풍력자원지도를 작성하기 위해서는 풍황자료, 지형고도지도, 지면조도지도가 필요하다. 본 연구는 이 중 지면조도지도를 생성하는 작업의 효율성과 정확도를 높이기 위해 환경부의 토지피복지도에 영상필터링 기법 중 무빙필터를 적용하였다. 필터링된 토지피복지도를 이용하여 지면조도지도를 생성하였고 이를 가지고 풍력자원지도를 작성해봄으로써, 필터링을 거쳐 풍력자원지도를 작성하여도 타당한지 여부를 검증하였다. 그 결과, 필터링을 적용한 지면조도지도를 사용하여 작성한 바람지도 모두 과소예측을 보였으나 오차정도가 매우 작았고, RMSE 또한 50m높이에서 0.0237~0.0253m/s 정도로 거의 0에 근접한 결과를 보였다. 즉, 풍력발전기가 설치되는 80m 이상의 높이에서는 오차의 정도가 더욱 줄어들 것이고, 풍력자원예측 시 작업의 효율성을 위해 필터링기법을 적용하여도 신뢰할 만한 풍력자원지도를 얻을 수 있을 것이다.
Day ahead forecast is necessary for the electricity market to stabilize the electricity penetration. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for longer than 12 hours forecast horizon. Korea Meteorological Administration operates the UM-LDAPS model to produce the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study interpolates the hourly total irradiance into 15 minute instantaneous irradiance and then compare them with observed solar irradiance at four ground stations at 1 minute resolution. Numerical weather prediction model employed here was produced at 00 UTC or 18 UTC from January to December, 2018. To compare the statistical model for the forecast horizon less than 3 hours, smart persistent model is used as a reference model. Relative root mean square error of 15 minute instantaneous irradiance are averaged over all ground stations as being 18.4% and 19.6% initialized at 18 and 00 UTC, respectively. Numerical weather prediction is better than smart persistent model at 1 hour after simulation began.
To determine the wind turbine class in the offshore of the Korean Peninsula, the reference wind speed for a 50-y return period at the hub height of a wind turbine was estimated using the reanalysis data sets. The most recent reanalysis data, ERA5, showed the highest correlation coefficient (R) of 0.82 with the wind speed measured by the Southwest offshore meteorological tower. However, most of the reanaysis data sets except CFSR underestimated the annual maximum wind speed. The gust factor of converting the 1 h-average into the 10 min-average wind speed was 1.03, which is the same as the WMO reference, using several meteorological towers and lidar measurements. Because the period, frequency, and path of typhoons invading the Korean Peninsula has been changing owing to the climate effect, significant differences occurred in the estimation of the extreme wind speed. Depending on the past data period and length, the extreme wind speed differed by more than 30% and the extreme wind speed decreased as the data period became longer. Finally, a reference wind speed map around the Korean Peninsula was drawn using the data of the last 10 years at the general hub-height of 100 m above the sea level.
The solar and meteorological resources map is calculated using by one-layer solar radiation model (GWNU model), satellites data and numerical model output on the Korean peninsula. The Meteorological input data to perform the GWNU model are retrieved aerosol optical thickness from MODIS (TERA/AQUA), total ozone amount from OMI (AURA), cloud fraction from geostationary satellites (MTSAT-1R) and temperature, pressure and total precipitable water from output of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) model operated by KMA (Korea Meteorological Administration). The model is carried out every hour using by the meteorological data (total ozone amount, aerosol optical thickness, temperature, pressure and cloud amount) and the basic data (surface albedo and DEM). And the result is analyzed the distribution in time and space and validated with 22 meteorological solar observations. The solar resources map is used to the solar energy-related industries and assessment of the potential resources for solar plant. The National Institute of Meteorological Research in KMA released $4km{\times}4km$ solar map in 2008 and updated solar map with $1km{\times}1km$ resolution and topological effect in 2010. The meteorological resources map homepage (http://www.greenmap.go.kr) is provided the various information and result for the meteorological-solar resources map.
Kim, Heegwang;Park, Jinho;Park, Hasil;Paik, Joonki
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.327-330
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2016
Currently, the world's elderly population continues to grow at a dramatic rate. As the number of senior citizens increases, detection of someone falling has attracted increasing attention for visual surveillance systems. This paper presents a novel fall-detection algorithm using motion estimation and an integrated spatiotemporal energy map of the object region. The proposed method first extracts a human region using a background subtraction method. Next, we applied an optical flow algorithm to estimate motion vectors, and an energy map is generated by accumulating the detected human region for a certain period of time. We can then detect a fall using k-nearest neighbor (kNN) classification with the previously estimated motion information and energy map. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively detect someone falling in any direction, including at an angle parallel to the camera's optical axis.
본 논문은 남한지역 풍력자원의 계량화 및 바람환경분석 등에 필요한 풍력에너지지도를 고해상도로 작성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 $1Km{\times}1Km$ 격자로 나누어진 남한전역(345,682 지점)의 월별풍속에 적합한 통계적 바람장모형을 설정하여 각종 풍력에너지통계를 $1Km{\times}1Km$ 격자지점 별로 계산하고, 통계값들를 지도로 구현하는 절차를 연구하였다. 바람장모형의 적합성검정에는 국내 76개 기상관측소에서 관측된 TMY (typical meteorological year) 바람자료가 사용되었으며, Kolmogrov-Smirnov 검정결과 로그정규모형이 남한지역의 월별 바람장모형에 적합하였다. 또한 로그정규모형 하에서 얻어지는 다양한 형태의 풍력에너지통계들을 소개하였으며, 국립기상연구소가 제공하는 $1Km{\times}1Km$ 격자지점(345,682 지점)의 풍속자료를 사용하여 남한(지상 80m)의 풍력에너지밀도(W/$m^2$)지도를 공간분포도 형태로 작성해 보였다.
Emerging global economic growth and increasing demand for energy supply and demand imbalance and the excessive use of fossil fuels existing the rapidly increasing greenhouse gas emissions and resource depletion of global energy crisis is deepening. Accordingly, improvement of living conditions around and through the natural ecological preservation and the need for a comfortable life for the meeting the importance of energy management and consumption are emerging. Many in the field of architecture for energy-saving measures and conducts research and analysis from the early stages to verify the energy performance of BIM (Building Information Model) technology development and commercialization through the building's energy performance to an objective technology forecasts Analysis of the existing building energy performance in waste management also possible that "BIM-based green building process, the possibility of" suggested. In this study, BIM through the analysis of information using the structures for the management of waste, energy and physical data collected by Mapping it can effectively plan resources for recycling were analyzed.
An adaptive active contour algorithm which shows stable object tracking performance under the moving or deformable environments, is proposed. In order to cope with local deformation of the object, an energy map is generated from the difference of the consecutive images and a new energy function based on the energy map is presented. The algorithm is evaluated on a set of artificial and real images to verify the efficiencies and test results show the stable tracking performance for the moving objects.
최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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