National standard system for calibrating current transformer(CT) up to primary current of 20,000A have been established. The system consists of 20,000 A AC high current source, CT comparator, standard CT, CT under test and CT burden. An AC high current is applied tn the primary windings of both the standard CT and the CT under test, and then the CT comparator measures the ratio error and the phase displacement by comparing the secondary currents of the two transformers. As a validity check for 20,000 A CT calibration system, the comparison with the two national standard institutes(NMIs) has been performed using same CTs. The comparison results of the CTs are consistent with those measured at two NMIs within 0.004 % for ratio error and 0.1 min for phase displacement in the primary current ranges of Ip = 10 - 20,000 A with a secondary current of Is = 5 A.
In order to develop test and performance analysis techniques for a CRP propulsion, a CRP dynamometer which can be installed inside the model ship was designed and manufactured. The object ship was the 16000TEU container carrier, which has test results for the single propeller. The design concept of the present CRP is that forward & after propellers have the same power ratio and their RPM ratio is 0.75:1. To begin with, we checked the performance of the CRP dynamometer through the calibration and then installed it inside the model ship. After the model ship setup including the design CRP and the rudder in the Large Cavitation Tunnel(LCT), a series of model tests composed of power ratio check, propeller behind wake(PBW) test, cavitation observation and pressure fluctuation tests was conducted. Through the model test and data analysis for CRP, the experimental technique was established and the improved method for CRP design was suggested.
The present study aims to apply a surface image velocimetry(SIV) system to video images captured with CCTV and estimate the flood discharge. The CCTV was installed at the Hancheon Bridge of the Han Cheon in Jeju Island for disaster surveillance, and seven flood events occurred in 2012 were used. During the image analyses, input parameters, interrogation areas and searching areas were determined with proper calibration procedures. To check for accuracy and applicability of SIV, the velocities and flood discharges estimated by SIV were compared with the measured ones by an electromagnetic surface velocimeter, Kalisto. The comparison results showed fairly good agreements. The RMSE(Root Mean Square Error) values between two instruments showed a range of 4.13 and 14.2, and the determination coefficients reached 0.75 through 0.85. It means that the SIV could be used as a good alternative method for other traditional velocity measuring instruments in measuring flood discharges.
Traditional photogrammetry and satellite image rectification technique have been developed based on control-points for many decades. These techniques are driven from linked points in image space and the corresponding points in the object space in rigorous colinearity or coplanarity conditions. Recently, digital imagery facilitates the opportunity to use features as well as points for images rectification. These implementations were mainly based on rigorous models that incorporated geometric constraints into the bundle adjustment and could not be applied to the new high-resolution satellite imagery (HRSI) due to the absence of sensor calibration and satellite orbit information. This research is an attempt to establish a new Line Based Transformation Model (LBTM), which is based on linear features only or linear features with a number of ground control points instead of the traditional models that only use Ground Control Points (GCPs) for satellite imagery rectification. The new model does not require any further information about the sensor model or satellite ephemeris data. Synthetic as well as real data have been demonestrated to check the validity and fidelity of the new approach and the results showed that the LBTM can be used efficiently for rectifying HRSI.
We constrain cosmological parameters by combining three different power spectra measured from galaxy clustering, galaxy-galaxy lensing, and cosmic shear using the Deep Lens Survey (DLS). Two lens bins (centered at z~0.27 and 0.54) and two source bins (centered at z~0.64, and 1.1) containing more than one million galaxies are selected to measure the power spectra. We re-calibrate the initial photo-z estimation of the lens bins by matching with SHELS and PRIMUS and confirm its fidelity by measuring a cross-correlation between the bins. We also check the reliability of the lensing signals through the null tests, lens-source flipping and cross shear measurement. Residual systematic errors from photometric redshift and shear calibration uncertainties are marginalized over in the nested sampling during our parameter constraint process. For the flat LCDM model, we determine S_8=sigma_8(Omega_m/0.3)^0.5=0.832+-0.028, which is in great agreement with the Planck data. We also verify that the two independent constraints from the cosmic shear and the galaxy clustering+galaxy-galaxy lensing measurements are consistent with each other. To address baryonic feedback effects on small scales, we marginalize over a baryonic feedback parameter, which we are able to constrain with the DLS data alone and more tightly when combined with Planck data. The constrained value hints at the possibility that the AGN feedback in the current OWLS simulations might not be strong enough.
There is increased soil erosion potential at highland agricultural crop fields because of its topographic characteristics and site-specific agricultural management practices performed at these areas. The agricultural upland fields are usually located at the sloping areas, resulting in higher soil loss, pesticides, and nutrients in case of torrential rainfall events or typhoon, such as 2002 Rusa and 2003 MaeMi. At the highland agricultural fields, the soil reconditioning have been performed every year to decrease damage by continuous cropping and pests. Also it has been done to increase crop productivity and soil fertility. The increased amounts of soil used for soil reconditioning are increasing over the years, causing significant impacts on water quality at the receiving water bodies. In this study, the field investigation was done to check soil reconditioning status for potato, carrot, and cabbage at the Doam-dam watershed. With these data obtained from the field investigation, the Soil and Water Assesment Tool (SWAT) model was used to simulate the soil loss reduction with environment-friendly and agronomically enough soil reconditioning. The average soil reconditioning depth for potato was 34.3 cm, 48.3 cm for carrot, and 31.2 cm for cabbage at the Doam-dam watershed. These data were used for SWAT model runs. Before the SWAT simulation, the SWAT ArcView GIS Patch, developed by the Kangwon National University, was applied because of proper simulation of soil erosion and sediment yield at the sloping watershed, such as the Doam-dam watershed. With this patch applied, the Coefficient of Determination ($R^2$) value was 0.85 and the Nash-Sutcliffe Model Efficiency (EI) was 0.75 for flow calibration. The $R^2$ value was 0.87 and the EI was 0.85 for flow validation. For sediment simulation, the $R^2$ value was 0.91 and the EI was 0.70, indicating the SWAT model predicts the soil erosion processes and sediment yield at the Doam-dam watershed. With the calibrated and validated SWAT for the Doam-dam watershed, the soil erosion reduction was investigated for potato, carrot, and cabbage. For potato, around 19.3 cm of soil were over applied to the agricultural field, causing 146% of more soil erosion rate, approximately 33.3 cm, causing 146% of more soil erosion for carrot, and approximately 16.2 cm, causing 44% of more soil erosion. The results obtained in this study showed that excessive soil reconditioning are performed at the highland agricultural fields, causing severe muddy water issues and water quality degradation at the Doam-water watershed. The results can be used to develop soil reconditioning standard policy for various crops at the highland agricultural fields, without causing problems agronomically and environmentally.
목적 : 골밀도검사의 중요한 부분을 차지하고 있는 검사장비 및 검사자의 정밀도와 정확도는 환경에 따라 차이가 있기 때문에 질 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사장비의 노화 및 잦은 고장에 의하여 장비의 교체 및 추가 구입으로 인하여, 추적검사를 하는 환자들의 호환성에 문제가 있다. 따라서 장비 교체 및 증설 후 동일한 장비처럼 호환하여 시용해도 환자의 임상적인 골밀도 변화를 정확하고 정밀하게 반영할수 있는지 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 장비 정밀도는 GE Lunar Prodigy Advance 2 대의 장비 (P1, P2)와 HOLOGIC Spine Phantom(HSP)을 이용하여 각 장비에서 20 번씩 스캔하여 팬텀을 이용한 정밀도 데이터를 획득하였고 (Group 1), 여성 120명 (평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)을 대상으로 각 장비에서 15명씩, 같은 환자가 두 번 촬영을 하여 각 검사자의 정밀도를 측정했다(Group 2), 또한 검사자의 정밀도는 팬텀(ASP)을 이용하여 매일 아침마다 질 관리 시행후 얻은은 데이터를 기준으로, 각각의 장비에서 HSP를 이용하여 각 장비에서 20번씩 스캔 후 데�歷� 획득하여 검사자정밀도 및교차 보정 데이터를 산출하였고(Group 3), 여성 120명(평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)의 동일 환자를 대상으로 한 장비에서 한 번씩 교차로 측정하여 검사자 정밀도 및 교차보정 데이터를 산추라였다(Group 4). 결과 : Daily Q.C Data는 $0.996\;g/cm^2$, 변동계수(%CV) 0.08로 안정된 장비로서 Group 1에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 ALP(P1: $1.064{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.190\;g/cm^2$, P2: $1.061{\pm}0.003\;g/cm^2$, %CV=0.192). Group 2에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 P1: $1.187{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.164\;g/cm^2$, P2: $1.198{\pm}0.002\;g/cm^2$, %CV=0.163, Group 3에서의 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는 P1 - (spine: $0.001{\pm}0.03\;g/cm^2$, %CV=0.94, Femur: $0.001{\pm}0.019\;g/cm^2$, %CV=0.96), P2 - (spine: $0.002{\pm}0.018\;g/cm^2$, %CV=0.55, Femur: $0.001{\pm}0.013\;g/cm^2$, %CV=0.48), Group 4에서 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는, r값은 spine: $0.006{\pm}0.024\;g/cm^2$, %CV=0.86, r=0.995, Femur: $0{\pm}0.014\;g/cm^2$, %CV=0.54, r=0.998이였다. 결론 : HOLOGIC Spine Phantom과 LUNAR ASP %CV는 ISCD에서 규정한 정상오차 범위인 ${\pm}2%$안에 모두 포함되었고 BMD가 비교적 일정한 값을 유지하면 측정되어 뛰어난 재현성을 보였다. 하지만 Phantom은 환자의 체중이나 체지방 조성의 변화 등 임상적인 부분을 반영하는 데는 한계성을 갖고 있어 mis-calibration을 check하는데 유용할 것으로 판단된다. Group 3과 Group 4의 결과에서 환자를 하나의 장비로 두 번 측정한 값을 보았을 때와 두 대의 장비를 교차하여 측정한 값 모두 2SD값 이내에 포함되었고 선형회귀분석(Regression Analysis) r값이 0.99 이상으로 높은 정밀도와 상관도를 나타냄으로써 두 장비를 호환하여 추적검사를 시행하여도 영향이 없었다. 신뢰있는 BMD 산출을 위해서는 정기적으로 장비 및 검사자의 기능테스트와 이에 대한 적절한 교정행위가 이루어져야 할 것이다.
KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 질소와 산소의 회전 라만 신호를 측정하여 낮 시간 온도 측정이 가능한 라이다 시스템을 자체 개발하였다. 태양광에 의한 배경신호를 줄이기 위하여 파장의 폭이 좁고(0.5 nm) 제거율이 높은($10^{-6}$) 회절판과 간섭필터를 이용하였다. 개발된 장치의 성능을 검증하기 위하여 라이다를 수평방향으로 조사하여 온도 특성을 얻고 기상청에서 주어지는 값과 비교하여 상관관계가 일치함을 알 수 있었다. 그리고 수직온도분포로 얻기 위하여 수평으로 얻은 검정 값을 사용하였다. 또한 수직방향으로 조사하여 미국 표준 데이터와 비교하였으며, 존데 데이터와 검정을 통한 본 연구의 결과를 비교하였다.
건축구조물의 고유진동수는 지진하중 혹은 풍하중의 크기를 결정하고 바람에 의한 진동을 예측하여 사용성조건을 검토하기 위해 반드시 필요하다. 본 논문에서는 철근콘크리트조 주상복합건물을 대상으로 현장계측을 통해 얻은 데이터와 시스템 식별기법을 사용하여 얻은 고유진동수와 모드형상을 해석모델에 의한 결과와 비교하였다. 해석모델은 실무에 일반적으로 사용되어지는 PC기반의 유한요소해석 프로그램을 사용하여 작성하였으며, 골조만을 모델링한 기본모델로부터 계측당시 구조물의 강성에 영향을 미칠 것으로 판단되는 요소들을 단계적으로 포함시켜 가면서 그 결과를 계측치에서 얻은 값과 비교하였다. 기본모델로부터 수정된 사항은 1) 콘크리트 배합강도를 고려한 탄성계수의 보정, 2) 바닥 슬래브의 휨강성, 3) 비구조벽이다. 이와 같은 요소를 모두 포함한 해석모델은 실제 계측치로부터 얻은 고유진동수, 모드형상과 가장 유사한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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