RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    농업연구자의 기상자료 활용을 위한 파이썬 패키지 제작 = Python Package Production for Agricultural Researcher to Use Meteorological Data

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A108668421

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Recently, the abnormal weather events and crop damages occurred frequently likely due to climate change. The importance of meteorological data in agricultural research is increasing. Researchers can download weather observation data by accessing the websites provided by the KMA (Korea Meteorological Administration) and the RDA (Rural Development Administration). However, there is a disadvantage that multiple inquiry work is required when a large amount of meteorological data needs to be received. It is inefficient for each researcher to store and manage the data needed for research on an independent local computer in order to avoid this work. In addition, even if all the data were downloaded, additional work is required to find and open several files for research. In this study, data collected by the KMA and RDA were uploaded to GitHub, a remote storage service, and a package was created that allows easy access to weather data using Python. Through this, we propose a method to increase the accessibility and usability of meteorological data for agricultural personnel by adopting a method that allows anyone to take data without an additional authentication process.
    번역하기

    Recently, the abnormal weather events and crop damages occurred frequently likely due to climate change. The importance of meteorological data in agricultural research is increasing. Researchers can download weather observation data by accessing the w...

    Recently, the abnormal weather events and crop damages occurred frequently likely due to climate change. The importance of meteorological data in agricultural research is increasing. Researchers can download weather observation data by accessing the websites provided by the KMA (Korea Meteorological Administration) and the RDA (Rural Development Administration). However, there is a disadvantage that multiple inquiry work is required when a large amount of meteorological data needs to be received. It is inefficient for each researcher to store and manage the data needed for research on an independent local computer in order to avoid this work. In addition, even if all the data were downloaded, additional work is required to find and open several files for research. In this study, data collected by the KMA and RDA were uploaded to GitHub, a remote storage service, and a package was created that allows easy access to weather data using Python. Through this, we propose a method to increase the accessibility and usability of meteorological data for agricultural personnel by adopting a method that allows anyone to take data without an additional authentication process.

    더보기

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    농업은 기상에 매우 민감한 산업으로, 따라서 농업 분야의 기상을 이용한 연구는 더욱 중요해지고 있다. 연구자들은 기상청과 농촌진흥청에서 제공하는 기상 정보서비스 웹사이트에 접속해 기상관측자료를 다운로드할 수 있다. 그러나 대량의 기상자료를 받아야 할 때는 여러 번의 조회작업이 필요한 단점이 있다. 본 데이터 논문은 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 자료를 원격 저장소 서비스인 깃허브에 업로드하고 소프트웨어 프로그램인 파이썬을 이용해 기상자료에 쉽게 접 근할 수 있는 패키지를 제작했다. 이를 통해 추가적인 인증 절차 없이 누구나 자료를 가져갈 수 있는 방식을 채택하여 농업 관계자들의 기상자료에 대한 접근성 및 활용성을 높이는 방법을 제안한다. 자료와 패키지는 분산 버전 관리 시스템인 깃에 업로드하여 수정 및 관리가 용이하게 하였다.
    번역하기

    농업은 기상에 매우 민감한 산업으로, 따라서 농업 분야의 기상을 이용한 연구는 더욱 중요해지고 있다. 연구자들은 기상청과 농촌진흥청에서 제공하는 기상 정보서비스 웹사이트에 접속해...

    농업은 기상에 매우 민감한 산업으로, 따라서 농업 분야의 기상을 이용한 연구는 더욱 중요해지고 있다. 연구자들은 기상청과 농촌진흥청에서 제공하는 기상 정보서비스 웹사이트에 접속해 기상관측자료를 다운로드할 수 있다. 그러나 대량의 기상자료를 받아야 할 때는 여러 번의 조회작업이 필요한 단점이 있다. 본 데이터 논문은 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 자료를 원격 저장소 서비스인 깃허브에 업로드하고 소프트웨어 프로그램인 파이썬을 이용해 기상자료에 쉽게 접 근할 수 있는 패키지를 제작했다. 이를 통해 추가적인 인증 절차 없이 누구나 자료를 가져갈 수 있는 방식을 채택하여 농업 관계자들의 기상자료에 대한 접근성 및 활용성을 높이는 방법을 제안한다. 자료와 패키지는 분산 버전 관리 시스템인 깃에 업로드하여 수정 및 관리가 용이하게 하였다.

    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 심교문 ; 김용석 ; 정명표 ; 김지원 ; 박미선 ; 홍수학 ; 강기경, "최근 우리나라의 이상기상 발생횟수의 변화" 한국기후변화학회 9 (9): 461-470, 2018

    2 이선호 ; 이임영, "원격 저장소 환경에서 다중 키워드를 이용한 효율적인 검색 가능한 대칭키 암호 시스템" 한국정보처리학회 18 (18): 199-206, 2011

    3 Noh, H. J., "오픈 API 기반의금융생태계 변화와 시사점" KIRI 8-13, 2021

    4 조유나 ; 윤창용 ; 김현기 ; 문현동 ; 안규남 ; 조재일, "영농형 태양광 시설 하부의 미기상 관측 자료: 보성에서 2019년 11월부터 2020년 5월까지 가을보리 재배기간 동안" 한국농림기상학회 22 (22): 144-151, 2020

    5 강환수 ; 조진형 ; 김희천, "소셜 코딩 사이트를 활용한 소프트웨어 교육 사례 연구" 한국디지털정책학회 15 (15): 37-48, 2017

    6 김현기 ; 문현동 ; 조유나 ; 신서호 ; 김종현 ; 이양원 ; 조재일, "농업적 활용을 위한 산란일사와 직달일사 관측 자료: 나주에서 2019년 5월부터 2020년 11월까지" 한국농림기상학회 23 (23): 134-140, 2021

    7 정학균 ; 성재훈 ; 이현정, "농업부문 이상기후 대응에 대한 사회적 수요 분석" 한국기후변화학회 11 (11): 235-246, 2020

    8 박주현 ; 신용순 ; 심교문, "농업기상재해 조기경보시스템의 전국 확대를 위한 단위 시스템의 개선" 한국농림기상학회 23 (23): 356-365, 2021

    9 허지나 ; 박주현 ; 심교문 ; 김용석 ; 조세라, "남한지역 기후변화량 평가를 위한 고해상도 농업기후 자료" 한국농림기상학회 22 (22): 128-134, 2020

    10 Lee, J. H., "공학적 데이터 처리를 위한 파이썬 (Python) 언어의 활용: Spyder (Scientific PYthon Development EnviRonment)" 65 (65): 41-48, 2016

    1 심교문 ; 김용석 ; 정명표 ; 김지원 ; 박미선 ; 홍수학 ; 강기경, "최근 우리나라의 이상기상 발생횟수의 변화" 한국기후변화학회 9 (9): 461-470, 2018

    2 이선호 ; 이임영, "원격 저장소 환경에서 다중 키워드를 이용한 효율적인 검색 가능한 대칭키 암호 시스템" 한국정보처리학회 18 (18): 199-206, 2011

    3 Noh, H. J., "오픈 API 기반의금융생태계 변화와 시사점" KIRI 8-13, 2021

    4 조유나 ; 윤창용 ; 김현기 ; 문현동 ; 안규남 ; 조재일, "영농형 태양광 시설 하부의 미기상 관측 자료: 보성에서 2019년 11월부터 2020년 5월까지 가을보리 재배기간 동안" 한국농림기상학회 22 (22): 144-151, 2020

    5 강환수 ; 조진형 ; 김희천, "소셜 코딩 사이트를 활용한 소프트웨어 교육 사례 연구" 한국디지털정책학회 15 (15): 37-48, 2017

    6 김현기 ; 문현동 ; 조유나 ; 신서호 ; 김종현 ; 이양원 ; 조재일, "농업적 활용을 위한 산란일사와 직달일사 관측 자료: 나주에서 2019년 5월부터 2020년 11월까지" 한국농림기상학회 23 (23): 134-140, 2021

    7 정학균 ; 성재훈 ; 이현정, "농업부문 이상기후 대응에 대한 사회적 수요 분석" 한국기후변화학회 11 (11): 235-246, 2020

    8 박주현 ; 신용순 ; 심교문, "농업기상재해 조기경보시스템의 전국 확대를 위한 단위 시스템의 개선" 한국농림기상학회 23 (23): 356-365, 2021

    9 허지나 ; 박주현 ; 심교문 ; 김용석 ; 조세라, "남한지역 기후변화량 평가를 위한 고해상도 농업기후 자료" 한국농림기상학회 22 (22): 128-134, 2020

    10 Lee, J. H., "공학적 데이터 처리를 위한 파이썬 (Python) 언어의 활용: Spyder (Scientific PYthon Development EnviRonment)" 65 (65): 41-48, 2016

    11 장영빈 ; 장익훈 ; 최영찬, "공공 기상데이터와 기계학습 모델을 이용한 토양수분 예측" 한국농림기상학회 22 (22): 1-12, 2020

    12 "Version control"

    13 Korea Meteorological Administration, "Abnormal Climate Report 2021" KMA 78-80, 2022

    14 Korea Meteorological Administration, "Abnormal Climate Report 2020" KMA 78-81, 2021

    15 Korea Meteorological Administration, "Abnormal Climate Report 2016" KMA 58-, 2017

    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼