• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.11
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• pp.2668-2676
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• 2013

International Civil Aviation Organization adopted the program to improve performance of aviation-related data systems through the ASBU for 20 years from 2013. Research and development for integrated management network of aeronautical telecommunication data through SWIM(System Wide Information Management) technology which is part of program, are being progressed in the United States and European countries. Therefore, in this paper, we suggest a method of testbed implementation based on technology of aeronautical data services architecture applied the concept of SOA(Service Oriented Architecture), development of future data management model for integrated management of aeronautical data, and development of user-centric integrated aeronautical data management network through adapter technology for interoperating legacy aeronautical data system to develop even technology with development trends of advanced countries.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.115-118
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• 2006

빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.2
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• pp.207-221
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• 2023

This study suggests deep neural network models for estimating air temperature with Level 1B (L1B) datasets of GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A). The temperature at 1.5 m above the ground impact not only daily life but also weather warnings such as cold and heat waves. There are many studies to assume the air temperature from the land surface temperature (LST) retrieved from satellites because the air temperature has a strong relationship with the LST. However, an algorithm of the LST, Level 2 output of GK-2A, works only clear sky pixels. To overcome the cloud effects, we apply a deep neural network (DNN) model to assume the air temperature with L1B calibrated for radiometric and geometrics from raw satellite data and compare the model with a linear regression model between LST and air temperature. The root mean square errors (RMSE) of the air temperature for model outputs are used to evaluate the model. The number of 95 in-situ air temperature data was 2,496,634 and the ratio of datasets paired with LST and L1B show 42.1% and 98.4%. The training years are 2020 and 2021 and 2022 is used to validate. The DNN model is designed with an input layer taking 16 channels and four hidden fully connected layers to assume an air temperature. As a result of the model using 16 bands of L1B, the DNN with RMSE 2.22℃ showed great performance than the baseline model with RMSE 3.55℃ on clear sky conditions and the total RMSE including overcast samples was 3.33℃. It is suggested that the DNN is able to overcome cloud effects. However, it showed different characteristics in seasonal and hourly analysis and needed to append solar information as inputs to make a general DNN model because the summer and winter seasons showed a low coefficient of determinations with high standard deviations.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.141-146
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• 2005

최근 들어 텔레매틱스 분야에서 자동차의 위치 및 상태를 감시하고 관리하기 위해 무선 센서 네트워크의 활용이 크게 확장되고 있다. 기존에는 위치, 속도, 온도와 같은 이 기종 플랫폼간의 센서 데이타 수집 및 운용을 위해 독립적인 어플리케이션을 사용하고 있으며, 그러한 데이타 교환과 통합을 위하여 많은 비용이 소요되었다. OGC(OpenGIS Consortium)에서는 이러한 문제를 해결하고자 Sensor Collection Service 구현 명세를 제안하였다. Sensor Collection Service 구현 명세는 센서 데이타에 대한 질의를 처리하기 위한 표준 인터페이스를 정의하고 있으며, 질의 결과로는 센서에 대한 정보 및 센서데이타를 반환하도록 정의하고 있다. 본 논문에서는 Sensor Collection Service 표준 인터페이스를 이용하여 센서로부터 획득된 위치 및 속도, 온도 등의 다양한 데이타에 웹을 통하여 접근할 수 있도록 센서 데이타 서비스 시스템을 설계 잊 구현하였다. 따라서 사용자들은 센서 데이타 서비스 시스템을 통하여 센서의 종류와 위치에 관계없이 웹 상에서 위치 및 속도, 온도 등과 같은 다양한 센서 데이타를 획득할 수 있으며 시스템간 데이타의 교환 및 통합이 가능하다. 또한, 사용자가 쉴게 검색 및 분석할 수 있도록 Sensor Collection Service 표준 인터페이스 질의를 통하여 획득된 데이타를 센서의 위치와 측정 시간에 기반하여 보여주고 있다. 본 시스템은 다양한 센서 데이타의 획득과 타 시스템과의 데이타 교환이 용이하므로 텔레매틱스, 위치 추적 시스템, 상태 감시 시스템 등 다양한 분야에 효과적인 도구로 활용될 수 있다.이루어졌다 가능한 창조 모델로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로,

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.10
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• pp.935-943
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• 2014

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) used as input data for various hydrologic models plays a key role in understanding the variation of Hydrometeological parameters and Interaction between surface and atmosphere. Many studies have been conducted to estimate accurate remotely-sensed NDVI using spectral characteristics of vegetation. In this study, we conducted comparative analysis between Communication, Ocean and Meteorological Satellite and MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI. For comparison, Maximum Value Composite (MVC) was used to estimate 8-day and 16-day composite COMS NDVI. Both 8-day and 16-day COMS NDVI showed high statistical results compared with MODIS NDVI. Based on the results in this study, it can be concluded that COMS can be widely applicable for further ecological and hydrological studies.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.3
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• pp.331-335
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• 2010

Previous low-energy time synchronization methods have mainly focused on reducing the number of transmission or reception packets. However, this paper proposes a method that reduces the percentage of time a node has to be awake (the duty cycle), assuming that a periodic sleep-wake cycle is used to conserve energy. Based on our experience with actual WSN devices, a system model is proposed, and the potential performance of the proposed method, with different parameter values, is analyzed. To further demonstrate the feasibility of our method, experiments were conducted using nine WSN devices in a $3{\times}3$ grid network topology. The results show the average synchronization error is 107.57 $\mu{s}$ in duty cycle 5% and synchronization period 10 sec, and 130 $\mu{s}$ in duty cycle 2.5% and synchronization period 20 sec.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.31 no.3
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• pp.246-254
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• 2022

Domestic facility agriculture grows rapidly, such as modernization and large-scale. And the production scale increases significantly compared to the area, accounting for about 60% of the total agricultural production. Greenhouses require energy input to create an appropriate environment for stable mass production throughout the year, but the energy load per unit area is large because of low insulation properties. Through the rooftop greenhouse, one of the types of urban agriculture, energy that is not discarded or utilized in the building can be used in the rooftop greenhouse. And the cooling and heating load of the building can be reduced through optimal greenhouse operation. Dynamic energy analysis for various environmental conditions should be preceded for efficient operation of rooftop greenhouses, and about 40% of the solar energy introduced in the greenhouse is energy exchange for crops, so it should be considered essential. A major analysis is needed for each sensible heat and latent heat load by leaf surface temperature and evapotranspiration, dominant in energy flow. Therefore, an experiment was conducted in a rooftop greenhouse located at the Korea Institute of Machinery and Materials to analyze the energy exchange according to the growth stage of crops. A micro-meteorological and nutrient solution environment and growth survey were conducted around the crops. Finally, a regression model of leaf temperature and evapotranspiration according to the growth stage of leafy vegetables was developed, and using this, the dynamic energy model of the rooftop greenhouse considering heat transfer between crops and the surrounding air can be analyzed.