Promising onshore wind farm sites in Gangwon province of Korea were investigated in this study. Gangwon province was divided into twenty five simulation regions and a commercial program based on Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used to find out wind resource maps of the regions. The national wind atlas with a period 2007-2009 developed by Korea institute of energy research was used as climatologies. The wind resource maps were combined to construct a wind resource map of Gangwon province with a horizontal spatial resolution of 100m. In addition to the wind resource, national environmental zoning map, distance from substation, residence and automobile road, Beakdudaegan mountain range, terrain slope, airport and military reservation district were considered to find out promising wind farm sites. A commercial wind farm design program was used to find out developable wind farm capacities in promising wind farm site with and without excluding environmental protection regions. The total wind farm capacities with and without excluding the protection regions were estimated to be 46MW and 598MW, respectively, when a 2MW commercial wind turbine was employed.
2단계 성장법으로 c-plane 사파이어 단결정 기판 위에 metalorganic chemical vapor deposition(MOCVD)법으로 undoped GaN 에피층을 성장시켰다. 고온 성장시 성장 온도 변화가 undoped GaN 에피층의 표면형상과 거칠기, 구조적 결정성, 광학적 성질, 전기적 성질에 미치는 영향을 연구하였다. 수평형 MOCVD 장치를 이용해 압력 300 Torr 저압에서 성장시켰으며, 저온 핵생성층 성장조건은 $500^{\circ}C$로 고정시키고, 2단계 성장 온도를 $850\~1050^{\circ}C$범위로 변화시켰다. 형성된 undoped GaN 에피층을 원자력현미경, 고분해능 X-선회절장치, 광발광측정, 홀 효과 측정 장치 등을 이용하여 분석, 고찰하였다.
H.264/AVC는 블록킹 현상을 제거하기 위해 디블록킹 필터를 채용한 영상 이미지의 압축을 위한 새로운 국제 표준이다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 존재하는 디블록킹 필터의 효율적인 아키텍처를 제안한다. 이웃한 $4{\times}4$ 블록사이의 데이터 종속성 을 이용하여 메모리의 사용량을 줄이고, 디블록킹 필터처리의 쓰루풋을 향상시켰다. 본 논문에서 설계된 디블록킹 필터는 매크로블록 내에서는 수평 필터링과 수직 필터링을 파이프라인 방식으로 수행하고, 매크로블록 간에는 겹침 방식을 채용함으로써 병렬성을 한층 향상시켰다. 구현 결과는 기존의 디블록킹 필터와 비교할 때 1.95에서 4.73배까지 성능을 향상시키는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 디블록킹 필터의 아키텍처는 고해상도 비디오 응용에서 실시간으로 디블록킹을 수행할 수 있을 것으로 예견된다.
TOVS에 탑재된 마이크로파 센서(MSU)와 고감도 적외복사계(HIRS)로부터 도출한 총가강수량과 SSM/I 관측으로 계산한 총가강수량으로 일본에 상륙 후, 한일해협에서 열대성 저기압으로 약화된 태풍 월트(9407)와 1995년 처음 태풍으로 발달한 태풍 페이(9503)의 운동기간 중의 수증기장 변화를 조사하는데 사용하였는데, 이들로 태풍의 운동변화에 따른 수증기장 변화를 나타낼 수 있었다. 태풍 월트와 페이의 전가강수량장은 주로 한국과 일본을 향하여 다가옴에 따라, 그들의 강도를 유지하고 강화하는데 아주 중요한 역할을 하는 북서태평양 상에 수증기의 수평수송에 주로 좌우된다. 도출된 수증기장은 두 주요구름대가 월트와 페이가 다가오고 지나가는 동안 한반도와 일본상공의 강우대 임을 나타내는 두터운 대류운 형태와 유사함을 보였다. 그러나 도출된 TOVS 전가강수량의 값은 SSM/I 값과 비교할 때 상대적으로 과소평가되었음을 나타내었다.
본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.
In order to diagnose low-level turbulence in Korea, diagnostic indices of low-level turbulence were calculated from Aug 2016 to Jul 2019 using a Korea Meteorological Administration Post Precessing (KMAPP) developed by the National Institute Meteorological Sciences (NIMS), and the indices were evaluated using Aircaft Meteorological Data Relay (AMDAR). In the mean horizontal distribution of diagnostic indices calculated, severe turbulence was simulated along major domestic mountains, including near the Taebaek Mountains, the Sobaek Mountains and Hallasan Mountain on Jeju Island due to geographical factors. Later, detection performance was evaluated by calculating the KMAPP Low-Level Turbulencd index (KLT) on combined index, using AUC value of Individual diagnostic indices as a weight. The result showed that the AUC value of KLT was 0.73, and the detection performance was improved (0.02-0.13) when the index was combined. Also, when looking for the AMDAR data is divided into years, seasons, and altitudes, up to 0.94 AUC values were found in winter (DJF) and the surface (surface-1,000ft). By using high-resolution numerical data reflecting detailed terrain data, local turbulence distribution was well demonstrated and high detection performance was shown at low-level.
Black ices on road surfaces in winter tend to cause severe and terrible accidents. It is very difficult to detect black ice events in advance due to their localities as well as sensitivities to surface and upper meteorological variables. This study develops a methodology to detect the road sections vulnerable to black ice with the use of road surface temperature data obtained from a mobile road weather observation vehicle. The 7 experiments were conducted on the route from Nam-Wonju IC to Nam-Andong IC (132.5 km) on the Jungang Expressway during the period from December 2020 to February 2021. Firstly, temporal road surface temperature data were converted to the spatial data with a 50 m resolution. Then, the spatial road surface temperature was normalized with zero mean and one standard deviation using a simple normalization, a linear de-trend and normalization, and a low-pass filter and normalization. The resulting road thermal map was calculated in terms of road surface temperature differences. A road ice index was suggested using the normalized road temperatures and their horizontal differences. Road sections vulnerable to black ice were derived from road ice indices and verified with respect to road geometry and sky view, etc. It was found that black ice could occur not only over bridges, but also roads with a low sky view factor. These results are expected to be applicable to the alarm service for black ice to drivers.
Spatial patterns of soil temperature on sloping lands are related to the amount of solar irradiance at the surface. Since soil temperature is a critical determinant of many biological processes occurring in the soil, an accurate prediction of soil temperature distribution could be beneficial to agricultural and environmental management. However, at least two problems are identified in soil temperature prediction over natural sloped surfaces. One is the complexity of converting solar irradiances to corresponding soil temperatures, and the other, if the first problem could be solved, is the difficulty in handling large volumes of geo-spatial data. Recent developments in geographic information systems (GIS) provide the opportunity and tools to spatially organize and effectively manage data for modeling. In this paper, a simple model for conversion of solar irradiance to soil temperature is developed within a GIS environment. The irradiance-temperature conversion model is based on a geophysical variable consisting of daily short- and long-wave radiation components calculated for any slope. The short-wave component is scaled to accommodate a simplified surface energy balance expression. Linear regression equations are derived for 10 and 50 cm soil temperatures by using this variable as a single determinant and based on a long term observation data set from a horizontal location. Extendability of these equations to sloped surfaces is tested by comparing the calculated data with the monthly mean soil temperature data observed in Iowa and at 12 locations near the Tennessee - Kentucky border with various slope and aspect factors. Calculated soil temperature variations agreed well with the observed data. Finally, this method is applied to a simulation study of daily mean soil temperatures over sloped corn fields on a 30 m by 30 m resolution. The outputs reveal potential effects of topography including shading by neighboring terrain as well as the slope and aspect of the land itself on the soil temperature.
Ground penetrating radar (GPR) survey is a geophysical method that utilizes electromagnetic waves reflecting from a boundary where the electromagnetic property changes. As the frequency of the antenna is about 25 MHz ~ 1 GHz, it is effective to acquire high resolution images of underground pipe, artificial structure, underground cavity, and underground structure. In this study, we analyzed the change of signals reflected from the same underground objects according to the arrangement of transceiver antennas used in ground penetrating radar survey. The antenna used in the experiment was 200 MHz, and the survey was performed in the vertical direction across the sewer and the parallel direction along the sewer to the sewer buried under the road, respectively. A total of five antenna array methods were applied to the survey. The most used arrangement is when the transmitting and receiving antennas are all perpendicular to the survey line (PR-BD). The PR-BD arrangement is effective when the object underground is a horizontal reflector with an angle of less than 30°, such as the sewer under investigation. In this case study, it was confirmed that the transmitter and receiver antennas perpendicular to the survey line (PR-BD) are the most effective way to show the underground structure. In addition, in the case where the transmitting and receiving antennas are orthogonal to each other (XPOL), no specific reflected wave was observed in both experiments measured across or parallel to the sewer. Therefore, in the case of detecting undiscovered objects in the underground, the PR-BD array method in which the transmitting and receiving antennas are aligned in the direction perpendicular to the survey line taken as a reference and the XPOL method in which the transmitting and receiving antennas are orthogonal to each other are all used, it can be effective to apply both of the above arrangements after setting the direction to 45° and 135°.
This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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