Climate change is expected to become a considerable threat to life on earth and it already affects certain tourism destinations like mountain regions and costal destinations. For instance, Switzerland is regarded as one of the most popular ski destination worldwide, but today’s ski resorts in Switzerland is facing significant difficulties as weather condition has been particularly harsh for the ski industry in the last years. While ski resorts start to use various rate fences to implement differential pricing, there is relatively little research how their customers perceive these new pricing approaches. Therefore, this study tried to identify how various rate fences adopted in ski resorts, including the use of weather forecasts in differential pricing, are perceived by customers and consequently which of them could be successfully implemented to provide the industry with long-term benefits. In particular, this study focused on the effect of framing and gender on price perception. The study found that female are generally more sensitive to differential pricing and have the tendency to perceive it as less fair.

PURPOSES : This study demonstrates the need for the collection of road weather information in order to perform efficient snow removal works during the winter season. Snow removal operations are usually dependent upon weather information obtained from the Automatic Weather Station provided by the Korea Meteorological Administration. However, there are some difference between road weather and weather forecasts in their scope. This is because general weather forecasts are focused on macroscopic standpoints rather than microscopic perspectives. METHODS : In this study, the relationship between snow removal works and historical weather forecasts are properly analyzed to prove the importance of road weather information. We collected both weather data and snow removal works during winter season at "A" regional offices in Gangwon areas. RESULTS : Results showed that the validation of weather forecasts for snow removal works were depended on the height difference between AWS location and its neighboring roadway. CONCLUSIONS : Namely, it appears that road weather information should be collected where AWS location and its neighboring roadway have relatively big difference in their heights.

현대 사회에서 기상청의 날씨 정보는 점점 중요해지고 있으며, 최근에 장기예보에 대한 관심이 증대되고 있다. 장기예보는 국가 차원에서 기온, 강수량을 중심으로 하여 서비스되고 있으며, 이러한 공공성 정보를 토대로 민간 부문에서도 다양한 장기예보 서비스를 제공 중이다. 이러한 장기예보 서비스는 산업 부문의 효율성 제고에도 유용한데, 이러한 측면에서 본 연구는 에너지 산업에 필요한 장기예보 활용 방안을 수립하고자 하였다. 에너지 산업에 맞는 효율적인 장기예보 활용 방안은 실제적인 수요 조사를 바탕으로 유용성, 활용성, 사용자 편의성, 업무 효율성을 토대로 수립되었으며, 단계별 활용 전략이 수립되었다. 즉 1단계에서는 장기예보 서비스의 홍보와 인지도 향상, 2단계에서는 장기예보 서비스 강화를 위한 정비, 3단계에서는 맞춤형 장기예보 서비스 개발 및 연구 수행, 4단계에서는 서비스 정보 고효율화 및 활용 극대화를 목표로 활용방안이 수립되었다. 이러한 활용 방안은 에너지 산업의 장기예보 활용을 보다 활성화시킬 수 있을 뿐 아니라, 다른 산업 부문의 활용성을 확대시키는데 유용한 프레임 워크를 제공할 수 있으리라 기대된다.

기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비 할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유 출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추 정하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체 전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교․ 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)