In order to investigate the change of contact force of pantograph pan head due to the change of aerodynamic force, three dimensional flow around the pan head were calculated. For this, the aerodynamic modeling of pan head of CX pantograph was performed and the standard deviation of the contact force of the simulation results were compared with those of the experimental results of wind tunnel tests. From the comparison, it was confirmed that the current grid system and the numerical methodologies can be utilized to calculate the aerodynamic characteristics of the pantograph pan head. By using these grid system and the methodologies, the standard deviations of the contact force of pan head were calculated with velocities as 200, 250, 300, 350, and 400 km/h. The maximum standard deviation of the aerodynamic contact force of pan head was 92 N at 400 km/h and statistical minimum contact force was more than 0 N. Therefore, it was confirmed that and the pan head of CX pantograph was statistically contacted with the catenary system with the train speed of 350 km/h though the aerodynamic contact force was changed.
지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.
본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.
Urban atmospheric conditions are usually settled as warmer, drier and dirtier than those of rural counterpart owing to reduction of green space and water space area heat retention in surfaces such as concrete and asphalt, and abundant fuel consumption. The characteristics of urban climate has become generally known as urban heat island. The purpose of this study is to investigate the temporal and spatial distribution of the heat emission from human activity, which is a main factor causing urban heat island. In this study, the anthropogenic heat fluxes emitted from vehicles and constructions are estimated by computational grid mesh which is divided by 1km $\times$ 1km. The anthropogenic heat flux by grid mesh can be applied to a numerical simulation model of the local circulation model. The constructions are classified into 9 energy-consumption types - hospital, hotel, office, department store, commercial store, school, factory, detached house and flat. The vehicles classified into 4 energy-consumption types - car, taxi, truck and bus. The seasonal mean of anthropogenic heat flux around central Daegu exceeded $50 W/m^2$ in winter. The annual mean anthropogenic heat flux exceeded $20 W/m^2$. The values are nearly equivalent to the anthropogenic heat flux in the suburbs of Tokyo, Japan.
본 연구에서는 GIS 공간자료(수치표고모델, 토지이용도, 토양도)와 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상에 의한 식생활력도를 이용하여 유역의 일단위 유출량을 모의하는 격자기반의 분포형 일유출 모형을 개발하고 그 적용성을 평가하였다. 모형은 격자단위로 지표유출, 중간유출 및 기저유출, 증발산량 그리고 토양수분의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 모형은 크게 유출, 증발산, 토양수분의 3개 주요모듈로 구성하였다. 유출은 강우전의 토양수분을 추적하여 지표하 저류능을 계산하므로서, 총 유출체적에서 각 유출량을 배분하는 감수곡선을 도입하여 모의하도록 하였으며, 증발산은 MODIS 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)를 고려한 Penman-Monteith 증발산량을 산정하도록 하였다. 매일의 토양수분은 전일의 토양수분에서 당일의 유출량과 증발산량을 계산하는 물수지 방정식을 이용하여 추적하도록 하였다. 이 모형에 대한 적용성 평가는 유역면적 930 $km^2$의 용담댐 유역을 대상으로 수행하였다. 공간해상도를 1 km로 맞춘 GIS 입력자료(토지피복도, 토양도, 경계자료 등)와 RS 입력자료(LAI)를 구축하였으며, 2000년부터 2008년까지의 기상자료를 수집하여 IDW 방법으로 공간분포화 하여 모형에 적용하였다. 검보정은 유역 출구 지점의 유출량 자료를 모의치와 비교하여 수행되었고, 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차 (RMSE : Root Mean Square Error)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증을 위해 Nash와 Sutcliffe(1970)가 제안한 모형 효율성 계수를 사용하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우와 토양에 매우 민감하게 모의 되었다.
대류권의 건조가스 및 수증기에 의한 GPS 신호의 지연은 GPS 측위 정확도를 저하시키는 주요 원인으로 정밀 측위를 위해서 반드시 소거해야할 대상이다. 이 논문에서는 실시간으로 대류권 지연정보를 생성하여 GPS 측위에 적용하기 앞서, 대류권 지연정보 생성 알고리즘의 가용성을 파악하기 위해 후처리 기반으로 전국의 GPS 상시관측망을 이용하여 한반도 상공의 대류권 지연량 격자 지도를 생성하는 과정을 구현하였다. GPS 자료처리 소프트웨어는 GIPSY 5.0을 사용하였고, 건조지연량과 습윤지연량을 구분하여 산출하기 위해 전국의 AWS 관측망의 관측자료를 이용하였다. 대류권 지연정보에 대한 격자 지도를 생성한 후 격자 지도의 정확도를 검증한 결과, 격자 지도와 GPS 관측소 위치에서 산출된 대류권 지연량의 RMSE는 ZHD 0.7mm, ZWD 7.5mm, ZTD 8.7mm로 나타났다. 산출된 대류권 지연정보를 단일주파수 기반 상대 측위 알고리즘에 적용하여 대류권 지연정보 보정시 측위정확도 향상 정도를 분석하였다. 결과로 측위정확도는 기선거리가 약 297km인 수원(SUWN)과 목포(MKPO)의 상대처리 결과에서 최대 36%가 향상됨을 확인할 수 있었다.
The diagnostic and prognostic methods for generating 3 dimensional wind field were comparatively analyzed and 4 dimensional data assimilation (FDDA) technique by incorporating Automatic Weather System (AWS) into the prognostic methods was discussed for the urban scale air quality model. The A WS covered the urban scale grid distance of 10.6 km and 4.3 km in South Korea and Kyong-in region, respectively. This is representing that AWS for FDDA could be fairly well accommodated in prognostic model with the meso${\gamma}$~ microa scale (~5 km), indicating that the 3 dimensional wind field by FDDA technique could be a useful interpretative tool in urban area for the atmospheric environmental impact assessment.
Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.
We conducted a study on the impact of observation station density; this was done in order to enable the accurate estimation of spatial meteorological variables. The purpose of this study is to help operate an efficient observation network by examining distributions of temperature, relative humidity, and wind speed in a test area of a three-dimensional meteorological observation project in the Yeongdong region in 2019. For our analysis, we grouped the observation stations as follows: 41 stations (for Step 4), 34 stations (for Step 3), 17 stations (for Step 2), and 10 stations (for Step 1). Grid values were interpolated using the kriging method. We compared the spatial accuracy of the estimated meteorological grid by using station density. The effect of increased observation network density varied and was dependent on meteorological variables and weather conditions. The temperature is sufficient for the current weather observation network (featuring an average distance about 9.30 km between stations), and the relative humidity is sufficient when the average distance between stations is about 5.04 km. However, it is recommended that all observation networks, with an average distance of approximately 4.59 km between stations, be utilized for monitoring wind speed. In addition, this also enables the operation of an effective observation network through the classification of outliers.
In this study, we examined a spatial downscaling method based on Gradient and Inverse Distance Squared (GIDS) weighting to produce high-resolution grid data from a numerical weather prediction model over Korean Peninsula with complex terrain. The GIDS is a simple and effective geostatistical downscaling method using horizontal distance gradients and an elevation. The predicted meteorological variables (e.g., temperature and 3-hr accumulated rainfall amount) from the Limited-area ENsemble prediction System (LENS; horizontal grid spacing of 3 km) are used for the GIDS to produce a higher horizontal resolution (1.5 km) data set. The obtained results were compared to those from the bilinear interpolation. The GIDS effectively produced high-resolution gridded data for temperature with the continuous spatial distribution and high dependence on topography. The results showed a better agreement with the observation by increasing a searching radius from 10 to 30 km. However, the GIDS showed relatively lower performance for the precipitation variable. Although the GIDS has a significant efficiency in producing a higher resolution gridded temperature data, it requires further study to be applied for rainfall events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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