Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Son, Edwin;Kim, Young-Min;Kim, Kyungmin
천문학회보
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제39권2호
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pp.105.1-105.1
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2014
The study on linear correlation between auxiliary channels in LIGO data has been performed by using Pearson's correlation coefficient, generating a correlation map.
수문학적 물순환과정에서 강우는 여러 기상학적 인자들과 밀접한 관련을 갖으며 발생한다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 수문기상인자인 해수면온도와 한반도에 발생하는 월강우량 사이의 관계에 대하여 분석하였다. 우리나라의 61개 지점의 월평균 강우량과 위도 및 경도 자료를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집 분석 결과에서 우리나라의 월강우자료를 이용하여 크게 4개의 군집으로 구분할 수 있었다. 군집별로 구분된 강우관측소의 월강우량 자료들을 주성분을 추출하였다. 추출된 주성분과 해수면온도와의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 양(+)의 상관관계가 음(-)의 상관관계보다 더 크게 나타났다. 또한, 상관관계가 가장 큰 지점의 해수면온도를 이용하여 3개월의 월강우량을 지역가중다항식을 통해 예측하였다. 지역가중다항식을 통한 예측 결과는 군집에 따라 정확성에 차이는 있으나, 정량적인 예측이 가능한 것으로 판단되었다. 따라서 해수면온도와 같은 수문기상인자를 통한 강우량의 예측에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.
마이어-쉔베르거와 쿠키어(Mayer-Schönberger and Cukier, 이하 MSC)는, 빅 데이터의 세계에서는 인과성보다 상관성이 실용적으로 더 유용하고 효율적이라고 주장한다.[4] 더 나아가, 빅 데이터의 세계에서는 인과성에 토대한 분석이나 예측이 상관성에 토대한 분석이나 예측에 밀려 주목받지 않거나 도태될 것이라 주장한다. 이 글에서 필자는, 상관성이 빅 데이터의 현상을 분석하고 이를 토대로 미래를 예측하는 데에 충분하다는 MSC의 논증들을 비판적으로 검토한다. 2장에서는 빅 데이터의 세계에서 상관성이 우월하다는 MSC의 논증을 소개한다. 3장에서는 상관성은 그 자체만으로 충분히 실용적이고 유용하다는 MSC의 논증을 비판한다. 상관성과 인과성의 차이에 대한 오해를 지적하고 심슨(Simpson) 역설로 그 차이가 왜 중요한지를 보여준다. 4장에서는 빅 데이터 분석에서 인과성이 상관성보다 비효율적이라는 MSC의 논증을 비판한다. 특별히 인과성을 증명하는 수학적 방법이 없다는 주장의 오류를 보여준다. 구조방정식에 토대한 인과 모형의 수학적 이론들을 제시하고, 이들 이론으로 인과성이 빅 데이터 분석에서 매우 유의미하고 유용한 역할을 할 수 있다는 것을 보여준다.
In this paper, we have proposed a method which can prevent data looping in multi tactical data-link operating situation. Because the situation of multi tactical data-link in Korea would be more complex than ever before, data looping is more likely to be happened. To prevent data looping, forwarder has to manage TQ(Track Quality) in forwarded track message by degrading it to enlarge correlation gate. Forwarder also has to discard useless track message which can be determined by minimum TQ value. To decide optimal formula for forwarder to degrade TQ and to determine minimum TQ, a research about track motion, correlation, TQ managing, etc in real system is necessary.
VLBI 연구 분야에서 관측소와 상관센터 간 네트워크의 품질이 보장된다면 관측 데이터를 각 관측소와 상관센터에 반복 저장하던 기존의 비효율을 극복할 수 있다. 즉, 데이터 분석 작업이 수행되는 상관센터로 데이터 저장을 일원화할 수 있고 이를 통해 데이터 처리의 신속성, 생산성을 향상시킬 수 있다. 이를 구현하기 위해 본 논문에서는 VLBI 관측소에서 생산되는 관측 데이터 스트림을 초고속 네트워크 KREONET을 경유해 상관센터로 직접 전송, 저장하는 원격 기록 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 기반으로 데이터 기록을 실시한 결과 패킷 손실이 최소화된 상태에서 관측 데이터가 상관센터의 기록시스템에 안정적으로 저장된 것을 확인하였다.
한반도와 제주를 포함한 전국의 강우 자료와 국가지하수위 관측소에 관측된 지하수위 관측 자료를 수집하였다. 강우와 지하수위의 관계를 분석한 후 강우자료를 이용하여 이동평균을 취한 후 지하수위와의 상관관계를 분석하였다. 또한 유역평균 일최대침투량인 한계침투량을 고려한 후, 강우이동평균과 지하수위간의 상관계수를 산정하였다. 한계침투량 고려시 상관계수가 0.6 이상인 곳을 최종적으로 선정하였고, 선정된 지역의 공통점과 지역 특성에 따른 차이점 등을 비교 분석하였다. 총 26개 지역이 선정되었고 행정구역별로 경기도가 4개소, 강원도가 4개소, 충청도가 5개소, 전라도가 3개소, 경상도가 9개소, 제주도가 1개소이다. 상관계수가 높을수록 강우사상 발생에 따른 지하수위 변동은 뚜렷하게 나타났으며, 강우와 상관없는 요인에 의한 지하수위의 변동이 거의 없는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 강우 예측 시나리오를 활용한다면 상관계수가 높은 지역에서 지하수위 또한 예측이 가능할 것으로 기대된다.
This study investigates eddy transports in terms of space and time for momentum, heat, and moisture, emphasizing comparison of the results in three reanalysis data sets including ERA-Interim from the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), NCEP2 from the National Center for Environmental Prediction and the Department of Energy (NCEP-DOE), and JRA-55 from the Japan Meteorological Agency (JMA) during boreal winter. The magnitudes for eddy transports of momentum in ERA-Interim are represented as the strongest value in comparison of three data sets, which may be mainly come from that both zonal averaged meridional and zonal wind tend to follow the hierarchy of ERA-Interim, NCEP2, and JRA-55. Whereas in relation to heat and moisture eddy transports, those of NCEP2 are the strongest, implying that zonal averaged air temperature (specific humidity) tend to follow the raking of NCEP2, ERA-Interim, and JRA-55 (NCEP2, JRA-55, and ERA-Interim), except that transient eddy transports for heat in ERA-Interim are the strongest involving both meridional wind and air temperature. The stationary and transient eddy transports in the context of space and time correlation, and intensity of standard deviation demonstrate that the correlation (intensity of standard deviation) influence the structure (magnitude) of eddy transports. The similarity between ERA-Interim and NCEP2 (ERA-Interim and JRA-55) of space correlation (time correlation) closely resembles among three data sets. A resemblance among reanalysis data sets of space correlation is larger than that of time correlation.
This study was conducted to find out the coefficient relationships between intensity values of image processing and biological/physical parameters of soil in greenhouses. Soil images were obtained by an image processing system consisting of a personal computer and a CCD earners. A software written in Visual C$\^$++/ systematically integrated the functions of image capture, image processing, and image analysis. Image processing data of the soil samples were analyzed by the method of regression analysis. The results are as follows. For detecting soil density of unbroken soil samples, the highest correlation coefficients of 0.82 and 0.84, respectively were obtained fur R-value and S-value among image processing data while it was 0.97 for G-value. Considering the relationship between biological characteristics and image processing data of soil in greenhouse, the correlation was found generally low. For pH of unbroken soil sample, the correlation coefficients were found 0.87, 0.85, and 0.94, respectively with G, I, and H values of image processing data. In the case of bacteria, any correlation was not found with the image processing data For Actinomyctes, they were 0.86 and 0.85, respectively with G-value and B-value of image processing data showing high correlation coefficient compared to the other variables. The correlation coefficient between Fungi and H-value was shown 0.88, the highest among the variables higher than 0.8 while the other variables showed low correlation. For broken soil samples from greenhouse, the relation between biological parameter and image processing data were rarely shown in this study. The results of this study indicated that most of correlation coefficient between the variables were usually lower than 0.01. Accordingly, it was assumed that the soil should be used without broken to fairly estimate biological characteristics using CCD camera.
본 논문에서는 대전상관기의 다중 편파 관측데이터의 상관처리 방법에 대해 기술한다. VLBI 관측에는 천체의 종류에 따라 단일 또는 다중 편파 관측이 있는데, 천체의 특성을 잘 관찰하기 위해 편파관측을 수행한다. 그리고 천체를 관측하는 동안 관측장치에 포함된 지연값과 천체의 변동원인을 확인하기 위해서도 편파관측을 수행한다. 대전상관기의 편파관측 데이터의 상관처리는 각 안테나 유닛에 입력되는 데이터를 출력하는 동기재생처리장치의 OCTAVIA에서 출력비트 선택 기능을 활용하여 비트를 변환하고, 이때 데이터 스트림(Stream)의 순서가 변경되며, 대전상관기의 입력은 기존의 스트림 번호는 동일하게 설정하여 상관처리를 수행하면 편파상관처리를 할 수 있는 구성을 제안하였다. 편파상관처리를 위해 관측한 시험데이터를 대상으로 상관처리를 수행하였으며, 본 연구에서 제안한 대전상관기의 편파상관처리 방법이 유효하게 동작하고 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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