구름 속의 수액량 분포와 인공강우에 의한 잠재적 증우 가능성을 조사하기 위해 1797년 7월부터 1998년 2월가지 이중채널 마이크로웨이브 레디오메타를 사용하여 안동 지방에서 관측을 실시하였다. 안동 지방의 수액량은 대부분의 시간대에서 0.1mm 이하로 매우 작은 값을 보였다. 계절적 특성을 살펴보면 여름철에 수액량이 가장 풍부하였으며, 봄, 가을, 겨을 순이었다. 수액량의 일변화 양상은 여름철을 제외한 계절에서 12시부터 17시까지 비교적 높은 수액량을 보였으며, 강수량이 많은 여름철에는 수액량의 시간 변동이 심한 것으로 조사되었다 풍향에 따른 수액량의 분포는 소백산맥을 넘어오는 기류인 서풍과 남서풍 계열의 바람에서 수액이 풍부하게 존재하는 것으로 조사되었다. 수평 수액량 플럭스와 연직 강수량의 비인 잠재적 증우 가능량(P$_{en}$)은 대부분 0.5 이하였으며, 계절적으로는 봄철에 0.5, 여름과 가을철에 0.2, 그리고 겨울철에 0.1 이었다. 결과적으로 안동지역에서 인공강우에 의한 최대 증우 가능성은 봄철 서풍계열의 바람에서 높은 것으로 조사되었다. .
여름 몬순 강우가 대조적이었던 1993년과 1994년의 동아시아 여름 몬순의 특성이 조사되 었다. 동아시아 지여에서의 몬순 특징을 조사하기 위해, GMS 구름양, 지표 조건인 해면 온도 그 리고 여름 강우량이 분석되었으며, 위도/경도 2도 격자의 5일 평균 GMS 상층 운량의 분석을 통 해 대류 활동의 자세한 이동과 지속성에 대한 1993년과 1994년의 특성이 비교되어 논의되었다. 몬순 구름의 이동과 발전에 대한 계절안 진동의 공간 및 시간 구조를 묘사하기 위해 20일의 창 의 크기로 구성된 확장.경험적 직교 함수 분석이 각 해에 대해 수행되었다. 또한 적도 대류체의 주기성을 찾기 위해 퓨리에 조화 분석이 각 해에 적용되었다. 계절안 진동은 61일과 15일 모드가 적도 및 아열대에서 가장 탁월하였다. 그러나 이 탁월 모드 들은 적도 서 태평양과 인도양에서 각 해마다 다르게 나타났다. 그러므로 대조적인 동아시아 몬 순 강우는 저위도 해역에서의 대류 활동의 계절안 진동 및 계절 변화의 상호 작용과 더 근원적으 로 관련되어 있을 것으로 본다.
3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
최근 다양한 분야에서 생산되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 사용자가 가장 관심 있어 하는 몇 개의 데이터를 검색하는 top-k 질의에 대한 관심이 고조되고 있다. Top-k 질의는 사용자의 점수 함수를 이용하여, 사용자가 원하는 모든 조건을 만족시키는 데이터들 중에서 최상위 (또는 최하위) 점수를 가지는 k개의 데이터를 사용자에게 반환한다. 최근 들어 클라우드 컴퓨팅 서비스의 대중화로 인하여 사용자의 대용량 데이터를 클라우드에 아웃소싱하여 경제적으로 저장 및 관리하는 데이터 아웃소싱이 크게 주목받고 있다. 그러나 데이터 아웃소싱으로 인하여 사용자의 민감한 데이터가 클라우드 서비스 제공자에게 노출될 수 있다는 위험이 존재하며, 이러한 문제를 방지하기 위해서는 사용자의 민감한 데이터를 암호화하여 클라우드에 저장하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 암호화된 데이터에 대한 top-k 질의를 효율적으로 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 순서보존 암호화 기법을 이용하여, 암호화된 데이터만을 대상으로 top-k 질의 결과에 포함되지 않을 것으로 예상되는 중간 결과들을 클라우드 내에서 미리 제거함으로써 효율적인 top-k 질의 처리가 가능하게 한다. 논문의 실험 결과는 제안된 top-k 질의 처리 알고리즘이 단순 방법과 비교하여 사용자 시스템의 부하를 10배~10000배 줄일 수 있음을 증명한다.
Due to several difficulties, a number of Automatic Weather Systems (AWS) operated by Korea Meteorological Administration (KMA) are located on the rooftop so that the forming of standard observation environment to obtain the accuracy is needed. Therefore, the air temperature of AWSs on the synthetic lawn and the concrete of the rooftop is compared with the standard observation temperature. The hourly mean temperature is obtained by monthly and hourly mean value and the difference of temperature is calculated according to the location, the weather phenomenon, and cloud amount. The maximum and the minimum temperatures are compared by the conditions, such as cloud amount, the existence of precipitation or not. Consequently, the temperature on the synthetic lawn is higher than it on the concrete so that it is difficult to obtain same effect from ASOS, on the contrary the installation of AWS on the synthetic lawn seem to be inadequate due to heat or cold source of the building.
Characteristics of seasonal mean diurnal temperature range (DTR) and their causes over South Korea are investigated using the 60 stations data of Korea Meteorological Administration from 1976 to 2005. In general, the seasonal mean DTR is greatest during spring (in inland area) and least during summer (urban and coastal area). The spatial and seasonal variations of DTR are closely linked with the land surface conditions (especially vegetation activity and soil moisture) and atmospheric conditions (cloud amount, precipitation, local circulation). The seasonal mean DTR shows a decreasing trend at the major urban areas and at the north-eastern part of South Korea. Whereas, it shows an increasing trend at the central area of the southern part. Decreasing and increasing trends of DTR are more significant during summer and fall, and during spring and winter. The decrease (increase) of DTR is mainly caused by the stronger increase of daily minimum (maximum) temperature than daily maximum (minimum) temperature. The negative effects of precipitation and cloud amount on the DTR are greater during spring and at the inland area than during winter and at the coastal area. And the effect of daytime precipitation on the DTR is greater than that of nighttime precipitation.
The ozone concentration is one of the important environmental issue for measurement of the atmospheric condition of the country. This study focuses on applying the Autoregressive Error (ARE) model for analyzing the ozone data at middle part of the Gyeonggi-Do, Anyang monitoring site in Korea. In the ARE model, eight meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The eight meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, global radiation, relative humidity, rainfall, dew point temperature, and water vapor pressure. The four air pollution variables are sulfur dioxide $(SO_2)$, nitrogen dioxide $(NO_2)$, carbon monoxide (CO), and particulate matter 10 (PM10). The result shows that ARE models both overall and monthly data are suited for describing the oBone concentration. In the ARE model for overall ozone data, ozone concentration can be explained about 71% to by the PM10, global radiation and wind speed. Also the four types of ARE models for high level of ozone data (over 80 ppb) have been analyzed. In the best ARE model for high level of ozone data, ozone can be explained about 96% by the PM10, daliy maximum temperature, and cloud amount.
본 연구는 동계 외기온 데이타의 시각별 변동특성을 파악하기 위하여 연변동 성분 및 기간변동 성분을 제거한 일변동 성분의 매 시각별 외기온 데이타에 대해서 일교차의 발생요인에 대해서 분석하였다. 또한 동계시각별 외기온의 주파수 특성에 대해서 검토하였으며 외기온 데이타의 수식화의 가능성을 제시하였다.
To well design the solar energy system, the correlation to calculate and predict solar irradiation is basically needed. So, this study was performed to reveal the relationships between the solar irradiation and four meteorological observation data(dry-bulb temperature, relative humidity, duration of sunshine, and amount of cloud) that didn't show from previous any other researches. And then, we finally proposed the various order non-linear correlation from the measured solar irradiation and four meteorological measurement data using MINITAB. To show the deviation and accuracy of the solar irradiation between measured and calculated, this study compared for the daily total solar insolation. From those results, the calculation error could well predicted about maximum 97% for the daily total solar insolation. But, the coefficients of the proposed correlations didn't show any relationships. So, needs more studies to make the proper one correlation for the country.
Boltwood 구름센서는 구름으로부터 복사되는 적외선을 감지하여 구름의 유무와 많고 적음을 판별할 수 있는 기상센서의 한 종류이다. 이 구름센서는 한국천문연구원이 진행하고 있는 국가현안과제의 일환인 우주물체 전자광학 감시체계 시스템(OWL, Optical Wide-field patroL)에 사용될 계획이다. 실제 시스템 적용에 앞서, Boltwood 구름센서를 충북대학교 천문대에 설치, 약 2주간 구름센서의 구름감지 성능 시험을 위한 관측을 진행하였다. 구름센서의 성능과 비교할 대상으로 충북대학교 천문대에 현재 설치, 운영 중인 구름량 측정을 위한 CCD 관측시스템을 이용하였다. 성능 테스트 결과, 하늘과 지상의 온도차이와 측광 자료의 별 개수간 명확한 상관관계가 도출되지 못했다. 그 원인으로는 시험 환경상의 문제와 Boltwood 구름센서의 내부 알고리즘 및 하드웨어에 대한 정보공개가 제한 때문인 것으로 판단된다. 이 논문에서는 Boltwood 구름센서와 CCD 관측시스템의 구름지수를 비교, 분석한 과정과 그 상세 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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