TDOA(time delay of arrival) position estimate from acoustic measurement of artillery shell impact is studied in order to develop a targeting evaluation system. Impact position is calculated from the intersections of hyperbolic estimates based on the least square Taylor series method. The mathematical process of Taylor series estimation is known to be robust. However, the concern lays with the accuracy because it is sensitive to the bias caused by the randomness of measurement situation. The measurement error typically occurs from the distortion of waveform, change of travelling path, and sensor position error. For outdoor measurement, a consideration should be made on the atmospheric condition such as temperature and wind which can possibly change the trajectories of rays of sound. It produces wrong propagation time events accordingly. Ray tracing and optimization techniques are introduced in this study to minimize the bias induced by the ray of sound. The numerical simulation shows that the atmospheric correction improves the estimation accuracy.
기후변화 시나리오는 다양한 자연조건에 대한 불완전한 이해, 연산능력 등의 제한으로 매우 높은 불확실성이 내포되어 있으며, 국내의 다양한 연구에서도 제시되어 있듯이 매우 과소 추정되어 있는 문제점이 있다. 이러한 문제로 인하여 다양한 편의보정 기법을 통해 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이고자 하는 노력이 수행되었다. 그러나 편의보정 기법은 적용 방법이 서로 상이하기 때문에 보정에 따른 강우 특성이 다르게 나타나는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 편의보정 기법에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 분석하였다. Change Factor(CF)와 Quantile Mapping(QM) 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ)에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 Change Factor(CF)에서 연평균(CF_Y)/월평균(CF_M) 교정계수를 이용하는 방법과 Quantile Mapping(QM)을 총 편의보정기간(QM_E)과 우기와 비우기(QM_P)를 구분하여 누적확률분포를 고려하는 방법, 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ) 총 5가지에 대해서 편의보정을 수행하고 유출특성을 SWAT모형을 이용하여 분석하였다. 과거 기간에 대해 CF_M과 QM_P는 첨두유량이 실측 첨두유량에 비해 2배 이상 크게 나타났으며, 특히 QM_P는 최대 강우 발생 월이 다른 편의보정 기법과는 다르게 나타나 월별 유출 분석시 큰 오류가 발생될 것으로 판단된다. 5가지의 편의보정 기법 중에 CQ가 과거 강수 크기, 발생 분포 및 빈도 재현을 가장 잘 반영하며, 미래기간에 대한 기간별(2030s, 2050s, 2070s, 2090s) 평균유량을 비교한 결과 본 연구에서 사용한 SRES A1B 시나리오의 이산화탄소 배출 시나리오의 특성을 유지한 미래 강우-유출해석이 이루어지는 것으로 나타났다. 기후변화 시나리오에 편의보정 기법 적용으로 자연적인 현상을 정확하게 모의하기에는 어려움이 많고 불확실성 역시 매우 크지만, 과거 강수발생 경향이나 편의보정의 특성을 알고 활용목적에 맞는 편의보정을 수행한다면 수자원 관리 계획 수립 등에 큰 도움이 될것으로 판단된다.
전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
The necessity of the prediction on the Seasonal-to-Subseasonal (S2S) timescale continues to rise. It led a series of studies on the S2S prediction models, including the Global Seasonal Forecasting System Version 5 (GloSea5) of the Korea Meteorological Administration. By extending previous studies, the present study documents sea surface temperature (SST) prediction skill around the Korean peninsula in the GloSea5 hindcast over the period of 1991~2010. The overall SST prediction skill is about a week except for the regions where SST is not well captured at the initialized date. This limited prediction skill is partly due to the model mean biases which vary substantially from season to season. When such biases are systematically removed on daily and seasonal time scales the SST prediction skill is improved to 15 days. This improvement is mostly due to the reduced error associated with internal SST variability during model integrations. This result suggests that SST around the Korean peninsula can be reliably predicted with appropriate post-processing.
A correction method of reflectivity in partial beam blockage (PBB) area is suggested, which is based on the combination of digital terrain information and self-consistency principle between polarimetric observation. First, the reflectivity was corrected by adding the radar energy loss estimated from beam blockage simulation using digital elevation model (DEM) and beam propagation geometry in standard atmosphere. The additional energy loss by unexpected obstacles and non-standard beam propagation was estimated by using the coefficient between accumulated reflectivity ($Z_H$) and differences of differential phase shift (${\Phi}_{DP}$) along radial direction. The proposed method was applied to operational S-band dual-polarization radar at Jindo and its performance was compared with those of simulation method and self-consistency method for six rainfall cases. When the accumulated reflectivity and increment of ${\Phi}_{DP}$ along radial direction are too small, the self-consistency method has failed to correct the reflectivity while the combined method has corrected the reflectivity bias reasonably. The correction based on beam simulation showed the underestimation. For evaluation of rainfall estimation, the FBs (FRMSEs) of simulation method and self-consistency principle were -0.32 (0.59) and -0.30 (0.57), respectively. The proposed method showed the lowest FB (-0.24) and FRMSE (0.50). The FB and FMSE were improved by about 18% and by 19% in comparison to those before correction (-0.42 and 0.70). We can conclude that the proposed method can improve the accuracy of rainfall estimation in PBB area.
본 논문에서는 한반도 지역에서 SBAS (satellite based augmentation system) 대류층 지연 보정 모델의 정확도 성능을 검증하였다. 정확도 분석을 위한 대류층 지연량 참값으로 IGS (International GNSS Service)에서 제공하는 정밀 대류층 천정 지연량인 ZPD(zenith path delay) 데이터를 활용하였다. 그리고 대표적인 대류층 지연 모델인 Saastamoinen 모델 및 Hopfield 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 SBAS 대류층 지연 보정 모델의 잔여 오차는 약 50 mm 수준으로, Saastamoinen 모델 및 Hopfield 모델보다 성능이 떨어졌다. 이 대류층 지연 모델에 의한 잔여오차는 SBAS 정확도 요구조건에는 문제가 없지만, 사용자 측위 성능에는 영향을 미칠 수 있다. 만약 한반도 기상 환경에 적합하도록 SBAS 대류층 보정 모델의 기상 파라미터를 수정한다면, 더 좋은 성능의 SBAS 서비스를 한반도에 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근, Multi-GNSS 위성시스템 인프라 환경의 안정화와 이종 위성 조합 활용에 대한 효용성이 입증되면서 측위, 항법 및 시간 정보 관련 응용 등 다양한 산업 분야에서 실시간 Multi-GNSS 조합 활용의 분위기가 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 가장 수요층이 많은 저가형 1주파 GNSS 위성 수신기 사용자를 대상으로 정적 및 동적 환경에서 4가지 Multi-GNSS 측량기법에 RTCM-SSR 보정류(streams)를 적용, Multi- GNSS 위성의 1주파 실시간 단독측위(SF-RT-PP)의 효용성을 평가하고 대응 과제를 도출하는 것이다. SSR 보정류를 4가지 Multi-GNSS 측위 기법에 연계하여 정적 및 동적 시험장에 적용한 결과, CNES의 SSRa00CNE0 서비스가 2차원 좌표성분에서 다른 SSR 보정류에 비해 양호한 결과를 제시하였다. Multi-GNSS 위성의 Carrier를 활용한 SF-RT-PP 측위 결과, 공통적으로 고도성분에서 큰 편차가 발생되었는데 이에 대한 원인 규명 및 SF-RT-PPP 측위에서 비차감 비조합 전리층 지연보정과 이종 위성조합에 따른 신호 Bias 보정의 중요성을 확인할 수 있었다. 또한, Multi-GNSS 위성의 인프라 환경 향상으로 4종의 GNSS 위성 중, 1종 위성만으로도 SF-SPP 측위가 가능함을 확인하였다. 특히, GPS 위성의 1주파 신호만을 활용한 RT-SPP 측위에서 Code 기반 SF-RT-SPP 측위의 경우, 위성궤도/시계 보정관련 보통력과 SSR 보정 간 효과는 미소한 반면, 전리층 보정의 경우는 Klobuchar 모델에 비해 SBAS 보정 정보를 활용한 경우가 높이에서 약 2배 이상의 정확도 향상 효과를 공통적으로 확인할 수 있었다. 향후, 2020년말 Galileo 및 BDS 위성 인프라가 완성되면서 Multi-GNSS 위성의 지역 특성이 반영된 실시간 전리층지연 및 기상특성을 반영한 SSR 조정 서비스가 진행될 경우, SF-RT-PPP 활용성 및 여러 산업부문의 다양한 수요 창출이 기대된다.
High-resolution earth-observing satellites acquire substantial amount of geospatial images. In addition to high image quality, high-resolution satellite images (HRSI) provide unprecedented direct georegistration accuracy, which have been enabled by accurate orbit determination technology. Direct georegistration is carried out by relating the determined position and attitude of camera to the ground target, i.e., projecting an image point to the earth ellipsoid using the collinearity equation. However, the apparent position of ground target is displaced due to the atmosphere and satellite velocity causing significant georegistration bias. In other words, optic ray from the earth surface to satellite cameras at 400~900km altitude refracts due to the thick atmosphere which is called atmospheric refraction. Velocity aberration is caused by high traveling speed of earth-observing satellites, approximately 7.7 km/s, relative to the earth surface. These effects should be compensated for accurate direct georegistration of HRSI. Therefore, this study presents the equation and the compensation procedure of atmospheric refraction and velocity aberration. Then, the effects are simulated at different image acquisition geometry to present how much bias is introduced. Finally, these effects are evaluated for Quickbird and WorldView-1 based on the physical sensor model.
소형루프 전자탐사는 지하매질의 전기비저항 분포를 비파괴적으로 영상화하는 효과적인 탐사방법이다. 하지만, 측정자료에 대한 정량적인 해석과 심도별 단면을 획득하기 위해서는 측정자료의 품질이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소형루프 전자탐사 자료 획득 시 주변 배경잡음을 함께 측정하여 정량적 해석을 어렵게 하는 Bias noise를 제거하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 잡음의 영향이 크게 감소한 신뢰성 있는 자료를 획득할 수 있었다. 이와 함께 측정자료로부터 전기비저항 영상을 간단하게 산출할 수 있는 겉보기 비저항 산출기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 서로 다른 지하수위 조건을 가진 인공 모의지반 실험 사이트에 적용하였으며, 이를 통해 소형루프 전자탐사가 누수와 같이 지하수위 조건이 다른 지역을 탐지하는데 효과적인 방법임을 확인하였다.
In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model (RTM) used to retrieve surface reflectance from MODIS Top Of Atmosphere (TOA) reflectance (MOD02). SMAC code provides coefficients which were previously yielded by Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) for each satellite sensor. We conducted error analysis of SMAC RTM using MOD02 over comparison with MODIS surface reflectance (MOD09) which was provided from 6S. It showed that low accuracy values such as, $R^2$ : 0.6196, Root Means Square Error (RMSE) : 0.00031, bias : - 0.0859. Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Coefficients about $\tau_p$ (average AOD) are more influence than any other coefficients of $\tau_{a550}$ (Aerosol Optical Depth at 550nm) from sensitivity test. Calibrated coefficients of $\tau_p$ from regression analysis were used to surface reflectance which showed that improve accuracy of surface reflectance ($R^2$ : 0.827, RMSE : 0.00672, bias : - 0.000762).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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