Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.159-162
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2002
This paper deals with target positioning performance according to active sonar formation and measurement error. Generally, active sonar can be categorized into Monostatic, Bistatic and Multistatic cases and their error characteristics are different each other. In this paper, on the assumption that each receiver has two kinds of measurements; sum of distances, and a angle between receiver and target, we suggest least square(LS) method that combines the two measurements in Multistatic formation, and compare Multistatic case with Monostatic and Bistatic cases. Experimental results show that target positioning RMSE in Multistatic sonar is superior to those in Monostatic and Bistatic sonar by approximately 57%.
Park, In-Kwan;Park, Sang-Young;Choi, Kyu-Hong;Choi, Sung-Ki;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.25
no.3
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pp.283-290
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2008
Satellite formation flying can provide the platform for interferometric observation to acquire the precise data and ensure the flexibility for space mission. This paper presents development and verification of an algorithm to estimate the baseline between formation flying satellites. To estimate a baseline(relative navigation) in real time, EKF(Extended Kalman Filter) and UKF(Unscented Kalman Filter) are used. Measurements for updating a state-vector in Kalman Filter are GPS single difference data. In results, The position errors in estimated baseline are converged to less than ${\pm}1m$ in both EKF and UKF. And as using the two types of Kalman filter, it is clear that the unscented Kalman filter shows a relatively better performance than the extended Kalman filter by comparing an efficiency to the model which has a non-linearity.
Using the GNSS data and tilt-meter data of Boeun (BOEN) and Goesan (GSAN) GNSS stations, we have calculated the differential distance vector variation with the calculation time span set to 1 hour and 3 hour and differential tilt vector variation along time and derived an indicator of similarity between the two variations along time. The similarity such calculated is rather lower than high. But as the existence of a circular type movement of the antenna's phase center's location due to the tilt's variation of the antenna tower because of the sunlight's diurnal change is certain, we recommend to take such diurnal variation of antenna's location into consideration when the correction error in DGNSS or the measured data at reference stations in VRS (Virtual Reference System) is broadcast.
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.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.9
no.3
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pp.155-164
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1997
A comprehensive and systematic field monitoring program was initiated since October 1989, in order to investigate the temporal and spatial variation of shoreline position at northern part of Pea Island, North Carolina. Aerial photographs were taken every two months on the shoreline extending from the US Coast Guard Station at the northern end of Pea Island to a point 6 miles to the south. Aerial photographs taken were digitized initially to obtain the shoreline position data. in which a wet-dry line visible on the beach was used to identify the position of shoreline. Since the wet-dry line does not represent the “true" shoreline .position but includes the errors due to the variations of wave run-up heights and tidal elevations at the time the photos taken, it is required to eliminate the tide and wave runup effects from the initially digitized shoreline .position data. Runup heights on the beach and tidal elevations at the time the aerial photographs taken were estimated using tide data collected at the end of the FRF pier and wave data measured from wave-rider gage installed at 4 km offshore, respectively A runup formula by Hunt (1957) was used to compute the run-up heights on the beach from the given deepwater wave conditions. With shoreline position data corrected for .wave runup and tide, both spatial and temporal variations of the shoreline positions for the monitoring shoreline were analyzed by examining local differences in shoreline movement and their time dependent variability. Six years data of one-mile-average shoreline indicated that there was an apparent seasonal variation of shoreline, that is, progradation of shoreline at summer (August) and recession at winter (February) at Pea Island. which was unclear with the uncorrected shoreline position data. Determination of shoreline position from aerial photograph, without regard to the effects of wave runup and tide, can lead to mis-interpretation for the temporal and spatial variation of shoreline changes.nges.
In this study, we estimated solar radiation by multiple regression analysis using sunshine duration and precipitation data, which are highly correlated to solar radiation. We found the regression equation using data obtained from GROM (Gangwon Regional Office of Metrology, station 105, 1980-2007) located in Gangneung, South Korea and validated the equation by applying data obtained from new GROM (newly relocated, station 104, 2009-2014) and data obtained from GWNU (Gangneung-Wonju National University, 2013-2014) located between stations 104 and 105. By using sunshine duration data alone, the estimation using data from station 104 resulted in a correlation coefficient of 0.96 and a standard error of $1.16MJm^{-2}$, which was similar to the previous results; the estimation using data from GWNU yielded better results with a correlation coefficient of 0.99 and a standard error of $0.57MJm^{-2}$. By using sunshine duration and precipitation data, the estimation (using data from station 104) yielded a correlation coefficient of 0.96 and a standard error of $0.99MJm^{-2}$, resulting in a lower standard error compared to what was obtained using sunshine duration data alone. The maximum solar radiation bias increased from -26.6% (March 2013) to -31.0% (February 2011) when both sunshine duration and precipitation data were incorporated into the estimation rather than when sunshine duration data alone was incorporated. This was attributed to the concentrated precipitation found during May and July-September, which resulted in negative coefficients of the estimating equation in other months. Therefore, the monthly average solar radiation should be estimated carefully when employing the monthly average precipitation for those places where precipitation is concentrated during summer, such as the Korean peninsula.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.14
no.2
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pp.181-188
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1996
Geodetic Satellite Positioning Techniques (NNSS, Transit, Doppler, VLBI, SLR etc.) still have much difficulty in surveying and necessity of point positions is being amplified in korea. Therefore some research institutes have being investigated point positioning using the GPS. In this study, 1 arranged the theory deal with point positioning using GPS carrier beat phase of dual frequency and estimated corrections of errors that be included in GPS observable. Also, 1 determined point position by the differencing scheme of GPS carrier phase, and analyzed the accuracy of point position. 1 suggested potentiality of geodetic point positioning using GPS carrier phase by comparing result of relative positioning with result of point positioning and analyzing result of network adjustment fixed any point position.
순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.232-232
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2021
수재해 저감과 예방을 위해서는 공간적 변동성을 반영한 정확한 면적 강우량의 측정은 필수적이다. 이러한 요구에 부응하기 위해 24 GHz 이중편파 전자파를 기반으로 소규모 공간 범위에 대해 저고도의 지상 강우를 30 m의 거리해상도로 관측할 수 있는 전파강수계가 개발되었다. 전파강수계는 시제품이 개발된 이래로 한국건설기술연구원 연천센터와 국내 여러 현장과 인도네시아 등에서 시험을 실시하였다. 임상훈 등(2020)은 전파강수계의 반사도와 비차등위상차를 이용한 강우 추정식을 개발하여 연천 및 거제 관측 자료에 적용한 바 있다. 본 논문에서는 연천센터에 분산 배치한 우량계 자료를 이용하여 전파강수계의 강우 공간분포 측정 성능을 평가하였다. 공간우량계는 15대 중 음영구역 바깥에서 정상 작동한 7개의 0.5mm급 우량계 자료와 핏게이지에 있는 0.2mm급 우량계 2대가 비교에 사용되었다. 전파강수계 강우강도는 비교 위치에 해당하는 점 주변의 레이 방향 5개(37.5 m에 해당) 및 방위각 방향 5개 게이트 등 총 25개의 복셀에서 산출된 강우 정보를 평균하여 비교하였다. 정확도는 지상우량계를 참값으로 보고 MAE(Mean absolute error)로 평가하였다. 그 결과 평균 4.2%의 오차를 보였으며, 우량계의 오차를 ±5%로 가정할 경우 3.3~7.9%로 나타났다. 전파강수계의 누적 강우량 값은 강우계에 비해 작은데, 이는 지속적인 관측을 통해 강우 산정의 정확도를 개선하는 것이 필요함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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