Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.1
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pp.89-97
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2010
The ship-borne gravity data is essential to construct geoid in Korea surrounding ocean area. The altimeter data was used in previous study, however, the ship-borne gravity data could be used due to more ship-borne data was collected by improvement of instrument, positioning system. Therefore, the study on verification of precision of ship-borne gravity data and practical usage analysis is needed. In this study, free-air anomaly having 16.47mGal and 18.86mGal as mean and standard deviation was obtained after consistent processing such as Eotvos correction, Kalman Filter, Cross-over adjustment etc. The calculated free-air anomaly was compared to DNSC08 altimeter data and the difference was computed having -0.88mGal and 9.46mGal of mean and standard deviation. The reason causing those differences are owing to spatial limits of data acquisition and effects of ocean topography. To use ship-borne gravity data for precision geoid development, the efforts to overcome the limits of data collection and study for data combination should be proceeded.
Han Kun Yeun;Kim Gwang Seob;Kim Kyung Eak;Choi Kyu Hyun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.900-903
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2005
본 연구에서는 기상레이더의 원시자료를 홍수해석분야에 적용하기 위해서 먼저 3차원 공간상에서 구면좌표계값을 가지는 레이더 자료를 직교 좌표계로 변환하기 위한 CAPPI 산출 프로그램을 개발하였다. 개발된 모형은 CAPPI 자료의 이용목적에 따라서 다양한 해상도 및 고도에 대한 자료가 필요할 수 있다는 생각하에 임의의 해상도 및 고도 등에 대한 옵션을 사용자가 임의로 지정함으로서 빠르고 효율적으로 계산할 수 있도록 구성하였다. 기상레이더와 연계한 개선된 강우량 자료를 산정하기 위해서 cokriging 기법을 적용하였는데, 강우의 공간적 분포양상 및 경계를 정확하게 묘사할 수 있는 레이더 자료와 한 지점에서 좋은 정확도를 가지는 강우량 자료를 조합한 2차원 정량강우량 산정을 위해서 지형통계학적 분석을 실시하였다. 2002년 태풍 루사에 대해서 본 기법을 적용하였으며, 산정된 2차원 정량강우량은 유역에서의 실시간 홍수량을 산정하기 위해서 이용되었다. 본 연구에서는 기상-강우-유역홍수량 산정에 이르는 통합홍수해석을 실시함으로서 유역 유출량 산정에 대한 새로운 개선된 방향을 제시하고자 한다.
The enhancement of the refractive index structure parameter $C_n^2$ often occurs where vertical gradients of virtual potential temperature ${\theta}_v$ and mixing ratio q have their maximum values. The $C_n^2$ can be a very useful parameter for estimating the convective boundary layer(CBL) height. The behavior of $C_n^2$ peaks, often used to locate the height of mixed layer, was investigated in the present study. In addition, a new method to determine the CBL height objectively using both $C_n^2$ and vertical air velocity variance ${\sigma}_w$ data of UHF radar was also suggested. The present analysis showed that the $C_n^2$ peaks in the backscatter intensity profiles often occurred not only at the top of the CBL but also at the top of a residual layer or at a cloud layer. The $C_n^2$ peaks corresponding to the CBL heights were slightly lower than the CBL heights derived from rawinsonde sounding data when vertical mixing owing to weak solar heating was not significant and the height of strong vertical ${\theta}_v$ gradients were not consistent with that of strong vertical q gradients. However, the $C_n^2$ peaks corresponding to the CBL heights were in good agreement with the rawinsonde-estimated CBL hegiths when vertical mixing owing to solar heating was significant and the vertical gradient of both ${\theta}_v$ and q in the entrainment zone was very strong. The maximum backscatter intensity method, which determines the height of $C_n^2$ peak as the CBL height, correctly estimated the CBL height when the $C_n^2$ profile had single peak, but this method erroneously estimated the CBL height when there was a residual layer or a cloud layer over the top of the CBL. The new method distinguished when there the CBL height from the peak due a cloud layer or a residual layer using both $C_n^2$ and ${\sigma}_w$ data, and correctly estimated the CBL height. As for estimation of diurnal variation of the CBL height, the new method backscatter intensity method even if the vertical profile of backscatter intensity had two peaks from the CBL height and a residual layer or a cloud layer.
We investigate the potential of digital elevation model and multivariate geostatistical kriging in mapping of temperature and rainfall based on sparse weather station observations. By using elevation data which have reasonable correlation with temperature and rainfall, and are exhaustively sampled in the study area, we try to generate spatial distributions of temperature and rainfall which well reflect topographic effects and have less smoothing effects. To illustrate the applicability of this approach, we carried out a case study of Jeju island using observation data acquired in January, April, August, and October, 2005. From the case study results, accounting for elevation via colocated cokriging could reflect detailed topographic characteristics in the study area with less smoothing effects. Colocated cokriging also showed much improved prediction capability, compared to that of traditional univariate ordinary kriging. According to the increase of the magnitude of correlation between temperature or rainfall and elevation, much improved prediction capability could be obtained. The decrease of relative nugget effects also resulted in the improvement of prediction capability.
LiDAR 자료로부터 3차원 공간 정보체계를 구축하기 위하여 LiDAR 포인트를 지면과 비지면 포인트로 분리하고 비지면 포인트를 각각의 개체(건물, 수목, 기타 인공 구조물 등)별로 분리하는 과정이 필수적이다. 그러나 LiDAR 자료는 불규칙한 분포의, 방대한 양의 포인트로 구성되어 있어 이를 처리하기 위한 특별한 형태의 자료 구조 체계의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 유사한 고도를 갖는 인접한 포인트들로 클래스를 형성하여, 새로운 포인트에 대하여 기존 클래스 포인트들과의 인접성 및 고도 유사성을 검토함으로써 분류를 수행하였다. 이를 위하여 원 LiDAR 자료 구조를 이용하였으며 결과적으로 지면과 비지면의 분리 및 각 비지면 개체간의 분리를 동시에 수행할 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.10
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pp.1017-1025
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2008
The air data system(ADS) was developed for unmanned aerial vehicle(UAV) in this paper. Generally, the ADS helps flight control computer(FCC) to control the UAV above the stall speed and to hold the given altitude. The accurate measurement of airspeed and altitude of UAV is important because it indicates a flight performance and assures a safe flight. The ADS consists of MEMS pressure sensors, a lowpass filter, a micro controller unit and a pitot-tube. The ADS errors were reduced by pressure and temperature compensation of MEMS sensors. Finally, the altitude and airspeed data of the ADS was compared with GPS data in the flight test.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.468-468
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2012
레이더 강우를 적극적으로 활용하기 위해서는 레이더 강우에 포함된 각 오차들에 대한 특성을 파악하고 정량화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 레이더 반사도의 오차구조를 파악하고 그러한 오차구조를 갖는 반사도로부터 표출한 CAPPI의 거리오차를 보정하였다. 이러한 거리오차 파악을 위해서는 참 값으로 가정할 수 있는 기준 반사도가 필요하며 본 연구에서는 VPR 모형으로부터 기준 반사도인 지상 반사도를 추정하였다. 그 결과 일정한 VPR 모형을 적용하게 되면 거리와 상관없이 오차는 일정하고 오직 고도에 의해서만 영향을 받는다. 그러나 일정 고도에서의 반사도 표출 방법인 CAPPI는 지구곡률효과로 인해 실제로 거리가 멀어 질수록 관측 고도가 높아진다. 이에 따라서 오차는 거리가 멀어질수록 커지게 된다. 이는 실제 호우사상에 적용한 결과에서도 유사하게 나타났다. 강릉 기상 레이더의 경우 1.5km CAPPI는 약 100km까지 1.5km 고도를 유지하다 그 이상부터 고도가 점점 높아진다. CAPPI의 오차를 거리에 따라 분포시킨 결과에서도 100km까지는 어느 정도 일정한 오차를 보이다 그 이상부터 오차가 점점 증가하는 것으로 나타났다. CAPPI의 오차를 2차원 평면으로 나타낸 결과에서도 호우가 전반적으로 퍼져있는 시점부터 원거리에서 큰 오차를 보이고 있다. 이는 오차의 평균에서 더욱 명확히 나타났다. 이와 같이 CAPPI는 원거리 자료에서 오차가 크게 나타나고 있다. 이에 CAPPI에 포함된 거리오차를 VPR 모형을 이용하여 보정하였다. 그 결과 원거리에서의 오차가 감소하였음을 확인하였다.
이 연구는 북한지역의 풍력 자원을 조사하기 위한 사전 연구로 30년간의 북한 지역의 27개 지상 관측소의 풍속 (고도 10 m)을 수집하였다. 이 풍속을 고도 50 m로 환산하였으며, 풍속의 확률밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 분석하였다. 30년 동안의 지상 관측 자료를 바탕으로 볼 때, 대체적으로 황해도 해안지역과 개마고원지역에서 평균 풍속이 북한 전역에서의 평균 풍속 4.0 m/s 보다 큰 지역이 나타났다. 따라서, 해안지역에서 바람 자원이 풍부함을 알 수 있었다. 지역의 차이는 있으나, 봄철 동안의 주풍은 북서풍과 남풍계열이 대등하게 나타나고 있으며, 여름은 남풍계열의 바람이 주풍으로 변하며, 가을과 겨울 동안 북서풍 계열이 주된 바람이었다. 고도 80 m 에서 풍속이 5 m/s 이상 지속되는 기간이 연간 30% 이상인 주요 6지점 중 장진을 제외한 나머지 네 곳은 해안에 위치함을 알 수 있다. 북한 지역 내륙의 중심부인 장진에서 연간 평균풍속 4.7 m/s 이상으로 관측 되었다. 이 지역은 개마고원 일대로 낭림산맥과 함경산맥의 두줄기가 만나는 곳으로 산맥에 의해 뒤쪽이 막혀있어 바람이 집중되어 높은 풍속을 나타낸 것으로 보인다. 또한 이 지역은 고원지대에 위치하여 북쪽에서 고도 1 km 이상에서 강하게 불어오는 북서풍의 영향으로 풍속이 높게 나타나는 것으로 보인다. 이 연구에서 사용한 관측자료는 단순히 지상의 풍속과 풍력으로만 분석한 것이므로 몇 가지 제약성을 가지고 있어 추후 보강이 필요하다. 관측지점의 지리적 위치나 주변의 환경에 따라 풍황의 변화가 크게 달라질 수 있으므로, 북한의 지형적인 요인을 고려한 정확한 실측을 통해 정확도를 높이는 풍력 자원 조사가 뒷받침 되어야 한다. 이 연구의 가치는 30년간의 바람 자료를 이용하였기 때문에 북한 지역에서의 풍황을 보는데 중요한 정성적 자료로 쓰여질 수 있으리라 본다. 또한, 이 자료를 바탕으로 풍력에너지 발전의 후보지 선정에 유용하게 활용되기를 기대하며, 더 나아가 두 나라 간에 에너지 교류가 활발히 이루어지기를 바란다.
Kim, Soojun;Kang, Na Rae;Kim, Yon Soo;Lee, Jong So;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.15
no.1
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pp.115-125
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2013
This study established a methodology for the application of downscaling technique in a mountainous area having large spatial variations of rainfall and tried to estimate the change of rainfall characteristics in the future under climate change using the established method. The Namhan river basin, which is in the mountainous area of the Korean peninsula, has been chosen as the study area. Artificial Neural Network - Simple Kriging with varying local means (ANN-SKlm) has been built by combining artificial neural network, which is one of the general downscaling techniques, and SKlm technique, which can reflect the geomorphologic characteristics like elevation of the study area. The evaluation of SKlm technique was done by using the monthly rainfalls at six weather stations which KMA(Korea Meteorological Administration) is managing in the basin. The ANN-SKlm technique was compared with the Thiessen technique and ordinary kriging(OK) technique. According to the evaluation result of each technique the SKlm technique showed the best result.
Rapid climate change and oceanic warming have increased the variability of oceanic wave heights over the past several decades. In addition, the extreme wave heights, such as the upper 1% (or 5%) wave heights, have increased more than the heights of the normal waves. This is true for waves both in global oceans as well as in local seas. Satellite altimeters have consistently observed significant wave heights (SWHs) since 1991, and sufficient SWH data have been accumulated to investigate 100-year return period SWH values based on statistical approaches. Satellite altimeter data were used to estimate the extreme SWHs at the Ieodo Ocean Research Station (IORS) for the period from 2005 to 2016. Two representative extreme value analysis (EVA) methods, the Initial Distribution Method (IDM) and Peak over Threshold (PoT) analysis, were applied for SWH measurements from satellite altimeter data and compared with the in situ measurements observed at the IORS. The 100-year return period SWH values estimated by IDM and PoT analysis using IORS measurements were 8.17 and 14.11 m, respectively, and those using satellite altimeter data were 9.21 and 16.49 m, respectively. When compared with the maximum value, the IDM method tended to underestimate the extreme SWH. This result suggests that the extreme SWHs could be reasonably estimated by the PoT method better than by the IDM method. The superiority of the PoT method was supported by the results of the in situ measurements at the IORS, which is affected by typhoons with extreme SWH events. It was also confirmed that the stability of the extreme SWH estimated using the PoT method may decline with a decrease in the quantity of the altimeter data used. Furthermore, this study discusses potential limitations in estimating extreme SWHs using satellite altimeter data, and emphasizes the importance of SWH measurements from the IORS as reference data in the East China Sea to verify satellite altimeter data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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