4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 첨단기술이 산업 전반에 사용됨에 따라 자율운항선박기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 자율운항선박에 대한 기초 연구로써 모형 선박을 제작하고 드론에 사용되는 아두파일럿(Ardupilot)을 적용시켜 자율운항 제어 시스템을 구축하였다. 구축된 모형선을 활용하여 다양한 항해계획을 실행함으로써 자율운항 선박의 운항 자동제어 가능성을 확인하였다. 침로안정성 실험에서는 모형선이 정해진 침로를 똑바로 따라가지 못하고 지그재그(S자 형태)로 항행하면서 침로에서 최대 5.4 m(4.5 L) 이탈하였으며, 매개변수를 수정하여 이탈거리를 최대 1.8 m(1.5 L)까지 감소시켰다. 선회성능 실험에서는 선회권의 직경이 최대 약 9.3 m(7.8 L)로 나타났는데 매개변수를 수정하여도 큰 변화를 확인할 수 없었다. 하지만 WP 도착 전 감속하도록 실험한 결과 선회권의 직경이 최대 약 3.2 m(2.7 L)로 감소된 것을 확인할 수 있었다. 정지성능을 평가하기 위해 모든 실험의 마지막 정지 예정 위치와 실제 모형선이 정지한 위치를 상호 비교하였으며, 정지 예정 위치로부터 최소 0.4 m(0.3 L), 최대 6.2 m(5.2 L) 떨어진 지점에서 모형선이 정지하였음을 확인할 수 있었다. 추후 다양한 매개변수의 수정·보완을 통한 성능 향상이 이루어진다면 자동제어를 통한 자율운항선박의 자동접안을 위한 연구를 진행할 계획이다.
본 논문은 DGNSS(Differential GNSS) 위치정확도 향상을 위한 PRC(Pseudo-Range Correction) 보정정보 모델링에 관한 연구내용이다. PRC는 DGNSS 기법을 이용하여 측위정확도를 향상시키기 위해 사용되는 보정정보로써 사용자가 통신망을 통해 수신한 뒤 사용된다. 그러나 일시적인 통신두절이나 신호간섭 등으로 인해 위치정확도가 급격히 저하되는 일이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 이러한 현상을 방지하기 위해 PRC 보정정보를 다항식 곡선접합 방정식을 이용하여 모델링하고 그 정확도를 평가하였다. 모델링 매개변수를 이용하여 계산한 PRC 추정값과 실제 기준국 수신기에서 생산되는 관측값간의 차이를 계산한 결과 GPS의 경우에는 평균 0.1m, RMSE는 1.3m로 나타났고 대부분의 위성들이 ${\pm}1.0m$ 이내의 편향오차와 3.0m 이내의 RMSE를 보였다. GLONASS의 경우에는 평균 0.2m이고 대부분 ${\pm}2.0m$ 이내에 분포하였다. RMSE는 2.6m로 나타났고 다수의 위성들이 3.0m 이내에 분포하였다. 이런 결과는 모델링을 통해 산출한 추정값이 사용자의 위치정확도를 유지하는데 유효하게 사용될 수 있음을 보였다. 그러나 고도각이 낮은 영역에서 두 값의 차이가 크게 나타나 이에 대한 연구를 추가적으로 수행할 필요성이 있다.
K. S. Kim;S. E. Taylor;M. L. Gleason;K. J. Koehler
한국농림기상학회지
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제4권1호
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pp.23-28
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2002
CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.
본 자료는 과거 이어도 해양과학기지의 건설과 관련하여 건국대학교와 한국해양연구소가 공동으로 수행한 이어도 수중암초 주변의 파랑변형에 대한 수리모형실험 결과이다. 실험은 총 4개의 파향 (NNW, SE, S, SSW) 각각에 대하여 이어도 정상부 주변 16m×18m의 영역에서 1m 간격으로 파고를 계측하였으며, 4개 파향 공히 이어도 정상에서 쇄파가 발생함을 관찰하였다. 이 자료는 기존의 파랑전파 수치모델의 성능개선과 관련하여 국소적 쇄파역에서의 모델성능을 검증하는데 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 M-ary APSK 변조 방식을 사용하는 통신시스템의 위상잡음에 의한 영향을 모의 해석 모델을 사용하여 분석한다. APSK 고차 변조 방식에 대한 위상잡음 영향은 APSK 신호 성상도를 고려하여 모델링하며, PSK 저차 변조 신호에 대한 해석적 모델과 비교 평가하여 모의 해석 모델의 적합성을 평가한다. 평가된 모의 해석 모델을 사용하여 APSK변조 신호에 대한 위상잡음 영향을 분석한다. PSK 저차 변조 신호의 위상잡음에 대한 해석적 모델 결과와 모의 해석 모델의 결과는 1% 이내의 일치하는 특성을 나타내었으며, 적합한 M-ary APSK 변조 신호에 대한 위상잡음의 영향 정도를 제시한다. 아울러, 시스템 설계 및 서비스 성능 평가에 적용할 수 있는 위상잡음에 의한 통신서비스의 열화 정도에 대한 위상잡음의 신호대 잡음비를 산출하여 제시한다.
Sensitivity experiments of WRF model using different planetary boundary layer (PBL) and land surface model (LSM) parameterizations are evaluated for prediction of wind fields within the surface layer. The experiments were performed with three PBL schemes (YSU, Pleim, MYJ) in combination with three land surface models (Noah, RUC, Pleim). The WRF model was conducted on a nested grid from 27-km to 1-km horizontal resolution. The simulations validated wind speed and direction at 10 m and 80 m above ground level at a 1-km spatial resolution over the South Korea. Statistical verification results indicate that Pleim and YSU PBL schemes are in good agreement with observations at 10 m above ground level, while the MYJ scheme produced predictions similar to the observed wind speed at 80 m above ground level. LSM comparisons indicate that the RUC model performs best in predicting 10-m and 80-m wind speed. It is found that MYJ (PBL) - RUC (LSM) simulations yielded the best results for wind field in the surface layer. The choice of PBL and LSM parameterization will contribute to more accurate wind predictions for air quality studies and wind power using WRF.
Qualified ground control points (GCPs) are required to construct a digital elevation model (DEM) from a pushbroom stereo pair. An inverse geolocation algorithm for extracting GCPs from ERS SAR data and the SRTM DEM was recently developed. However, not all GCPs established by this method are accurate enough for direct application to the geometric correction of pushbroom images such as SPOT, IRS, etc, and thus a method for selecting and removing inaccurate points from the sets of GCPs is needed. In this study, we propose a method for evaluating GCP accuracy and winnowing sets of GCPs through orientation modeling of pushbroom image and validate performance of this method using SPOT stereo pair of Daejon City. It has been found that the statistical distribution of GCP positional errors is approximately Gaussian without bias, and that the residual errors estimated by orientation modeling have a linear relationship with the positional errors. Inaccurate GCPs have large positional errors and can be iteratively eliminated by thresholding the residual errors. Forty-one GCPs were initially extracted for the test, with mean the positional error values of 25.6m, 2.5m and -6.1m in the X-, Y- and Z-directions, respectively, and standard deviations of 62.4m, 37.6m and 15.0m. Twenty-one GCPs were eliminated by the proposed method, resulting in the standard deviations of the positional errors of the 20 final GCPs being reduced to 13.9m, 8.5m and 7.5m in the X-, Y- and Z-directions, respectively. Orientation modeling of the SPOT stereo pair was performed using the 20 GCPs, and the model was checked against 15 map-based points. The root mean square errors (RMSEs) of the model were 10.4m, 7.1m and 12.1m in X-, Y- and Z-directions, respectively. A SPOT DEM with a 20m ground resolution was successfully constructed using a automatic matching procedure.
국내 경사식 방파제의 대표적인 피복재인 Tetrapod는 대부분 경험식을 사용하여 중량을 산정한다. 경험식은 수리 실험의 결과를 곡선맞춤(curve-fitting)하여 제안되기 때문에 실험 오차에 따른 불확실성이 내포되어 있다. 이런 불확실성을 최소화하기 위해 인경신경망과 M5' model tree를 사용하여 피복재 안정수를 예측하였다. 각 모형의 불확실성의 정도는 예측된 안정수와 수리실험의 안정수 사이의 일치지수(index of agreement)를 사용하여 평가하였다. 일치지수가 가장 큰 인공신경망은 우수한 예측 능력을 가지고 있지만 일반 설계자들이 쉽게 사용할 수 없는 큰 단점이 있다. 반면에 M5' model tree는 인공신경망보다는 예측 능력이 조금 떨어지지만 기존의 경험식보다는 예측능력이 우수하고 또한 일반 설계자들이 쉽게 사용할 수 있는 공식의 형태로 주어지는 장점이 있다.
In this study, an implicit one-dimensional model, DWRM(Dynamic Wave Routing Model) was developed by using the four-point weighted difference method. By applying the developed model to the Keum River, the parameters were calibrated and the model applicability was tested through the comparison between observed and computed water levels. In addition, the effects of the construction of an estuary dam to the flood wave were estimated as a result of the model application. The results of the study can be summarized as follows; 1. The roughness coefficients were evaluated by comparison between observed and computed water level at Jindu, Gyuam and Ganggyeung station in 1985. The Root Mean Squares for water level differences between observed and computed values were 0.10, 0.11, 0. 29m and the differences of peak flood levels were 0.07, 0.02, 0. 07m at each station. Since the evaluated roughness coefficients were within the range of 0.029-0.041 showing the realistic value for the general condition of rivers, it can be concluded that the calibration has been completed. 2. By the application of model using the calibrated roughness coefficients, the R. M. S. for water level differences were 0.16, 0.24, 0. 24m and the differences of peak flood level were 0.17, 0.13,0.08 m at each station. The arrival time of peak flood at each station and the stage-discharge relationship at Gongju station agreed well with the observed values. Therefore, it was concluded that the model could be applied to the Keum River. 3. The model was applied under conditions before and after the construction of the estuary dam. The 50-year frequency flood which had 7, 800m$^3$/sec of peak flood was used as the upstream condition, and the spring tide and the neap tide were used as the downstream condition. As the results of the application, no change of the peak flood level was showed in the upper reaches of 19.2km upstream from the estuary dam. For areas near 9.6km upstream from the estuary dam, the change of the peak flood level under the condition before and after the construction was 0. 2m. However considering the assumptions for the boundary conditions of downstream, the change of peak flood level would be decreased.
본 연구의 목적은 지표수-지하수 통합 모델을 통해 모델 영역과 시설농업단지(밀양들)의 지표수/지하수 유동을 모의하고 모델 영역의 물수지 분석을 통해 지하수 함양량을 산정하는 것이다. 지표수 유동 모델 결과에서는 밀양강 상류(북동쪽)에서 하류(남동쪽)로 약 1~5 m의 수심으로 지표수가 유동하고 있으며, 모델지역 상류의 M01 지점에서는 지표수 유량 관측값과 모델값이 일치하고, 모델지역 하류의 M02 지점에서의 지표수 유량은 1% 정도의 차이를 보인다. 지하수 유동 모델에서는 지하수 심도가 하천에서는 표고와 유사하며 산림 지역으로 갈수록 높아지고, 지하수 양수를 고려한 지하수 심도는 모델값이 관측값보다 1.5 m이내의 범위로 높게 나타난다. 지표수-지하수 통합모델에서는 지하수의 함양 면적이 모델 면적의 90% 정도이고, 지하수 함양량은 $1.92{\times}10^5m^3/day$인 것으로 나타난다. 연평균 물수지 분석에서는 단위 면적당 지하수 함양량이 503.9 mm/year로서 연평균 강우량의 39% 정도로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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