CO2 transfer velocity is one of the key parameters for CO2 flux estimation at air - sea interface. However, current studies show that significant inconsistency still exists in its estimation when using different models and remotely sensed data sets, which acts as one of the main uncertainties involved in the computation of CO2 exchange coefficient between air - sea interface. In this study, wind data collected from SSM/I and scatterometer onboard ERS-1, in conjunction with operational NOAA/AVHRR, are applied to different models for calculating CO2 exchange coefficient in the world ocean. Their interrelationship and discrepancies inherent with different models and satellite data are analyzed. Finally, the seasonal and inter-annual variation of CO2 exchanges coefficient for different ocean basins are presented and discussed.
RAZAKSAT is a second micro-satellite mission by Malaysian Satellite Program and is expected for launch in June 2004. Designed to orbit the earth at low-equatorial orbit, RAZAKSAT will meet Malaysia’s immediate needs to rapid data acquisition (real time and more repetitions) to address many operational issues of remote sensing applications, which require availability of current data sets. RAZAKSAT will be among the first remote sensing satellite to orbit the earth at low inclination along the equator, 9$^{\circ}$ with 685km altitude, hence, allows optimal geographical information and environment change within equatorial region be observed with a unique revisit characteristics. The satellite primary payload is MAC, a push-broom type camera with 2.5m of ground sampling distance (GSD) in panchromatic band and 5m of GSD in four multi-spectral bands. This paper describes on the variation of illumination anticipated from simulated RAZAKSAT image, examine its implication to its ground leaving radiances for major applications.
This paper studies on an arc fault interruption control circuit (AFICC) of fault voltage sensing type. The proposed voltage sensing type AFICC (VST_AFICC) is an electrical fire prevention apparatus that operates the existing circuit breaker with sensing the instantaneous voltage drop of line voltage when occurs electrical faults. The existing Earth Leakage Circuit Breaker (ELB), Molded_case Circuit Breaker (MCCB), and Residual Current Protective Devices (RCDs) used in low voltage distributing system don't have protective capability from electric arc faults to be a major factor of electrical fire. In this paper to improve such problems, a new VST_AFICC using the distortion of voltage waveform when occurs electrical faults is proposed to prevent electrical fire. There is characteristic that the control method of proposed apparatus is different from previous current sensing type. The proposed AFICC has merit that is manufactured by small size and light weight. The practicality of a new VST_AFICC is also verified through various operation analysis.
Remote sensing sensors used in satellites or aircrafts measure electromagnetic waves passing through the earth's atmosphere, and thus the information on the surface of the earth is affected as it is absorbed or scattered by the earth's atmosphere. Although satellites have different wavelength ranges and resolutions depending on the purpose of onboard sensors, in general, atmospheric correction must be made to remove the influence of the atmosphere in order to accurately measure the spectral signal of an object on the earth's surface. The purpose of atmospheric correction is to remove the atmospheric effect from remote sensing images to determine surface reflectivity values and to derive physical parameters of the surface. Until recently, atmospheric correction algorithms have evolved from image-based empirical methods or indirect methods using in-situ observation data to direct methods that numerically interpret more complex radiative transfer processes. This study analyzes the research records of atmospheric correction algorithms developed over the past 40 years, systematically establishes the current state of atmospheric correction technology and the results of major atmospheric correction algorithms and presents the current status and research trends of related technologies.
In cognitive radio sensor networks (CRSNs), secondary users (SUs) can occupy licensed bands opportunistically without causing interferences to primary users (PUs). SUs perform spectrum sensing to detect the presence of PUs. Sensing time is a critical parameter for spectrum sensing that can yield a tradeoff between sensing performance and secondary throughput. In this study, we investigate new approaches for spectrum sensing by exploring the tradeoff from a) spectrum sensing for PU detection (SSPD) and b) spectrum sensing for secondary throughput (SSST). In the proposed scheme, the first sensing result of the current frame determines the dynamic performance of the second spectrum sensing. Energy constraint in CRSNs leads to maximized network energy efficiency via optimization of sensing time. Simulation results show that the proposed scheme of SSPD and SSST improves network performance in terms of energy efficiency and secondary throughput, respectively.
The purpose of this paper was to find an effective method for measuring electromagnetic torque produced by a brushless DC motor with single-phase current sensing in real-time. A torque equation is derived from the theory of brushless DC motor. This equation is then validated experimentally with a motor dynamometer. A computer algorithm is also proposed to implement the electromagnetic torque estimation equation in real-time. Electromagnetic torque is a linear function of phase current. Estimating the electromagnetic torque in real-time using single-phase current is not appropriate with existing equations, however, because of the rectangular alternating-pulse nature of the excitation current. With some mathematical manipulation to the existing equations, the equation derived in this paper overcame this limitation. The equation developed is simple and so it is computationally efficient, and it takes only motor torque constant and single-phase current to evaluate the electromagnetic torque; no other parameters such as winding resistances, inductances are needed. The equation derived is limited to the three-phase brushless DC motor. It can, however, easily be extended to the multiphase brushless DC motor with the technique described in this paper.
Kim, Sang-Gi;Park, Hoon-Soo;Won, Jong-Il;Koo, Jin-Gun;Roh, Tae-Moon;Yang, Yil-Suk;Park, Jong-Moon
Journal of IKEEE
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v.20
no.3
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pp.220-225
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2016
In this paer, low on-resistance and high-power trench gate MOSFET (Metal-Oxide-Silicon Field Effect Transistor) incorporating current sensing FET (Field Effect Transistor) is proposed and evaluated. The trench gate power MOSFET was fabricated with $0.6{\mu}m$ trench width and $3.0{\mu}m$ cell pitch. Compared with the main switching MOSFET, the on-chip current sensing FET has the same device structure and geometry. In order to improve cell density and device reliability, self-aligned trench etching and hydrogen annealing techniques were performed. Moreover, maintaining low threshold voltage and simultaneously improving gate oxide relialility, the stacked gate oxide structure combining thermal and CVD (chemical vapor deposition) oxides was adopted. The on-resistance and breakdown voltage of the high density trench gate device were evaluated $24m{\Omega}$ and 100 V, respectively. The measured current sensing ratio and it's variation depending on the gate voltage were approximately 70:1 and less than 5.6 %.
The carbon-offset mechanism based on forest management has been recognized as a meaningful tool to sequestrate carbons already existing in the atmosphere. Thus, with an emphasis on the forest-originated carbon-offset mechanism, the accurate measurement of the carbon stock in forests has become important, as carbon credits should be issued proportionally with forest carbon stocks. Various remote sensing techniques have already been developed for measuring forest carbon stocks. Yet, despite the efficiency of remote sensing techniques, the final accuracy of their carbon stock estimations is disputable. Therefore, minimizing the uncertainty embedded in the application of remote sensing techniques is important to prevent questions over the carbon stock evaluation for issuing carbon credits. Accordingly, this study reviews the overall procedures of carbon stock evaluation-related remote sensing techniques and identifies the problematic technical issues when measuring the carbon stock. The procedures are sub-divided into four stages: the characteristics of the remote sensing sensor, data preparation, data analysis, and evaluation. Depending on the choice of technique, there are many disputable issues in each stage, resulting in quite different results for the final carbon stock evaluation. Thus, the establishment of detailed standards for each stageis urgently needed. From a policy-making perspective, the top priority should be given to establishinga standard sampling technique and enhancing the statistical analysis tools.
Lee, Myung Jun;Jun, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Smart Structures and Systems
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v.22
no.2
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pp.231-237
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2018
A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
Arctic warming is a global issue. The sea ice in the Arctic plays a crucial role in the climate system. We thought that a recent abnormality in many countries in the northern hemisphere could be related to the effects of shrinking sea ice in the Arctic. Many research groups monitor sea ice in the Arctic for climate research. Satellite remote sensing is an integral part of Arctic sea ice research due to the Arctic's large size, making it difficult to observe with general research equipment, and its extreme environment that is difficult for humans to access. Along with monitoring recent weather changes, Korea scientists are conducting polar remote sensing using a Korean satellite series to actively cope with environmental changes in the Arctic. The Korean satellite series is known as KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite, Korean name is Arirang) series, and it carries optical and imaging radar. Since the organization of the Satellite Remote Sensing and Cryosphere Information Center in Korea in 2016, Korean research on and monitoring of Arctic sea ice has accelerated rapidly. Moreover, a community of researchers studying Arctic sea ice by satellite remote sensing increased in Korea. In this article, we review advances in Korea's remote sensing research for the polar cryosphere over the last several years. In addition to satellite remote sensing, interdisciplinary studies are needed to resolve the current limitations on research on climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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