Park, Kwan-Dong;Lee, Hae-Chang;Kim, Mi-So;Kim, Yeong-Guk;Seo, Seung Woo;Park, Junpyo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.7
no.3
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pp.183-188
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2018
The Global Navigation Satellite System (GNSS) signal gets delayed as it goes through the troposphere before reaching the GNSS antenna. Various tropospheric models are being used to correct the tropospheric delay. In this study, we compared effectiveness of two popular troposphere correction models: Global Pressure and Temperature (GPT) and Satellite-Based Augmentation System (SBAS). One-year data from a particular site was chosen as the test case. Tropospheric delays were computed using the GPT and SBAS models and compared with the International GNSS Service tropospheric product. The bias of SBAS model computations was 3.4 cm, which is four times lower than that of the GPT model. The cause of higher biases observed in the GPT model is the fact that one cannot get wet delays from the model. If SBAS-based wet delays are added to the hydrostatic delays computed using the GPT model, then the accuracy is similar to that of the full SBAS model. From this study, one can conclude that it is better to use the SBAS model than to use the GPT model in the standard code-pseudorange data processing.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.15
no.1
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pp.78-88
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2007
In the present study a detailed examination of various porous media models for predicting filtration efficiency and pressure drop of diesel particulate filter (DPF), such as sphere-in-cell and constricted tube models, are attempted. In order for demonstrating their validities of correct estimation on permeability, geometry of property configurations common in commercial cordierite DPFs are correlated to the porous media flow models, and validations of predicted filtration efficiencies due to the use of different unit collectors are made with experiments. The result shows that the porosity, pore size and permeability of cordierite DPF can be successfully correlated by Kuwabara flow field with correction factor of 0.6. The unit collector efficiency predicted by sphere-in-cell model agrees very well with measurements in accumulation mode, whereas that by constricted tube model with significant prediction error.
Since the early forties, researchers from around the world have been studying the phenomenon of deadtime in radiation detectors. Many have attempted to develop models to represent this phenomenon. Two highly idealized models; paralyzable and non-paralyzable are commonly used by most individuals involved in radiation measurements. Most put little thought about the operating conditions and applicability of these ideal models for their experimental conditions. So far, there is no general agreement on the applicability of any given model for a specific detector under specific operating conditions, let alone a universal model for all detectors and all operating conditions. Further the related problem of pile-up is often confused with the deadtime phenomenon. Much work, is needed to devise a generalized and practical solution to these related problems. Many methods have been developed to measure and compensate for the detector deadtime count loss, and many researchers have addressed deadtime and pulse pile-up. The goal of this article is to summarize the state of science of deadtime; measurement and compensation techniques as proposed by some of the most significant work on these topics and to review the deadtime correction models applicable to present day radiation detection systems.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.15
no.1
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pp.40-49
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2013
Current service system of the Korea Meteorological Administration (KMA) for blooming date forecasting in spring depends on regression equations derived from long term observations in both temperature and phenology at a given station. This regression based system does not allow a timely correction or update of forecasts that are highly sensitive to fluctuating weather conditions. Furthermore, the system cannot afford plant responses to climate extremes which were not observed before. Most of all, this method may not be applicable to locations other than that which the regression equations were derived from. This note suggests a way to replace the location restricted regression equations with a thermal time based phenology model to complement the KMA blooming forecast system. Necessary parameters such as reference temperature, chilling requirement and heating requirement were derived from phenology data for forsythia, azaleas and Japanese cherry at 29 KMA stations for the 1951-1980 period to optimize spring phenology prediction model for each species. Best fit models for each species were used to predict blooming dates and the results were compared with the observed dates to produce a correction grid across the whole nation. The models were driven by the KMA's daily temperature data at a 5km grid spacing and subsequently adjusted by the correction grid to produce the blooming date maps. Validation with the 1971-2012 period data showed the RMSE of 2-3 days for Japanese cherry, showing a feasibility of operational service; whereas higher RMSE values were observed with forsythia and azaleas.
Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.
The purpose of this study is to examine the image-based atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming KOrea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situmeasurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2_1 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3_1 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.
Yang, Hee Jung;Suh, Pae Sun;Kim, Soo Jeong;Lee, Soon Young
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.48
no.4
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pp.216-224
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2015
Objectives: Decreased fertility and impaired health owing to early menopause are significant health issues. Smoking is a modifiable health-related behavior that influences menopausal age. We investigated the effects of smoking-associated characteristics on menopausal age in Korean women. Methods: This study used data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey from 2007 to 2012. Menopausal age in relation to smoking was analyzed as a Kaplan-Meier survival curve for 11 510 women (aged 30 to 65 years). The risk of entering menopause and experiencing early menopause (before age 48) related to smoking were assessed using a Cox proportional hazards model. Results: The menopausal age among smokers was 0.75 years lower than that among non-smokers (p<0.001). The results of the Cox proportional hazards model showed pre-correction and post-correction risk ratios for entering menopause related to smoking of 1.26 (95% confidence interval [CI], 1.09 to 1.46) and 1.27 (95% CI, 1.10 to 1.47), respectively, and pre-correction and post-correction risk ratios for experiencing early menopause related to smoking of 1.36 (95% CI, 1.03 to 1.80) and 1.40 (95% CI, 1.05 to 1.85), respectively. Conclusions: Smokers reached menopause earlier than non-smokers, and their risk for experiencing early menopause was higher.
The current spectral shape matching method (SSMM), developed by Ahn and Shanmugam (2004), relies on the assumption that the path radiance resulting from scattered photons due to air molecules and aerosols and possibly direct-reflected light from the air-sea interface is spatially homogeneous over the sub-scene of interest, enabling the retrieval of water-leaving radiances ($L_w$) from the satellite ocean color image data. This assumption remains valid for the clear atmospheric conditions, but when the distribution of aerosol loadings varies dramatically the above postulation of spatial homogeneity will be violated. In this study, we present the second version of SSMM which will take into account the horizontal variations of aerosol loading in the correction of atmospheric effects in SeaWiFS ocean color image data. The new version includes models for the correction of the effects of aerosols and Raleigh particles and a method fur computation of diffuse transmittance ($t_{os}$) as similar to SeaWiFS. We tested this method over the different optical environments and compared its effectiveness with the results of standard atmospheric correction (SAC) algorithm (Gordon and Wang, 1994) and those from in-situ observations. Findings revealed that the SAC algorithm appeared to distort the spectral shape of water-leaving radiance spectra in suspended sediments (SS) and algal bloom dominated-areas and frequently yielded underestimated or often negative values in the lower green and blue part of the electromagnetic spectrum. Retrieval of water-leaving radiances in coastal waters with very high sediments, for instance = > 8g $m^{-3}$, was not possible with the SAC algorithm. As the current SAC algorithm does not include models for the Asian aerosols, the water-leaving radiances over the aerosol-dominated areas could not be retrieved from the image and large errors often resulted from an inappropriate extrapolation of the estimated aerosol radiance from two IR bands to visible spectrum. In contrast to the above results, the new SSMM enabled accurate retrieval of water-leaving radiances in a various range of turbid waters with SS concentrations from 1 to 100 g $m^{-3}$ that closely matched with those from the in-situ observations. Regardless of the spectral band, the RMS error deviation was minimum of 0.003 and maximum of 0.46, in contrast with those of 0.26 and 0.81, respectively, for SAC algorithm. The new SSMM also remove all aerosol effects excluding areas for which the signal-to-noise ratio is much lower than the water signal.
In order to enhance the competitiveness of the container shipping industry and promote its development, based on the empirical analyses using multivariate time series models, this study aims to suggest a few strategies related to the dynamics of the container shipping market. It uses the vector autoregressive (VAR) and vector error correction (VEC) models as analytical methodologies. Additionally, it uses the annual trade volumes, fleets, and freight rates as the dataset. According to the empirical results, we can infer that the most exogenous variable, the trade volume, exerted the highest influence on the total dynamics of the container shipping market. Based on these empirical results, this study suggests some implications for ship investment, freight rate forecasting, and the strategies of shipping firms. Concerning ship investment, since the exogenous trade volume variable contributes most to the uncertainty of freight rates, corporate finance can be considered more appropriate for container ship investment than project finance. Concerning the freight rate forecasting, the VAR and VEC models use the past information and the cointegrating regression model assumes future information, and hence the former models are found better than the latter model. Finally, concerning the strategies of shipping firms, this study recommends the use of cycle-linked repayment scheme and services contract.
A new method of calculating sensitivity coefficients of core characteristics relative to infinite-dilution cross sections has been developed. Conventional sensitivity coefficients are evaluated for the changes of effective cross sections which are dependent on individual models of core and cell. Therefore a correction has been derived to the conventional sensitivity coefficients based on the perturbation theory. The accuracy of the present method has been verified by comparing numerical results of sensitivity coefficients with a reference Monte-Carlo method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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