The observation error of satellite radiation data that assimilated into the Korean Integrated Model (KIM) was diagnosed by applying the Hollingsworth and Lönnberg and Desrozier techniques commonly used. The magnitude and correlation of the observation error, and the degree of contribution for the satellite radiance data were calculated. The observation errors of the similar device, such as Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) and Advanced Microwave Sounding Unit-A shows different characteristics. The model resolution accounts for only 1% of the observation error, and seasonal variation is not significant factor, either. The observation error used in the KIM is amplified by 3-8 times compared to the diagnosed value or standard deviation of first-guess departures. The new inflation value was calculated based on the correlation between channels and the ratio of background error and observation error. As a result of performing the model sensitivity evaluation by applying the newly inflated observation error of ATMS, the error of temperature and water vapor analysis field were decreased. And temperature and water vapor forecast field have been significantly improved, so the accuracy of precipitation prediction has also been increased by 1.7% on average in Asia especially.
In this study, for the application of observation errors to the Korean Integrated Model (KIM) to utilize the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere & Climate-2 (COSMIC-2) new satellites, the observation errors were diagnosed based on the Desroziers method using the cost function in the process of variational data assimilation. We calculated observation errors for all observational species being utilized for KIM and compared with their relative values. The observation error of the calculated the Global Navigation Satellite System Radio Occultation (GNSS RO) was about six times smaller than that of other satellites. In order to balance with other satellites, we conducted two experiments in which the GNSS RO data expanded by about twice the observation error. The performance of the analysis field was significantly improved in the tropics, where the COSMIC-2 data are more available, and in the Southern Hemisphere, where the influence of GNSS RO data is significantly greater. In particular, the prediction performance of the Southern Hemisphere was improved by doubling the observation error in global region, rather than doubling the COSMIC-2 data only in areas with high density, which seems to have been balanced with other observations.
이 연구의 목적은 현미경을 이용한 생물 실험에서 고등학생들의 관찰 결과 보고의 오류 유형 분석틀을 고안하고 적용하는 것이다. 연구를 위해 B광역시 소재 인문계열 남자 고등학생 12명을 대상으로 5가지 관찰 실험을 수행하였다. 실험을 수행하기 전 문헌분석을 통해 관찰 결과 보고 오류 분석틀을 고안하였다. 실험 수행에서 학생들은 사전 지식 확인지를 작성하였고, 관찰 결과는 실험보고서에 기록하였다. 실제 결과 사진과 학생들이 제출한 실험보고서를 비교 분석하여 관찰 결과 보고의 오류 유형을 분석하였다. 연구 결과를 실제결과와 결과보고간에 일치한 일치보고의 비율이 낮게 나타났다. 이는 관찰 방법과 기록 방법에 대한 교육의 부재 때문으로 볼 수 있다. 실제 결과를 객관적으로 관찰하는 훈련과 결과 중심의 확인용 관찰이 아니라 제대로 된 관찰이 가능한 실험 환경의 개선이 필요하다. 또한 관찰한 사실대로 기록하는 연구의 진실성과 관련된 과학 연구윤리 교육이 실시되어야 한다. 본 연구에서 고안 적용한 관찰 결과 보고의 오류 분석틀은 교사들이 관찰 전략을 계획하고 올바른 관찰 관점과 방법의 안내를 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.667-676
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1999
We investigate the effects of omission of initial observations in each individuals in the panel data regression model when the disturbances follow a serially correlated one way error components. We show that the first transformed observation can have a relative large hat matrix diagonal component and a large influence on parameter estimates when the correlation coefficient is large in absolute value.
To well design the solar energy system using solar energy, the correlation to calculate solar irradiation is basically needed. So, this study was performed to reveal the relationships between the solar irradiation and four meteorological observation data(dry bulb temperature, relative humidity, sunshine duration, and cloud cover) which are different from previous other researches. And then, we finally proposed the first order non-linear correlation from the measured solar irradiation using four meteorological observation data with MINITAB. To show the deviation of the solar irradiation between measured and calculated, this study compared using the daily total solar irradiance and the maximum peak value. From those results, the calculation error was estimated about maximum 25.4% for the daily total solar irradiance. The error of the solar irradiation between measured and calculated was made from the curve fitting error. So, solar irradiation prediction correlation with higher accuracy can be obtained using 2nd or higher order terms with four meteorological observation data.
In assessing risks related to working posture, pictures of postures are taken from various directions, which can be a source of observation error. Joint postures of the neck, lower back, knee, shoulder, and elbow were taken from 7 different viewing angles and 19 observers estimated joint angles by observing the pictures in 2-dimensional display. The joint angles were also measured using an optoelectronic motion measurement system. The estimation error increased as the viewing angle varies from the right side of the human body, but the patterns differ according to which joint angles were being observed. Guidelines to increase the validity of observation of joint angles were presented based on the results. In general, it is recommended to maintain the viewing angle within 20 degrees from the right side of the human body, while different ranges of viewing angle are recommended for each joint angle.
작물모형 평가에 사용되거나 사용할 수 있는 9가지 지표를 소개하였으며 이들의 특징은 다음과 같다. efficiency of model (EF)와 index of agreement (d)은 dimension이 없고 관측수(n)에 의존적이지 않았으며, dimension에 대해서만 자유로운 것은 relative root mean square error (RRMSE), bias factor (Bf)와 accuracy factor (Af)이다. Root mean sqruar, mean error, mean absolute error들은 관측수와 dimension에 영향을 받기 때문에 판단 시 주의가 필요하다. 따라서 이들의 특징을 파악하여 목적에 맞게 모형의 성능을 파악하여야 한다.
This paper is a study on an optical bench satisfying stiffness and thermal pointing error requirements for LEO earth observation satellite. According to shape and stiffness requirements, optical bench type 1 is designed. Because type 1 does not satisfy the thermal pointing error requirement, an optical bench type 2 is suggested. Although the type 2 has better results than type 1, it still does not meet the thermal pointing error requirement. Using the results of optical bench type 1&2, the optical bench type 3 is finally designed, which satisfies both the stiffness and thermal pointing error requirements.
KMA performed the special observation program to provide information about severe weather and to monitor typhoon PRAPIROON using the ship which called the Gisang 1 from 29 June 2018 to 4 July 2018 (UTC). For this period, upper-air was observed 21 times with 6 hour intervals using rawinsonde in the Gisang 1. We investigated the impact of upper-air observation data from the Gisang 1 on the performance of the operational convective scale model (we called LDAPS). We conducted two experiments that used all observation data including upper-air observation data from the Gisang 1 (OPER) and without it (EXPR). For a typhoon PRAPIROON case, track forecast error of OPER was lower than EXPR until forecast 24 hours. The intensity forecast error of OPER for minimum sea level pressure was lower than EXPR until forecast 12 hours. The intensity forecast error of OPER for maximum wind speed was mostly lower than EXPR until forecast 30 hours. OPER showed good performance for typhoon forecast compared with EXPR at the early lead time. Two precipitation cases occurred in the south of the Korean peninsula due to the impact of Changma on 1 July and typhoon on 3 July. The location of main precipitation band predicted from OPER was closer to observations. As assimilating upper-air data observed in the Gisang 1 to model, it showed positive results in typhoon and precipitation cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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