Effective detection and correction of outliers of raw traffic data collected from the field is of keen interest because reliable traffic information is highly dependent on the quality of raw data. Global positioning system (GPS) based traffic surveillance systems are capable of producing individual vehicle speeds that are invaluable for various traffic management and information strategies. This study proposed a locally weighted regression (LWR) based filtering method for individual vehicle speed data. An important feature of this study was to propose a technique to generate synthetic outliers for more systematic evaluation of the proposed method. It was identified by performance evaluations that the proposed LWR-based method outperformed an exponential smoothing. The proposed method is expected to be effectively utilized for filtering out raw individual vehicle speed data.
기초자료는 시스템 구축과정에서 시스템 테스트 및 운영을 위한 가장 기본이 되는 원시자료(source data)로서 프로그램 개발과 병행하여 구축해야 한다. 이러한 기초자료의 구축없이 시스템 운영은 어려우며, 따라서 기초자료 구축 및 검증기간을 단축시키는 것은 결국 시스템 개발 기간을 단축시키는 하나의 효과적인 방법이 된다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 공정관리 시스템 개발시 필요한 기초 자료 구축 및 이에 따른 검증 방안을 제시하고자 한다.
The use of GPS receiver at outer space becomes common in low earth orbit. Recently most of satellites use GPS receiver as navigation solution for finding satellite position. However, the accuracy of navigation solution acquiring directly from GPS receiver is not enough in satellite application such as map generation. Post-processing concepts such as Precise Orbit Determination (POD) are recently applied to satellite data processing to improve satellite position accuracy. The POD uses raw measurement data instead of navigation solution of GPS receiver. The performance of raw measurement data depends on raw measurement data accuracy and tracking loop algorithm of GPS receiver. In this paper, a method for evaluating performance of raw measurement data is suggested. Test environment and procedure of the low earth orbit satellite acquiring for navigation solution of GPS receiver and navigation solution of POD are described. In addition, accuracy on navigation solution of GPS receiver, raw measurement data, and navigation solution of POD are analyzed. The proposed method can be applicable to general low earth orbit satellite.
차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
오리온 성운은 지구와 매우 가까이에 있고, 무거운 별이 포함된 성단과 성운이 밀접하게 연관되어 있어, 오리온 성운 성단은 가장 많이 연구된 천체 중 하나이다. 1993년 HST를 이용한 오리온 성운 성단의 관측으로 나이가 어린별을 둘러싼 물질의 실루엣을 처음으로 보았다. 이후 이러한 천체를 원시행성계원반(protoplanetary disk, Proplyd)이라 불렀으며, 그 형태와 구조, 물리적 과정에 대해 꾸준히 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 지상관측에서 얻은 UBVI 및 Ha 측광 자료와 원시행성계원반을 상호 동정하고, 원시행성계원반의 형태학적 특징과 측광인자의 관련성을 조사하였다. 또한 Spitzer 중적외선 자료와 Natta et al.(2004)의 근적외선 자료를 통합하여, 현재 사용되고 있는 자외선 초과와 근적외선 방출선을 이용한 질량 강착률 등의 해석에서 주의해야 할 천체들이 있다는 것을 발견했다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.4
s.38
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pp.19-26
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2006
This study assessed the accuracies of the ground information extracting methods from the LiDAR data. Especially, it compared two kinds of method, one of them is using directly the raw LiDAR data which is point type vector data and the other is using changed data to DSM type as the normal grid type. The methods using Local Maxima and Entropy methods are applied as a former case, and for the other case, this study applies the method using edge detection with filtering and the generated reference surface by the mean filtering. Then, the accuracy assessment are performed with these results, DEM constructed manually and the error permitted limit in scale of digital map. As a results, each DEM mean errors of methods using edge detection with filtering, reference surface, Local Maxima and Entropy are 0.27m, 2.43m, 0.13m and 0.10m respectively. Hence, the method using entropy presented the highest accuracy. And an accuracy from a method directly using the raw LiDAR data has higher accuracy than the method using changed data to DSM type relatively.
Space-borne Synthetic Aperture Radar(SAR) has been one of the most effective tools for monitoring quantitative oceanographic physical parameters. The Doppler information recorded in single-channel SAR raw data can be useful in estimating moving velocity of water mass in ocean. The Doppler shift is caused by the relative motion between SAR sensor and the water mass of ocean surface. Thus, the moving velocity can be extracted by measuring the Doppler anomaly between extracted Doppler centroid and predicted Doppler centroid. The predicted Doppler centroid, defined as the Doppler centroid assuming that the target is not moving, is calculated based on the geometric parameters of a satellite, such as the satellite's orbit, look angle, and attitude with regard to the rotating Earth. While the estimated Doppler shift, corresponding to the actual Doppler centroid in the situation of real SAR data acquisition, can be extracted directly from raw SAR signal data, which usually calculated by applying the Average Cross Correlation Coefficient(ACCC). The moving velocity was further refined to obtain ocean surface current by subtracting the phase velocity of Bragg-resonant capillary waves. These methods were applied to Envisat ASAR raw data acquired in the East Sea, and the extracted ocean surface currents were compared with the current measured by HF-radar.
As the number of people who live indoor space has been increased, the interest in 3D indoor spatial information has been grown. Object-Oriented 3D indoor space modeling including indoor spatial information has performed in level of detail 4, and modeling data is able to be constructed based on various raw data which are as-built drawing, laser scanning, BIM data, and camera. 3D indoor space modeling has been worked based on established indoor space modeling process, and the result can be used for various application fields such as indoor space pedestrian navigation, facility management, disaster management, and so on. However, the modeling process has limitations to perform indoor space modeling efficiently, because the process is complicated and wastes time at modeling work. In this paper, we propose evaluation on practical use of raw data for 3D indoor space modeling purpose on supporting efficient indoor space modeling through analyzing the established process. Therefore, we define the requirements to evaluate the practical use of raw data and propose the verification method. In addition, as-built drawing which has been used in Seoul 3D indoor space modeling project will be applied to proposed method as a raw data.
As the performance of the spaceborne SAR has been dramatically enhanced and demonstrated through advanced missions such as TerraSAR and LRO(Lunar Reconnaissance Orbiter), the need for highly sophisticated and efficient SAR processor is also highlighted. In Korea, the activity of SAR researches has been mainly concerned with SAR image applications and the current SAR raw data studies are mostly limited to stripmap mode cases. The first Korean spaceborne SAR is scheduled to be operational from 2010 and expected to deliver vast amount of SAR raw data acquired from multiple operational scenarios including ScanSAR mode. Hence there will be an increasing demand to implement ground processing systems that enable to analyze the acquired ScanSAR data and generate corresponding images. In this paper, we have developed an efficient ScanSAR processor that can be directly applied to spaceborne ScanSAR mode data. The SPECAN(Spectrum Analysis) algorithm is employed for this purpose and its performance is verified through RADARSAT-1 ScanSAR raw data taken over Korean peninsular. An efficient quick-look processing is carried out to produce a wide-swath SAR image and compared with the conventional RDA processing case.
Drought monitoring is the important system for disasters by climate change. To perform this, it is necessary to measure the precipitation based on satellite rainfall estimation. The data developed in this study provides two kinds of satellite data (raw satellite data and bias-corrected satellite data). The spatial resolution of satellite data is 10 km and the temporal resolution is 1 day. South Korea was selected as the target area, and the original satellite data was constructed, and the bias-correction method was validated. The raw satellite data was constructed using TRMM TMPA and GPM IMERG products. The GRA-IDW was selected for bias-correction method. The correlation coefficient of 0.775 between 1998 and 2017 is relatively high, and TRMM TMPA and GPM IMERG 10 km daily rainfall correlation coefficients are 0.776 and 0.753, respectively. The BIAS values were found to overestimate the raw satellite data over observed data. By using the technique developed in this study, it is possible to provide reliable drought monitoring to Korean peninsula watershed. It is also a basic data for overseas projects including the un-gaged regions. It is expected that reliable gridded data for end users of drought management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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