The present study applied an atmospheric flow field model in Gwangyang-Bay which can predict local sea/land breezes formed in a complex terrain lot the development of a model that can predict short term concentration of air pollution. Estimated values from the conduct of the atmospheric flow field were used to evaluate and compare with observation data of the meteorological stations in Yeosu and the Yeosu airport, and the effect of micrometeorology of surround region by the coastal area reclamation was predicted by using the estimated values, Simulation results, a nighttime is appeared plainly land breezes of the Gwangyang-bay direction according to a mountain wind that formed in the Mt. of Baekwooun, Mt. of Youngchui. Land winds is formed clockwise circulation in the north, clockwise reverse direction in the south with Gangyang-bay as the center. Compared with model and observation value, Temperature is tend to appeared some highly simulation value in the night, observation value in the daytime in two sites all, but it is veil accorded generally, the pattern of one period can know very the similarity. And also, wind speed and wind direction is some appeared the error of observation value and calculation results in crossing time of the land wind and sea land, it can see that reproducibility is generally good, is very appeared the change land wind in the nighttime, the change of sea wind in the daytime. And also, according to change of the utilization coefficient of soil before and after development with Gwangyang-Bay area as the center. Temperature after development was high $0.55\sim0.67^{\circ}C$ in the 14 hoots, also was tend to appear lowly $0.10\sim0.22^{\circ}C$ in the 02 hours, the change of u, v component is comparatively tend to reduced sea wind and land wind, it is affected ascending air current and frictional power of the earth surface according to inequality heating of the generation of earth surface.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1312-1319
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2022
This paper defines an effectiveness index for optical continuous observation of unknown space objects and presents a range of design variables combinations that can satisfy the effectiveness index from a telescope/mount control system perspective using integrated simulation. The overall system-level simulation was implemented and the tracking performance was analyzed by considering design variables such as target position prediction and frame rate, image processing time and measurement error, target trajectory characteristics, and maneuver performance of mount gimbal. As a result of the analysis, it was confirmed that the continuous tracking performance of the optical observation system is dependent on the combination of frame rate and mount maneuver performance. In a situation where an optical observation system is designed or a similar system is implemented using COTS, an appropriate combination of parameters between design variables can be found through effectiveness analysis simulation as in this study.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.334-334
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2022
Improvement of old-fashioned rain gauge systems for automatic, timely, continuous, and accurate precipitation observation is highly essential for weather/climate prediction and natural hazards early warning, since the occurrence frequency and intensity of heavy and extreme precipitation events (especially floods) are recently getting more increase and severe worldwide due to climate change. Although rain gauge accuracy of 0.1 mm is recommended by the World Meteorological Organization (WMO), the traditional rain gauges in both weighting and tipping bucket types are often unable to meet that demand due to several existing technical limitations together with higher production and maintenance costs. Therefore, we aim to introduce a newly developed and cost-effective hybrid rain gauge system at 0.1 mm accuracy that combines advantages of weighting and tipping bucket types for continuous, automatic, and accurate precipitation observation, where the errors from long-term load cells and external environmental sources (e.g., winds) can be removed via an automatic drainage system and artificial intelligence-based data quality control procedure. Our rain gauge system consists of an instrument unit for measuring precipitation, a communication unit for transmitting and receiving measured precipitation signals, and a database unit for storing, processing, and analyzing precipitation data. This newly developed rain gauge was designed according to the weather instrument criteria, where precipitation amounts filled into the tipping bucket are measured considering the receiver's diameter, the maximum measurement of precipitation, drainage time, and the conductivity marking. Moreover, it is also designed to transmit the measured precipitation data stored in the PCB through RS232, RS485, and TCP/IP, together with connecting to the data logger to enable data collection and analysis based on user needs. Preliminary results from a comparison with an existing 1.0-mm tipping bucket rain gauge indicated that our developed rain gauge has an excellent performance in continuous precipitation observation with higher measurement accuracy, more correct precipitation days observed (120 days), and a lower error of roughly 27 mm occurred during the measurement period.
This study evaluates three distinct observation methods, CRDS, OA-ICOS, and OF-CEAS, in greenhouse gas monitoring equipment for atmospheric CO2 and CH4 concentrations. The assessment encompasses fundamental performance, high-concentration measurement accuracy, calibration methods, and the impact of atmospheric humidity on measurement accuracy. Results indicate that within a range of approximately 500 ppm, all three devices demonstrate high accuracy and linearity. However, beyond 1000 ppm, CO2 accuracy sharply declines (84%), emphasizing the need for caution when interpreting high-concentration CO2 data. An analysis of calibration methods reveals that both CO2 and CH4 measurements achieve high accuracy and linearity through 1-point calibration, suggesting that multi-point calibration is not imperative for precision. In dynamic atmospheric conditions with significant CO2 and CH4 concentration variations, a 1-point calibration suffices for reliable data (99% accuracy). The evaluation of humidity impact demonstrates that humidity removal devices significantly reduce air moisture levels, yet this has a negligible effect on dry CO2 concentrations (less than 0.5% relative error). All three observation method instruments, which have integrated humidity correction to calculate dry CO2 concentrations, exhibit minor sensitivity to humidity removal devices, implying that additional removal devices may not be essential. Consequently, this study offers valuable insights for comparing data from different measurement devices and provides crucial information to consider in the operation of monitoring sites.
Hyeon-man Yun;Chan-Ho Kim;In-Soo Choi;Soung-Sub Lee
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.28
no.3
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pp.262-271
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2024
In this paper, by applying deep learning, one of the A.I. techniques, through angle information, which is optical observation data generated when observing satellites at observatories, distance information from observatories is learned to predict range data, thereby increasing the precision of satellite's orbit determination. To this end, we generated observational data from GMAT, reduced the learning data error of deep learning through preprocessing of the generated observational data, and conducted deep learning through MATLAB. Based on the predicted distance information from learning, trajectory determination was performed using an extended Kalman filter, one of the filtering techniques for trajectory determination, through GMAT. The reliability of the model was verified by comparing and analyzing the orbital determination with angular information without distance information and the orbital determination result with predicted distance information from the model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.53-76
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2020
The synchronous phasor measurement algorithm is the core content of the phasor measurement unit. This manuscript proposes a dynamic synchronous phasor measurement algorithm based on compressed sensing theory. First, a dynamic signal model based on the Taylor series was established. The dynamic power signal was preprocessed using a least mean square error adaptive filter to eliminate interference from noise and harmonic components. A Chirplet overcomplete dictionary was then designed to realize a sparse representation. A reduction of the signal dimension was next achieved using a Gaussian observation matrix. Finally, the improved orthogonal matching pursuit algorithm was used to realize the sparse decomposition of the signal to be detected, the amplitude and phase of the original power signal were estimated according to the best matching atomic parameters, and the total vector error index was used for an error evaluation. Chroma 61511 was used for the output of various signals, the simulation results of which show that the proposed algorithm cannot only effectively filter out interference signals, it also achieves a better dynamic response performance and stability compared with a traditional DFT algorithm and the improved DFT synchronous phasor measurement algorithm, and the phasor measurement accuracy of the signal is greatly improved. In practical applications, the hardware costs of the system can be further reduced.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.2
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pp.98-109
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2010
This paper deals with a new method of unmanned aerial vehicle (UAV) recovery when a UAV fails to get a global positioning system (GPS) signal at an unprepared site. The proposed method is based on the simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. It is a process by which a vehicle can build a map of an unknown environment and simultaneously use this map to determine its position. Extensive research on SLAM algorithms proves that the error in the map reaches a lower limit, which is a function of the error that existed when the first observation was made. For this reason, the proposed method can help an inertial navigation system to prevent its error of divergence with regard to the vehicle position. In other words, it is possible that a UAV can navigate with reasonable positional accuracy in an unknown environment without the aid of GPS. This is the main idea of the present paper. Especially, this paper focuses on path planning that maximizes the discussed ability of a SLAM algorithm. In this work, a SLAM algorithm based on extended Kalman filter is used. For simplicity's sake, a blimp-type of UAV model is discussed and three-dimensional pointed-shape landmarks are considered. Finally, the proposed method is evaluated by a number of simulations.
The primary goal of surface approximation is to reduce the degree of deviation of the simplified surface from the original surface. However it is difficult to define the metric that can measure the amount of deviation quantitatively. Many of the existing studies analogize it by using the change of the scalar quantity before and after simplification. This approach makes a lot of sense in the point that the local surfaces with small scalar are relatively less important since they make a low impact on the adjacent areas and thus can be removed from the current surface. However using scalar value alone there can exist many cases that cannot compute the degree of geometric importance of local surface. Especially the perceptual geometric features providing important clues to understand an object, in our observation, are generally constructed with small scalar value. This means that the distinguishing features can be removed in the earlier stage of the simplification process. In this paper, to resolve this problem, we present various factors and their combination as the metric for calculating the deviation error by introducing the orientation of local surfaces. Experimental results indicate that the surface orientation has an important influence on measuring deviation error and the proposed combined error metric works well retaining the relatively high curvature regions on the object's surface constructed with various and complex curvatures.
Improvement of endoglucanase activity was accomplished by utilizing error-prone rolling circle amplification, supplemented with 1.7 mM $MnCl_2$. This procedure generated random mutations in the Bacillus amyloliquefaciens endoglucanase gene with a frequency of 10 mutations per kilobase. Six mutated endoglucanase genes, recovered from six colonies, possessed endoglucanase activity between 2.50- and 3.12-folds higher than wild type. We sequenced these mutants, and the different mutated sites of nucleotides were identified. The mutated endoglucanase sequences had five mutated amino acids: A15T, P24A, P26Q, G27A, and E289V. Among these five substitutions, E289V was determined to be responsible for the improved enzyme activity. This observation was confirmed with site-directed mutagenesis; the introduction of only one mutation (E289V) in the wild-type endoglucanase gene resulted in a 7.93-fold (5.55 U/mg protein) increase in its enzymatic activity compared with that (0.7 U/mg protein) of wild type.
In order to maintain numerous server systems used in enterprise and data center environments, the most important thing is to prevent the occurrence of UE (Uncorrectable Error) of each server system. With the recent development of cloud services, more memory modules are being used than ever before, while the operating frequency of server systems has increased and the process of developing memory has continued to shrink, making it more likely to fail. In these environments, there is a way to repair memory defects directly in the server system, but there is no currently available guideline to use it effectively. In this paper, we propose a method to effectively prevent memory failure in a server system based on the observation and analysis of memory failure phenomenon in existing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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