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      표준기상데이터 작성 시 누락된 풍속 데이터의 보간 방법 제안 = A Proposal of an Interpolation Method of Missing Wind Velocity Data in Writing a Typical Weather Data

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      https://www.riss.kr/link?id=A104985415

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.
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      The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots...

      The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.

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      참고문헌 (Reference)

      1 심지수, "표준기상데이터 작성을 위한 국내 기후특성을 고려한 일사량 예측 모델 적합성 평가" 대한설비공학회 28 (28): 467-476, 2016

      2 최세휴, "지리정보를 이용한 지표면조도 산정 방법" 한국지리정보학회 18 (18): 1-10, 2015

      3 한명선, "실시간 예보 시스템을 위한 우량자료 보정 기법 연구" 한국수자원학회 42 (42): 131-139, 2009

      4 정선하, "건축구조기준(KBC-2009) 기본풍속도의 개선" 대한건축학회 30 (30): 37-47, 2014

      5 박소희, "건물에너지 평가를 위한 표준기상데이터 작성 및 대한민국 기후대 제안 : 한국의 주요 10개 도시를 대상으로" 울산대학교 대학원 2014

      6 김기홍, "강원도 기상데이터를 이용한 풍속 지도 제작" 한국지형공간정보학회 18 (18): 31-39, 2010

      7 Korea Energy Economics Institute, "Yearbook of energy statistics"

      8 Ali, S. M., "Wind Speed Estimation for Iraq using several Spatial Interpolation Methods" 7 (7): 48-55, 2012

      9 The Wind Engineering Institute of Korea, "Wind Engineering for Engineers" Kimoondang 236-237, 2010

      10 Ibrahim, M. Z., "Wind Characteristics and Gis-based Spatial Wind Mapping Study in Malaysia" 9 (9): 1-20, 2014

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      6 김기홍, "강원도 기상데이터를 이용한 풍속 지도 제작" 한국지형공간정보학회 18 (18): 31-39, 2010

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      10 Ibrahim, M. Z., "Wind Characteristics and Gis-based Spatial Wind Mapping Study in Malaysia" 9 (9): 1-20, 2014

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      14 Sluiter, R., "Interpolation Methods for Climate Data -Literature Review" Koninklijk Netherlands Meteorological Institute 2009

      15 Park, S. W, "Interpolation Method and Its Reliability Evaluation of Wind Speed Data in Writing Typical Weather Data" 759-762, 2017

      16 "International Standard ISO 15927-4, Hygrothermal Performance of Buildings-Calculation and Presentation of Climatic Data - Part4: Hourly Data for Assessing the Annual Energy Use for Heating and Cooling"

      17 You, H. C., "Comparison and Analysis of Typical Metrological Data by in Korea" 361-366, 2009

      18 Luo, W., "A Comparison of Spatial Interpolation Methods to Estimate Continuous Wind Speed Surfaces Using Irregularly Distributed Data from England and Wales" 28 (28): 947-959, 2008

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