Now that the plume of point source was suspected to have strong impact on visibility impairment in Pusan, we evaluated visibility impairment impact of the pulme from Pusan Thermo Electric Power Plant in Pusan. Level-1 and-2 analyses were carried out using VISCREEN(Visual Impact Screen model). The emission rates for this Pusan Thermo Electric Power Plant was projected to be 116g/s of nitrogen oxides(as $NO_2$). The source fails the level-1 test with a Plume perceptibility(ΔE) of 30, nearly 15 times the screeing threshold. To characterize worstcase meteorological conditions for level-2 screening, we obtained meteorological data from Mar., 1996 to Feb., 1997 of Pusan Thermo Electric Power Plant. The source fails the level-2 test with a ΔE of 17, nearly 8.5 times the screening threshold. These analyses indicated that adverse visibility impairment could not be ruled out. Therefore a Level-3 analysis was performed using PLUVUE II(Plume Visibility model). As a result, maximum reduction of visual range for 0900LST in winter was 0.9%. Visual impact of the plume from vast point source was judged to be considerable in terms of background visibility of urban area.
Tunnel lighting is composed of entrance zone, interior zone and exit zone by KS C 3703. We have to consider adaptation at entrance zone and exit zone lighting to prevent deteriorate visibility like black hole and white hole phenomenon. So External luminance, vehicle velocity and traffic volume should be considered in threshold zone lighting and vehicle speed and traffic volume should be considered in interior zone lighting. But existing tunnel lighting system is not good at visibility and economic because that is only controled by external luminance. So in this paper, We improve visibility and economic of tunnel lighting system using fuzzy reasoning according to external luminance, vehicle velocity, traffic volume.
PURPOSES : This study aimed to evaluate the appropriateness of safety with the standard for threshold zone luminance as specified in the Recommendation for Lighting of Traffic Tunnel, which has been widely adopted worldwide. METHODS : A driving test of the subject in a full-scale road tunnel was conducted. The adaptation luminance and threshold zone luminance, which should be known for the driver to perceive an object within stopping sight distance, were obtained. These values were compared with the adaptation luminance and threshold zone luminance obtained by the existing reduced model test and tunnel lighting standard that has served as a guideline for the current threshold zone luminance standard. RESULTS : According to this study, threshold zone luminance should be increased to at least 1.8 times the value proposed in the existing studies and to twice the domestic tunnel lighting standard (KS C 3703: 2014). CONCLUSIONS : The threshold zone luminance proposed in this study differs largely from that obtained from indoor tests and from the current tunnel lighting standard used worldwide; this difference may be attributed to the fact that the indoor tests did not incorporate driving workload, non-uniformity of luminance distribution in terms of sight, and factors that reduce the visibility of the driver, such as the light reflected into the driver's eyes. Hence, it is necessary to further review the factors that reduce the visibility of drivers approaching tunnels in order to determine the rational tunnel threshold zone luminance.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
본 연구에서는 HEVC로 인코딩된 스트림을 6MHz 대역폭 DVB-T2 시스템을 통해서 전송하는 우리나라 지상파 4K-UHD 실험방송 환경에서, 상용 수신기 3종에 대해서 양시청 최소 신호 대 잡음비(ToV C/N)와 양시청 수신기 최소 입력 전계 레벨(Sensitivity)을 실험실 테스트를 통해서 측정하였다. 26.37Mbps 전송률을 기준으로, ToV 평균 C/N=18.8dB 정도로 측정되었고, 수신기 Sensitivity는 최소 -84.2dBm에서 최대 -80.0dBm으로 측정되었다. 이로부터, 수신기 노이즈 바닥(Floor)은 평균 -100dBm 가량으로 계산되었다.
운전자 생명선인 차선은 주간 시인성, 야간 시인성, 야간 젖은 상태 시인성, 야간 강우시 시인성으로 구분된다. 본 연구는 특히, 비와 관련되어 기상이 불안전한 조건에서 운전자의 주행 안전 확보를 목적으로 하였다. 차선의 시인성은 사전 인지시간(Preview time) 과 감지거리(Detection distances)와 밀접한 관계가 있으며, 야간 교통사고 감소를 위하여 차선 재료 성능을 향상시켜 차선의 주야간과 우천시 주야간 시인성의 척도인 Dry 재귀반사도(Dry retroreflectivity) 및 Wet 재귀반사도(Wet Retroreflectivity)를 높이기 위한 방안을 마련하는 데 있다. 이를 위하여 일반적으로 사용되고 있는 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=1.50의 분석과 시인성의 척도인 재귀반사도를 향상시키기 위하여 가장 중요한 변수인 기능성 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=2.2.을 도입하였다. 국내외 최소 한계 재귀반사도(Minimum threshold retroreflectivity) 및 최소 인지 재귀반사도(Install minimum retroreflectivity)를 조사하여 차선의 시인성 확보를 위한 최소한의 관리 수치를 규명하였으며 아울러 국내기존 차선 재료의 물리적 특성 그리고 재귀반사도의 시험을 통하여 우천 시 야간 재귀반사도 향상 방안을 마련하였다.
본 연구에서는 현재 기상청에서 운용중인 시정계 자료의 시공간대표성 및 정확도를 개선하기 위해, 다단계 결정나무 품질검사(decision tree QC) 방법을 개발하고 3년간(2016.03-2019.02) 시정계 자료에 적용하였다. 개발된 QC 방법의 정성적 및 정량적 검증을 위해 기상청에서 제공하는 시정계 자료 및 목측 자료 그리고 노르웨이 기상청의 QC 방법을 사용하였다. 1단계에서는 물리적 범위 초과 및 결측 검사를 수행하여 결측 및 비정상 자료의 합이 총 자료의 10%를 초과하면 해당 지점은 다음 QC에서 제거하였다. 2단계에서는 시정이 시간적으로 연속성 있게 변한다는 가정하에 시간적 연속성 검사를 수행하였고, 임계값을 동적으로 설정하였다. 3단계에서는 시정이 공간적으로 연속성 있게 변한다는 가정하에 공간적 연속성 검사를 수행하였다. 4단계에서는 시정계의 정확도가 시정에 반비례한 점을 고려한 가중평균법으로 10분 주기 시정자료를 산출하였다. 시정계가 처음으로 도입 운용되는 점으로 인해 전체 시정계 자료 중 약 10% 정도가 1단계에서 제거되었다. 또한 안개발생 주변 지역에서는 시정의 공간적 변동성이 연속성 검사를 수행할 수 없을 정도로 매우 크기 때문에 3단계는 적용하지 않았다. 본 연구에서 개발한 QC 방법을 정성적, 정량적 검증한 결과, 초기 자료에 포함된 이상치들이 상당부분 제거되고 시정의 순간적 변동성이 완화됨을 보였다. 또한 목측자료 및 노르웨이 기상청 QC 방법을 이용한 간접적 검증 결과 본 연구에서 개발한 QC 방법이 시정계 자료 품질검사기법으로 사용이 가능함을 제시하였다.
본 논문에서는 HVS의 가시성과 영상의 히스토그램 특성을 동시에 고려하는 자동 게인옵셋법을 제안한다. 제안한 방법에서는 대비 신장된 영상의 평균 가시성이 최대가 되도록 클리핑의 상하한 역치를 정하고 이들로부터 유도된 게인 및 옵셋으로 영상의 대비를 신장한다. 가시성 함수는 불균일한 밝기의 주변화소들로부터 중심화소의 밝기 변화를 인간 시각이 인지하는 데 필요한 최소 변화량인 공간 JND를 사용하여 정의한다. 실험결과에서 제안한 방법에 의하여 대비 신장된 영상을 기존의 방법들의 결과 영상에 비하여 전역 대비와 국부 대비가 좋게 개선됨을 보인다.
We developed fog detection algorithm (KNU_FDA) based on the optical and textural properties of fog using satellite (COMS) and ground observation data. The optical properties are dual channel difference (DCD: BT3.7 - BT11) and albedo, and the textural properties are normalized local standard deviation of IR1 and visible channels. Temperature difference between air temperature and BT11 is applied to discriminate the fog from other clouds. Fog detection is performed according to the solar zenith angle of pixel because of the different availability of satellite data: day, night and dawn/dusk. Post-processing is also performed to increase the probability of detection (POD), in particular, at the edge of main fog area. The fog probability is calculated by the weighted sum of threshold tests. The initial threshold and weighting values are optimized using sensitivity tests for the varying threshold values using receiver operating characteristic analysis. The validation results with ground visibility data for the validation cases showed that the performance of KNU_FDA show relatively consistent detection skills but it clearly depends on the fog types and time of day. The average POD and FAR (False Alarm Ratio) for the training and validation cases are ranged from 0.76 to 0.90 and from 0.41 to 0.63, respectively. In general, the performance is relatively good for the fog without high cloud and strong fog but that is significantly decreased for the weak fog. In order to improve the detection skills and stability, optimization of threshold and weighting values are needed through the various training cases.
본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 초 고화질 방송(Ultra-High Definition TV: UD-TV) 에 대하여 간략히 알아보고, 무선 채널에 비해 잡음의 영향이 적은 케이블 채널에서의 전송 가능성과 효율적인 전송방식에 대하여 살펴 보고자 한다. 국내 및 북미에서 디지털 케이블 방송의 전송 표준으로 채택하고 있는 오픈 케이블(OpenCable, J.83 Annex B) 시스템을 근간으로 하여, 기존의 256QAM에서 1024QAM으로 단순 확장된 시스템의 TOV(Threshold of Visibility) 증가를 살펴 보고, 이를 개선하기 위한 오류 정정 부호기의 부호율 변화 및 터보 부호의 적용을 통해 수정 확장된 시스템의 성능을 분석함으로써 수정 확장된 1024QAM 오픈 케이블 시스템의 최대 성능 한계를 알아본다. 그 결과 기존 오류 정정 부호기의 구조를 갖는 오픈 케이블 시스템은 31.5dB 이하의 신호 대 잡음비에서는 오류 없는 수신이 불가능하며, 그보다 낮은 TOV를 얻기 위해서는 기존 오류 정정 부호기의 수정이 불가피함을 확인했다. 또한 UD-TV의 전송 가능성을 기존 6MHz채널 대역폭 내에서의 섀논 한계(Shannon Capacity) 및 차세대 동영상 압축 기술과의 관계를 통해 고찰해 보고, 2개 이상의 채널을 결합하여 UD-TV를 전송하는 여러 가지 시나리오를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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