The solutions of orbital maneuver problem using the sliding mode control in the presence of the erath gravitational perturbations is obtained. Especially, the optimization of consuming fuel for maneuver is performed. The impulsive solution to Lambert's problem using the combined equation method to minimize total ${\Delta}V is used for the desired orbit and the maneuver times. Two-step sliding mode control method is introduced for satisfying the boundary conditions of finite-thrust rendezvous problem at the end of maneuver time. Using the new approach to the orbit maneuver problem, two-step sliding mode control, orbit maneuvers are processed. The solutions to a rendezvous using the optimal control are obtained, and they are compared to the results by two-step sliding control.According to the new approach for orbit maneuver, the thrust-coast-thrust type controller is obtained to make satellite to track desired Lambert's orbit, and the total ${\Delta}V$ required for maneuver is resonable in comparison with the impulsive solution to Lambert's problem. The final state variables, also are close to the boundary conditions at the end of maneuver times.
The main purpose of the current research is to introduce the alternative algorithm of the non-recursive batch filter based on the unscented transformation in which the linearization process is unnecessary. The presented algorithm is applied to the orbit determination of a low earth orbiting satellite and compared its results with those of the well-known Bayesian batch least squares estimation and the iterative UKF smoother (IUKS). The system dynamic equations consist of the Earth's geo-potential, the atmospheric drag, solar radiation pressure and the lunar/solar gravitational perturbations. The range, azimuth and elevation angles of the satellite measured from ground stations are used for orbit determination. The characteristics of the non recursive unscented batch filter are analyzed for various aspects, including accuracy of the determined orbit, sensitivity to the initial uncertainty, measurement noise and stability performance in a realistic dynamic system and measurement model. As a result, under large non-linear conditions, the presented non-recursive batch filter yields more accurate results than the other batch filters about 5% for initial uncertainty test and 12% for measurement noise test. Moreover, the presented filter exhibits better convergence reliability than the Bayesian least squares. Hence, it is concluded that the non-recursive batch filter based on the unscented transformation is effectively applicable for highly nonlinear batch estimation problems.
In this study, a soil moisture estimation model was proposed using the ground observation data of soil moisture, precipitation, surface temperature, MODIS NDVI and artificial neural networks. The model was calibrated and verified on the Yongdam dam watershed which has reliable ground soil moisture networks. The test statistics of calibration sites, Jucheon, Bugui, Sangjeon, showed that the correlation coefficients between observations and estimations are about 0.9353 and RMSE is about 1.4957%. Also that of the verification site, Cheoncheon2, showed that the correlation coefficient is about 0.8215 and RMSE is about 4.2077%. The soil moisture estimation model was applied to estimate the spatial distribution of soil moisture in the Yongdam dam watershed and results showed improved spatial soil moisture distribution since the model used satellite information of NDVI and artificial neural networks which can represent the nonlinear relationships between data well. The model should be useful to estimate wide range soil moisture information.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.129-129
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2011
본 연구에서는 강수예보의 선행시간을 확보하기 위하여 기상청 지상관측망 자료뿐만 아니라 MTSAT-1R 위성영상자료와 수치예보모형인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하고, 입력자료 사이의 물리적인 비선형 상관관계를 효과적으로 고려하기 위하여 인경신경망 기법을 적용한 단시간 강수예측모형을 개발하고자 하였다. 또한 강수의 변화특성을 반영하기 위하여 장마기(6월, 7월)와 태풍기(8월, 9월)로 세분화하여 인공신경망 구축을 위한 학습훈련을 수행하였다. 구축된 모형은 서울지점을 대상으로 선행시간 3, 6, 9, 12시간에 대해서 강수예측을 수행하였다. 2006부터 2008년까지 학습훈련 후 2009년 서울지점의 강수예측결과, 장마기의 상관계수는 각 선행시간에 대해서 0.6998, 0.6498, 0.4434, 0.2961, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.7605, 2.8431, 3.1973, 4.2147, 태풍기 상관계수는 0.5368, 0.5089, 0.4164, 0.2392, RMSE는 1.2218, 2.3144, 3.9153, 5.2145로 나타났다. 각 선행시간별로 장마기의 예측결과가 태풍기보다 다소 정확하게 도출되었으며, 선행시간 9시간 이후부터는 정확도가 급격히 낮아지는 결과를 얻었다.
태양전력 조절기는 태양전지에서 전력을 생성하여 배터리를 충전하고 인공위성의 모든 부하에 전력을 공급하는 역할을 한다. 이러한 태양전력 조절기는 신뢰성 확보와 대전류 처리를 위해 병렬운전한다. 병렬운전 시 전류가 각 태양전력 조절기에 균등하게 분배되지 않을 경우, 한 태양전력 조절기에만 과도한 전류가 흐르게 되고 해당 태양전력 조절기에 문제가 발생한다. 따라서 병렬운전 하는 각 태양전지 조절기에 전류를 균등하게 분배하기 위해 전류 제어기가 필요하다. 전류 제어 방식에는 Inner Loop방식과 Outer Loop 방식이 있다. Inner Loop방식은 전류 제어기가 태양전력 조절기의 전류를 제어하고, 전류 제어기의 기준 전압을 외부의 전압 제어기가 제어하는 방식이다. 한편, Outer Loop 방식은 전압 제어기가 태양전력 조절기의 전압을 제어하고, 전압 제어기의 기준 전압에 태양전력 조절기의 전류 정보를 더하여 전압을 제어하면서 간접적으로 전류를 제어하는 방식이다. 한편, 태양전지는 전압과 전류가 강한 비선형성 관계를 가지므로 태양전지의 동작점에 따라 태양전력 조절기의 소신호 특성이 변화하고, 이는 전류제어기 안정도에 심각한 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 태양전지의 각 동작점에 관계없이 전류 제어기가 안정적으로 태양전력 조절기의 전류분배를 수행할 수 있도록 Inner Loop방식과 Outer Loop방식의 전류 제어기를 해석하고 두 방식을 비교한다.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2003.11a
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pp.54-54
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2003
최근 새로운 개념에 물성 구현을 위한 강유전체 산화물 인공격자의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 펄스레이져 증착법을 이용하여 산소분압 100 mTorr와 증착온도 50$0^{\circ}C$에서 LSCO/MgO 기판 위에 PbTiO$_3$(PTO) 와 PbZrO$_3$(PZO)을 주기적으로 적층하여 강유전체 산화물 인공격자를 형성하였다. 인공격자의 주기는 1~100 unitcell 까지 변화시켰다. 적층주기와 두께 변화에 따른 PZO/PTO 인공격자의 성장과 전기적 특성에 대하여 관찰하였다. X선 회절분석을 통하여 PZO/PTO 인공격자는 주기가 25 unit cell 이하의 적층구조에서 초격자의 형성으로 인한 위성피크가 관찰되었으며, 그 이하의 낮은 주기(1~10 unitcell)에서는 위성피크와 강한 (100)과 (200) 성장거동을 보였다. 높은 주기에서는 c축 성장된 PTO와 a축 성장된 PZO 각각의 성장거동을 보였다. 적층 주기가 감소함에 따라 a축 성장된 PTO와 c축 성장된 PZO가 초격자를 형성하였다. 적층주기가 감소함에 따라 유전상수와 잔류분극값이 향상되었다. 유전상수는 1 unitcell 주기에서 800정도의 값을 보였고, 잔류분극값은 2 unitcell 주기에서 2Pr=38.7 $\mu$C/$\textrm{cm}^2$ 정도의 가장 큰 값을 나타냈다. 적층주기가 2 unitcell에서 두께가 감소함에 따라 유전상수가 감소하였고, 20 nm 까지 분극반전에 의한 capacitance-voltage 특성곡선의 이력 현상(강유전성)을 관찰하였다. 이러한 산화물 인공초격자에서의 유전상수와 잔류분극값의 향상에 대하여 논의 할 것이며, 임계크기효과 관점에서 나노사이즈(50 nm~5 nm)에서 인공초격자의 전기적 분극의 안정성에 대하여 또한 논의 할 것이다.소수성 가스의 경우70% 이상 향상되었음을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해 광분해를 이용한 스크러버가 기존설비의 장.단점을 충분히 보완 가능한 환경 설비임을 확인할 수 있었다. duty로 구동하였으며, duty비 증가에 따라 pulse의 on-time을 고정하고 frequency를 변화시켰다. dc까지 duty비가 증가됨에 따라 방출전류의 양이 선형적으로 증가하였다. 전압을 일정하게 고정시키고 각 duty비에서 시간에 따라 방출전류를 측정한 결과 duty비가 높을수록 방출전류가 시간에 따라 급격히 감소하였다. 각 duty비에서 방출전류의 양이 1/2로 감소하는 시점을 에미터의 수명으로 볼 때 duty비 대 에미터 수명관계를 구해 높은 duty비에서 전계방출을 시킴으로써 실제의 구동조건인 낮은 duty비에서의 수명을 단시간에 예측할 수 있었다. 단속적으로 일어난 것으로 생각된다.리 폐 관류는 정맥주입 방법에 비해 고농도의 cisplatin 투여로 인한 다른 장기에서의 농도 증가 없이 폐 조직에 약 50배 정도의 고농도 cisplatin을 투여할 수 있었으며, 또한 분리 폐 관류 시 cisplatin에 의한 직접적 폐 독성은 발견되지 않았다이 낮았으나 통계학적 의의는 없었다[10.0%(4/40) : 8.2%(20/244), p>0.05]. 결론: 비디오흉강경술에서 재발을 낮추기 위해 수술시 폐야 전체를 관찰하여 존재하는 폐기포를 놓치지 않는 것이 중요하며, 폐기포를 확인하지 못한 경우와 이차성 자연기흉에 대해서는 흉막유착술에 더 세심한 주의가 필요하다는 것을 확인하였다. 비디오흉강경수술은 통증이 적고, 입원기간이 짧고, 사회로의 복귀가 빠르며, 고위험군에 적용할 수 있고, 무엇보다도 미용상의 이점이 크다는 면에서 자연기흉에 대해 유용한 치료방법임에는 틀림이 없으나 개흉술에 비해 재발율이 높고 비용이 비싸다는 문제가 제기되고 있는 만큼 더 세심한 주의와 장기 추적관찰이 필요하리라 사료된
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6B
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pp.597-603
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2006
The purpose of this study is to improve the short term rainfall forecast skill using neural network model that can deal with the non-linear behavior between satellite data and ground observation, and minimize the flood damage. To overcome the geographical limitation of Korean peninsula and get the long forecast lead time of 3 to 6 hour, the developed rainfall forecast model took satellite imageries and wide range AWS data. The architecture of neural network model is a multi-layer neural network which consists of one input layer, one hidden layer, and one output layer. Neural network is trained using a momentum back propagation algorithm. Flood was estimated using rainfall forecasts. We developed a dynamic flood inundation model which is associated with 1-dimensional flood routing model. Therefore the model can forecast flood aspect in a protected lowland by levee failure of river. In the case of multiple levee breaks at main stream and tributaries, the developed flood inundation model can estimate flood level in a river and inundation level and area in a protected lowland simultaneously.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.1
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pp.59-67
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2002
Recently, much demand of vector data have increased rapidly such as a digital map instead of traditional a paper map and the raster data such as a high-resolution orthoimage have been used for many GIS application with the advent of industrial high-resolution satellites and development of aerial optical sensor technologies. Aerial photogrammetric technologies using an airship can offer cost-effective and high-resolution color images as well as real time images, different from conventional remote sensing measurements. Also, it can acquire images easily and its processing procedure is short and simple relatively. On the other hand, it has often been used for the production of a small-scale land use map not required high accuracy, monitoring of linear infrastructure features through mosaicking strip images and construction of GIS data. Through this study, the developed aerial photogrammetric system using the airship expects to be applied to not only producing of scale 1:5, 000 digital map but also verifying, editing, and updating the digital map which was need to be reproduced. Further more, providing the various type of video-images, it expects to use many other GIS applications such as facilities management, scenery management and construction of GIS data for Urban area.
In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.312-313
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2012
본 논문에서는 고해상도 팬크로매틱 영상과 저해상도 다중분광 영상을 융합하기 위하여 고해상도 팬크로매틱 영상에서 MRF 모델링을 기반으로 에지 방향 정보를 추출하는 방식파 추출된 에지 방향 정보 및 고해상도 팬크로매틱 영상의 기울기 정보를 이용하여 위성영상을 융합하는 방법을 제안한다. 에지 방향 추출은 레이블링(labeling) 문제로 다루어 처리하는데, 이는 MRF 모델링을 통하여 에너지 함수를 설계하고 최소화시킴으로써 풀 수 있다. 또한 고해상도 다중분광영상 합성 시, 저해상도 다중분광영상의 픽셀 값을 정계조건으로 하고 팬크로매틱의 기울기 및 에지 정보를 이용하여 선형방정식을 세워서 풀어내는데, 이를 용하여 색상왜곡을 줄일 수 있으며 영상의 세부 부분을 더 잘 표현할 수 있다 실험 결과, 제안하는 방법이 기존방식에 비하여 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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