In this study, we tried to find out the most appropriate pre-processing method and to verify the feasibility of developing a low-price sensing system for predicting the hardy kiwis sugar content based on VNIRS and subsequent spectral analysis. A total of 495 hardy kiwi samples were collected from three farms in Muju, Jeollabukdo, South Korea. The samples were scanned with a spectrophotometer in the range of 730-2300 nm with 1 nm spectral sampling interval. The measured data were arbitrarily separated into calibration and validation data for sugar content prediction. Partial least squares (PLS) regression was performed using various combinations of pre-processing methods. When the latent variable (LV) was 8 with the pre-processing combination of standard normal variate (SNV) and orthogonal signal correction (OSC), the highest R2 values of calibration and validation were 0.78 and 0.84, respectively. The possibility of predicting the sugar content of hardy kiwi was also examined at spectral sampling intervals of 6 and 10 nm in the narrower spectral range from 730 nm to 1200 nm for a low-price optical sensing system. The prediction performance had promising results with R2 values of 0.84 and 0.80 for 6 and 10 nm, respectively. Future studies will aim to develop a low-price optical sensing system with a combination of optical components such as photodiodes, light-emitting diodes (LEDs) and/or lamps, and to locate a more reliable prediction model by including meteorological data, soil data, and different varieties of hardy kiwi plants.
With the sustained and rapid development of new energy sources, the demand for electric energy is increasing day by day. However, China's energy distribution is not balanced, and the construction of transmission lines is in a serious lag behind the improvement of generating capacity. So there is an urgent need to increase the utilization of transmission capacity. The transmission capacity is mainly limited by the maximum allowable operating temperature of conductor. At present, the evaluation of transmission capacity mostly adopts the static thermal rating (STR) method under severe environment. Dynamic thermal rating (DTR) technique can improve the utilization of transmission capacity to a certain extent. In this paper, the meteorological parameters affecting the conductor temperature are analyzed with the IEEE standard thermal equivalent equation of overhead transmission lines, and the real load capacity of 220 kV transmission line is calculated with 7-year actual meteorological data in Weihai. Finally, the thermal load capacity of DTR relative to STR under given confidence is analyzed. By identifying the key parameters that affect the thermal rating and analyzing the relevant environmental parameters that affect the conductor temperature, this paper provides a theoretical basis for the wind power grid integration and grid intelligence. The results show that the thermal load potential of transmission lines can be effectively excavated by DTR, which provides a theoretical basis for improving the absorptive capacity of power grid.
The conventional observations of the Korea Meteorological Administration (KMA) and National Centers for Environmental Prediction (NCEP) are compared in the numerical weather forecast system at the Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems (KIAPS). The weather forecasting system used in this study is consists of Korea Integrated Model (KIM) as a global numerical weather prediction model, three-dimensional variational method as a data assimilation system, and KIAPS Package for Observation Processing (KPOP) as an observation pre-processing system. As a result, the forecast performance of NCEP observation was better while the number of observation is similar to the KMA observation. In addition, the sensitivity of forecast performance was investigated for each SONDE, SURFACE and AIRCRAFT observations. The differences in AIRCRAFT observation were not sensitive to forecast, but the use of NCEP SONDE and SURFACE observations have shown better forecast performance. It is found that the NCEP observations have more wind observations of the SONDE in the upper atmosphere and more surface pressure observations of the SURFACE in the ocean. The results suggest that evenly distributed observations can lead to improved forecast performance.
전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.
화산재 누적에 따라 발생할 수 있는 각 분야별 피해를 산정하는 것은 화산재 재해를 대비하는 측면에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 공간정보 기반의 국내 화산재 피해 분야에 대하여 아소산 화산재 모의 확산 시나리오를 적용하여 각 분야에서 발생할 수 있는 화산재 피해의 정도를 나타냈다. 이를 위하여 기존의 사례 연구를 통하여 제시된 국내 화산재 피해 분야와 관련된 공간정보 자료를 수집하고 가공함으로써 화산재 피해 기반자료를 생성하였다. 수집된 두 개의 아소산 화산 모의 분화 시나리오를 활용하여 중첩분석을 통해 분야별 피해를 나타냈다. 그 결과 각 분화 시나리오에 대하여 162개, 134개 시군구에서 강회 피해 최소 기준인 0.01 mm 이상의 강회량에 따라 피해가 발생할 것으로 예상되었다. 가장 강회량이 많은 행정구역(시나리오 190805-강원, 경북; 시나리오 190811-춘천, 홍천)을 선정하여 발생 가능한 분야별 피해의 정도를 수집 가공한 공간정보 자료를 활용하여 서로 비교하였다.
As for satellite programs, the multipurpose satellite 1(KOMPSAT-1) was successfully launched on Dec. 21, 1999 and operated for three years. It is still properly operated even though its life cycle was ended. The development of KOMPSAT-2 (Korea Multipurpose Satellite-2) is near completion and the development of KOMPSAT-3, KOMPSAT-5 and COMS (Communication, Ocean, Meterological Satellite) are proceeding swiftly. In KORDI(Korea Ocean Research and Development Institute), the KOSC (Korea Ocean Satellite Center) construction project is being prepared for acquisition, processing and distribution of sensor data via L-band from GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) instrument which is loaded on COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite); it will be launched in 2000. Ansan(the headquarter of KORDD has been selected for the location of KOSC between 5 proposed sites, because it has the best condition to receive radio wave. The data acquisition system is classified antenna and RF. Antenna is designed to be ${\emptyset}$ 9m cassegrain antenna which has 19.35 $G/T(dB/^{\circ}K)$ at 1.67GHz, RF module, is divided into LNA(Low noise amplifier) and down converter, those are designed to send only horizontal polarization to modem The existing building is re-designed and classified for the KOSC operation concept; computing room, board of electricity, data processing room, operation room Hardware and network facilities have been designed to adapt for efficiency of each functions. The distribution system which is one of the most important systems will be constructed mainly on the internet, and it is also being considered constructing outer data distribution system as a web hosting service for to offering received data to user under an hour.
The COMS provides the LRIT/HRIT services to users. The COMS LRIT/HRIT broadcast service should satisfy the 15 minutes timeliness requirement. The requirement is important and critical enough to impact overall performance of the LHGS. HRIT image data is acquired from INRSM output receiving but LRIT image data is generated by sub-sampling HRIT image data in the LHGS. Specially, since LRIT is acquired from sub-sampled HRIT image data, LRIT processing spent more time. Besides, some of data loss for LRIT occurs since LRIT is compressed by lossy JPEG. Therefore, algorithm with the fastest processing speed and simplicity to be implemented should be selected to satisfy the requirement. Investigated sub-sampling algorithm for the LHGS were nearest neighbour algorithm, bilinear algorithm and bicubic algorithm. Nearest neighbour algorithm is selected for COMS LHGS considering the speed, simplicity and anti-aliasing corresponding to the guideline of user (KMA: Korea Meteorological Administration) to maintain the most cloud itself information in a view of meteorology. But the nearest neighbour algorithm is known as the worst performance. Therefore, it is studied in this paper that the selection of nearest neighbour algorithm for the LHGS is reasonable. First of all, characteristic of 3 sub-sampling algorithms is studied and compared. Then, several sub-sampling algorithm were applied to MTSAT-1R image data corresponding to COMS HRIT. Also, resized image was acquired from sub-sampled image with the identical sub-sampling algorithms applied to sub-sampling from HRIT to LRIT. And the difference between original image and resized image is compared. Besides, PSNR and MSE are calculated for each algorithm. This paper shows that it is appropriate to select nearest neighbour algorithm for COMS LHGS since sub-sampled image by nearest neighbour algorithm is little difference with that of other algorithms in quality performance from PSNR.
Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model's initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.
GPS 신호로부터 획득한 가강수량 정보를 실제 수치예보에 활용하기 위해서는 1시간 이내 대기시간, 3mm 이내 수준의 정확도를 갖는 결과가 연속적으로 산출되어야 한다. 최근까지 국내에서는 IGS(International GNSS Service) 최종궤도력(final ephemeris)과 하루단위 GPS 자료를 처리하여 기존의 기상관측장비 측정결과와 비교 검증하는 연구가 주로 수행되어왔다. 최종궤도력을 사용할 경우 GPS 관측 후 3주 이후 이용 가능하며 하루 단위로 결과가 생성되므로 준 실시간 자료처리에는 부적합하다. 이 논문은 수치예보모델 자료동화가 가능하도록 1시간 이내 3mm 이내 수준 정밀도의 GPS 가강수량 결과를 산출할 수 있는 기술을 개발하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 IGS 초신속궤도력(ultra-rapid ephemeris)과 Sliding Window 기법을 이용하여 준 실시간 GPS 자료처리 전략을 수립하고 결과를 검증하였다. 사계절을 대표해서 2006년 1월, 4월, 7월, 10월의 1일부터 10일까지의 자료를 처리하였으며, GPS 상시관측과 라디오존데 관측이 동시에 이루어지는 속초의 결과를 비교하였다. 비교결과 평균바이어스는 0.8mm, 표준편차는 1.7mm로 자료동화에 필요한 정확도인 3mm 수준의 이내의 결과와 평균 자료처리시간이 3분 43초로서 이 연구에서 수립한 준 실시간 GPS 자료처리전략의 타당성을 확인하였다.
통신해양기상위성 송수신자료전처리시스템은 정지계도 기상/해양관측영상을 지상에서 수신하여 실시간 전처리를 수행하고, 처리된 영상과 기타 자료들을 국제권고 규격 형태로 위성을 통해 사용자들에게 배포하는 역할을 담당한다. 또한 국가 기상/해양위성센터와 위성운영센터 세 곳에 설치되어 24시간/365일 자동 운영될 예정이다. 서브시스템 레벨과 서브시스템간 접속 시험을 2008년 상반기에 완료하고 통합된 운영 환경에서 기능, 성능 및 운영 측면의 요구사항을 만족 여부를 검증하는 송수신자료전처리시스템의 통합시험을 수행하였다. 이 논문에서는 송수신자료전처리시스템의 통합시험 목적, 준비 과정, 주요 결과 등을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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