육상에서는 기지국을 통해 고속의 무선 통신 시스템을 사용하고 없는 반면, 해상의 경우 기지국을 설치하는데 제약이 따르고, 이로 인해 긴 전송거리를 갖는 저속의 MF/HF 대역 모뎀을 주로 사용 하고 있다. 고속 전송을 위해 해상위성통신이 사용되기도 하지만, 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 낮은 비용으로 전송속도를 증가시키기 위해서는 Vehicular Ad-hoc Network (VANET)과 같은 기지국이 없는 상황에서 단말간의 통신이 가능한 네트워크의 구성이 필요한데, 해상의 경우 육상과는 다른 환경적인 특징들을 갖기 때문에 본 논문에서는 해상에서의 Ad-hoc 네트워크를 Nautical Ad-hoc Network (NANET) 이라 칭하며 NANET을 위한 시나리오를 설정하고, 시나리오 별 Multiple Access 및 Duplex 방식을 분석한 후, NANET을 구축하기 위한 주요 후속 연구 주제들을 정리하여 해상 무선 통신 연구를 위한 기본적인 Guide Line을 제시한다.
Watershed boundaries and flow paths within the watershed are the most important factors required in watershed analysis. Most often the derivation of watershed boundaries and stream network and flow paths is based on topographical maps but spatial variation of flow direction is not clearly understandable using this method. Water resources projects currently use 1: 50, 000-scale ground survey or aerial photography-based topographical maps to derive watershed boundary and stream network. In basins, where these maps are not available or not accessible it creates a real barrier to watershed geo-spatial analysis. Such situations require the use of global datasets, like GTOPO30. Global data sets like ETOPO5, GTOPO30 are the only data sets, which can be used to derive basin boundaries and stream network and other terrain variations like slope aspects and flow direction and flow accumulation of the watershed in the absence of topographic maps. Approximately 1-km grid-based GTOPO 30 data sets can derive better outputs for larger basins, but they fail in flat areas like the Karkheh basin in Iran and the Amudarya in Uzbekistan. A new window in geo-spatial hydrology has opened after the launching of the space-borne satellite stereo pair of the Terra ASTER sensor. ASTER data sets are available at very low cost for most areas of the world and global coverage is expected within the next four years. The DEM generated from ASTER data has a reasonably good accuracy, which can be used effectively for hydrology application, even in small basins. This paper demonstrates the use of stereo pairs in the generation of ASTER DEMs, the application of ASTER DEM for watershed boundary delineation, sub-watershed delineation and explores the possibility of understanding the drainage flow paths in irrigation command areas. All the ASTER derived products were compared with GTOPO and 1:50,000-based topographic map products and this comparison showed that ASTER stereo pairs can derive very good data sets for all the basins with good spatial variation, which are equal in quality to 1:50,000 scale maps-based products.
GPS의 SA 해제 이후, 상대적으로 비중이 작았던 대기층지연, 다중경로(Multipath) 등 모델링 연구를 통하여 측위 정확도를 보다 향상시킬 수 있는 오차요인의 보정에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 Goad&Goodman, A&K, Hopfield 및 Sasstamoinen 보정모델에 의한 대류층 지연량의 예측은 물론 천정방향의 지연량에 Niell, Chao 및 Marini 맵핑 함수를 적용한 조합 프로그램을 작성하여 기상센서가 운용되는 특정 관측소의 기상자료를 적용하고 GPS 위성의 고도 변화에 따른 대류층 신호 지연량의 변화와 보정모델 및 맵핑 함수의 조합에 따른 지연량의 변화 양상을 비교.고찰한 것으로 특히, 고도각이 $10^{\circ}$ 이하인 저고도 GPS관측자료의 대류층 지연보정시, 천정방향 보정모델과 맵핑 함수의 조합 및 맵핑 함수의 특성 등을 고려하여 보정함이 타당할 것으로 사료되었다.
본 연구에서는 원격탐사를 이용하여 수질 파라미터들을 평가하는데 기존의 다중 회귀나 밴드비 회귀 분석을 이용한 통계적인 방법과 신경망을 이용한 방법을 비교하였다. 사용된 영상은 1996년 3월 18일 대청호 유역의 Landsat TM 영상이며, 30개의 현장 실측치가 위성이 통과하는 시간대에 샘플링되었다. 적용된 신경망은 3개의 층으로 구성된 전향 신경망이며 훈련방법으로는 역전파를 사용하였다. 본 연구에서는 가용한 훈련 데이터 셀이 작으므로 cross-validation 방법이 적용되었다. 비록 기존의 회귀분석에 의한 결과도 어느 정도 유의하게 나왔지만, 신경망에 의한 결과가 훨씬 성공적인 수행을 보여주었다. 신경망을 이용한 수질평가는 신경망이 자료의 비선형적 속성을 잘 반영해주기 때문에 기존의 통계적 기법보다 훨씬 나은 결과를 제공한다고 판단된다.
Air-heating vaporizer usually is used to regasify LNG at satellite areas because of the small demand of natural gas there. The common type of air heating vaporizer which exists in the market is the longitudinally finned type with 8 fins, 55 mm fin length and 2mm fin thickness. To contribute in developing an efficient air-heating vaporizer, experiment on finned type air-heating vaporizer using 8 fins, 50mm(fin length) with 2 mm(fin thickness) which exist in the market and 4 fins, 75 mm(fin length) with 2 mm(fin thickness), which is proposed, were conducted. Then, both types of vaporizers are compared. The experiments were conducted in one hour by varying the ambient condition and the length of the vaporizer. The ambient air was controlled so that it has the same temperature, humidity and air velocity with air condition in every season available and the length was varied 4000 mm, 6000 mm and 8000 mm for each type of vaporizer. Additional experiment with longer duration, i.e. In this experiment, the main aspects in analyzing the characteristics of the air heating vaporizer the inlet-outlet enthalpy difference and the outlet temperature of the working fluid. $LN_2$ is used to substitute LNG because of safety reason. The results show that the characteristics of the finned type 4fin75le vaporizer are comparable to finned type 8fin50le vaporizer.
A compact imaging spectrometer (COMIS) for use in the STSAT3 microsatellite is currently under development. It is scheduled to be launched into a low Sun-synchronous Earth orbit (${\sim}700km$) by the end of 2010. COMIS was inspired by the success of CHRIS, which is a small hyperspectral imager developed for the ESA microsatellite PROBA. COMIS is designed to achieve nearly equivalent imaging capabilities of CHRIS in a smaller (65 mm diameter and 4.3 kg mass) and mechanically superior (in terms of alignment and robustness) package. Its main operational goal will be the imaging of Earth's surface and atmosphere with ground sampling distances of ${\sim}30m$ at the $18{\sim}62$ spectral bands ($4.0{\sim}1.05{\mu}m$). This imaging will be used for environmental monitoring, such as the in-land water quality monitoring of Paldang Lake, which is located next to Seoul, South Korea. The optics of COMIS consists of two parts: imaging telescope and dispersing relay optics. The imaging telescope, which operates at an f-ratio of 4.6, forms an image (of Earth's surface or atmosphere) onto an intermediate image plane. The dispersion relay optics disperses the image and relay it onto a CCD plane. All COMIS lenses and mirrors are spherical and are made from used silica exclusively. In addition, the optics is designed such that the optical axis of the dispersed image is parallel to the optical axis of the telescope. Previous efforts focused on manufacturing ease, alignment, assembly, testing, and improved robustness in space environments.
본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.
Lim, Gu;Im, Myungshin;Kim, Jisu;Lee, Jeong Hwan;Choi, Changsu;Ehgamberdiev, S.;Burkhonov, O.;Mirzaqulov, D.
천문학회보
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제44권1호
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pp.75.2-75.2
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2019
Low surface brightness (LSB) dwarf galaxies hold a key to resolve the small-scale problems of Lambda Cold Dark Matter (LCDM) paradigm such as missing satellites problem. Many recent studies found LSB dwarf galaxies around massive galaxies beyond Local Group up to 10Mpc. Motivated by this, we can increase the number of them by searching for LSB dwarf galaxies around galaxies up to 40Mpc. We use stacked deep (${\mu}_R{\sim}26.2mag\;arcsec^{-2}$) optical B, R-band images taken from Maidanak 1.5m telescope, one of facilities of Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG) which monitored nearby galaxies in a day cadence from 2014 to 2016. Extended LSB sources in ambient regions of 16 nearby galaxies are selected using central surface brightness and total R magnitude criteria. After that, 24 LSB dwarf candidates are selected with visual inspection. To identify if the candidates are satellites or not, we are trying to compare the number density of LSB dwarf candidates around massive galaxies with those in Canada-France-Hawaii-Telescope Legacy Survey (CFHTLS) wide fields which have no dominant massive galaxies for control sample.
본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents the method to quantitatively evaluate the uncertainty of the semi-empirical Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model for Himawari-8/AHI. The uncertainty of BRDF modeling was affected by various issues such as assumption of model and number of observations, thus, it is difficult that evaluating the performance of BRDF modeling using simple uncertainty equations. Therefore, in this paper, Monte-Carlo method, which is most dependable method to analyze dynamic complex systems through iterative simulation, was used. The 1,000 input datasets for analyzing the uncertainty of BRDF modeling were generated using the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) Radiative Transfer Model (RTM) simulation with MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) BRDF product. Then, we randomly selected data according to the number of observations from 4 to 35 in the input dataset and performed BRDF modeling using them. Finally, the uncertainty was calculated by comparing reproduced surface reflectance through the BRDF model and simulated surface reflectance using 6S RTM and expressed as bias and root-mean-square-error (RMSE). The bias was negative for all observations and channels, but was very small within 0.01. RMSE showed a tendency to decrease as the number of observations increased, and showed a stable value within 0.05 in all channels. In addition, our results show that when the viewing zenith angle is 40° or more, the RMSE tends to increase slightly. This information can be utilized in the uncertainty analysis of subsequently retrieved geophysical variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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