Distributed ecohydrological model which can simulate hydrological components, vegetation and landsurface temperature using practically available input and observed data with minimum parameters is introduced. This model is designed to properly simulate in area with lack of observed data. Parameter estimation and calibration of the model can be carried out with indirectly estimated data (monthly surface runoff by NRCS-CN method and annual actual vaporization by empirical equation) and remote sensing data (NDVI, LST) instead of observed data. We applied this model in the Naeseong creek basin to evaluate the model validity. Firstly, we found the sensitive parameters which largely influence the simulation results by sensitivity analysis, and then hydrological components, vegetation, land-surface temperature, routed streamflow and water temperature were simulated over 10 years (2001 to 2010) using calibrated parameters. Parameters are estimated by optimization method. It is shown that most of grids are well simulated. In the case of streamflow and water temperature, we checked two observed points in the outlet of watershed and it is shown that streamflow and water temperature are properly simulated as well. Hence, it can be shown that this model properly simulate the hydrological components, vegetation, land-surface temperature, routed streamflow and water temperature as well, even though in despite of using limited input data and minimum parameters.
The relationship between GMS-5 IR1 brightness temperature (CTT:cloud top temperature) and AWS (automatic weather station) rainfall is investigated on a heavy rain event over the mid-western part of Korea for August 5-6, 1998. It is found that a temporal variability of the heavy rain can be described in detail y the time series of rain area and rain rates over the study area that are calculated from AWS accumulated rainfalls for 15 minutes. A time period of 0030-0430 LST 6 August 1998 is chosen in the time series as a heavy rain period which has relatively small rain area (20~25%) and very strong rain rates(6~9 mm/15 min.) with a good time continuity. In the heavy rain period, CTT of a point and AWS 15-minute rainfall beneath that point are compared. From the comparison, AWS rainfalls are shown to be not closely correlated with CTT. In the range of CTT lower than -5$0^{\circ}C$ where most AWS with rain are distributed, the probability of rain is at most about 30%. However, when the satellite images are shifted by 2~3 pixels southward and 3 pixels westward for the geometric correction of images, AWS rainfalls are shown to be statistically correlated with CTT (correlation coefficient:-0.46). Most AWS with rain are distributed in the much lower CTT range(lower than -58$^{\circ}C$), but there is still not much change in the rain probability. Even though a temporal change of CTT is taken into account, the rain probability amount to at most 50~55% in the same range.
In this paper, the effect of alkaline oxide addition such as Li$_{2}$O and Na$_{2}$O on the microstructure and humidity sensitivity of V$_{2}$O$_{5}$(2 mol%)-doped TiO$_{2}$(98 mol%) was investigated as a function of amount (0, 1, 2, 5, 10 mol%) of Li$_{2}$O and Na$_{2}$O additives. The pores in the alkaline free sample were distributed mostly in the range between 0.16 and 1.0.mu.m in diameter and its porosity was 23.29%. Li$_{2}$O caused grain overgrowth and reduced the porosity with a narrow distribution of the pore size, leading to poor humidity sensitivity. Na$_{2}$O helped to enlarge the distribution of the pore size through the formation of small soluble phases. The pore sizes of the sample containing Na$_{2}$O 2mol% were distributed mostly in the range between 1.0 and 2.5.mu.m in diameter and its porosity and intrusion volume of mercury were 31.13 % and 0.1155 mL/g respectively, which consequently improved the humidity sensing characteristics such as the sensitivity and temperature-stability. Especially, the addition of 2mol% of Na$_{2}$O improved the humidity-sensing characteristics such as sensitivity and linearity in the whole range between 30 and 90 %RH (Percentage Relative Humidity)y)
Kim, Seong-Joon;Lim, Hyuk-Jin;Park, Geun-Ae;Park, Min-Ji;Kwon, Hyung-Joong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.24
no.1
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pp.25-33
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2008
To investigate the hydrologic impacts of climate changes on dam inflow for Soyanggangdam watershed $(2694.4km^2)$ of northeastern South Korea, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model and the climate change results of CCCma CGCM2 based on SRES A2 and B2 were adopted. By the CA-Markov technique, future land use changes were estimated using the three land cover maps (1985, 1990, 2000) classified by Landsat TM satellite images. NDVI values for 2050 and 2100 land uses were estimated from the relationship of NDVI-Temperature linear regression derived from the observed data (1998-2002). Before the assessment, the SLURP model was calibrated and verified using 4 years (1998-2001) dam inflow data with the Nash-Sutcliffe efficiencies of 0.61 to 0.77. In case of A2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 49.7 % and 25.0 % comparing with the dam inflow of 2000, and in case of B2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 45.3 % and 53.0 %, respectively. The results showed that the impact of land use change covered 2.3 % to 4.9 % for the dam inflow change.
Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.7
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pp.77-83
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2012
Since power system is switching to smart grid, on-line monitoring technology has become necessary for underground distribution power cable. Therefore, the application of DTS(Distributed Temperature Sensing) technology using OFCPC(Optical Fiber Composite Power Cable) capable of monitoring underground distribution power cables has been developed. These can bring about reductions in faults and increases in operating capacity of underground distribution system. To date, the test-bed of optical fiber composite power cable on-line monitoring system has been constructed. Then, matters to be improved have been drawn through verification experiments. This paper presents the improvement and experiment results of the optical fiber composite power cable on-line monitoring system to apply to underground distribution lines in the field.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.8
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pp.1113-1118
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2018
Protection in HVDC(High Voltage Direct Current) have the very fast velocity of fault detection. Because Fault in HVDC has the fast propagation, large currents, high interruption cost. The focus to velocity caused possibility of errors like a detection error like a high impedance fault. In this paper, Proposed complex composition for get the reliability and velocity. That used SFCL(Super Conducting Fault Current Limiter), Protection Zone and DTS(Distributed Temperature Sensing). The SFCL was detect the fault by quench and DTS&Protection Zone were perceive the detect by variation too. To examine the proposed method, PSCAD/EMTDC simulated. The results of simulation, proposed methods could the detect of fault to whole HVDC line. And that improved the reliability of fault clearing.
Recently, number of studies for porous silicon have been investigated by many researchers. Multistructured porous silicon (PSi), distributed Bragg reflector (DBR) PSi, has been a topic of interest, because of its unique optical properties. DBR PSi were prepared by an electrochemical etch of $P^{{+}{+}}$-type silicon wafer of resistivity between 0.1 $m{\Omega}cm$ with square wave current density, resulting two different refractive indices. In this work, We have fabricated a simple and portable organic vapor-sensing device based on DBR porous silicon and investigated the optical characteristics of DBR porous silicon. DBR porous silicon have been characterized by FT-IR, Ocean optics 2000 spectrometer. The device used DBR PSi chip has been demonstrated as an excellent gas sensor, showing a great senstivity to a toxic vapor (TEP, DMMP, DEEP) at room temperature.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.6
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pp.115-121
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2011
Intelligent distribution equipment is inevitable to realize self-healing which is one of smart grid functions in distribution network. Therefore, most of distribution equipment have been developed with self diagnostic sensors. However, it is not effective to construct on-line monitoring system for underground distribution cable because of high cost and low sensitivity. Recently, optical fiber composite cable is being considered for communication and power delivery in order to cope with increasing communication in distribution network. This paper presents the design and performance assessment results of underground cable on-line monitoring system using DTS(Distributed Temperature Sensing) and optical fiber composite underground cable.
It is important to operate the driving circuit under the optimal condition through precisely sensing the power consumption causing the temperature made mainly by the MOSFET (metal-oxide semiconductor field-effect transistor) when a BLDC (Brushless Direct Current) motor operates. In this letter, a Super-junction (SJ) power TMOSFET (trench metal-oxide semiconductor field-effect transistor) with an ultra-low specific on-resistance of $0.96m{\Omega}{\cdot}cm^2$ under the same break down voltage of 100 V is designed by using of the SILVACO TCAD 2D device simulator, Atlas, while the specific on-resistance of the traditional power MOSFET has tens of $m{\Omega}{\cdot}cm^2$, which makes the higher power consumption. The SPICE simulation for measuring the power distribution of 25 cells for a chip is carried out, in which a unit cell is a SJ Power TMOSFET with resistor arrays. In addition, the power consumption for each unit cell of SJ Power TMOSFET, considering the number, pattern and position of bonding, is computed and the power distribution for an ANSYS model is obtained, and the SJ Power TMOSFET is designed to make the power of the chip distributed uniformly to guarantee it's reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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