• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제10권1호
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• pp.75-82
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• 2009

In this parer, we propose a new way of improving DGNSS service using combination of multiple SBAS information. Because SBAS uses Geostationary Earth Orbit (GEO) satellites, it has very large coverage but it can be unavailable in urban canyon because of visibility problem. R. Chen solved this problem by creating Virtual Reference Stations (VRS) using the SBAS signal [1]. VRS converts SBAS signal to RTCM signals corresponding its location, and broadcast the converted RTCM signals over the wireless internet. This method can solve the visibility problem cost effectively. Furthermore it can solve DGNSS coverage problem by creating just a transmitter instead of a reference station. Developing above method, this paper proposes the methods that integrate two or more SEAS signals into one RTCM signal and broadcast it. In Korea, MSAS signal is available even though it is not officially certified for Korean users. As a Korean own SBAS-like system, there is the internet-based KWTB (Korean WADGPS Test Bed) which we developed and released at ION GNSS 2006. As a result, virtually two different SBAS corrections are available in Korea. In this paper, we propose the integration methods for these two independent SBAS corrections and present the test results using the actual measurements from the two systems. We present the detailed algorithm for these two methods and analyze the features and performances of them. To verify the proposed methods, we conduct the experiment using the logged SBAS corrections from the two systems and the RINEX data logged at Dokdo monitoring station in Korea. The preliminary test results showed the improved performance compared to the results from two independent systems, which shows the potential of our proposed methods. In the future, the newly developed SBASs will be available and the places which can access the multiple SBAS signals will increase. At that time, the integration or combination methods of two or more SBASs will become more important. Our proposed methods can be one of the useful solutions for that. As an additional research, we need to extend this research to the system level integration such as the concept of the decentralized W ADGPS.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권3호
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• pp.154-167
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• 2014

김사문의 "용호구곡경승안내"와 "용성지" 그리고 바위글씨 의 위치와 내용 및 ArcGIS10.0의 투영기법을 활용한 지형분석 등을 통해 지리산에 설정된 남원 용호구곡의 장소 및 경관 특질을 밝히고자 한 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 남원팔경 제1경인 용호구곡의 협곡은 감입곡류천으로 변성암과 화강암 풍화층이 급류에 깎이면서 곳곳에 소(沼)와 단애(斷崖) 그리고 반석(盤石)이 특징적인 지형경관을 이루었다. 제3곡 학서암을 제외한 구곡 바위글씨 위치의 GPS좌표를 측정하고, 바위글씨를 기종점(起終點)으로 다음(Daum)지도 상의 API(Application Programming Interface) 기능을 이용하여 거리를 측정한 결과, 용호구곡의 총 연장거리는 약 3.5km이었으며 각 곡간의 평균거리는 436.5m로 계상되었다. 용호구곡은 1927년 용호서원의 전신인 용호정사(龍湖精舍)의 경영주체인 원동향약계와 관련된 기호학파 사림에 의해 구한말에서 일제 강점 초기 사이에 설정된 것으로 판단된다. 그 근거는 "용호정실기(龍湖亭實記)"에 언급된 용호영당(龍湖影堂)의 존재와 "하은유고(荷隱遺稿)"의 기록, 불신당(佛神堂)의 '용호품제(龍湖品題)' 와 '용호정사동구(龍湖精舍洞口) 갑자춘(甲子春)' 바위글씨 그리고 용호서원 목간당에 게판(揭板)된 "용호구곡십영(龍虎九曲十詠)" 등을 통해 확인할 수 있다. 용호서원과 용호정을 중심으로 풍호대(風乎臺) 석벽에 새겨진 다수의 시사명단(詩社名單) 그리고 제6곡 유선대(遊仙臺)와 그 곳의 돌절구, 불신당과 교룡담의 '방장제일동천(方丈第一洞天)' 및 '용호석문(龍湖石門)' 바위글씨 그리고 1곡 주변의 여궁석(女宮石)과 비보풍수 시설 등을 종합해 볼 때, 용호구곡은 유 불 선(儒 佛 仙)과 풍수지리사상이 습합되면서 형성된 독특한 구곡문화의 현장으로 이해된다. 김사문의 "용호구곡경승안내"는 조선 말기 지역민이 가졌던 용호구곡의 지명과 승경관을 이해하는데 매우 유용한 정보를 제공해 준다. 또한 "용성지" 내용으로 미루어 볼 때 용호구곡 용추동(龍湫洞)에는 불영추(佛影湫), 구룡추(九龍湫), 이수추(梨樹湫), 괴음추(槐音湫), 대야추(大也湫) 등 총 12개의 추(湫)가 언급되고 있으나 아쉽게도 일부는 현재 확인이 곤란하다. 한편 용호구곡 주변에 충만된 구룡(九龍) 관련 지명과 시설은 이곳 장소정체성의 핵심일 뿐 아니라 12개 추의 정확한 장소 규명과 경관의미 전달은 용호구곡의 경관매력도 제공은 물론 경관 스토리텔링을 위해 매우 유효한 콘텐츠이자 스토리보드의 키워드가 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1653-1667
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.