최근 추적 레이더는 다양한 환경에서 표적을 획득하고 추적할 수 있는 새로운 알고리듬을 개발하기 위한 연구를 지속하고 있다. 일반적으로 새로운 운용 알고리듬 개발을 위해 실제 표적 및 환경과 유사한 모델링을 사용하지만, 실제 환경을 모델링하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더가 표적을 획득하고 추적하는데 필요한 새로운 운용 알고리듬을 효율적으로 개발하기 위해 RAW 데이터 저장 장비를 개발하였다. RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더의 신호처리장치가 8채널에서 OOOMSPS로 출력하는 RAW 데이터를 실시간으로 저장할 수 있도록 설계하였다. RAW 데이터 저장 장비는 데이터 획득 장비, 데이터 저장 장비로 구성된다. 데이터 획득장비는 고속통신 인터페이스가 가능한 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT를 활용하여 구현하였고, 데이터 저장장비는 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT 호환이 가능한 컴퓨터를 적용하여 구현하였다. 본 논문에서 구현한 RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파 추적레이더의 신호처리장치와 반복 연동시험을 통해 성능을 검증하였다.
In Korea, the initial installation of GIS requires lots of cost, time, and human efforts. If the accuracy of GIS data does not meet the certain standard for use, the system may not work as expected. So, it needs to be investigated for the accuracy of raw data. However, there is little study for the accuracy of raw data in Korea. Therefore, the purpose of this study is to review the data accuracy of raw data - geologic map, 1:5,000 and 1:25,000 scale topographic map, forest stand map, degree of green naturality(DGN) map, and detailed survey data of DGN map-, which are to be used in Environmental Information System(EIS) in Korea. After this study, some errors in data were surveyed and following conclusions were derived. (1) There is no map data, e. g, wildlife habitat map. (2) Some data are misinterpreted depending on the location in the geologic map. (3) Some data are not updated properly after change of topography in the topographic map or the elevation and location is different depending on the scale.. (4) Some data are not edited properly in the forest stand map, e. g. two attributes in one polygon. (5) DGN classification system does not reflect the characteristic of Korean vegetation community. So, it needs to be refined and restructured.
OSMI(Ocean Scanning Multi-Spectral Imager) raw image data(Level 0) were acquired and radiometrically corrected. We have applied two methods, using solar & dark calibration data from OSMI sensor and comparing with the SeaWiFS data, to the radiometric correction of OSMI raw image data. First, we could get the values of the gain and the offset for each pixel and each band from comparing the solar & dark calibration data with the solar input radiance values, calculated from the transmittance, BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) and the solar incidence angle($\beta$, $\theta$) of OSMI sensor. Applying this calibration data to OSMI raw image data, we got the two odd results, the lower value of the radiometric corrected image data than the expected value, and the Venetian Blind Effect in the radiometric corrected image data. Second, we could get the reasonable results from comparing OSMI raw image data with the SeaWiFS data, and get a new problem of OSMI sensor.
The size of raw data has dramatically increased due to the recent trend of Synthetic Aperture Radar(SAR) development plans for high resolution and high definition image acquisition. The large raw data has an impact on satellite operability due to the limitations of storage and transmission capacity. To improve the SAR operability, the SAR raw data shall be compressed before transmission to the ground station. The Block Adaptive Quantization (BAQ) algorithm is one of the data compression algorithm and has been used for a long time in the spaceborne SAR system. In this paper, an optimization method of BAQ threshold table is introduced using real SAR raw data to prevent the degradation of signal quality caused by data compression. In this manner, a new variation estimation strategy and a new threshold method for block type decision are introduced.
Kang C. H.;Park D. J.;Koo I. H.;Ahn S. I.;Kim E. K.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.582-585
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2005
The Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) 9, which is currently located at 155°E geostationary orbits, has transmitted earth observation data acquired by imager to CDA at NOAA. After the acquisition on ground, observation data are corrected on ground and re-transmitted to GOES-9 for the dissemination to users. In this paper, the procedure and result from raw data acquisition and pre-processing for earth observation imagery retrieval from GOES-9 Raw data acquired in Korea at May 2005 are introduced.
본 실험은 원유 등급제 실시 이후(1993년 6월), 원유의 유질 개선 실태를 파악하고자 실시하였다. 본 실험을 통하여 제주산 시유를 비롯한 유제품의 청정 고품질 이미지 화산과 국제 자유 도시 계획 수립을 위한낙농 산업 육성 자료로 활용코자 제주산 원유의 화학적 조성과 미생물학적 품질을 조사 분석하였다. 착유시설은 등급제 실시 이후 많이 개선되었고 또한 타도와의 비교에서도 많이 개선되었다. 전착유 실시 및 예냉기 설치와 자가 노동력 비율은 높았으나, 체세포수와 관련이 깊은 유방염 정기 검사 실시 농가 비율은 낮았다. 세균수 등급은 1등급A 출현율이 80.64%로 실시 이전에 비해 많이 개선되었고, 여름철에는 세균이 많이 검출되었으나, 전국 평균치와 별 차이가 없었다. 체세포는 1등급이 38.5%, 2등급이 32.0%로 여름철에 체세포수가 많았으며, 전국 평균치를 약간 상회하는 수준이었다. 일반 성분에서 년평균 지방 함량이 3.90%로 실시 이전보다 향상되었으며, 여름철에 낮았고, 전국 수준과 비슷하였다.
윈드프로파일러 레이더는 고정점에서 대기물리 신호와 바람 벡터의 연직 프로파일을 제공한다. 바람 벡터는 제조사의 자료 처리 프로그램으로 산출되기 때문에 품질 관리에 한계가 있다. 따라서 바람 벡터의 품질을 향상시키기 위해서 원시 스펙트럼 자료의 이해와 활용이 이루어져야 한다. 바람 벡터의 원시 자료는 바이너리 형태로 저장되는 파워 스펙트럼 밀도이다. 본 연구에서는 원시 자료를 실수형 스펙트럼 밀도로 변환하는 알고리즘을 완성하고 스펙트럼 기반 0차와 1차 모멘트를 구현하여 원시 자료의 활용을 평가하였다.
국내외에 구축된 다양한 플럭스 관측소로부터 관측된 자료는 그 크기가 방대하다. 따라서 이렇게 저장된 막대한 양의 자료를 처리하여, 원하는 정보를 얻어내는 것은 기술적으로 쉬운 일이 아니다. 그리고 자료처리는 연구 목적에 따라 다양한 형태의 자료 처리를 되도록 쉽게 처리하여 비교할 수 있어야 한다. 이에 따라 자료가 저장된 파일서버로부터 자료를 직접 읽어서, 필요한 자료를 보다 효율적이며, 일괄적으로 처리하는 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 FORTRAN90과 CPP를 이용하여 만들어졌으며, 지면과 대기 사이에 교환되는 물질과 에너지를 정량화하는데 필요한 보정 과정과 품질 검증을 위한 과정을 포함하고 있다. 새로운 물리 과정과 보정 방법을 프로그램화하고, 간편하게 자료를 처리할 수 있도록 프로그램은 계속 보완 수정되어 나가야 한다.
In Korea, the initial installation of GIS requires lots of cost, time, and human efforts, If the accuracy of GIS data does not meet the certain standard for use, the system may not work as expected. So, it needs to be investigated for the accuracy of raw data. However, there is little study for the accuracy of raw data in Korea. Therefore, the purpose of this study is to review the data accuracy of raw data - geologic map, 1:5,000 and 1:25,000 scale topographic map, forest stand map, degree of green naturality(DGN) map, and detailed survey data of DGN map - for fulfilling the expected use in Korea. After this study, some errors in data were surveyed and following conclusions were derived. (1) There is a lack of data, e. g, wildlife habitat map. (2) Some data are misinterpreted depending on the location in the geologic map. (3) Some data are not updated after change of topography in the topographic map. (4) Some data are not edited properly in the forest stand map. (4) DGN classification system does not reflect the characteristic of Korean vegetation community. So, it needs to be refined and restructured.
NMR-based metabolomics needs various knowledge to elucidate metabolic perturbation such as NMR experiments, NMR spectrum processing, raw data processing, metabolite identification, statistical analysis, and metabolic pathway analysis regarding technical aspects. Among them, some concepts of raw data processing and multivariate analysis are not easy to understand but are important to correctly interpret metabolic profile. This article introduces NMR spectrum processing, raw data processing, and multivariate analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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