다. 두 번째로 집중호우 기간에 도로에서 발생하는 도로의 수막정보를 예측할 수 있는 모형이다. 도로의 수막예측 모델은 기상청에서 제공하는 1시간 단위의 AWS(Automatic Weather System) 자료와 10m 단위의 도로기하구조 정보를 활용하였다. 도로에서의 강우량 추정은 kNN(k-Nearest Neighbors)기법을 활용하여 대상도로와 가장 가까운 AWS 관측소의 강우정보를 각 해당 도로구간에 할당하였다. 현재 본 도로기상 통합모델은 서울시 내부순환로와 올림픽대로에 대해서 실시간 서비스할 수 있도록 생산체계가 구축되었다. 도로기상 통합모델은 우리나라 주요 도로에 적용이 가능하여 하절기의 집중호우로 인한 물이 고인 도로지점과 동절기의 기온강하로 인한 도로의 결빙현상 등 도로노면상태 정보를 실시간으로 서비스할 수 있다. 또한 기상 악화 시 도로를 효율적으로 관리할 수 있는 의사결정 도구로 활용되어 교통재난 및 도로파손을 줄이는데 기여할 수 있을 것이다.

화산재의 확산은 심각한 사회적 문제를 야기한다. 화산재의 확산을 예측하기 위한 수치 분석은 시간이 걸리기 때문에 초기 대응에 필요한 정보들을 제공하기에는 부적절 하다. 이 연구에서는 시나리오 기반의 대상 기상장과 과거 기상장의 유사도를 분석하여 화산재 확산 정보를 제공할 수 있는 유사기상장 모델을 제안한다. 동아시아 지역 기상장을 분석하기 위하여 2005-2014년 WRF (Weather Research and Forecasting model) 데이터를 k-means 클러스터링 방법을 사용하여 분류하였다. 기상장 데이터의 수에 따른 정밀도를 확 인하기 위하여 2010년 1년치 클러스터링과 2005-2014년 클러스터링 결과의 최종 클러스터와 내부 원소들 사이의 상관계수 (correlation coefficient)와 유클리드 거리 (Euclidean distance)를 측정하여 비교분석 하였다. 1년치 결과의 경우 178 m의 평균 거리와 10년치 결과에서는 52 m의 평균거리로 95% 신뢰수준에서 유의하게 차이를 보여주었다. 모델의 정밀도는 기상장 데이터의 크기와 클러스터링 단 계가 증가함에 따라 높아졌고 기상장의 표준편차는 줄어들어 화산재 확산의 변동성이 감소할 것으로 나타났다.

This paper investigates minimum safe distances relative to a ship’s four cardinal sides, as perceived by Filipino navigators when encountering dangerous elements and in adverse weather conditions when maneuvering in and around harbors. It uses a descriptive research method in the form of a questionnaire survey for experienced Filipino navigators of various ranks. During the course of research, 71 responses were colleted and the resulting data is presented in graphical and tabulated forms. Statistical methods including Pearson-product moment correlations, Cronbach’s Alpha and ANOVA were used to identify internal associations, consistencies and significances, respectively. It has been proven that there are no significant differences in minimum safe distances relative to a ship’s four cardinal sides, whether maneuvering while approaching a port or within an inner harbor. This study has been deemed significant for training future navigators, managing traffic in fairways, and designing harbors and maneuvering areas in the approaches to ports, among other applications. This work can also be used as a preliminary study for comparison with the well known safe domains presently in use.

음이온은 인체에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀지며, 다양한 연구자에 의하여 녹지내에서 발생하는 음이온발생량에 요인을 규명하기 위하여 다양한 노력을 수행하고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 녹지유형, 녹지의 유무, 단순 기상요소들과의 상관관계를 살펴보며 궁극적으로 녹지의 유무, 녹지의 형태가 음이온 발생에 미치는 총 효과에 대해서만 언급할 뿐 매개효과 등의 간접효과에 대한 연구는 전무한 실정이다. 여기서 말하는 매개효과란 독립변수와 종속변수의 연결고리 역할을 하는 변수를 뜻한다. 매개변수는 독립변수의 결과이면서 동시에 종속변수의 원인이 되는 변수로 설명될 수 있다. 유의한 매개변수가 존재한다면, 독립변수가 종속변수에 주는 영향을 크게 직접효과와 간접효과로 나뉘게 된다. 직접효과는 매개변수가 존재함에도 불구하고 매개변수를 거치지 않고 종속변수에 영향을 주는 것이고, 간접효과는 매개변수를 통해 종속변수에 영향을 주는 것이다. 여기서 말하는 매개효과는 간접효과를 뜻한 것으로 직접효과와 간접효과를 합한 것을 총 효과 또는 전체효과라고 하는데 이것은 매개변수를 고려하지 않았을 때의 독립변수가 종속변수에 주는 영향과 같다. Baron와 Kenny(1986)는 매개작용을 완전매개와 부분매개로 구분하고 각 매개작용이 성립되기 위해서는 네 가지 조건들이 충족되어야 한다고 보고하였다. 즉, (1) 1단계에서 독립변수는 매개변수에 유의적인 영향을 미쳐야 하고, (2) 2단계에서 독립변수는 종속변수에 유의적인 영향을 미쳐야 하며, (3) 3단계에서 매개변수는 종속변수에 유의적인 영향을 미쳐야한다. (4) 매개변수를 포함한 회귀방정식에서 종속변수에 대한 독립변수의 영향은 조건 (2)의 경우보다 적거나 전혀 없어야 한다. 감소한 경우는 부분매개효과가 존재함을 의미하며 전혀 없는 경우는 완전매개효과가 존재함을 의미한다. 이에 녹지의 배치형태를 독립변수로 설정하고 녹지배치형태의 차이에 따라 달라지는 기상요소를 매개변수로 설정한 후 각각 음이온 발생량에 미치는 영향을 파악하고 녹지의 배치형태가 음이온 발생량에 미치는 총 효과 외에 기상요소를 변화시킴으로써 음이온 발생량에 미치는 간접효과를 확인하기 위하여 본 연구를 진행하였다. 그 결과, 음이온 발생량과 기상요소 그리고 녹지배치형태의 Pearson 상관분석을 실시하였으며, 이에 대한 내용을 자세히 살펴보면, 음이온 발생량은 녹지배치형태와 유의한 부의 상관관계인 것으로 분석되었다(r=.07, p < 0.01). 음이온 발생량과 기상요소 하위요인들 간의 상관에서는 기온(r=.41, p < 0.01)과 광도(r=.38, p < 0.01), 절대습도(r=.29, p < 0.01)에서 각각의 유의한 정의 상관관계를 보인 반면, 상대습도(r=-.02, p > 0.05), 풍속(r=.03, p > 0.05)의 경우 상관관계가 나타나지 않았다. 녹지배치형태와 기상요소 하위요인들 간의 관계를 살펴보면, 기온(r=-.33, p < 0.01)의 경우 유의한 부의상관관계인 것으로 분석되었으며, 상대습도(r=.52, p < 0.01), 광도(r=.27, p < 0.01), 절대습도(r=.25, p < 0.01)의 경우 유의한 정의 상관관계인 것으로 분석되었다. 그러나 풍속(r=-.01, p > 0.05)의 경우 유의한 상관관계는 나타나지 않았다. 이상의 결과를 종합하여 음이온 발생량과 녹지 배치형태에서 공통적인 상관관계를 나타낸 기온, 일사량, 절대습도에서 매개효과가 있을 것으로 예상되었다. 이에 독립변수로 녹지배치 형태를 설정 하였으며, 매개변수로 기상요소의 하위 요인인 기온, 일사량, 절대습도로 설정하였다. 이에 대한 음이온 발생량은 종속변수로 설정하였다. 분석결과, 모든 기상 하위요인에서 매개효과가 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 단순 녹지의 배치형태가 음이온 발생량의 차이를 나타낼 뿐만 아니라 기상요소를 현저히 다르게 형성함으로 써 음이온 발생량에 영향을 미치는 것으로 사료되었다.

Spodoptera litura (Fabricius, 1775) is considered as a serious agricultural pest, which damaged to the many crops including sweet potato (Ipomoea batatas). We investigated weekly occurrence of the Spodoptera litura (Fabricius) using pheromone trap at six study fields of three regions, Jeonnam, Korea. A total of 41,895 individuals were collected from 18th July to 23th September in 2013; Yeongamgun was collected the highest individuals (17,519), and following the Muan-gun (12,709) and Haenamgun (11,667). The seasonal occurrence of S. Litura was increased from July to September, and peak occurrence timing was in late-September. There were a positive correlation between field area and number of individuals (P=0.02, r=0.89), and a negative correlation between field area and density (p=0.02, r=-0.89). As a PCA (principal component analysis) result, adults occurrence pattern were closely related to the temperature and relative humidity during larva stage.

Agrometeorological information used in agriculture field depends heavily on productivity in accordance with analysis and forecasting accuracy. In this study, we used necessary weather information for potato crops during the growing season and developed a decision support system to help farmers' management activities. The core of the solution is to utilize the real-time weather data observed in my field. By using application weather information in agricultural field rather than simple weather information transmission, we understood control effect through various pest information services. These ICT (Information & Communication Technologies) solutions in the field of weather-based agriculture provide appropriate intention information for growing crops, thus it is expected that effective control will reduce the risk of insect pests and reduce direct costs of farmers. In addition, it is expected that it will contribute not only to reduce soil pollution but also to safe food production by controlling indiscriminate use of pesticides properly.