한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.235-240
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2006
The paper will give an overview of the mission of GalTeC and then concentrate on two main aspects. The first more detailed aspect, is the analysis of the key performance parameters for the Galileo system services and presenting a technical overview of methods and algorithms used. The second more detailed aspect, is the service volume prediction including service dimensioning using the Prediction tool. In order to monitor and validate the Galileo SIS performance for Open Service (OS) and Safety Of Life services (SOL) regarding the key performance parameters, different analyses in the SIS domain and User domain are considered. In the SIS domain, the validation of Signal-in-Space Accuracy SISA and Signal-in-Space Monitoring Accuracy SISMA is performed. For this purpose first of all an independent OD&TS and Integrity determination and processing software is developed to generate the key reference performance parameters named as SISRE (Signal In Space Reference Errors) and related over-bounding statistical information SISRA (Signal In Space Reference Accuracy) based on raw measurements from independent sites (e.g. IGS), Galileo Ground Sensor Stations (GSS) or an own regional monitoring network. Secondly, the differences of orbits and satellite clock corrections between Galileo broadcast ephemeris and the precise reference ephemeris generated by GalTeC will also be compared to check the SIS accuracy. Thirdly, in the user domain, SIS based navigation solution PVT on reference sites using Galileo broadcast ephemeris and the precise ephemeris generated by GalTeC are also used to check key performance parameters. In order to demonstrate the GalTeC performance and the methods mentioned above, the paper presents an initial test result using GPS raw data and GPS broadcast ephemeris. In the tests, some Galileo typical performance parameters are used for GPS system. For example, the maximum URA for one day for one GPS satellite from GPS broadcast ephemeris is used as substitution of SISA to check GPS ephemeris accuracy. Using GalTeC OD&TS and GPS raw data from IGS reference sites, a 10 cm-level of precise orbit determination can be reached. Based on these precise GPS orbits from GalTeC, monitoring and validation of GPS performance can be achieved with a high confidence level. It can be concluded that one of the GalTeC missions is to provide the capability to assess Galileo and general GNSS performance and prediction methods based on a regional and global monitoring networks. Some capability, of which first results are shown in the paper, will be demonstrated further during the planned Galileo IOV phase, the Full Galileo constellation phase and for the different services particularly the Open Services and the Safety Of Life services based on the Galileo Integrity concept.
The forecasting system for Today's and Tomorrow's PM10 was developed based on the statistical model and the forecasting was performed at 9 AM to predict Today's 24 hour average PM10 concentration and at 5 PM to predict Tomorrow's 24 hour average PM10. The Today's forecasting model was operated based on measured air quality and meteorological data while Tomorrow's model was run by monitored data as well as the meteorological data calculated from the weather forecasting model such as MM5 (Mesoscale Meteorological Model version 5). The observed air quality data at ambient air quality monitoring stations as well as measured and forecasted meteorological data were reviewed to find the relationship with target PM10 concentrations by the regression analysis. The PM concentration, wind speed, precipitation rate, mixing height and dew-point deficit temperature were major variables to determine the level of PM10 and the wind direction at 500 hpa height was also a good indicator to identify the influence of long-range transport from other countries. The neural network, regression model, and decision tree method were used as the forecasting models to predict the class of a comprehensive air quality index and the final forecasting index was determined by the most frequent index among the three model's predicted indexes. The accuracy, false alarm rate, and probability of detection in Tomorrow's model were 72.4%, 0.0%, and 42.9% while those in Today's model were 80.8%, 12.5%, and 77.8%, respectively. The statistical model had the limitation to predict the rapid changing PM10 concentration by long-range transport from the outside of Korea and in this case the chemical transport model would be an alternative method.
본 연구는 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 실내공기질에 주요한 영향을 미치는 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소, 유기화학물과 온도, 습도 데이터를 실시간으로 수집/분석할 수 있는 실시간 실내공기질 모니터링 서비스를 클라우드 플랫폼으로 구현하였다. 이를 실내공기 정화시설인 청정환기장치와 연동하여 실시간 실내공기질 상태에 따라 환기장치 최적관리할 수 있도록 하였다. 본 플랫폼은 청정환기장치 내외부에 장착된 실내공기질 측정 센서로부터 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT 데이터 수집부, 수집된 데이터를 클라우드 환경에서 가공/처리/적재하는 클라우드 데이터 처리부, 적재된 빅데이터를 분석하고 공기질 현황을 웹과 모바일에 시각화하여 보여주는 데이터 분석 서비스부로 구성된다. 그리고 이러한 플랫폼의 가동과 효과를 검증하기 위해 공기질에 민감한 영유아의 교육 생활환경인 국공립 어린이집 교실을 대상으로 실증을 실시하였다. 모든 분석 결과는 웹과 모바일에서 실시간으로 시각화 서비스될 수 있도록 실증 구현하였고, 환기장치의 실내공기질 개선효과는 실내공기질 측정 센서들의 측정값을 통계적으로 검증하여 공기질 개선에 기여하고 있음을 확인하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크는 부착된 태그와 센서로부터 사물 및 환경 정보를 감지, 저장, 가공, 전달하여 인간 생활에 폭넓게 활용되며, 환경오염에 대해서도 사람이 직접 측정 및 모니터링 하기 힘든 지역에 설치되어 활용되고 있다. 기존 네트워크에 비해 초소형, 저전력, 저비용으로 쉽게 구성 가능하기 때문에 꾸준히 연구되어지고 있으며 환경과 IT의 전략적 융합을 통한 그린 IT의 네트워크 접목 또한 중요한 연구분야로 조명되고 있다. 특수한 작업장이외의 주택실내나 일반 사무실 등에서의 공기오염 문제는 인간이 주거시설에 거주한 이례로 계속되어온 문제로서 그 대책이 시급하다. 쉽게 외부의 신선한 공기와 충분한 양의 환기로서 해결이 가능하나 사람이 계속해서 관리해 주기에는 불편한 상황이다. 본 논문에서는 센서네트워크 기반하에 실내 공기질을 관리를 할 수 있는 시스템을 설계하고, 효율적으로 운영 가능한 방안에 대해서 연구한다.
Seoul city has high population density as well as high traffic congestion, which are vulnerable to exposure of environmental pollutions caused by car traffic. However, recent studies are only on local regions about road traffic and air pollution or health effect of road traffic on residents. Thus, comprehensive study data are needed in terms of overall Seoul regions. In this study utilized the nitrogen dioxide concentration through the national air pollution monitoring network data, 2012 to 2013. It also divided regions into high and low exposure districts via the Origin destination data developed by the Korea transport institute to quantify and evaluate the effect of transport policies and analyzed a correlation of asthma symptoms with high and low exposure districts through raw data of community health survey from the Korea centers for disease control and prevention. Based on the collected data, the pearson's correlation analysis was conducted between air pollution substance concentration and high exposure district and multiple logistic regression analysis was conducted to determine the effect of traffic environment and factors on asthma symptoms of residents. Accordingly, the following results were derived. First, the high exposure district was higher concentrations of nitrogen dioxide ($NO_2$) as per time compared to those of the low exposure district (p<0.01). Second, analysis on correlation between average daily environmental concentration in the air pollution monitoring network and road traffic showed that nitrogen dioxide had a significant positive correlation (p<0.01) with car traffic and total traffic as well as with truck traffic (p<0.05) statistically. Third, an adjusted odds ratio about asthma doctor's diagnosis in the high and low exposure districts was analyzed through the logistic regression analysis. With regard to an adjusted model 2 (adjusted gender, age, health behavior characteristics, and demographic characteristics) odds ratio of asthma doctor's diagnosis in the high exposure district was 1.624 (95% CI: 1.269~2.077) compared to that of the low exposure district, which was significant statistically (p<0.001).
Wireless Sensor Networking is state of the art technology that has a wide range of potential applications. Sensor network generally consists of a large number of distributed nodes that organize themselves into a multi-hop wireless network. Each node has one or more sensors, embedded processors and low-power radios, and is normally battery operated because of small size. In this paper wireless sensor networking technology applies to the environment monitoring system in the underground. This system can monitor a pollution level of the underground in realtime for keeping up a comfortable environment.
연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.73-78
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2003
In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.
The domestic needs for larger capability of power sources are increasing to cope with the expanding power load which results from the industrial developments & the progressed life style. In summer, the peak load is mainly due to the non-industrial reasons such as air-conditioners and other cooling equipments. To cover the concentrated peak load in stable, the power transmission lines should be more constructed and efficiently operated. The ampacity design of the underground cable system is generally following international standards such as IEC287, IEC60853 and JCS168 which regards the shape of 100% daily full power loads. It is not so efficient to neglect the real shapes of load curves generally below 60~70% of full load. The dynamic (real time) rating system tends to be used with the measured thermal parameters which make it possible to calculate the maximum ampacity within required periods. In this paper, the CTM(Conductor Temperature Monitoring) which is the base of dynamic rating systems for tunnel environment is proposed by a design of lumped thermal network ($\pi$-type thermal model) and distribution temperature sensor attached configuration, including the estimation results of its performances by load cycle test on 345kV single phase XLPE cable.
There have been few reports on the survey of pathological findings of cetaceans stranded on the coast of Japan. This is partly because of lack of the procedures and/or network of systemic sampling of fresh tissues for the pathological study of stranded marine mammals. In contrast, there are a numbers of reports on the cause of illness and death in wild, free-living cetaceans examined in other countries; the commonest cause of death was parasitic and bacterial pneumonia except for entanglement in fishing gear. Anthracosis, lung and hilar lymph nodes polluted by suspended particulate matter in the air, has been recently found in some cetaceans stranded on the coast of Japan. In addition to the data from the chemical analysis of tissues, scientific data obtained from pathological study of stranded marine mammals would be also one of the useful base for the assessment of global environment. Usefulness of metallothionein in the hepatopancreas of crabs as a biomarker of marine pollution monitoring was also discussed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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