Water vapor leading various scale of atmospheric circulation and accounting for about 60% of the naturally occurring warming effect is important climate variables. Using the Total Precipitable Water (TPW) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) operating on both Terra and Aqua, we study long-term Variation of TPW and define relationship among TPW and climatic parameters such as temperature and precipitation to quantitatively demonstrate the impact on climate change over East Asia focusing on the Korea peninsula. In this study, we used linear regression analysis to detect the correlation of TPW and temperature/precipitation and harmonic analysis to analyze changeable aspects of periodic characteristics. A result of analysis using linear regression analysis between TPW and climate elements, TPW shows a high determination coefficient ($R^2$) with temperature and precipitation (determination coefficient between TPW and temperature: 0.94, determination coefficient between TPW anomaly and temperature anomaly: 0.8, determination coefficient between TPW and precipitation: 0.73, determination coefficient between TPW anomaly and precipitation anomaly: 0.69). A result of harmonic analysis of TPW and precipitation of two-year to five-year cycle, amplitude contribution ratio of 3.5-year cycle are much higher and two phases are similar in 3.5-year cycle.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.8-16
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2018
This study examined the long-term behavior of a roadbed using high-speed railway concrete track and roadbed measurement data and evaluated the long-term performance of the track and roadbed. Recently, high-speed railway track type has been adopted as a concrete slab. On the other hand, the concrete track is vulnerable to roadbed settlement. In the case of gravel tracks, it is easy to restore the original state by maintenance even if the roadbed settles. On the other hand, in the case of the concrete track, if excessive settlement of the roadbed occurs, cracks are generated continuously on the slabs and sleepers, resulting in greatly reduced usability. For this reason, it is difficult to restore the original state only by partial maintenance. In this paper, a long-term performance evaluation was carried out on a concrete track during operation by monitoring the measurement data of sensors buried from the beginning of construction for approximately 3 years after the high-speed railway opened. Performance evaluation methods include a performance evaluation of track/roadbed when the train passes, long-term track and roadbed performance evaluation, analysis of the track/roadbed effect on long-term settlement and analysis of the factors influencing long-term settlement. The trail response of KTX-Sancheon was greatest in the track/roadbed performance evaluation by train. The results of the long-term track and roadbed performance evaluation were measured within the standard values. The track and roadbed performance impact assessment with long-term settlement was strongly related to TCL settlement. The influences of the water content and groundwater level were verified by analyzing the external factors of long-term settlement. Through such a method, the stability of a track/roadbed can be secured.
한국천문연구원은 차세대소형위성 1호의 근적외선 영상분광기 NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) 탑재체를 개발하여 2017년 6월 30일에 최종 비행모델을 납품하였고, 이 발표는 탑재체 NISS 구조체의 비행모델 개발 결과를 보고한다. NISS는 0.9 - 2.5um (R~20) 근적외선 파장에서 관측을 해야 하기 때문에, 구조체의 배경잡음을 없애기 위해서 200K까지 passive cooling으로 냉각되며, H2RG 검출기는 소형 냉동기에 의해 약 88K에서 운영된다. NISS 구조체의 passive cooling을 효율적으로 수행하기 위해서 방열판, Kevlar 지지대, MLI, 표면제어용 필름 등을 조립하였고, 실제 지상 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS 구조체는 최종 시스템 조립 과정에서 전자부 하네스 조립을 함께 수행했으며, 온도 모니터링 센서를 부착하고 소형 냉동기 피드백 온도를 반복 시험을 통해서 결정하였다. NISS 구조체는 미러 및 렌즈를 지지하는 광기계부를 함께 포함하기 때문에 발사 및 우주환경에서 광학 성능을 유지하기 위한 설계를 거쳐서 제작 되었으며, 최종 시스템 검교정 시험, 진동 및 열진공 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS를 탑재한 차세대소형위성 1호는 2018년 상반기에 미국의 Falcon 9 발사체에 실려서 발사될 예정이다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.8
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pp.29-39
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2015
This paper describes a design and implementation of fuzzy-based algorithm for hand-shake state detection and error compensation in the mobile optical image stabilization(OIS) motion detector. Since the gyro sensor output of the OIS motion detector includes inherent error signals, accurate error correction is required for prompt hand-shake error compensation and stable hand-shake state detection. In this research with a little computation overhead of fuzzy-based algorithm, the hand-shake error compensation could be improved by quickly reducing the angle and phase error for the hand-shake frequencies. Further, stability of the OIS system could be enhanced by the hand-shake states of {Halt, Little vibrate, Big vibrate, Pan/Tilt}, classified by subdividing the hand-shake angle. The performance and stability of the proposed algorithm in OIS motion detector is quantitatively and qualitatively evaluated with the emulated hand-shaking of ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ vibration and 2~12Hz frequency. In experiments, the average error compensation gain of 3.71dB is achieved with respect to the conventional BACF/DCF algorithm; and the four hand-shake states are detected in a stable manner.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.10
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pp.174-180
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2020
This paper presents the development of a tacho generator that is applicable to a DC motor for anti-aircraft weapon systems. In general, devices such as tacho generators and resolvers are used as feedback devices for controlling DC motors. A tacho generator with a wide operating temperature range was developed, which has robust characteristics against shock loads and vibrations according to the operational characteristics of anti-aircraft weapon systems. The target specifications were set based on the requirements of the tacho generator currently in operation. A rotor coupled to the shaft of the motor and a stator coupled to the housing of the motor were then designed and manufactured. The inductance was 31.0 mH, the terminal resistance was 147.7 ohms, and the rotational measurement factor was satisfactory under both normal operation and operating conditions after the maximum speed for the standard of 9.500 ± 0.475 V/krpm. In addition, the environmental suitability of the applied equipment was confirmed through the rate of change in unit temperature, and it was found that the temperature characteristics were all within 0.03 %/℃.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.316-325
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2018
In this paper, to integrate distributed IT resources and manage human resource efficiently as purpose of cost reduction, infrastructure of wind turbine monitoring system have been designed and developed on the basis of SaaS cloud. This infrastructure hierarchize data according to related task and services. Softwares to monitor conditions via the infrastructure are also developed. Softwares are made up of DB design, field measurement, data transmission and monitoring programs. The infrastructure is able to monitor conditions from SCADA data and additional sensors. Total time delay from field measurement to monitoring is defined by modeling of step-wise time delay in condition monitoring algorithms. Since vibration data are acquired by measurements of high resolution, the delay is unavoidable and it is essential information for application of O&M program. Monitoring target is gearbox in wind turbine of MW-class and it is operating for 10 years, which means that accurate monitoring is essential for its efficient O&M in the future. The infrastructure is in operation to deal with the gearbox conditions with high resolution of 50 TB data capacity, annually.
This paper proposes a 3-stage (preprocessing, feature extraction, and classification) fault detection and classification algorithm for induction motors. In the first stage, a low-pass filter is used to remove noise components in the fault signal. In the second stage, a discrete cosine transform (DCT) and a statistical method are used to extract features of the fault signal. Finally, a back propagation neural network (BPNN) method is applied to classify the fault signal. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we used one second long normal/abnormal vibration signals of an induction motor sampled at 8kHz. Experimental results showed that the proposed algorithm achieves about 100% accuracy in fault classification, and it provides 50% improved accuracy when compared to the existing fault detection algorithm using a cross-covariance method. In a real-world data acquisition environment, unnecessary noise components are usually included to the real signal. Thus, we conducted an additional simulation to evaluate how well the proposed algorithm classifies the fault signals in a circumstance where a white Gaussian noise is inserted into the fault signals. The simulation results showed that the proposed algorithm achieves over 98% accuracy in fault classification. Moreover, we developed a testbed system including a TI's DSP (digital signal processor) to implement and verify the functionality of the proposed algorithm.
Kim, Song-Hui;Yoo, Hyung-Keun;Babajanyan, Arsen;Kim, Jong-Chul;Lee, Kie-Jin
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.4
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pp.345-353
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2007
We have obtained a topographical image nondestructively for a Cu thin film in liquid using a near-field scanning microwave microscope (NSMM), its operating frequency was 3.5 to 5.5 GHz. We have kept a distance of 10 nm between tip and sample using a quartz tuning fork shear force feedback system. As an end of tip was attached to one prong of the quartz tuning fork has a length of 2 mm, the only tip of tuning fork was immersed in water tank. A loss cause by evaporation in water tank is regulated with actuator was connected to a supplementary tank. Moreover, using a revise program of LabView, we could increase the accuracy of a measurement in liquid.
This is a pilot study of machine learning based structural health monitoring system using flight data of composite aircraft. In this study, the most suitable machine learning algorithm for structural health monitoring was selected and dimensionality reduction method for application on the actual flight data was conducted. For these tasks, impact test on the cantilever beam with added mass, which is the simulation of damage in the aircraft wing structure was conducted and classification model for damage states (damage location and level) was trained. Through vibration test of cantilever beam with fiber bragg grating (FBG) sensor, data of normal and 12 damaged states were acquired, and the most suitable algorithm was selected through comparison between algorithms like tree, discriminant, support vector machine (SVM), kNN, ensemble. Besides, through neighborhood component analysis (NCA) feature selection, dimensionality reduction which is necessary to deal with high dimensional flight data was conducted. As a result, quadratic SVMs performed best with 98.7% for without NCA and 95.9% for with NCA. It is also shown that the application of NCA improved prediction speed, training time, and model memory.
True color images display colors similar to natural colors. This has the advantage that it is possible to monitor rapidly the complex earth atmosphere phenomenon and the change of the surface type. Currently, various organizations are producing true color images. In Korea, it is necessary to produce true color images by replacing generations with next generation weather satellites. Therefore, in this study, visual enhancement for true color image production was performed using Top of Atmosphere (TOA) data of Advanced Himawari Imager (AHI) sensor mounted on Himawari-8 satellite. In order to improve the visualization, we performed two methods of Nonlinear enhancement and Histogram equalization. As a result, Histogram equalization showed a strong bluish image in the region over $70^{\circ}$ Solar Zenith Angle (SZA) compared to the Nonlinear enhancement and nonlinear enhancement technique showed a reddish vegetation area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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