본 연구는 관측일수에 따른 교통량의 신뢰성을 검증하고자 한다. 목포항의 1년간 선박자동식별장치(AIS) 자료를 사용하여 월별, 요일별, 시간별 변화지수를 비교한 후, 각 관측일수에 따른 최대표준오차를 산출하였다. 월별변화지수를 비교한 결과 9월달 1.11, 2월달 0.84로 나타나 9월달이 2월달 교통량 보다 약 32.1 % 많은 것으로 나타났다. 요일변화지수는 화요일 1.05, 일요일 0.92로 나타나 화요일이 일요일 교통량보다 약 14.1 % 많았다. 해상교통조사는 요일변화지수를 고려하여 최소 1주일 이상 실시하면 최대표준오차를 21 % 이내로 산출할 수 있다. 따라서 해상교통조사 관측시기에 따라 각 변화지수를 적용하여 교통량의 흐름을 반영한 연구가 뒷받침 되어야 하겠다.
2010년에 국내 10개 영양염 분석 실험실을 대상으로 실험실간 상호비교실험이 실시되었다. 균질성과 안정성이 확보된 영양염 농도가 각기 다른 3종의 멸균해수(Bottle 130, 131, 132)가 이용되었으며, 각 실험실은 아질산염(Nitrite), 질산염(Nitrate), 인산염(Phosphate), 규산염(Silicate)의 항목을 5회이상 반복 분석하여 결과를 회신하였다. 각 실험실의 측정정밀도와 실험실간 차이를 평가하기 위해서 분석결과를 통계처리 하였다. 대부분의 실험실이 모든 분석항목에서 10%이내의 측정정밀도를 보였고, 이상치를 제거한 실험실 간 차이는 모든 분석항목에서 4~63%의 상대표준편차를 보였다. 상대백분율차이는 0.04~2217%였다. 각 실험실에서 분석한 영양염 농도의 차이는 우연오차(random error)보다는 계통오차(systematic error)에 기인한다고 볼 수 있다. 균질성과 안정성이 확보된 시료 131을 이용하여 각 실험실의 분석결과를 보정한 결과, 보정 후 실험실 간 차이는 모든 분석항목에서 상대표준편차와 상대백분율차이가 현저히 향상되었다. 본 상호비교실험결과를 종합하면, 본 실험에 참가한 국내 영양염 분석 실험실 내 측정정밀도는 양호한 편이므로 적절한 기준물질을 사용하여 분석자료를 보정할 경우 실험실 간 차이가 줄어들어 다른 실험실에서 생산된 자료와의 자료 공유에 대한 수월성이 높아진다고 볼 수 있다. 따라서 영양염 시료 분석 시 균질성과 안정성이 확보된 표준물질을 사용하여 다른 실험실과의 비교가능성과 소급성을 확립할 것을 제안한다.
The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.
종래의 휴먼에러를 검출하기 위한 검출기는 관측기 설계를 기초로 하였으며, 주로 계단형 휴먼에러를 가정하여 검출하는데 이론적 한계성을 지니고 있다. 본 연구에서는 보다 다양한 형태의 휴먼에러를 검출하기 위한 방법으로 휴먼에러에 포함될 수 있는 형태의 오류를 모델링하여 검출 필터로서 사용할 수 있음을 보이며, 휴먼에러 검출 필터의 존재조건을 고찰한다.
In computing eigenvalues for a large finite element system it has been observed that the eigenvalue extractors produce eigenvectors that are in some sense more accurate than their corresponding eigenvalues. From this observation the paper uses a patch type technique based on the eigenvector for one mesh quality to provide an eigenvalue error indicator. Tests show this indicator to be both accurate and reliable. This technique was first observed by Stephen and Steven for an error estimation for buckling and natural frequency of beams and two dimensional in-plane and out-of-plane structures. This paper produces and error indicator for the more difficult problem of three dimensional brick elements.
본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA, KARI Collision Risk Management System)의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해 저궤도 우주물체에 대한 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 레이더 관측데이터로는 운영 종료된 우리별 3호(KITSAT-3)에 대해 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 사용하였다. 궤도결정 결과의 비교를 위해서 동일한 관측데이터에 대한 독일 우주운영센터의 정밀궤도결정 결과와 비교를 하였으며, 그 결과 약 60m 정도의 평균 위치오차가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 해당 결과는 관측데이터에 대한 오차보정 정보 등의 누락으로 인해 영향을 받았다. 이를 확인하기 위해 관측데이터에 대한 오차분석 및 관측오차가 큰 첫 관측데이터 아크를 배제하였다. 이 결과에서는 약 25m 정도의 평균 위치오차로 줄어듬을 확인할 수 있었다. 따라서 최종적으로 관측데이터에 대한 오차보정 정보를 적용할 경우 궤도결정 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
An ensemble Kalman filter (EnKF) with Weather Research and Forecasting (WRF) Model is applied for Typhoon Wukong (200610) to investigate the performance of ensemble forecasts depending on experimental configurations of the EnKF. In addition, the ensemble sensitivity analysis is applied to the forecast and analysis ensembles generated in EnKF, to investigate the possibility of using the ensemble sensitivity analysis as the adaptive observation guidance. Various experimental configurations are tested by changing model error, ensemble size, assimilation time window, covariance relaxation, and covariance localization in EnKF. First of all, experiments using different physical parameterization scheme for each ensemble member show less root mean square error compared to those using single physics for all the forecast ensemble members, which implies that considering the model error is beneficial to get better forecasts. A larger number of ensembles are also beneficial than a smaller number of ensembles. For the assimilation time window, the experiment using less frequent window shows better results than that using more frequent window, which is associated with the availability of observational data in this study. Therefore, incorporating model error, larger ensemble size, and less frequent assimilation window into the EnKF is beneficial to get better prediction of Typhoon Wukong (200610). The covariance relaxation and localization are relatively less beneficial to the forecasts compared to those factors mentioned above. The ensemble sensitivity analysis shows that the sensitive regions for adaptive observations can be determined by the sensitivity of the forecast measure of interest to the initial ensembles. In addition, the sensitivities calculated by the ensemble sensitivity analysis can be explained by dynamical relationships established among wind, temperature, and pressure.
This study is aimed to compare stock assessment models which are effective in assessing red snow crab Chinonoecetes japonicus resources and to select and apply an effective stock assessment model in the future. In order to select an effective stock assessment model, a process-error model, observation-error model, and a Bayesian state-space model were estimated. Analytical results show that the least error is observed between the estimated CPUE (catch per unit effort) and the observed CPUE when using the Bayesian state-space model. For the Bayesian state-space model, the 95% credible interval(CI) ranges for the maximum sustainable yield (MSY), carrying capacity (K), catchability coefficient (q), and intrinsic growth (r) are estimated to be 10,420-47,200 tons, 185,200-444,800 tons, 3.81E-06-9.02E-06, and 0.14-0.66, respectively. The results show that the Bayesian state-space model was most reliable among models.
본 논문에서는 MATLAB GUI 기반으로 개발된 GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 개발된 소프트웨어는 두 가지 데이터 생성 모드를 기반으로 기준국 혹은 동적 사용자의 실제 GPS 측정치와 유사한 L1/L2 의사거리, L1/L2 반송파 위상, 도플러 측정치를 정확하고 효율적으로 생성한다. 생성된 측정치 결과는 최종적으로 RINEX version 3.0 관측 파일로 출력된다. 본 논문에서는 소프트웨어 검증을 위해 기준국의 실측 데이터를 기반으로 측정치 바이어스, 변화율, 잡음 수준을 분석해보았다. 그 결과 개발된 소프트웨어가 실제 GPS 측정치와 RMS 약 0.7 m 수준의 바이어스 오차를 갖는 GPS 측정치를 생성함을 확인하였다.
Kim, Yoo-Jun;Kim, Seon-Jeong;Kim, Geon-Tae;Choi, Byoung-Choel;Shim, Jae-Kwan;Kim, Byung-Gon
대한원격탐사학회지
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제32권4호
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pp.365-382
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2016
The results from the Global Positioning System (GPS) measurements of the Mobile Observation Vehicle (MOVE) on the eastern coast of Korea have been compared with REFerence (REF) values from the fixed GPS sites to assess the performance of Precipitable Water Vapor (PWV) retrievals in a kinematic environment. MOVE-PWV retrievals had comparatively similar trends and fairly good agreements with REF-PWV with a Root-Mean-Square Error (RMSE) of 7.4 mm and $R^2$ of 0.61, indicating statistical significance with a p-value of 0.01. PWV retrievals from the June cases showed better agreement than those of the other month cases, with a mean bias of 2.1 mm and RMSE of 3.8 mm. We further investigated the relationships of the determinant factors of GPS signals with the PWV retrievals for detailed error analysis. As a result, both MultiPath (MP) errors of L1 and L2 pseudo-range had the best indices for the June cases, 0.75-0.99 m. We also found that both Position Dilution Of Precision (PDOP) and Signal to Noise Ratio (SNR) values in the June cases were better than those in other cases. That is, the analytical results of the key factors such as MP errors, PDOP, and SNR that can affect GPS signals should be considered for obtaining more stable performance. The data of MOVE can be used to provide water vapor information with high spatial and temporal resolutions in the case of dramatic changes of severe weather such as those frequently occurring in the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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