In this study, the vertical characteristics of wind were analyzed using the horizontal wind, vertical wind, and vertical wind shear, which are generated from a wind profiler during concentrated heavy rain, and the quantitative characteristics of concentrated heavy rain were analyzed using CAPE, SWEAT, and SRH, among the stability indexes. The analysis of the horizontal wind showed that 9 cases out of 10 had a low level jet of 25 kts at altitudes lower than 1.5 km, and that the precipitation varied according to the altitude and distribution of the low-level jet. The analysis of the vertical wind showed that it ascended up to about 3 km before precipitation. The analysis of the vertical wind shear showed that it increased up to a 1 km altitude before precipitation and had a strong value near 3 km during heavy rains. In the stability index analysis, CAPE, which represents thermal buoyancy, and SRH, which represents dynamic vorticity, were used for the interpretation of the period of heavy rain. As SWEAT contains dynamic upper level wind and thermal energy, it had a high correlation coefficient with concentrated-heavy-rain analysis. Through the case studies conducted on August 12-13, 2012, it was confirmed that the interpretation of the prediction of the period of heavy rain was possible when using the intensive observation data from a wind profiler and the stability index.
본 연구에서는 국내 기술로 개수로 흐름 측정에 활용할 수 있는 초음파 유속 프로파일러를 개발하였다. 이 유속 프로파일러는 초음파의 도플러 효과로 유속을 측정하는 원리에 기반을 두고 있으며, 도플러 주파수는 펄스반복주파수(Pulse Repetition Frequency) 기법에 의해 산정된다. 개발된 유속 프로파일러의 성능을 검증하기 위해 실내 실험 및 현장 테스트를 수행하였다. 실험 결과 개발된 유속 프로파일러는 바닥에서부터 약 0.1 cm 이상의 수심에서는 정상적인 유속 분포를 측정하며, 상용 유속센서 등과 비교하여 유사한 측정 성능을 가진 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 RWP(Radar Wind Profiler)에 적용한 64배열안테나의 설계에 대해 기술하였다. RWP의 안테나는 핵심 설계 포인트는 각 소자간의 격리도를 확보하고, 수직/수평 방사패턴의 일치이다. 이를 위해 배열안테나의 단일소자를 Bend다이폴 타입으로 제안하고, 모의시험을 통해 동작 주파수에서 우수한 정배파비 특성과 수직 / 수평간 방사패턴의 일치성을 확인하였으며, 연직을 포함하는 5개의 빔을 순차적으로 송출시 동/서/남/북 방향은 ±20°로 빔조향시 그레이딩로브가 발생하지 않음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 64배열 안테나는 해외제품과 비교하여 동등이상의 성능으로 설계하였으며, RWP에 적용이 가능함을 확인하였다.
윈드프로파일러 시제품의 시험 운용 기간 중 스펙트럼에 전파 간섭(RFI: Radio Frequency Interference) 오염이 발생하였다. 윈드프로파일러 spectra에 나타나는 전파 간섭 제거 알고리즘의 개발 과정과 그 결과를 조사하였고, 전파 간섭을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 스펙트럼 폭의 임계값 0.1 m/s로 우선 필터링하고 연직 빔인지 경사 빔인지에 따라 동일한 시선속도가 연속되는 gate 수 범위를 결정하였다. 전파 간섭 오염은 비기상 신호의 필터링과 스캔을 통해 제거되었고, 개선된 스펙트럼의 시선속도로부터 산출된 바람벡터의 연속성으로 검증되었다.
The radar wind profiler data contaminates with various non-atmospheric components that produce errors in moments and wind velocity estimations. This study implemented an adaptive Gaussian model to detect and remove the clutter from the radar return. This model includes DC filtering, ground clutter recognition, Gaussian fitting, and cost function to mitigate the clutter component. The adaptive model tested for the various types of clutter components and found that it is effective in clutter removal process. It is also applied for the both time series and spectrum datasets. The moments estimated using this method are compared with those derived using conventional DC-filtering clutter removal method. The comparisons show that the proposed method effectively removes the clutter and produce reliable moments.
Novel surface profiler system for inspection of the display components is demonstrated In the case of the liquid crystal display, for example, not only the flatness of the alignment film but also the quality of rubbing can be inspected. Furthermore, the shape of the component such as the color filter, electrode and mirror can be inspected without removing each component.
본 논문은 효율적인 저수지 수심측량 및 지층탐사를 위하여 음파탐지 기법을 이용한 수심측량과 지층탐사의 활용에 관한 것으로서 음향 측심기 (Echo Sounder) 및 고주파 지층탐사 장비 (Subbottom Profiler)를 이용하여 수원시 원천저수지에 대한 수심측량과 지층탐사를 수행하였다. 연구에 사용된 음향 측심기 및 고주파 지층탐사 장비는 GPS와 연결하여 선박에 설치하고 DGPS 측량 방법을 이용하여 평면위치, 수심 및 지층탐사 데이터를 동시에 취득하였다. 음향 측심기 및 고주파 지층탐사 장비를 통해 취득된 데이터는 GIS 프로그램을 이용하여 다양하게 분석함으로써 저수지의 수심 지형 저수량에 대한 결과와 저수지 침전물의 종류, 양, 두께, 분포 등에 대한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 데이터들과 분석 결과는 향후 저수지, 호수 및 댐 유역에 대한 장기적인 개발 관리계획을 위하여 음파탐지 기법을 이용한 다양한 관측장비를 활용하는데 다양한 정보들을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 BNC 어휘목록과 2015 교육부 기본 어휘를 중심으로 EBS 연계교재와 대학 수능시험의 어휘를 분석하고자 한다. 어휘점유율과 빈도를 분석하기 위해서 AntWordProfiler 어휘 분석프로그램이 사용되었다. 결과를 보면, 2020 EBS 수능 영어 듣기와 읽기 연계 교재는 각각 BNC 3,000 단어와 4,000 단어를 가지고 약 95%를 이해할 수 있다는 것을 보여준다. 그러나 EBS 듣기와 읽기 교재의 98%의 단어를 이해하기 위해서는 각각 4,000과 8,000 단어가 필요하다는 것을 알 수 있다. 다른 한편으로 2020 수능영어시험 듣기와 읽기의 95%를 이해하기위해서는 각각 2,000과 4,000 단어가 요구되며, 98%의 경우에는 추가적으로 4,000과 7,000의 단어가 필요하다. 결과적으로 EBS 연계교재가 대입수능영어시험보다 더 많은 어휘의 양을 요구한다는 것을 알 수 있다.
윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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