• Journal of Information Management
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• v.43 no.3
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• pp.97-115
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• 2012

This paper derives determining factor for the management of oceanographic data in two ways. 1) The type of oceanographic observation and the raw data which were collected from marine physics, marine chemistry, marine biology, marine geology area were analyzed. 2) The services of the KODC(Korea Oceangraphic Data Center), NFRDI(National Fisheries Research & Development Institute), KHOA(Korea Hydrographic and Oceanographic Administration) were analyzed to derive metadata elements for retrieval. After analyze, the 42 deciding factor were derived in the 9 areas (general, Observer, satellites, observation instruments, observatories, space, information, projects, and observational data, data processing).

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2006.04a
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• pp.59-63
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• 2006

본 연구의 목적은 GPS관측에 의한 세계측지계 성과의 산출방안을 연구하는데 그 목적이 있다. GPS 관측 데이터와 상시관측소의 데이터를 활용하여 세계측지계 성과를 산출하기 위한 방안을 연구한다. GPS 관측 데이터의 후처리 결과 상시관측소의 데이터를 사용하지 않았을 경우와 사용하였을 경우의 폐합차를 분석한 결과 모두 정밀1차 기준점 측량작업규정에 만족함을 알 수 있었다. 또한 GPS상시관측소의 데이터를 활용하여 각 측점 지점의 좌표를 산출한 결과, 상시관측소 3개소의 데이터를 사용하였을 경우에 비해 사용하지 않았을 경우의 오차가 가장 크게 나타났으며 1개소 사용, 2개소 사용할 때 점차적으로 오차가 감소하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 상시관측소를 고정점으로 사용하되 적어도 3점이상의 점을 사용하여야 함을 알 수 있었다. 본 연구는 제한된 일부 지역을 대상으로 GPS 상시관측소의 관측 데이터를 사용하여 세계측지계의 성과를 산출 한 연구로 향후 광범위한 지역에서의 GPS 상시관측소의 활용에 대한 심도 있는 연구가 진행되어야 할 것이다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2004.04a
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• pp.62-62
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• 2004

망원경을 이용하는 위성의 광학관측으로부터 적경과 적위 또는 방위각과 고도각의 관측데이터를 얻을 수 있다. 이러한 세 쌍의 관측데이터를 이용해 위성의 궤도를 결정하는 방법을 예비궤도 결정법이라 하는데, Laplace, Gauss 및 double r-iteration 방법이 있다. 위성의 정밀궤도 결정을 위해서 광학, 레이더 및 레이저를 이용한 다수의 관측데이터가 필요하며, 특히 위성의 초기 궤도정보가 반드시 요구되는데, 이는 예비궤도 결정법을 통해서 얻을 수 있다. (중략)

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.41 no.2
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• pp.257-276
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• 2007

The purpose of this study is to design the metadata for sharing and efficiently using the informations of Earth Observations in Korea. Recently the GEO(Group on Earth Observations) has been starting to manage all nation's informations in a way that benefits the environment as well as humanity by taking a pulse of the plants. For that reason, we have to construct the infra-system to manage and integrate the 12 social benefit areas in Korea; disaster, health, energy, climate, water, biodiversity, agriculture, forest, ocean, space information and geographical information system(GIS). But these informations have only been managed with varied metadatas in each area of observation, and then it is difficult to integrate varied informations. In this study, we solve the problem with meta-metadata.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.43 no.11
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• pp.1016-1027
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• 2015

In this paper, a orbit determination process was carried out based on KARISMA(KARI Collision Risk Management System) developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute) to verify the orbit determination performance of this system, in which radar tracking data of a space debris was used. The real radar tracking data were obtained from TIRA(Tracking & Imaging Radar) system operated by GSOC(German Space Operation Center) for the KITSAT-3 finished satellite. And orbit determination error was approximately 60m compared to that of the GSOC's orbit determination result from the same radar tracking data. However, those results were influenced due to the insufficient information on the radar tracking data, such as error correction. To verify and confirm it, the error analysis was demonstrated and first observation data arc which has huge observation error was rejected. In this result, the orbit determination error was reduced such as approximately 25m. Therefore, if there are some observation data information such as error correction data, it is expected to improve the orbit determination accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.423-427
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• 2012

지하수 관측이란 지하수위 하강, 수질오염 등 지하수 장해로부터 지하수를 보전 관리하고 대책을 수립하기 위하여 정기적 및 장기적으로 지하수위, 수질 등 부존된 지하수 특성의 상태와 변화하는 추이를 관찰하여 측정하는 행위를 말한다. 지하수는 지하의 보이지 않는 지층구조에서 매우 천천히 유동하므로 수위하강 및 수질오염 발생을 늦게 인지할 경우 원상회복이 불가능할 수 있고, 지하수 장해를 인지한 이후의 대처과정에서도 기존의 관측자료가 없거나 부족할 경우에는 원인분석과 대책수립이 지연되거나 불가능할 수 있으므로 지하수관리에 있어 관측정호를 설치하고 정기적으로 지하수의 부존 및 유동특성, 배경수질 등의 지하수 관측은 기본적이며 필수적인 요소이다. 따라서 지하수 관측망을 설치하고 운영하기 위해서는 관측 목적을 명확히 정의하고 관측 프로그램이 이를 만족시키도록 구성되어야하며 시간적, 공간적으로 지하수가 변동되는 것을 고려하여 관측 지역 대수층의 유형과 특성 등이 완전히 파악되어야 한다. 필요시 기존 관정을 활용하여 관측하며 관측 항목, 관측 유형, 위치측량 및 관측 주기 등은 관측의 목적에 부합되도록 한다. 관측 데이터의 생성, 전송 및 분석 진행과정 등이 완벽하게 정립되어 데이터의 생성에서부터 활용까지 체계화되어야 하고 지하수와 지표수는 연계된 단일 수자원으로서 지하수 관측은 지표수 관측과 연계되어 설계되고 분석되어야 한다. 또한 취득된 데이터의 정확성은 지속적으로 검토 확인되어야 하며 전문가의 능력을 활용하여 관련 자료의 분석이 이루어지고 데이터의 정도를 높이기 위한 후속조치들이 병행되어야 한다. 그리고 지하수위, 수질 등 관측 자료가 자연적인 지하수 유동 체계에 의하여 변화되는 것이라고 인식될 경우에는 관측 시스템 전반을 재평가하여 보다 효율적인 관측 시스템으로 발전시켜야 한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.71.2-71.2
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• 2011

한국천문연구원은 한일상관센터(Korea-Japan Correlation Center)에 2009년부터 한일공동 VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)를 설치하여 운영하고 있다. 한일공동VLBI상관기는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), JVN(Japanese VLBI Network)을 연결하여 관측을 수행하고 동아시아 지역의 VLBI 관측망의 상관처리를 담당할 예정이다. 한일공동VLBI상관기 중에서 데이터동기재생처리장치(Raw VLBI Data Buffer, RVDB)와 관측데이터를 재생할 수 있는 재생기 시스템(Mark5B)간의 데이터 전송은 1Gbps 전송속도를 가지는 VSI(VLBI Standard Interface)규격의 전송케이블을 통하여 수행된다. 고속 데이터 전송에 있어 발생하는 전자기방해(Electromagnetic Interference, EMI)는 관측 데이터의 손실을 발생시키며, 이러한 고속데이터 전송간에 발생하는 EMI는 케이블의 길이가 길어질수록 많이 발생하게 되며 향후 상관기 시스템의 확장을 고려할 때 상당한 문제점을 초래 할 수 있다. 따라서, VSI규격의 통신에서 발생하는 EMI 노이즈 정도를 측정하고, 노이즈 제거 필터를 적용하여 데이터 손실을 최소화 할 수 있는 방안을 고려하였다. 본 발표에서는 한일공동VLBI상관기(KJJVC)에서 운용되는 고속재생기(Mark5B)와 RVDB간의 VSI방식의 데이터 전송에 있어 야기되는 EMI를 제거하고 관측 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 방안을 제안한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.1
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• pp.33.1-33.1
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• 2010

태양전파폭발위치관측기(KSRBL)는 단일 안테나 전파분광기로써 미 뉴저지공과대학과의 협력으로 2009년 8월에 한국천문연구원에 개발 설치되었다. 1 MHz 스펙트럼 분해능과 1초의 시간 분해능을 가지고 있고 관측할 수 있는 주파수 대역은 245, 410 MHz 와 0.5-18 GHz에 이르는 광대역이다. 또한 태양 전면 $0.03^{\circ}$ 각거리 안의 오차 범위 내에 태양 폭발 위치를 감지할 수 있다. 전파 관측은 LabVIEW와 IDL 프로그램에 의해 미리 짜여진 관측 스케줄에 따라 매일 자동으로 진행된다. 하루에 생성되는 원시데이터는 90 GB 정도이며, 태양이 지고나면 원시데이터는 적분과정을 통해 용량이 6 GB 정도로 줄어들게 된다. 이렇게 처리된 파일은 바로 데이터 서버에 자동 전송된다. 또한 KSRBL 관측일지 홈페이지를 웹기반으로 개발하였으며 조만간 이를 데이터 전송과 연계하여 전파 폭발이 감지될 경우 원시데이터도 데이터 서버에 자동 전송되도록 할 예정이다. 2010년 1월에서 2월 8일 사이 5개의 전파 폭발이 관측되었고 태양활동이 점차 활발해짐에 따라 관측횟수는 더욱 늘어날 전망이다. 관측된 사례들에 대해 다른 전파 및 X선 관측과 비교분석하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.42 no.8
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• pp.661-673
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• 2014

In this paper, a precise orbit determination process was carried out based on KARISMA(KARI Collision Risk Management System) developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute), in which optical tracking data of a geostationary satellite was used. The real optical tracking data provided by ESA(European Space Agency) for the ARTEMIS geostationary satellite was used. And orbit determination error was approximately 420 m compared to that of the ESA's orbit determination result from the same optical tracking data. In addition, orbit prediction was conducted based on the orbit determination result with optical tracking data for 4 days, and the position error for the orbit prediction during 3 days was approximately 500~600 m compared to that of ESA's result. These results imply that the performance of the KARISMA's orbit determination function is suitable to apply to the collision risk assessment for the space debris.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.