Wind power energy is one of the favorable and fast growing renewable energies. It is most important for exact analysis of wind to evaluate and forecast the wind power energy. The purpose of this study is to improve the performance of numerical atmospheric model by data assimilation over a complex coastal area. The benefit of the profiler is its high temporal resolution and dense observation data at the lower troposphere. Three wind profiler sites used in this study are inhomogeneously situated near south-western coastal area of Korean Peninsula. The method of the data assimilation for using the profiler to the model simulation is the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR). The experiment of two cases, with/without assimilation, were conducted for how to effect on model results with wind profiler data. It was found that the assimilated case shows the more reasonable results than the other case compared with vertical observation and surface Automatic Weather Station(AWS) data. Although the effect of sonde data was better than profiler at a higher altitude, the profiler data improves the model performance at lower atmosphere. Comparison with the results of 4 June and 5 June suggests that the efficiency with hourly assimilated profiler data is strongly influenced by synoptic conditions. The reduction rate of Normalized Mean Error(NME), mean bias normalized by averaged wind speed of observation, on 4 June was 28% which was larger than 13% of 5 June. In order to examine the difference in wind power energy, the wind power density(WPD) was calculated and compared.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.636-641
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1993
Recent researches on control theory enable nonlinear state feedback which is more closer to real system without approximation. To apply nonlinear control theories, all state variables should be measured or estimated. In this paper, a technique of designing nonlinear state observer for a particular class of nonlinear system is presented. The result is applied to an aircraft model to prove the convergency of observation error.
A 110 mm diameter aspheric metal secondary mirror for a test model of an earth observation satellite camera was fabricated by ultra-precision single point diamond turning (SPDT) . Without a conventional polishing process, the surface texture of R$\sub$a/=2.8 nm, and the form error of R$\sub$a/=0.05 λ has been stably achieved In a laboratory condition. (omitted)
본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 같은 통계지표를 산정하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증 결과 모든 통계지표에서 큰 오차 없이 성공적으로 홍수예측이 모의됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
This paper describes the actual experiments of the error propagation and studies of analytical photogrammetry using the simulation method in which we can find the causes of the errors. These studies and the results give the valuable data which are very effective for systematically controlling the errors in aerial triangulation. The main contents in my paper are as follows: 1. Dose the scale errors in the successive models in the form of normal distribution appear when the observation errors propagate in the form of normal distribution\ulcorner 2. In what form does this scale error propagation in the actual model appear\ulcorner 3. When the causes of the scale error propagation are found, is the evaluation standard determined normally\ulcorner 4. What degree of influence is there form the constant errors\ulcorner I have done several experiments using the simulation method technique to solve the complicated error propgation of aerial triangulation which is the effective means to research the relations between cause and effect. In this paper, the studies have concentrated on the following points of simulation experiments. (1) The first part descries how we can produce the soft program of the simulation experiment. (2) The second part is the method propagating the errors in the simulation models and the kinds of errors. (3) The final part is the most important; that is the analyzing and evaluation of control during actual work. From the above-mentioned points, it is said that these studies are a very important development in the field of controlling and managing aerial photogrammetry and especially in the case of error propagation, we can clearly find the causes of the errors and steps and parts of errors generated when we use these techniques.
A strategy for geostationary orbit (or geostationary earth orbit [GEO]) surveillance based on optical angular observations is presented in this study. For the dynamic model, precise analytical orbit model developed by Lee et al. (1997) is used to improve computation performance and the unscented Kalman filer (UKF) is applied as a real-time filtering method. The UKF is known to perform well under highly nonlinear conditions such as surveillance in this study. The strategy that combines the analytical orbit propagation model and the UKF is tested for various conditions like different level of initial error and different level of measurement noise. The dependencies on observation interval and number of ground station are also tested. The test results shows that the GEO orbit determination based on the UKF and the analytical orbit model can be applied to GEO orbit tracking and surveillance effectively.
Precise regional geoid heights on and around Mount Jiri were calculated and were compared to the KNGeoid14 (Korean National Geoid 2014) model. In this study, gravimetric geoid heights were calculated by using RCR (Remove-Compute-Restore) technique and then hybrid geoid heights were calculated by using the LSC (Least Square Collocation) method in the same area. In addition, gravity observation and GNSS(Global Navigation Satellite System) surveying performed in this study were utilized to determine gravimetric geoid heights and to compute hybrid geoid heights, respectively. The results of the study show that the post-fit error (mean and standard deviation) of hybrid geoid heights was evaluated as $0.057{\pm}0.020m$, while the mean and standard deviation of the differences were -0.078 and 0.085 m, respectively for KNGeoid14. Therefore, hybrid geoid heights in this study show more considerable progress than KNGeoid14.
Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignment using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.
본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.
In this study, we examined the new ensemble training approach to reduce the systematic error and improve prediction skill of wind by using the Short-range Ensemble prediction system (SENSE), which is the mesoscale multi-model ensemble prediction system. The SENSE has 16 ensemble members based on the MM5, WRF ARW, and WRF NMM. We evaluated the skill of surface wind prediction compared with AWS (Automatic Weather Station) observation during the summer season (June - August, 2006). At first stage, the correction of initial state for each member was performed with respect to the observed values, and the corrected members get the training stage to find out an adaptive weight function, which is formulated by Root Mean Square Vector Error (RMSVE). It was found that the optimal training period was 1-day through the experiments of sensitivity to the training interval. We obtained the weighted ensemble average which reveals smaller errors of the spatial and temporal pattern of wind speed than those of the simple ensemble average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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