Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.1
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pp.1-7
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2019
In this study, we estimated the tropospheric delay of GNSS (Global Navigation Satellite System) signals during passing through the atmosphere in relation to weather and seasonal factors. For this purpose, we chose four CORS (Continuously Operating Reference Station) stations from inland (CCHJ and PYCH) and on the coast (GEOM and CHJU). A total of 48 days for each station (one set of data for each week) were downloaded from the NGII (National Geographic Information Institute) and processed it using the scientific GNSS software. The average tropospheric delays in winter are less than 2,400 mm, which is about 200 mm less than those in summer. The estimated tropospheric delay shows a similar pattern from all stations except the absolute bias in magnitude, while a large delay was observed for the station located on the coast. In addition, the delay during the day was relatively stable in winter, and the average tropospheric delay was strongly related to the orthometric height. The inland stations have tropospheric delays by the precipitation rather than humidity due to dry weather and difference in temperature. On the contrary, it was primarily caused by the humidity on the sea. The correlation between temperature and water vapor pressure is 0.9 or larger for all stations, and the tropospheric delay showed a high linear relationship with temperature. It is necessary to analyze the GNSS data with higher temporal resolution (e.g. all RINEX data of the year) to improve the stability and reliability of the correlation results.
Floods are becoming more severe and frequent due to global warming-induced climate change. Water disasters are rising in Korea due to severe rainfall and wet seasons. This makes preventive climate change measures and efficient water catastrophe responses crucial, and synthetic aperture radar satellite imagery can help. This research created 1,423 water body learning datasets for individual water body regions along the Han and Nakdong waterways to reflect domestic water body properties discovered by Sentinel-1 satellite radar imagery. We created a document with exact data annotation criteria for many situations. After the dataset was processed, U-Net, a deep learning model, analyzed water body detection results. The results from applying the learned model to water body locations not involved in the learning process were studied to validate soil water body monitoring on a national scale. The analysis showed that the created water body area detected water bodies accurately (F1-Score: 0.987, Intersection over Union [IoU]: 0.955). Other domestic water body regions not used for training and evaluation showed similar accuracy (F1-Score: 0.941, IoU: 0.89). Both outcomes showed that the computer accurately spotted water bodies in most areas, however tiny streams and gloomy areas had problems. This work should improve water resource change and disaster damage surveillance. Future studies will likely include more water body attribute datasets. Such databases could help manage and monitor water bodies nationwide and shed light on misclassified regions.
Park, Jae-Soo;Song, Young-Hwan;Choi, Hyo-Gi;Yoon, Chang-Bae;Hwang, Chan-Ho
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.21-30
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2020
In this paper, we predicted the propagation loss for the air-to-ground (A2G) channel between the ground control system and the unmanned aerial vehicle (UAV) using the prediction model for the aircraft recommended by the International Telecommunication Union (ITU). We analyzed the network coverage of the aerial relay system based on the medium altitude UAVs by expanding it into the air-to-air (A2A) channel. Climate and geographic factors in Korea were used to predict propagation loss due to atmospheres. We used the measured data published by the Telecommunication Technology Association (TTA) for regional rainfall-rate and effective earth radius factors to increase accuracy. In addition, the aerial relay communication system used the key parameter of the common data link (CDL) system developed in Korea recently. Prediction results show that the network coverage of the aerial relay system broadens at higher altitude.
Temporal and spatial variability of precipitation (P), evaporation (E), and moisture balance (P-E; precipitation minus evaporation) has been investigated over the tropical ocean during the period from January 1998 to July 2001. Our data were analyzed by the EOF method using the satellite P and E observations made by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Radar (PR) and the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I). This analysis has been performed for two three-year periods as follow; The first period which includes the El Ni${\tilde{n}}$o in early 1998 ranges from January 1998 to December 2000, and the second period which includes the La Ni${\tilde{n}}$o events in the early 1999 and 2000 (without El Ni${\tilde{n}}$o) ranges from August 1998 to July 2001. The areas of maxima and high variability in the precipitation and in the P-E were displaced from the tropical western Pacific and the ITCZ during the La Ni${\tilde{n}}$o to the tropical middle Pacific during the El Ni${\tilde{n}}$o, consistent with those in previous P studies. Their variations near the Korean Peninsula seem to exhibit a weakly positive correlation with that in the tropical Pacific during the El Ni${\tilde{n}}$o. The evaporation, out of phase with the precipitation, was reduced in the tropical western Pacific due to humid condition in boreal summer, but intensified in the Kuroshio and Gulf currents due to windy condition in winter. The P-E variability was determined mainly by the precipitation of which the variability was more localized but higher by 2-3 times than that of evaporation. Except for the ITCZ (0-10$^{\circ}$N), evaporation was found to dominate precipitation by ${\sim}$2 mm/day over the tropical Pacific. Annual and seasonal variations of P, E, and P-E were discussed.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.4
no.2
s.13
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pp.61-69
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2004
Drought is one of the mai or environmental disasters. Weather data, particularity rainfall, are currently the primary source of information widely used for drought monitoring. However, weather data are often from a very sparse meteorological network. Therefore, data obtained from the Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) sensor boarded on the NOAA polar-orbiting satellites have been studied as a tool for drought monitoring. The normalized difference vegetation index(NDVI) and vegetation condition index(VCI) were used in this study. Also, a simple method to detect drought Is Proposed based on climatic water balance using NOAA/AVHRR data. The results clearly show that temporal and spatial characteristics of drought in Korea can be detected and mapped by the moisture index.
Takuya, Komura;Toshitsugu, Moroizumi;Kenji, Okubo;Hiroaki, Furumai;Yoshiro, Ono
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.75-81
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2008
The water shortage in mega cities in Asia, which face a rapid growth in urban population, is an outstanding problem. It is important, therefore, to accurately estimate the water balance in each city in order to use the limited water resources effectively. In this study, we estimated the potential water resources in し sixteen mega cities in Asia. The target cities were Delhi and Calcutta, India; Colombo, Sri Lanka; Dhaka, Bangladesh; Yangon, Myanmar; Bangkok, Thailand; Kuala Lumpur, Malaysia; Singapore; Jakarta, Indonesia; Hanoi, Vietnam; Beijing and Hong Kong, the People's Republic of China; Seoul, the People's Republic of Korea; Manila, the Philippines, and Sapporo and Tokyo, Japan. The potential water resources were estimated by subtracting the actual evaporation from the amount of rainfall. The actual evaporation was estimated using the potential evaporation obtained by Hamon's equation which requires the air temperature and the possible hours of sunshine. When the results of Hamon's and Penman's evaporation equations were compared, a considerable error appeared in the low latitude region. The estimation using Hamon's equation was corrected with the linear regression line of Hamon's and Penman's equations. A classification of the land cover was carried out based on satellite photographs of the target cities, and the volume of surface runoff for each city was obtained using the runoff ratios which depended on the land cover. As a result, the potential water resources in the above mega cities in Asia were found to be greater than the world average. However, the actual water resources which are available for one person to use are probably very limited.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.3
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pp.108-117
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2004
Soil particles from rainfall flow into reservoir and give lots of influence in water quality because the geological conditions and landcover characteristics of Imdong watershed have a weakness against soil loss. Especially, reservoir slant is indicated by the main source area of soil loss. This study selected RUSLE model that could apply GIS and satellite image to evaluate the contribution rate of soil loss in reservoir slant. And we carried out an on-the-spot survey for the range, width and condition of reservoir slant that give much influences to the accuracy of soil loss. As the result of evaluation to the influence of soil loss in reservoir slant, it showed 2.64% in comparison with Imdong watershed. In view of these results, the influence of soil loss in reservoir slant was evaluated in low comparing with Imdong watershed relatively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.390-390
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2011
본 연구는 기초기술연구회의 위성정보 활용 지원 운영사업(과제명: 위성영상을 이용한 하천정보 생산 및 활용에 관한 연구)의 연구비 지원에 의해 수행되었습니다. 지난 2010년 6월 발사된 천리안 위성이 약 9개월간의 정지궤도 시험운행을 마치고 본격적으로 위성자료 서비스를 시작함에 따라 한반도 악기상 관측 및 예측 정확도 향상에 기여할 것으로 예상된다. 최근 기후분야 외에도 수자원, 방재, 농업, 해양 등 다양한 응용분야에서 기상위성을 활용하고자 하는 연구가 수행되고 있으며 자료제공 시간의 단축과 기상자료 산출물의 제공으로 천리안 위성은 향후 광범위하게 활용 될 것으로 예상된다. 본 연구는 천리안 위성의 수자원 분야 활용을 위한 기반연구로 천리안 위성과 동일한 채널 특성을 보유한 MTSAT-1R 기상위성을 이용하여 면적강우량을 추정하고 이를 지상관측소를 이용하는 강우보정기법에 적용하며 강우산정 결과를 레이더 및 티센, 크리깅 등과 비교하였다. 강우추정은 NOAA NESDIS의 Power-law 공식을 이용하였으며 지상관측소를 이용한 강우보정은 조건부 합성기법을 적용하였다. 연구대상 유역은 충주댐 유역과 충주댐 유역 상류에 위치한 영월수위표 지점 상류유역을 대상으로 하였으며 레이더 차폐에 따른 레이더 강우량의 감쇄 효과를 분석하고 지형적 특성에 영향 받지 않는 기상위성을 이용한 강우량 산정 기법의 활용성을 제시하였다. 연구결과 레이더 차폐에 영향 받지 않는 영월 수위표 상류유역의 경우 레이더를 이용한 강우량 산정결과와 기상위성을 이용한 결과가 큰 차이가 없으나 전체 유역면적의 절반 정도가 레이더 차폐 지역에 포함되는 충주댐 유역의 경우 레이더를 이용할 경우 20%~35% 가량 강우량이 과소 추정되는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 산악지형에 의해 레이더 차폐가 발생되는 유역에 대해 기상위성의 활용을 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.
A TP/WVP-3000A, ground-based microwave radiometer, that was first introduced to South Korea has been operated since August 22, 2007 at the National Center for Intensive Observation of Severe Weathers (NCIO). Using the dual-band, the radiometer provides temperature and humidity soundings from the surface up to 10 km height with the high-temporal resolution of a few minutes. In this study, the performance of the radiometer on the predictability of the high impact weathers was evaluated and various practical applications were investigated. To verify the retrieved profile data from the radiometer, temperature and relative humidity soundings are compared with those from the rawinsonde launched at the NCIO and Gwangju station. The root mean squared errors for temperature and relative humidity soundings were smaller under rainy weather conditions. The correlation coefficient between PWVs (Precipitable Water Vapors) obtained from the radiometer and Global Positioning System satellite at Mokpo station is 0.92 on average. In order to investigate the structure and characteristics of precipitation, stability indexes related to rainfall such as the Convective Available Potential Energy (CAPE), K-index, and Storm RElative Helicity (SREH) were calculated using windprofiler at the NCIO from 14 to 16 September, 2007. CAPE and K-index tended to be large when the thermodynamic unstability was strong. On the other hand, SREH index was dominantly large when the dynamic unstability was strong due to the passage of the typhoon 'Nari'.
The production of near- and off-shore fisheries in South Korea is decreasing due to rapid changes in the fishing environment, particularly including higher sea temperature in recent years. To improve the competitiveness of the fisheries, it is necessary to provide fish catch information that changes spatiotemporally according to the sea state. In this study, artificial intelligence models that predict the CPUE (catch per unit effort) of mackerel, anchovies, and squid (Todarodes pacificus), which are three major fish species in the near- and off-shore areas of South Korea, on a 15-km grid and daily basis were developed. The models were trained and validated using the sea surface temperature, rainfall, relative humidity, pressure,sea surface wind velocity, significant wave height, and salinity as input data, and the fish catch statistics of Suhyup (National Federation of Fisheries Cooperatives) as observed data. The 10-fold blind test results showed that the developed artificial intelligence models exhibited accuracy with a corresponding correlation coefficient of 0.86. It is expected that the fish catch models can be actually operated with high accuracy under various sea conditions if high-quality large-volume data are available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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