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As the weather changes become frequent, weather disasters are increasing, causing more damage to plastic greenhouses. Among the damage caused byvarious disasters, damage by snow to the greenhouse takes a relatively long time, so if an alarm system is properly prepared, the damage can bereduced. Existing greenhouse design standards and snow warning systems are based on snow depth. However, even in the same depth, the load onthe greenhouse varies depending on meteorological characteristics and snow density. Therefore, this study aims to secure the structural safety ofgreenhouses by developing sensors that can directly measure snow loads, and analysing the warning criteria for load using a stochastic model. Markovchain was applied to estimate the failure probability of various types of greenhouses in various regions, which let users actively cope with heavysnowfall by selecting an appropriate time to respond. Although it was hard to predict the precise snow depth or amounts, it could successfully assessthe risk of structures by directly detecting the snow load using the developed sensor.
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Kathryn J. Bormann / 2013 / Spatial and temporal variability in seasonal snow density / Journal of Hydrology 484:63~73
Kun-Young Byun / 2008 / A Snow-Ratio Equation and Its Application to Numerical Snowfall Prediction / Weather and Forecasting 23(4):644~658
Carpinone, A. / 2010 / Very short-term probabilistic wind power forecasting based on Markov chain models / 2010 IEEE 11th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems :107~112
최만권 / 2014 / 온실의 유지관리 실태조사 분석 / 생물환경조절학회지 23(2):148~157
Gui, Y. / 2017 / Prediction of precipitation based on weighted Markov chain in Dangshan / Proceedings of the International Conference on High Performance Compilation, Computing and Communications :81~85
Kun-Young Byun / 2008 / A Snow-Ratio Equation and Its Application to Numerical Snowfall Prediction / Weather and Forecasting 23(4):644~658
Carpinone, A. / 2010 / Very short-term probabilistic wind power forecasting based on Markov chain models / 2010 IEEE 11th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems :107~112
최만권 / 2014 / 온실의 유지관리 실태조사 분석 / 생물환경조절학회지 23(2):148~157
Gui, Y. / 2017 / Prediction of precipitation based on weighted Markov chain in Dangshan / Proceedings of the International Conference on High Performance Compilation, Computing and Communications :81~85
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