• 한국수자원학회논문집
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• 제42권8호
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• pp.659-671
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• 2009

본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한 경우와 레이더 자료의 군집화를 통해서 지형적인 효과를 고려한 경우를 비교하였으며, AWS 실측강우량과 G/R비를 통한 레이더 강우량 자료의 비교를 위하여 절대상대오차와 평균제곱근오차 등을 비교분석하였다. 그 결과 전체유효범위를 대상으로 동일하게 G/R비를 적용하여 구한 레이더 강우량에 비하여 군집분석을 이용하여 지형효과를 고려한 G/R비를 적용한 레이더 강우량의 오차가 더 적게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.1039-1049
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• 2005

본 연구의 목적은 기상 레이더의 수문학적 활용성을 높이고자 최적의 레이더 강우를 추정하기 위해 관악산 레이더 자료를 대상으로 POD 분석기법을 활용하여 지형클러터 및 빔 차폐영역 등을 제거하고 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 레이더 강우를 추정한 결과 강우계 관측강우와 비교하여 시$\cdot$공간적으로 과소 모의하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 강우계 관측강우와의 실시간 보정기법을 소양강 유역을 대상으로 적용한 결과 평균 G/R 값은 $0.95\~1.32$로 적정분포를 보이고 평균편차는 $9\~28\%$ 범위로 감소되어 불확실성 또한 감소하는 것으로 나타났다. 한편, 편차가 보정된 최적 레이더 추정강우로 소양강 유역평균 강우량을 산정한 결과 관측강우와 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 실시간 편차보정 기법은 수문학적 유역평균 강우량 산정시 다소 과소추정되는 레이더 강우정보를 정확하게 보정할 수 있다는 측면에서 그 적용성이 우수한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제40권4호
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• pp.327-334
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• 2015

Purpose: A falling-type weight sorter equipped with a load cell was developed to sort lightweight dried persimmons. The performance of the sorter was also evaluated. Methods: The electronic weight sorter for dried persimmon comprises a feeder part, a weight-measurement part, an indicator part, a carrier cup, a discharging part, and a driving part. The weight setting and zero-point adjustment are performed digitally for the convenience of users. For the experimental trials, 228 rubber-clay specimens (representative of dried persimmons) in the weight range of 24.73~99.56 g were manufactured for use in experiments to evaluate the performance of the sorter. Results: The average error of the weight measurements from three experimental trials was 1.655%, with a bias of -0.492 g, a root-mean-square error (RMSE) of ${\pm}0.808g$, and a coefficient of determination ($R^2$ ) of 0.997. Conclusions: The load-cell-based electronic dried-persimmon weight sorter developed in this study facilitates effective, precise, and convenient sorting of dried persimmons.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권3호
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• pp.275-291
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• 2013

Monitoring the global Gross Primary Pproduction (GPP) is relevant to understanding the global carbon cycle and evaluating the effects of interannual climate variation on food and fiber production. GPP, the flux of carbon into ecosystems via photosynthetic assimilation, is an important variable in the global carbon cycle and a key process in land surface-atmosphere interactions. The Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is one of the primary global monitoring sensors. MODIS GPP has some of the problems that have been proven in several studies. Therefore this study was to solve the regional mismatch that occurs when using the MODIS GPP global product over Korea. To solve this problem, we estimated each of the GPP component variables separately to improve the GPP estimates. We compared our GPP estimates with validation GPP data to assess their accuracy. For all sites, the correlation was close with high significance ($R^2=0.8164$, $RMSE=0.6126g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$, $bias=-0.0271g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$). We also compared our results to those of other models. The component variables tended to be either over- or under-estimated when compared to those in other studies over the Korean peninsula, although the estimated GPP was better. The results of this study will likely improve carbon cycle modeling by capturing finer patterns with an integrated method of remote sensing.