Ham, Seon-Jeong;Lee, Jae-Min;Kim, Seong-Hui;Yun, Hyeong-Sik;Gang, Geum-Sil;Myeong, Hwan-Chun;Kim, Seok-Hwan
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.1
no.2
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pp.1-7
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2006
GOCi (Geostationary Ocean Color Imager) is one of the COMS payloads that KARI is currently developing and scheduled to be in operation from around 2008. Its primary objective is to monitor the Korean coastal water environmental condition. We report the current progress in development of the integrated optical model as one of the key analysis tools for the GOCI in-orbit performance verification. The model includes the Sun as the emitting light source. The curved Earth surface section of 2500 km x 2500 km includingthe Korean peninsular os defined as a Lambertian scattering surface consisted of land and sea surface. From its geostationary orbit, the GOCI optical system observes the reflected light from the surfaces with varying reflectance representing the changes in its environmental conditions. The optical ray tracing technique was used to demonstrate the GOCI in-orbit performances such as red tide detection. The computational concept, simulation results and its implications to the on-going development of GOCI are presented.
Mt. SAKRAJIMA in southern Kagosima, japan is one of the most active volcanoes in the world. On 18 August 2013, the SAKRAJIMA volcano recently went into the largest scaled eruption with a huge plume of volcanic ash. Therefore, the concern arises if this considerable amount of ashes might flow into the Korea peninsula as well as Japan. In this paper, we performed numeric experiment to analyze how volcanic product resulted from the SAKRAJIMA volcano has impacted on Korea. In order to predict the spread pathway of ash, HYSPLIT model and UM data has been used and 17th September 2013 has been selected as observation date since it is expected that the volcanic ash would flow into the South Korea. In addition, we have detected ash dispersion by using optical Communication, Ocean and Meteorological Satellite- Geostationary Ocean Color Imager (COMS-GOCI) images. As the results, we come to a very satisfactory conclusion that the spread pathway of volcanoes based on HYSPLIT model are matched 63.52 % with ash dispersion area detected from GOCI satellites image.
Kim, KangHee;Park, TaeShin;Song, KyungHwan;Yoon, DongSung;Choi, SangBang
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.20-35
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2016
In this paper, in order to reduce the delay and area of the partial product accumulation (PPA) of the parallel decimal multiplier, a tree architecture that composed by multi-operand decimal CSAs and improved CLA is proposed. The proposed tree using multi-operand CSAs reduces the partial product quickly. Since the input range of the recoder of CSA is limited, CSA can get the simplest logic. In addition, using the multi-operand decimal CSAs to add decimal numbers that have limited range in specific locations of the specific architecture can reduce the partial products efficiently. Also, final BCD result can be received faster by improving the logic of the decimal CLA. In order to evaluate the performance of the proposed partial product accumulation, synthesis is implemented by using Design Complier with 180 nm COMS technology library. Synthesis results show the delay of the proposed partial product accumulation is reduced by 15.6% and area is reduced by 16.2% comparing with which uses general method. Also, the total delay and area are still reduced despite the delay and area of the CLA are increased.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.129-136
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2014
This study deals with red tide detection by using the remote sensing imagery from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world's first geostationary orbit satellite, around the southern coast of Korea where the most severe red tide occurred recently. The red tide zone was determined by the available data selection from the GOCI imagery during the period of red tide occurrence and also the severe red tide zone was detected through the spatial analysis by temporal change out of the red tide zone. This study results showed that the coast in the vicinity of the Hansan and Yokji in Tongyeong-si was classified into the severe red tide zone, and that the red tide was likely to spread from the coast of Hansan and Yokji to the one of Sanyang-eub. In addition, the comparative analysis between the area of red tide occurrence, the prevention activities of Gyeongsangnam-do provincial government and the amount of the damage cost over time showed close correlation among them. It is still early to conclude that the study is showing the severe red tide zone and the spread path exactly due to various factors for red tide occurrence and activities. In order to improve the reliability of the results, the more data analysis is required.
KOSC(Korea Ocean Satellite Center), the primary operational organization for GOCI(Geostationary Ocean Color Imager), was established in KORDI(Korea Ocean Research & Development Institute). For a stable distribution service of GOCI data, various systems were installed at KOSC as follows: GOCI Data Acquisition System, Image Pre-processing System, GOCI Data Processing System, GOCI Data Distribution System, Data Management System, Total Management & Control System and External Data Exchange System. KOSC distributes the GOCI data 8 times to user at 1-hour intervals during the daytime in near-real time according to the distribution policy. Finally, we introduce the KOSC website for users to search, request and download GOCI data.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data-processing system (GDPS), which is a software system for satellite data processing and analysis of the first geostationary ocean color observation satellite, has been developed concurrently with the development of th satellite. The GDPS has functions to generate level 2 and 3 oceanographic analytical data, from level 1B data that comprise the total radiance information, by programming a specialized atmospheric algorithm and oceanic analytical algorithms to the software module. The GDPS will be a multiversion system not only as a standard Korea Ocean Satellite Center(KOSC) operational system, but also as a basic GOCI data-processing system for researchers and other users. Additionally, the GDPS will be used to make the GOCI images available for distribution by satellite network, to calculate the lookup table for radiometric calibration coefficients, to divide/mosaic several region images, to analyze time-series satellite data. the developed GDPS system has satisfied the user requirement to complete data production within 30 minutes. This system is expected to be able to be an excellent tool for monitoring both long-term and short-term changes of ocean environmental characteristics.
In 2018 and 2019, GEO-KOMPSAT-2A and GEO-KOMPSAT-2B will be launched in order to succeed the COMS mission. The two satellites will be collocated in $128.25{\pm}0.05$ degrees East. For precise ranging and orbit determination, the GEO-KOMPSAT-2B will be equipped with LRA (Laser Retroreflector Assembly) and SLR (Satellite Laser Ranging) systems will be utilized. This systems are located in Geochang. In this case, the laser beam emitted from the SLR station can cause problems in terms of safety of optical payloads and image quality. As a solution of this possibility, the laser ranging will be done during the night time when the shutters of the optical payloads remain closed. Still, the optical payload of the GEO-KOMPSAT-2A is not safe from the laser beam because its optical payload shall continue its mission for 24 hours a day. In order to handle this problem, the laser ranging shall be limited to time slots when the angular distance between two satellites observed from the Geochang SLR station is large enough. In this paper, through orbit simulations, the characteristics of variation of the angular distance between the two satellites is analyzed to figure out the time slots when laser ranging is allowed.
Geostationary Ocean Color Imager 2 (GOCI-II) on Geo-KOMPSAT-2 (GK2B)satellite was developed as a mission successor of GOCI on COMS which had been operated for around 10 years since launch in 2010 to observe and monitor ocean color around Korean peninsula. GOCI-II on GK2B was successfully launched in February of 2020 to continue for detection, monitoring, quantification, and prediction of short/long term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. GOCI-II had already finished IAC and IOT including early in-orbit calibration and had been handed over to NOSC (National Ocean Satellite Center) in KHOA (Korea Hydrographic and Oceanographic Agency). Radiometric calibration was periodically conducted using on-board solar calibration system in GOCI-II. The final calibrated gain and offset were applied and validated during IOT. And three video parameter sets for one day and 12 video parameter sets for a year was selected and transferred to NOSC for normal operation. Star measurement-based INR (Image Navigation and Registration) navigation filtering and landmark measurement-based image geometric correction were applied to meet the all INR requirements. The GOCI2 INR software was validated through INR IOT. In this paper, status and results of IOT, radiometric calibration and INR of GOCI-II are analysed and described.
In geostationary satellite communications, which are widely used for broadcasting and communication, there is a path loss where the signal power on the path is largely reduced. It is important to consider rain attenuation when calculating link budget because the Ka band frequency is vulnerable to rain attenuation. In this study, rainfall trends were analyzed by using rainfall data from the year 2000 in four regions of Korea (Seoul, Incheon, Busan, Jeju) and the rainfall attenuation was calculated. This was used to analyse the satellite link budget and receiving performance for the down-link of the korea satellite COMS. In this study, the calculated G/T for the rainfall intensity of 0.5% per year using the rainfall data for 18 years increased by approximately $8.5dBK^{-1}$ compared to the ITU's zone-K rain model, and decreased by approximately $1dBK^{-1}$ compared to the precipitation data for 13 years from the TTA(Korea Telecommunications Technology Association). The results of this study can be used for the design of G/T in domestic-installed satellite ground station.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1089-1098
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2020
In this study, we propose a method to detect red tide Cochlodinium Polykrikoide using by machine learning and geostationary marine satellite images. To learn the machine learning model, GOCI Level 2 data were used, and the red tide location data of the National Fisheries Research and Development Institute was used. The machine learning model used logistic regression model, decision tree model, and random forest model. As a result of the performance evaluation, compared to the traditional GOCI image-based red tide detection algorithm without machine learning (Son et al., 2012) (75%), it was confirmed that the accuracy was improved by about 13~22%p (88~98%). In addition, as a result of comparing and analyzing the detection performance between machine learning models, the random forest model (98%) showed the highest detection accuracy.It is believed that this machine learning-based red tide detection algorithm can be used to detect red tide early in the future and track and monitor its movement and spread.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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