The real-time ubiquitous environment is required to be able to process a series of sensor data within limited time. The whole sensor data processing consists of several phases : getting data out of sensor, acquiring context and responding to users. The ubiquitous computing middleware is aware of the context using the input sensor data and a series of data from database or knowledge-base, makes a decision suitable for the context and shows a response according to the decision. When the real-time ubiquitous environment gets a set of sensor data as its input, it needs to be able to estimate the delay-time of the sensor data considering the available resource and the priority of it for scheduling a series of sensor data. Also the sensor data of higher priority can stop the processing of proceeding sensor data. The research field for such a decision making is not yet vibrant. In this paper, we propose a queuing time computation algorithm for sensor data processing in real-time ubiquitous environment.
지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간,수증기, 방출율,위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나,정량적으로는 지리적 위치,계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.
The present paper describes the flow analysis of the flows around the multicopter for the selection of optimal position of air data sensor. For the flow analysis, the commercial fluid dynamics solver, STAR-CCM+ was used with polygon mesh and k-w SST turbulence modeling options. For the simulation of each rotating 4 propellers, unstructured overset mesh method was used. Hovering, forward flight, ascending and descending flight conditions are selected for the analysis and airspeed and flow angle errors were investigated using the CFD results. Through the flow field analysis, sensor location above one propeller diameter distance from the propeller rotating plane showed airspeed error less than 1m/s within the typical flight conditions of multicopter except descending.
In recent years, drones have been used to measure aircraft flights data and weather information. Related applications include the measure for low-altitude atmospheric data, the measure for atmospheric fine dust, and the measure for air pollution. However, the mounting position of the atmospheric measurement sensor should be mounted by considering the effects of propeller flow, the EMI effects, and the changes in the weight of the drone. Among these, the upper flow of the propeller affects the wind speed and direction, so the optimal position should be selected. This study deals with the proper height of the atmospheric data measurement sensor. Through the flow analysis, we study the flow characteristics of around a drone and suggest the proper sensor mounting height.
Park, Kyung-Won;Kim, Jong-Pil;Kim, Na-Ri;Kim, Young-Seup
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.265-265
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2012
한반도 지역의 강설(snowfall)은 전체 연 강수량의 약 10% 이하로 매우 적은 양을 차지하고 있다. 하지만 강설은 대기질(air quality)을 개선하고 산불 발생률을 저감시키며, 특히 봄철 수자원의 제공과 가뭄피해 경감 등 수문학적으로도 중요한 기능을 가진다. 하지만 최근 기후변화로 인해 폭설 현상이 빈번하게 발생하여 사회 경제적 손실을 유발하고 있다. 따라서 강설로 인한 피해를 최소한으로 줄이기 위해서는 정확한 강설탐지 및 강설 추정 방법이 필요하다. 최근 해외의 수많은 연구들을 통하여 수동 마이크로파 센서 자료를 활용한 강설 추정의 가능성이 확인되고 있다. 하지만 수동 마이크로파 센서의 휘도온도를 이용한 추정 방법들은 대기의 연직 구조 파악에 어려움이 있기 때문에 정확한 강설량을 추정하는 데에 한계가 있다. 그러나 2006년 발사된 CloudSat의 Cloud Profiling Radar는 강설의 연직 프로파일에 대한 가치 있는 정보를 제공하기 때문에 수동 마이크로파 센서 자료와의 결합을 통해 보다 정확한 강설 추정 알고리즘을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CloudSat의 Cloud Profiling Radar (CPR) 자료와 수동 마이크로파 센서인 NOAA의 Microwave Humidity Sounder (MHS) 센서 자료를 결합하여 한반도 강설 추정에 적합한 알고리즘을 개발하고자 한다.
현재 진행되고 있다고 여겨지는 지구변화 (Global Change)의 연구는 환경/지구과학의 초미의 관심사로 떠오르고 있다. 특히 온실가스의 분출로 인한 지구 온난화 (Global Warming)는 지구환경에 부정적인 효과가 초래될 것으로 우려되는바, 여러 지구환경 인자들의 변화를 초래할 것으로 예측되고 있다. 가장 직접적인 인자는 대기온도이고 아울러 해수온도/해류, 바람속도/방향, 대기화학 조성, 식생분포, 구름량, 얼음분포 등이 간접적인 인자들이다. 본 연구에서는 EOS 위성군 중 고층대기 연구를 위한 UARS 위성의 HRDI 센서의 자료를 분석하였다. HRDI는 대기성분 중 산소 $O_2$ 발광선의 도플러 변이를 측정하여 바람속도를 측정한다. 이 자료의 분석을 통하여 50~100 km 상공의 바람속도 변화를 지상에서의 OH 발광선 관측치와 비교하였다. 본 연구는 초기 연구로서 정략적이고 보편적인 결과 도출보다는 향후 연구를 위한 기반연구로서의 성격을 갖는다. 지구온난화는 대기의 온도를 상승시키고, 이는 대기 중 에너지의 증가를 불러와 필연적으로 고층대기의 교란 현상이 있을 것으로 예상된다. 앞으로 지구전체 대기의 풍속/풍향의 고도변화가 분석되면 지구온난화에 의한 고층대기 변화가 탐지될 것으로 기대된다.
센서의 광학 해상력에 따라 센서에 도달하는 에너지의 앙은 영상의 화소값으로 변환되므로,이 관계는 위성 영상의 정량적인 광학적 특성을 이해하기 위한 바탕이 되며,영상의 질을 유지하기 위한 척도가 되기도 한다. 위성영상의 광학적 특성은 ON 값 을 실제 지표물의 반사에너지 값인 Radiance와 Reflectance로 의 변환을 통하여 추정할 수 있으며,이러한 과정을 절대복사보정(Absolute Radiometric Calibration) 이라고 한다. 절대복사보정 과정에서 센서에 도달하는 태양 에너지의 양을 추정하기 위하여 복사전달모델이 사용된다. 태양 에너지가 대기를 통과함에 따라 여러 가지 상호 작용이 일어나게 되므로 복사 전달모델을 사용하기 위해서는 다양한 입력 변수가 필요하게 된다. 이러한 입력 변수로는 지표물의 반사율, 대기자료,그리고 센서의 특성 등이 포함되며, 이 연구에서는 KOMPSAT-2 위성의 MSC 영상의 절대복사보정 과정에서 복사전달모델의 결과에 영향을 미치는 입력 변수의 특성을 살펴보고자 한다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.9
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pp.89-96
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2005
This paper discusses the daytime atmospheric conditions and the possibility of daytime star detection with the purpose of practical use of the star sensor for daylight navigation. In order to estimate the daytime atmospheric data, we use the standard atmospheric model (LOWTRAN 7), from which atmospheric transmittance and radiance from background sky are calculated. Assuming the star sensor with an optical filter to reduce background radiation, different separation angles between the star sensor and the sun are set up to express the effect of the solar radiation. As considerations of field of view (FOV) of the star sensor, the variation of the sky background radiation and the star density of the detectable star are analyzed. In addition, the integration time to achieve a required signal-to-noise ratio and the number of the radiation-caused electrons of the charge coupled detector(CCD) working as the limit to daylight application of the star sensor are calculated.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.278-278
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2021
가뭄이 장기간 지속되어 농업적 가뭄 상태가 되면 토양의 수분이 마르기 시작하면서, 식생의 생장활동이 방해되고, 이는 식생의 광합성 활동까지 영향을 미친다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되고 산소 발생이 증가하는데, 광합성이 활발하지 못하면 상대적으로 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 이러한 토양수분, 식생활동과 대기 중 이산화탄소의 농도의 관계를 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 분석하였다. 기존 토양수분의 경우, 마이크로파 센서를 통해 산출된 값을 활용했지만, 이는 상대적으로 공간 해상도가 조악하다는 단점을 갖고 있어서 면적이 작은 연구지역을 분석할 때에는 한계점을 갖고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총 일차생산량 (Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생 호흡량과의 관계식을 통해 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수, 이산화탄소 플럭스를 한국에서 발생한 가뭄 기간 중, 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측자료인 플럭스 타워에서 제공되는 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분, 식생 지수, 탄소플럭스는 순차적으로 지연시간을 두고 상관성이 발생함을 확인하였다. 토양수분과 식생 지수 사이에는 1개월, 식생지수와 탄소플럭스는 0.5개월의 지연시간 후에 가장 높은 상관성을 보였다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2001.11a
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pp.119-120
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2001
우리나라에서는 에어로졸에 대해서 많은 관측과 분석이 이루어졌지만 바다와 육지의 에어로졸 분포에 대한 연구에는 어려움이 많았다. 인공위성자료를 이용하면 한반도와 주위의 바다가 한 화면에 나타나기 때문에 에어로졸의 공간분포 연구에 사용할 수 있다. 본 연구에서는 MODIS 자료를 이용해 에어로졸의 optical thickness를 이용하여 미세입자와 거대입자의 구성비를 구하고, 에어로졸의 공간 분포 및 특성을 연구하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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