The present study uses the GOES IR brightness temperature to examine the temporal and spatial variability of cloud activity over the region $25^{\circ}N-45^{\circ}N$, $105^{\circ}E-135^{\circ}E$ and analyzes the coherence of eastern Asian summer season rainfall in Weather Research and Forecast (WRF) model. Time-longitude diagram of the time period from June to July 2005 shows a signal of eastward propagation in the WRF model and convective index derived from GOES IR data. The rain streaks in time-latitude diagram reveal coherence during the experiment period. Diurnal and synoptic scales are evident in the power spectrum of the time series of convective index and WRF rainfall. The diurnal cycle of early morning rainfall in the WRF model agrees with GOES IR data in the Korean Peninsula, but the afternoon convection observed by satellite observation in China is not consistent with the WRF rainfall which is represented at the dawn. Although there are errors in strength and timing of convection, the model predicts a coherent tendency of rainfall occurrence during summer season.
The prototype radiometric calibration algorithm of the imagers for IR channels has been developed according to the Weinreb's method. Applying the algorithm to the GOES-12 count data, we have shown that the calibration coefficients (slope and intercept) evaluated by the algorithm gives good agreement with the NESDIS's ones, and that the scanning error due to the scan mirror emissivity and stripe error are almost eliminated by the East/West angle dependent scan-mirror correction and the respective calculation of intercept for each North/South scan line, respectively.
Heavy rainfall events are occurred exceedingly various forms by a complex interaction between synoptic, dynamic and atmospheric stability. As the results, quantitative precipitation forecast is extraordinary difficult because it happens locally in a short time and has a strong spatial and temporal variations. GOES-9 imagery data provides continuous observations of the clouds in time and space at the right resolution. In this study, an power-law type algorithm(KAE: Korea auto estimator) for estimating rainfall based on the rainfall type was developed using geostationary meteorological satellite data. GOES-9 imagery and automatic weather station(AWS) measurements data were used for the classification of rainfall types and the development of estimation algorithm. Subjective and objective classification of rainfall types using GOES-9 imagery data and AWS measurements data showed that most of heavy rainfalls are occurred by the convective and mired type. Statistical analysis between AWS rainfall and GOES-IR data according to the rainfall types showed that estimation of rainfall amount using satellite data could be possible only for the convective and mixed type rainfall. The quality of KAE in estimating the rainfall amount and rainfall area is similar or slightly superior to the National Environmental Satellite Data and Information Service's auto-estimator(NESDIS AE), especially for the multi cell convective and mixed type heavy rainfalls. Also the high estimated level is denoted on the mature stage as well as decaying stages of rainfall system.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea located between Korea and China during the periods of March-April and June-July respectively. This study uses the remote sensing (RS) data for monitoring sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided an informative synopsis for the occurrence of steam and advection fogs through a ground truth. The RS data used in this study was GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and near-IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to estimate the extension of the sea fog. For the days examined, it was found that not only the DCD but also the texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind is used to provide a weak wind area less than threshold under stable condition of the surface wind around a fog event. The Laplacian computation for a measurement of the homogeneity was designed. A new combined method of DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian was applied in the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian are -2.0 K, 8 m $s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation methods such as Heidke skill score, probability of detection, probability of false detection, true skill score and odds ratio show that the new combined method improves the detection of sea fog rather than DCD method.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea from March to July except for May. This study uses remote sensing (RS) data for the monitoring of sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided a valuable information for the occurrence of steam and advection fogs as a ground truth. The RS data used in this study were GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and shortwave IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to detect sea fog. The results showed that DCD, texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind data was used to provide the wind speed criteria for a fog event. The laplacian computation was designed for a measurement of the homogeneity. A new combined method, which includes DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian computation, was applied to the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian are -2.0 K, $8m\;s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation results showed that the new combined method slightly improves the detection of sea fog compared to DCD method: improvements of the new combined method are $5{\sim}6%$ increases in the Heidke skill score, 10% decreases in the probability of false detection, and $30{\sim}40%$ increases in the odd ratio.
The prototype of the radiometric calibration algorithm, including the correction of scan mirror's angle, has been developed for the stationary meteorological sensor, firstly in Korea. We use this system on GOES-12 to evaluate two coefficients, slope and intercept. The evaluated coefficients show good agreement with the NESDIS's results for the five-case data. The calculated coefficients have been applied to the conversion from the measured counts to the radiance and the converting methods according to the scanning are investigated to enhance the radiometric accuracy.
GOES 계열 정지궤도 위성 기상 영상기의 적외선 채널에 사용되는 분광 응답 성능 규격을 분석하였다. 성능 규격 범위 내에서 분광 응답 함수 모양 변화에 따른 유효 중심 파장(Effective Wavelength)과 유효 입력광 Radiance (Effective Input Radiance)의 변동 특성을 분석함으로써 분광 응답 규격 해석 방법을 제시하였다. 구체적 분석 방법으로서 먼저 분광 응답 규격 범위 내에서 중앙 대칭 분광 응답 함수와 함께 최악 경우에 해당하는 4 가지 대표적인 분광 응답 함수들을 선택하고, 각 분광 응답 함수에 대해 적외선 채널의 유효 중심 파장과 유효 입력광 Radiance를 구하였다. 결론으로서 성능 규격의 범위 내에서 허용되는 유효 중심 파장과 유효 입력광 Radiance의 최대 변동 범위를 제시하였다.
PHOLED devices which have the structure of ITO/HAT-CN(5nm)/NPB(50nm)/EML(47nm)/TPBi(10nm)/Alq3(20nm)/LiF(0.8nm)/Al(100nm) are fabricated to investigate the diffusion length of the triplet exciton by using double-quantum-well(DQE) EML structure. To fabricate DQW structures, Ir(ppy)3(2% wt) and Ir(btp)2(8% wt) are used as green and red emission zones, respectively. In DQW structured EML, as shown in Fig. 1, 1nm thick layers of green and red emission zones are located middle of the EML, and the distance between these wells(x) is changed from 0nm to 10nm. As shown in Fig. 2, the emission spectra from DQW PHOLED devices are changed with different x. The intensity of the green emission(520nm) is decreased when x is decreased, and it goes to near zero when x=0nm. This behavior can be identified as the diffusion of the triplet excitons from Ir(ppy)3 to Ir(btp)2 by the Dexter energy transfer(DET). From the external quantum efficiency(EQE) of the red emission, as shown in Fig. 3, the diffusion length of the triplet excitons can be determined by the equation of DET rate, R=A Exp(-2RDA/L), where RDA is donor-acceptor distance and L is the sum of the van der Wals radii. As a result, the measured data of the red EQEs with different x are identified to theoretical result from the equation of DET rate(Fig. 4). From this results, we could confirm that the diffusion length of the triplet excitons can be determined by using DQW structure and this method is very useful to investigate the behavior of the excitons in PHOLEDs.
오픈 액세스 운동의 영향으로 국내외 교육 및 연구 기관들은 기관 리포지토리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 국가지식정보 사업 중 상대적으로 다른 사업에 비해서 콘텐츠 구축 및 시스템 관리 측면에서 활성화되고 있지 않은 경제사회분야 기관들의 정보 공유 실태를 조사하여 공유 현황과 그 개선책을 제시하였다. 분석 대상은 경제사회분야의 가장 핵심적인 IR 서비스 제공자의 역할을 하고 있는 IKIS를 선정하였으며, 조사 내용은 이 시스템의 이해 당사자인 세 개의 커뮤니티 즉, 운영주체, 참여기관 및 이용자의 입장에서의 문제점, 요구 사항들을 예비조사, 사례조사 등 다양한 연구 방법들을 활용하여 조사, 분석하였다. 이러한 분석 결과를 기초로 하여 IKIS의 활성화 방안을 운영주체, IKIS 운영위원회 구성 등을 중심으로 한 운영적인 측면과 메타데이터와 콘텐츠 개선, 시스템 성능 개선 등을 중심으로 한 시스템적인 측면에서 제안하였다. 본 연구 결과는 IKIS의 향후 개선 전략에는 물론 대학, 학교 등의 기관 리포지토리 및 IR 서비스 제공자 구현에도 기관 자료의 효율적인 통합 관리를 위한 하나의 지침으로 활용될 수 있을 것이다.
Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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