• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.193-195
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• 2017

This paper focuses on development status of eLoran system which is an representative backup PNT system in order to overcome the vulnerability of GNSS signals by radio frequency interference such as jamming. eLoran testbed system consists of new transmitting system for amplifying the signal through signal generation and modulation, differential Loran (dLoran) reference stations for calculating the signal errors received from transmitters, an integrated operation and control system (IOCS) for eLoran service. Therefore we present the configuration of testbed architecture for trial operation of eLoran service and the development status, and discuss about the next step toward backup PNT service using eLoran system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1698-1702
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• 2009

효과적인 저수지 수질관리를 위해서는 신뢰도 높은 수리 및 수질모델이 필요하며, 이러한 모델의 성능은 다양한 수문사상에 대하여 적용함으로써 검증할 수 있다. CE-QUAL-W2 모델(이후 W2)은 횡방향 평균 2차원 수리 수질 해석 모델로써 수체의 길이에 비해 폭이 상대적으로 좁고 수심이 깊은 우리나라 대부분의 저수지 지형에 적합한 모델이다. 본 연구의 목적은 기존 연구에서 가뭄년인 2001년과 평수년인 2004년 수문사상에 대하여 보정한 대청호 W2 부영양화모델을 최근 평수년인 2006년과 가뭄년인 2008년을 대상으로 검증하는데 있다. 모델의 검증은 물수지, 수온성층 구조 변화, 부영양화 해석에 중점을 두었으며, 실측자료와 모의결과의 적합성 비교 평가는 결정계수값$(R^2)$, AME(absolute mean error)와 RMSE(root mean square error)를 이용하였다. 저수지 물수지의 적합성을 검증하기 위하여 모의수위와 실측수위를 비교한 결과, $R^2$값이 2006년과 2008년에 각각 0.9945, 0.9972로 나타나 신뢰도가 높은 것으로 확인되었다. 계절별 성층구조 변화 모의 성능을 검증하기 위해 회남수역과 댐 앞 지점에서 수심별 수온의 모의값과 실측값을 비교하였다. 2006년의 경우 모델은 홍수기 동안 안정적으로 수온 성층현상을 모의하였으나, 댐 앞 지점에서 수온 약층이 형성된 구간에서 실측값과 다소 편차를 보였으며, 오차크기는 AME가 $0.561\sim2.088^{\circ}C$, RMSE는 $0.797\sim2.762^{\circ}C$범위였다. 반면, 가뭄년인 2008년에는 전 기간에 걸쳐 모두 안정적으로 저수지 수온 성층현상을 모의하였으며, 오차크기는 AME $0.413\sim1.162^{\circ}C$, RMSE $0.546\sim1.415^{\circ}C$ 범위였다. 조류의 생산성이 높은 표층에서 T-N, T-P 및 Chl-a 농도 모의결과를 장계교, 대정리, 회남대교, 댐 앞, 추동취수탑 및 문의취수탑에서 시계열로 실측값과 비교 검증한 결과, T-N과 T-P는 2006년과 2008년 모두 모든 비교 지점에서 모의값과 실측값의 시계열 변동이 매우 잘 일치하였으며, 홍수기 이외 기간에는 큰 변동 폭을 보이지 않았다. 그러나 기존 연구에서 확인된 바와 같이 7월 이후부터 T-P 모의값이 실측값을 과대 산정하는 경향을 보였는데, 그 원인은 산소 결핍상태에서 저니층에서 용출되는 철(Fe) 또는 망간(Mn)과 같은 이온 성분이 인과 흡착하여 침전되는 기작이 모의과정에 적절히 반영되지 않은 것이 원인으로 판단된다. 조류(Chl-a)농도의 경우, 2006년과 2008년에 모든 지점에서 모델은 조류의 발생과 시계열 변화를 적절히 모의하였으나, 2008년 1월부터 8월까지 댐 앞과 추동 및 문의취수탑에서는 모의값이 실측값을 과대 산정하는 경향을 보였다. 이는 해마다 그리고 계절별로 우점하는 조류 종이 상이한 반면, 모델에서는 이에 대한 매개변수를 적절히 고려하지 못한 것이 원인으로 판단된다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.12 no.3
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• pp.142-151
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• 2002

Claesson(2001)'s analytical solution, and two numerical models with Dirichlet and Neuman interior boundary condition respectively were investigated to estimate the transient temperature distribution with distances from the Taejon underground food cold storage pilot cavern. Claesson's solution, which is based on constant temperature boundary condition at the rock wall during a temperature decline step, showed relatively good agreement with temperature measurements in the rock mass in order of average error difference, 0.89$\^{C}$ without any adjustments on laboratory thermal properties to represent the rock mass. For the numerical model with heat flux through the rock wall, a boundary condition setting technique was newly proposed to overcome the difficulty of prescribing variable convective heat tranfer coefficient and far-field air temperature inside the cavern as they may be certainly changed according to the cooling-down time. The results showed also good agreement with measurements in order of average error difference, 1.58$\^{C}$, and were compared to those of the numerical model with fixed temperature at the rock wall. Finally, the most proper procedure to precisely predict the temperature profile around a cavern was proposed as a series of analysis steps including an analytical exact solution and numerical models.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.415-423
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• 2021

Recently, an R-based point time series data validation system has been established for the statistical post processing and improvement of the National Center for AgroMeteorology-Land Atmosphere Modeling Package (NCAM-LAMP) medium-range prediction data. The time series verification system was used to compare the NCAM-LAMP with the AWS observations and GDAPS medium-range prediction model data operated by Korea Meteorological Administration. For this comparison, the model latitude and longitude data closest to the observation station were extracted and a total of nine points were selected. For each point, the characteristics of the model prediction error were obtained by comparing the daily average of the previous prediction data of air temperature, wind speed, and hourly precipitation, and then we tried to improve the next prediction data using Support Vector Machine( SVM) method. For three months from August to October 2017, the SVM method was used to calibrate the predicted time series data for each run. It was found that The SVM-based correction was promising and encouraging for wind speed and precipitation variables than for temperature variable. The correction effect was small in August but considerably increased in September and October. These results indicate that the SVM method can contribute to mitigate the gradual degradation of medium-range predictability as the model boundary data flows into the model interior.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.257-263
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• 1997

원자력 발전소의 주급수 유량은 원자로 열출력 산출에 사용되는 중요한 변수로서 , 노심관리 뿐만 아니라 원자로 안전 운전에도 중요하며, 발전소 출력에 직접적인 영향을 미친다. 원자력발전소의 주급수 유량은 1% 의 허용오차로 설계되어 있으나, 사용년수의 증가 및 운전조건의 영향 둥으로 정확도의 유지가 어려운 실정이다. 주급수 유량을 정확도 $\pm$0.5% 이내로 측정한다면 1000 MW 급 원자력 발전소에서 최대 10MW 의 전기출력 복구가 가능하며, 이를 위해 주급수 유량 측정 설비의 정확도 검증과 보정을 할 수 있는 정확한 유량 측정법의 개발이 절실하다. 본 연구에서는 화학 추적자 방법에 의한 정밀 유량 측정기술을 개발하여, 원자력 발전소 주급수 계통의 유량 측정에 사용되고 있는 벤츄리(venturi), 노즐(nozzle), 오리피스(orifice) 등의 유량검증에 활용함으로서 발전소의 안전성을 유지하면서 동시에 출력을 극대화하는 것을 목표로 하여 추적자 이용 유량 검증기를 설계 제작하였으며 그 정확도와 유효성에 대한 실험적 검토를 하였다. 본 연구에서 사용한 추적자 방법은 유량 번동에 좋은 응답성을 보이고 있으며, 유량 측정에 있어서도 정확도 $\pm$ 0.5 % 이내의 매우 신뢰성 있는 측정이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.107-107
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• 2016

표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.30 no.4
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• pp.419-428
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• 2021

In order to develope a mobile-based greenhouse energy calculation program, firstly, the overall thermal transmittance of 10 types of major covers and 16 types of insulation materials were measured. In addition, to estimate the overall thermal transmittance when the cover and insulation materials were installed in double or triple layers, 24 combinations of double installations and 59 combinations of triple installations were measured using the hotbox. Also, the overall thermal transmittance value for a single material and the thermal resistance value were used to calculate the overall thermal transmittance value at the time of multi-layer installation of covering and insulating materials, and the linear regression equation was derived to correct the error with the measured values. As a result of developing the model for estimating thermal transmittance when installing multiple layers of coverings and insulating materials based on the value of overall thermal transmittance of a single-material, the model evaluation index was 0.90 (good when it is 0.5 or more), indicating that the estimated value was very close to the actual value. In addition, as a result of the on-site test, it was evaluated that the estimated heat saving rate was smaller than the actual value with a relative error of 2%. Based on these results, a mobile-based greenhouse energy calculation program was developed that was implemented as an HTML5 standard web-based mobile web application and was designed to work with various mobile device and PC browsers with N-Screen support. It had functions to provides the overall thermal transmittance(heating load coefficient) for each combination of greenhouse coverings and thermal insulation materials and to evaluate the energy consumption during a specific period of the target greenhouse. It was estimated that an energy-saving greenhouse design would be possible with the optimal selection of coverings and insulation materials according to the region and shape of the greenhouse.

• Economic and Environmental Geology
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• v.47 no.4
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• pp.441-453
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• 2014

Thermal and physical properties were measured on 206 Jurassic granite samples obtained from three boreholes in the central part of Korea. Thermal conductivity(${\lambda}$), thermal diffusivity(${\alpha}$), and specific heat(Cp) were measured in a laboratory; the average values are ${\lambda}$=2.813 W/mK, ${\alpha}=1.296mm^2/sec$, and Cp=0.816 J/gK, respectively. In addition, porosity(${\phi}$), and dry and saturated density(${\rho}$) were measured in the laboratory; the average values are ${\phi}$=0.01, ${\rho}(dry)=2.662g/cm^3$ and ${\rho}(saturated)=2.67g/cm^3$, respectively. Thermal diffusivity of 10 granite samples were measured with increasing temperature from $25^{\circ}C$ to $200^{\circ}C$. In this study, we found that thermal diffusivity at $200^{\circ}C$ is about 30% lower than thermal diffusivity at $25^{\circ}C$. In correlation analysis, thermal conductivity increases with increasing thermal diffusivity. However, thermal conductivity does not show good correlation with porosity and density. Consequently, we know that thermal conductivity of granite would be more influenced by mineral composition than by porosity. We also derived ${\rho}=-2.393{\times}{\phi}+2.705$ from density and porosity data. XRD and XRF analysis were performed to investigate effects of mineral and chemical composition on thermal conductivity. From those results, we found that thermal conductivity increases with increasing quartz and $SiO_2$, and decreases with increasing albite and $Al_2O_3$. Regression analysis using those mineral and chemical composition were carried out ; we found $K=0.0294V_{Quartz}+1.93$ for quartz, $K=0.237W_{SiO_2}-14.09$ for $SiO_2$, and $K=0.053W_{SiO_2}-0.476W_{Al_2O_3}+6.52$ for $SiO_2$ and $Al_2O_3$. Specific gravities were measured on 10 granite samples in the laboratory. The measured specific gravity depends on chemical compositions of granite. Therefore, specific gravity can be estimated by the felsic-mafic index(F) that is calculated from chemical composition. The estimated specific gravity ranges from 2.643 to 2.658. The average relative error between measured and estimated specific gravities is 0.677%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.411-411
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• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.4
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• pp.417-430
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• 2014

We have found an error in the operational OMI HCHO columns, and corrected it by applying a background parameterization derived on a 4th order polynomial fit to the time series of monthly average OMI HCHO data. The corrected OMI HCHO agrees with this understanding as well as with the other sensors measurements and has no unrealistic trends. A new scientific approach, statistical analyses with EOF and SVD, was adapted to reanalyze the consistency of the corrected OMI HCHO with other satellite measurements of HCHO, CO, $NO_2$, and fire counts over Africa. The EOF and SVD analyses with MOPITT CO, OMI $NO_2$, SCIAMAHCY, and OMI HCHO show the overall spatial and temporal pattern consistent with those of biomass burning over these regions. However, some discrepancies were observed from OMI HCHO over northern equatorial Africa during the northern biomass burning seasons: The maximum HCHO was found further downwind from where maximum fire counts occur and the minimum was found in January when biomass burning is strongest. The statistical analysis revealed that the influence of biogenic activity on HCHO wasn't strong enough to cause the discrepancies, but it is caused by the error in OMI HCHO from using the wrong Air Mass Factor (AMF) associated with biomass burning aerosol. If the error is properly taken into consideration, the biomass burning is the strongest source of HCHO seasonality over the regions. This study suggested that the statistical tools are a very efficient method for evaluating satellite data.