Prelaunch thermal analysis of the KSLV (Korea Space Launch Vehicle)-I PLF (Payload Fairing) was performed to predict maximum/minimum liftoff temperatures and to evaluate of air conditioning performance. Prelaunch thermal analysis includes internal air conditioning effect, external convective heating/cooling, radiation exchange with the ground and sky, radiation between spacecraft and PLF, and solar radiation incident on PLF. Analysis was performed at two extreme conditions, hot day condition and cold day condition. The results showed that the maximum liftoff temperature was $53^{\circ}C$ and the minimum liftoff temperature was $-3.8^{\circ}C$. It was also found that conditioned air supplying, in $20{\pm}2^{\circ}C\;and\;1200\;m^3/hr$, is sufficient to keep the internal air in required temperature range.
This study aimed to evaluate weather forecast accuracies of minimum temperature, maximum temperature, precipitation and sky cover by the localized land forecast areas over South Korea Average forecast accuracy score of precipitation was the lowest while that of sky cover was the highest during the study period Overall forecast accuracy scores for Gangwon-do was the lowest while those for Gyeongsangnam-do and Gyeongsangbuk-do were higher than other areas. The frequencies of perfect forecast(eight points) by seasons, were the highest during winter and the lowest during summer. pressure pattern analyses for days when forecast accuracy scores were poor, showed that precipitation forecast accuracy scores were lower due to the movement of the stationary fronts during summers. When continental polar air masses expanded, forecast accuracy of temperature became greatly lower during autumns and winters As the migratory anticyclone pattern rapidly moved, forecast accuracy became lower during springs and autumns. Forecast accuracies were compared by wind directions at 850hPa for the Young-dong region where forecast accuracy was the lowest. Forecast accuracy scores on minimum and maximum temperatures were low when winds were westerlies and forecast accuracy scores of precipitation were low when winds were easterlies.
Kim, Jin Guk;Yang, Choong Heon;Kim, Seoung Bum;Yun, Duk Geun;Park, Jae Hong
International Journal of Highway Engineering
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v.20
no.2
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pp.127-135
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2018
PURPOSES : This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS : Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS : Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.
Simultaneous observations of MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the Aqua and Terra satellites and weather station at ground near the Inchon International Airport (37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E) during the period from December 2002 to September 2004 have been utilized in order to analyze the characteristics of satellite-observed infrared (IR) and visible data under fog and clear-sky conditions, respectively. The differences $(T_{3.7-11})$ in brightness temperature between $3.75{\mu}m\;and\;11.0{\mu}m$ were used as threshold values for remote-sensing fog (or low clouds) from satellite during day and night. The $T_{3.7-11}$ value during daytime was greater by about 21 K when it was foggy than that when it was clear, but during nighttime fog it was less by 1.5 K than during nighttime clear-sky. The value was changed due to different values of emission of fog particles at the wavelength. Since the near-IR channel at $3.7{\mu}m$ was affected by solar and IR radiations in the daytime, both IR and visible channels (or reflectance) have been used to detect fog. The reflectance during fog was higher by 0.05-0.6 than that during clear-sky, and varied seasonally. In this study, the threshold values included uncertainties when clouds existed above a layer of fog.
In this study, the Slab Ocean Model (SOM) is coupled with an Atmospheric General Circulation Model (AGCM) which developed in University of Kangnung based on the land surface model of Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS). The purposes of this study are to understand radiative role of clouds considering of the atmospheric feedback, and to compare the Clouds Radiative Forcing (CRF) come from the analyses using the clear-cloud sky method and CGCM. The new CGCM was integrated by using two sets of the clouds with radiative role (EXP-A) and without radiative role (EXP-B). Clouds in this two cases show the negative effect $-26.0\;Wm^{-2}$ of difference of radiation budget at top of atmosphere (TOA). The annual global means radiation budget of this simulation at TOA is larger than the estimations ($-17.0 Wm^{-2}$) came from Earth Radiation Budget Experiment (ERBE). The work showed the surface negative effect with $-18.6 Wm^{-2}$ in the two different simulations of CRF. Otherwise, sensible heat flux in the simulation shows a great contribution with positive forcing of $+24.4 Wm^{-2}$. It is found that cooling effect to the surface temperature due to radiative role of clouds is about $7.5^{\circ}C$. From this study it could make an accurate of the different CRF estimation considering either feedback of EXP-B or not EXP-A under clear-sky and cloud-sky conditions respectively at TOA. This result clearly shows its difference of CRF $-11.1 Wm^{-2}$.
In this project, all available databases of molecular and gas-dust clouds in the Galaxy were cross-identified by taking into account available properties, including position, angular dimensions, velocity, density, temperature and mass. An initial list of about 7000 entries was condensed into a cross-identified all-sky catalogue containing molecular and gas-dust clouds. Some relationships were studied between the main physical features of clouds. Finally, we prepared a complex observing program and address future work for filling in the gaps.
We present extinction coefficients in the photometric filter system ugriz of the Sloan Digital Sky Survey, over a wide range of stellar properties based on theoretical stellar spectra generated using the ATLAS9 stellar models. Our computed coefficient values are essentially independent of a bulk metallicity or alpha-element abundance of a star, while they are a sensitive function of effective temperature and to a moderate extent of surface gravity of a star.
The MUBEX (MUtsu Bay sea surface temperature validation EXperiment) campaign has been held from 1995 to 1997 in summer. During the MUBEX campaign, a thermal infrared camera (TIC) installed on a research vessel, which was also equipped with other various observation devices, was intensively used to observe microscopic structure of sea skin surface temperature (SSST) behavior. We have now a total number of 500,000 images observed by the TIC under various weather conditions, i.e., very calm or wavy sea condition, and clear, patchy or cloudy sky condition. In this paper, we show typical SSST patterns observed by the TIC, and describe the result of statistical analysis of SSST.
We present a machine learning approach to estimating stellar atmospheric parameters, effective temperature (Teff), surface gravity (log g), and metallicity ([Fe/H]) for stars observed during the course of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). For training a neural network, we randomly sampled the SDSS data with stellar parameters available from SEGUE Stellar Parameter Pipeline (SSPP) to cover the parameter space as wide as possible. We selected stars that are not included in the training sample as validation sample to determine the accuracy and precision of each parameter. We also divided the training and validation samples into four groups that cover signal-to-noise ratio (S/N) of 10-20, 20-30, 30-50, and over 50 to assess the effect of S/N on the parameter estimation. We find from the comparison of the network-driven parameters with the SSPP ones the range of the uncertainties of 73~123 K in Teff, 0.18~0.42 dex in log g, and 0.12~0.25 dex in [Fe/H], respectively, depending on the S/N range adopted. We conclude that these precisions are high enough to study the chemical and kinematic properties of the Galactic disk and halo stars, and we will attempt to apply this technique to Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST), which plans to obtain about 8 million stellar spectra, in order to estimate stellar parameters.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.2
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pp.185-194
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2016
It is essential for generating the synthetic image to test and evaluate a guided missile system in the hardware-in-the-loop simulation. In order to make the evaluation results to be more reliable, the extent of fidelity and rendering performance of the synthetic image cannot be left ignored. There are numerous challenges to simulate the LWIR sensor signature of sea surface depending on the incident angle, especially in the maritime environment. In this paper, we investigate the key factors in determining the apparent temperature of sea surface and propose the approximate formula consisting of optical characteristics of sea surface and sky radiance. We find that the greater the incident angle increases, the larger the reflectivity of sea surface, and the greater the water vapor concentration in atmosphere increases, the larger the amount of sky radiance. On the basis of this information, we generate the virtual maritime environment in LWIR region using the SE-WORKBENCH, physically based rendering software. The margin of error is under seven percentage points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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