A model coupling a meteorological predictive model and a vegetation photosynthesis and respiration model was used to simulate $CO_2$ concentrations over coastal basin areas, and modeling results were estimated with aircraft observations during a massive sampling campaign. Along with the flight tracks, the model captured the meteorological variables of potential temperature and wind speed with mean bias results of $0.8^{\circ}C$, and 0.2 m/s, respectively. These results were statistically robust, which allowed for further estimation of the model's performance for $CO_2$ simulations. Two high-resolution emission data sets were adopted to determine $CO_2$ concentrations, and the results show that the model underestimated by 1.8 ppm and 0.9 ppm at higher altitude over the study areas during daytime and nighttime, respectively, on average. Overall, it was concluded that the model's $CO_2$ performance was fairly good at higher altitude over the study areas during the study period.
Due to the inherent nature of the low flying UAV, obstacle detection is a fundamental requirement in the flight path to avoid the collision from obstacles as well as manned aircraft. In this paper, a preliminary sensor requirements of an obstacle detection system for UAV in low-altitude flight are analyzed, and the automated obstacle detection sensor system is proposed assessing both passive and active sensors such as EO camera, IR, Laser radar, microwave and millimeter radar. In addition, TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance System) are reviewed for the collision avoidance of the manned aircraft system. It is suggested that small-sized radar sensor is the best candidate for the smart UAV because an active radar can provide the real-time informations on range and range rate in the all-weather environment. However, an important constraints on small UAV should be resolved in terms of accommodation of the mass, volume, and power allocated in the payload of the UAV system design requirements.
The purpose of this study is leading to prevent the major causes of commercial-aviation fatalities about controlled-flight-into-terrain(CFIT) in approach-and-landing accidents. The paper of major analysis for controlled flight into terrain(CFIT) was Guam accident, Mokpo accident and Gimhae accident in commercial transport-aircraft accidents from 1993 through 2002. CFIT occurs when an airworthy aircraft under the control of the flight crew is flown unintentionally into terrain, obstacles or water, usually with no prior awareness by the crew. This type of accident can occur during most phases of flight, but CFIT is more common during the approach-and-landing phase. Ninety-five percent of the Guam accident, Mokpo accident, and Gimhae accident where weather was known involved IMC, fog, and rain. The paper believed that prevention for CFIT accident was education and training for flying crew and upgrade for equipment such as EGPWS, and need more research for professional organizations of airlines, and accomplishing precision approaches should be a high priority.
In aviation meteorology, the low level wind shear is defined as a sudden change of head windbelow 1600 feet that can affect the departing and landing of the aircraft. Jeju International Airport is an area where low level wind shear is frequently occurred by Mt. Halla. Forecasting of such wind shear would be useful in providing early warnings to aircraft. In this study, we investigated the performance of statistical downscaling model, called Korea Meteorological Administration Post-processing (KMAP) with a 100 m resolution in forecasting wind shear by the complex terrain. The wind shear forecasts was produced by calculating the wind differences between stations aligned with the runways. Two typical wind shear cases caused by complex terrain are validated by comparing to Low Level Wind Shear Alert System (LLWAS). This has been shown to have a good performance for describing air currents caused by terrain.
National Institute of Meteorological Sciences has conducted a total 54 cloud seeding experiments with a silver iodide and calcium chloride using aircrafts from 2008 to 2018. The goal of the experiments is to improve the techniques of precipitation enhancement in Korea. The cloud seeding experiments using the silver iodide and calcium chloride were 36 and 18 times, respectively. During the cloud seeding experiments of the silver iodide and calcium chloride, the average values of total cloud amount for two kinds of seeding materials were 9.6 for and 8.1, respectively. The cloud type with the highest occurrence was Nimbostratus (Ns)-Stratus (St) (58%) in the silver iodide cloud seeding experiment. It was Altostratus (As)-Stratocumulus (Sc) (44%) in the calcium chloride cloud seeding experiment. Compared to probability of obtaining cloud seeding effect of the experiments using a leased aircraft, the probability using an atmospheric research aircraft increased from 43% to 63% in the silver iodide cloud seeding experiment and from 29% to 75% in the calcium chloride cloud seeding experiment. However, the increasing tendency was only shown during the one year experiment (2018). To get the meaningful statistical tendency of the cloud seeding effects, it is needed to implement many experiments in several years. Further we have to more clearly understand the characteristics of clouds developing in Korea and implement the cloud seeding experiments under a variety of weather conditions in order to develop the optimized precipitation enhancement technology in Korea.
새로운 개념의 항행 시스템인 CNS/ATM(Communication Navigation Surveillance/Air Traffic Management)의 등장에 따라 항공 감시분야에서는 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 시스템이 구축되고 있다. FIS-B(Flight Information Services-Broadcast)는 ADS-B의 핵심 요소 중의 하나로 기상정보를 비롯하여 각종 운항정보를 항공기에 제공하는 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 FIS-B 표준을 검토하여 성능 요구조건을 분석하였고, 이를 바탕으로 FIS-B를 설계 및 구현하였다. 모의실험을 통해 FIS-B에 대한 성능을 확인하였으며, 본 연구는 향후 FIS-B의 연구 자료로써 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Chaff is a kind of matter spreading atmosphere with the purpose of preventing aircraft from detecting by radar. The chaff is commonly composed of small aluminum pieces, metallized glass fiber, or other lightweight strips which consists of reflecting materials. The chaff usually appears on the radar images as narrow bands shape of highly reflective echoes. And the chaff echo has similar characteristics to precipitation echo, and it interrupts weather forecasting process and makes forecasting accuracy low. In this paper, the chaff echo recognizing and removing method is suggested using Bayesian network. After converting coordinates from spherical to Cartesian in UF (Universal Format) radar data file, the characteristics of echoes are extracted by spatial and temporal clustering. And using the data, as a result of spatial and temporal clustering, a classification process for analyzing is performed. Finally, the inference system using Bayesian network is applied. As a result of experiments with actual radar data in real chaff echo appearing case, it is confirmed that Bayesian network can distinguish between chaff echo and non-chaff echo.
This study is to evaluate the accuracy of the meteorological information provided for the aircraft operating at low altitude. At first, it is necessary to identify crucial elements of weather information closely related to flight safety during low altitude flights. The study conducted a survey of pilots of low altitude aircraft, divided into pre-flight and in-flight phases, and reached an opinion that wind direction, wind speed, cloud coverage and ceiling and visibility are important items. Related to these items, we compared and calculated the accuracy of TAFs and METARs from Taean Airfield, Seosan Airport and Gunsan Airport because of their high number of domestic low-altitude flights. Accuracy analysis evaluated the accuracy of two numerical variables, Mean Absolute Error(MAE) and Root Mean Square Error(RMSE), and the cloud coverage which is categorical variable was calculated and compared by accuracy. For numeric variables, one-way ANOVA, which is a parameter-test, was approached to identify differences between actual forecast values and observations based on absolute errors for each item derived from the results of MAE and RMSE accuracy analyses. To determine the satisfaction of both normality assumptions and equivalence variability assumptions, the Shapiro-Wilk test was performed to verify that they do not have a normality distribution for numerical variables, and for the non-parametric test, Kruscal-Wallis test was conducted to determine whether or not they are satisfied.
FOD (foreign object debris)는 활주로 내의 항공기 운항과정에서 이에 위협을 가할 수 있는 모든 물질들을 총칭하는 단어이다. 과거 활주로 내에서 인적자원을 이용한 FOD 탐지 및 수거 방식은 효율성 및 경제성 면에서 매우 비효율적이기 때문에 국내에서 사용하기에 적합한 무인 FOD 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO카메라 및 레이더를 이용한 고정형 FOD 자동 탐지 시스템과 이동형 FOD 자동 탐지 시스템을 연구 및 개발하고 고정형과 이동형 방식을 운용하여 조도 및 기상환경에 상관없이 비행장의 활주로 내 자동 FOD 탐지가 가능함을 확인하였다.
기상현상관측은 기상청에서 다양한 방법(지상, 고층, 해양, 항공, 등)으로 관측되고 있다. 하지만, 인간생활에 많은 영향을 미치는 대기경계층 관측에는 한계가 있다. 특히, 존데 또는 항공기를 이용한 기상관측은 경제적인 측면에서 상당한 비용이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 기상드론을 이용하여 국지기상현상 중 해륙풍 연직분포에 대한 기상 인자들을 측정하고 분석하는 것이다. 해륙풍의 공간적 분포를 연구하기 위해 보성지역 표준기상관측소의 보성종합기상탑을 포함한 다른 세 지점(해안가, 산기슭, 산중턱)에 동일한 통합기상센서를 각 드론에 탑재하였다. 2018년 8월 4일 1100 LST부터 1800 LST까지 30분 간격으로 최대 400 m 고도까지 기온, 상대 습도, 풍향, 풍속, 기압의 연직 프로파일 관측이 수행되었다. 기온, 상대 습도, 기압에 대한 기상현상의 공간적 특성은 네 지점에서 보이지 않았다. 강한 일사량 시간대에 중간지점(~100 m)에서 강한 바람(~8 m s-1)이 관측되었고, 오후에는 풍향이 내륙지역의 상층부터 서풍으로 바뀌었다. 기상드론을 이용하여 관측한 하부 대기층의 분석결과는 보다 정확한 기상예보 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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