• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.615-622
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• 2012

Since the accuracy of precipitable/integrated water vapor estimates from GNSS measurements is proportional to the accuracy of water vapor Weighted Mean Temperature Model (WMTM), the WMTM is a significant formulation in the retrieval of precipitable water vapor from zenith wet delay of GNSS signal. The purpose of this paper is to develop available the WMTM to apply for GNSS meteorology in the region of Algeria, by using the Algerian radiosonde network in the World Meteorological Organization (WMO). It can be concluded that the available GNSS precipitable water vapor which is retrieved by the developed Algerian Weighted Mean Temperature Equation (AWMTE) can be useful technique for sensing of water vapor in the Algeria, after Algerian Continuously Operating Reference System (CORS) will be constructed.

• 한국광학회지
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• 제22권6호
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• pp.283-290
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• 2011

수증기의 혼합비를 측정하기 위하여 라만 라이다 시스템을 설계 제작하였다. 시스템을 검증하기 위하여 가강수량과 분포에 대하여 상용 마이크로파 라이오메터(MWR)와 GPS 신호를 이용하는 방법과 비교 연구를 수행하였다. GNSS 방법으로 측정한 총가강수량과 본 라이다 방법에서는 작은 차이를 보였는데, 이는 라이다 방법으로 얻을 수 있는 수증기의 측정고도가 제한적이기 때문이다. 반면에 MWR 방법과 라이다 방법으로 얻은 고도에 따른 수증기량은 수증기량이 급격하게 변하는 구름 경계나 경계고도 근처에서 심한 차이를 보이고 있었다. MWR은 그 밀도가 급격하게 변하는 곳에서 취약한 점을 보였으나 개발된 라만 라이다의 경우는 그 밀도가 급격히 변하는 곳에서도 측정이 원활하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.471-484
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• 2017

GNSS 가강수량은 태풍이나 집중호우의 일기예보를 위한 중요한 요소로 인식되고 있으며, 가강수량을 수치예보 모델에 초기 입력값으로 적용하여 일기예보가 향상되는 연구가 국내${\cdot}$외로 발표되고 있다. 호우 관련 일기예보를 위해서는 가강수량이 실시간 또는 준실시간으로 제공되어야 하며 가강수량 자료의 정밀함과 무결성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 정밀절대측위를 이용한 준실시간 가강수량 산출 시스템 개발 과정에 대해 제시하였다. 이를 위하여 정밀절대측위의 대류권 지연 추정과 관련된 변수를 최적화하고 준실시간 GNSS 가강수량 시스템을 개발하였다. 시스템의 분석을 위해 정밀절대측위와 상대측위의 준실시간 가강수량 정밀도를 비교하였다. 비교결과 정밀절대 측위의 가강수량 정밀도가 상대측위 보다 낮게 산출되었지만 자료의 무결성 부분에서는 좋은 결과가 도출되었다. 향후에는 정밀절대측위 방식의 가강수량 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것이다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제5권2호
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• pp.75-85
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• 2016

The performance of up-to-date mapping functions and various mean temperature equations were analyzed to derive optimal mapping function and mean temperature equation when GNSS precipitable water vapor (PWV) was investigated in the Korean Peninsula. Bernese GNSS Software 5.2, which can perform high precision GNSS data processing, was used for accurate analysis, and zenith total delay (ZTD) required to calculate PWV was estimated via the Precise Point Positioning (PPP) method. GNSS, radiosonde, and meteorological data from 2009 to 2014 were acquired from Sokcho Observatory and used. ZTDs estimated by applying the global mapping function (GMF) and Vienna mapping function 1 (VMF1) were compared with each other in order to evaluate the performance of the mapping functions. To assess the performance of mean temperature equations, GNSS PWV was calculated by using six mean temperature equations and a difference with radiosonde PWV was investigated. Conclusively, accuracy of data processing was improved more when using VMF1 than using GMF. A mean temperature equation proposed by Wu (2003) had the smallest difference with that in the radiosonde in the analysis including all seasons. In summer, a mean temperature equation proposed by Song & Grejner-Brzezinska (2009) had the closest results with that of radiosonde. In winter, a mean temperature equation proposed by Song (2009) showed the closest results with that of radiosonde.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.95-100
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• 2013

대기 중의 가강수량은 시 공간적 변동이 크기 때문에 여러 시스템을 이용한 관측이 이루어지고 있다. 이 연구에서는 GNSS 시스템인 GPS와 GLONASS의 신호를 각각 그리고 통합 이용하여 가강수량을 산출하고 다른 관측시스템의 측정값과 상호비교하여 정확도를 검증하였다. 비교 관측시스템으로 라디오존데와 마이크로파 복사계를 이용하였고 세 개의 시스템은 동일한 장소에 설치되어 있어 상호간의 비교 및 관측값 특성을 분석하는데 용이하였다. 각 시스템 별로 측정한 가강수량은 평균 0.6mm-3.4mm 차이를 보였고 표준편차는 1.0mm-3.8mm로 나타났다. GNSS 측정값이 다른 두 시스템의 측정값에 비해 상대적으로 큰 차이를 보였는데 이는 실험에 사용된 GNSS 안테나가 국제적으로 제공되는 안테나 위상중심변동 모델 테이블에 존재하지 않는 모델이었기 때문으로 판단된다. 향후 안테나 위상중심변동 모델이 적용 가능한 안테나를 사용할 경우 GPS/GLONASS 통합자료처리를 통해 가강수량 산출 정확도 향상 및 GPS 위성관측이 제한적인 곳에서도 유효한 결과 획득이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.233-242
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• 2019

GNSS를 이용한 가강수량 복원에 있어서 가중 평균 기온과 더불어 천정 건조 지연 모델은 가강수량의 정확도에 중요한 매개변수 중 하나이다. 천정 습윤 지연은 천정 건조 지연 모델의 오차가 축적되는 경향을 가지고 있으므로, 천정 건조 지연의 편의량은 GNSS 가강수량의 정확도에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 Saastamoinen, Hopfield 및 Black의 세 가지 천정 건조 지연 모델을 이용하여 GNSS 가강수량을 산출하고 라디오존데 가강수량과의 정확도를 비교하였다. 그리고 이 과정에서 가강수량 산출에 필요한 가중 평균 기온을 한국형 가중 평균 기온 모델과 라디오존데로부터 실제로 관측한 가중 평균 기온을 각각 적용하여 다르게 평가하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 5개소의 1년 분량의 GNSS 관측데이터를 취득한 후 천정 건조 지연 모델별로 가강수량을 산출하고 정밀도를 분석하였다. 분석 결과, 한국형 가중 평균 기온 모델에 기반하여 복원한 GNSS 가강수량이 라디오존데의 가중 평균 기온을 적용한 것보다 편의량이 작은 것으로 확인되었다. 또한, GNSS 기상에서 널리 적용하고 있는 Saastamoinen 모델은 우리나라 관측소의 위도나 고도에 의한 편의량이 발생하여 가장 유효한 모델이 아닐 가능성이 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.263-274
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• 2016

이 연구에서는 2007년에서 2014년까지의 여름철에 대해 속초기상대 라디오존데 관측을 통해 산출된 가강수량과 속초 GNSS 관측소의 가강수량을 비교하였다. 라디오존데 센서 유형별 수증기량 관측 자료가 주야간 및 강수 발생 유무에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하였다. 두 관측기기의 주간, 야간별 관측 시점에 따른 가강수량 산포도에서는 선행 연구에서 알려진 바와 같이 주간의 라디오존데 관측에서는 건조 편향이 발견되었다. 특히 RSG-20A 센서는 주간, 야간에서 다른 센서에 비해 건조 편향이 크게 나타났다. 또한 전반적으로 GNSS 가강수량이 증가함에 따라 라디오존데 가강수량이 GNSS 가강수량에 대해 과대 추정에서 과소 추정으로 변화하는 경향이 발견되었다. 라디오존데 가강수량의 편향 및 오차에 대한 정량적 분석에서는 2007, 2008년을 제외하고는 센서 종류에 상관없이 여름의 주간에 비해 야간에서 더 작은 평균 편향을 가짐을 확인할 수 있다. 여름철 강수의 유무에 따른 비교에서는 RS92-SGP 센서가 가장 뛰어난 품질의 결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.423-430
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• 2017

Recently, data analysis research has been carried out using the deep learning technique in various fields such as image interpretation and/or classification. Various types of algorithms are being developed for many applications. In this paper, we propose a precipitation prediction algorithm based on deep learning with high accuracy in order to take care of the possible severe damage caused by climate change. Since the geographical and seasonal characteristics of Korea are clearly distinct, the meteorological factors have repetitive patterns in a time series. Since the LSTM (Long Short-Term Memory) is a powerful algorithm for consecutive data, it was used to predict precipitation in this study. For the numerical test, we calculated the PWV (Precipitable Water Vapor) based on the tropospheric delay of the GNSS (Global Navigation Satellite System) signals, and then applied the deep learning technique to the precipitation prediction. The GNSS data was processed by scientific software with the troposphere model of Saastamoinen and the Niell mapping function. The RMSE (Root Mean Squared Error) of the precipitation prediction based on LSTM performs better than that of ANN (Artificial Neural Network). By adding GNSS-based PWV as a feature, the over-fitting that is a latent problem of deep learning was prevented considerably as discussed in this study.

• 한국측량학회지
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• 제33권1호
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• pp.53-62
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• 2015

잠열이 포함되어 있는 수증기는 대기 순환 과정과 지구의 기후 변화 모니터링에 있어서 중요한 역할을 담당하고 있으며, 기상 예보 능력 향상에 이용되곤 한다. 본 연구에서는 알제리 국가를 대상으로 2004년부터 2013년 동안 5개소의 라디오존데로 관측한 24,694개의 대기 프로파일 자료를 이용하여 선형 회귀 방법에 의한 알제리 가중평균기온 모델을 개발하였다. 가중평균기온은 GNSS의 대류권 지연으로부터 가강수량의 복원에 있어서 중요한 파라미터이다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 향후 알제리 국가에서 향상된 기상 예보와 기후 모니터링을 위하여 지상 기반 GNSS 기상 기술의 구현과 효용성을 증명하는데 있어 유용한 모델로 제공될 수 있다고 본다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.41-45
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• 2006

To get accurate positions of GPS antennas, one should apply phase center variations (PCV) corrections in the data processing. Until recently, relative calibrations, originally proposed by National Geodetic Survey of United States, were the international standard. However, in late 2006, International GNSS Service will switch to absolute calibration methods. In this study, we compared the position differences caused by different PCV models, and their effects on the calculations of Precipitable Water Vapor (PWV) in the atmosphere. Data from ${\sim}40$ permanent GPS stations in Korea were processed and we found that the vertical position differences reach up to 5 cm, depending on the model selected. Also the PWV values varied quite significantly: the maximum bias in the computed PWV values was ${\sim}4$ mm.