본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.
We need water equivalent unit data of snowfall for the purpose of forecast and hydrology related research area. This study developed new method of automatic recording snowfall as weight unit. The instrument designed for measuring weight of snowfall by stain-gauge loadcell. Field test of instrument carried out at Daegwallyeong Obs. Station from 22 Jan. to 22 Feb. 2007. During observation period there is 15.3 cm snow depth and 16.0 mm of accumulated water equivalent depth at Daegwallyeong Obs. Station on 13 to 14 Feb. 2007. But the instrument of this study recorded 22.1 mm of water equivalent depth. It is not easy to explain difference between Daegwallyeong and this study. Because this study is only one case of comparison of snow measurement and there is very little amount of snow observation research. The density of snowfall calculated from 0.09 to $0.15g/cm^3$ from the observation data of 13 to 14 Feb. 2007. There is high relation between radar echo and snowfall amount measured by weight unit. It can supports forecast of snowfall and development of numerical model for forecast.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the meta-analysis on the effects of action observation training on stroke patients' walking. Methods : Domestic databases (DBpia, KISS, NDSL, and RISS) were searched for studies that conducted randomized controlled trials (RCTs) associated with action observation training in adults after stroke. The search outcomes were items associated with the walking function. The 18 studies that were included in the study were analyzed using R meta-analysis. A random-effect model was used for the analysis of the effect size because of the significant heterogeneity among the studies. Sub-group and meta-regression analysis were also used. Egger's regression test was conducted to analyze the publishing bias. Cumulative meta-analysis and sensitivity analysis were also done to analyze a data error. Results : The mean effect size was 2.77. The sub-group analysis showed a statistical difference in the number of training sessions per week. No statistically significant difference was found in the meta-regression analysis. Publishing bias was found in the data, but the results of the trim-and-fill method showed that such bias did not affect the obtained data. Also, the cumulative meta-analysis and sensitivity analysis showed no data errors. Conclusion : The meta-analysis of the studies that conducted randomized clinical trials revealed that action observation training effectively improved walking of the chronic stroke patients.
In order to investigate downslope windstorm by using more detailed observation, we observed 6 cases at 3 sites - Inje, Yongpyeong, and Bukgangneung - during "3-D Meteorological Observation Project in Yeongdong region of Gangwon province, South Korea in 2020." The results from analysis of the project data were as follows. First, AWS data showed that a subsidence inversion layer appeared in 800~700 hPa on the windward side and 900~850 hPa on the leeward side. Second, before strong wind occurred, the inversion layer had descended to about 880~800 hPa. Third, with mountain wave breaking, downslope wind was intensified at the height of 2~3 km above sea level. After the downslope wind began to descend, the subsidence inversion layer developed. When the subsidence inversion layer got close to the ground, wind peak occurred. In general, UM (Unified Model) GDAPS (Global Data Assimilation Prediction System) have had negative bias in wind speed around peak area of Taebaek mountain range, and positive bias in that of East Sea coast area. The stronger wind blew, the larger the gap between observed and predicted wind speed by GDAPS became. GDAPS predicted strong p-velocity at 0600 LST 25 Apr 2020 (4th case) and weak p-velocity at 2100 LST 01 Jun 2020 (6th case) on the lee-side of Taebaek mountain range near Yangyang. As hydraulic jump theory was proved, which is known as a mechanism of downslope windstorm in Yeongdong region, it was confirmed that there is a relationship between p-velocity of lee-side and wind speed of eastern slope of Taebaek mountain range.
최근, 기후변화에 의해 가뭄 및 홍수의 발생빈도 및 지속시간이 길어지고, 하천유량감소 및 연도별 편차가 증대하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되며, 수자원의 관리는 수량, 수질 등을 종합적으로 분석하고 관리하는 쪽으로 변화하고 있다. 이러한 수자원의 관리를 위해서는 수자원관련 기초자료의 취득, 저장, 처리, 활용 등이 유기적으로 이루어져야 하는데, 이를 전자적으로 수행하는 것을 홍수경보시스템이라 하고, 이는 수문관측시스템과 경보방송시스템으로 구분할 수 있다. 수문관측시스템은 댐 유역의 수문현황을 관측할 수 있는 수문관측소(수위, 강우량, 수질)에서 계측된 수문관측자료를 인공위성 등 다양한 통신망을 통하여 댐 사무소에 위치한 중앙감시제어시스템에 전송되고, 수집된 수문관측자료는 1분 단위로 K-water본사에 전송된다. 전송된 자료를 활용하여 각종 수문분석 및 표출을 통해 대내 외에 제공되어 댐에 대한 이 치수의 의사결정을 지원한다. 본 논문에서는 수문관측시스템 구축방안에 대해서 알아본다.
Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
복합 환경 신도시의 시공간 고해상도 관측 자료 확보를 위해 오일러 방식과 라그랑주 방식의 종합 관측이 수행되었다. 라그랑주 방식인 두 라디오존데는 관측지점이 다르거나 관측 시각이 달라도 대체로 서로 일치하는 기압, 풍속, 풍향을 산출하였다. 온도 센서가 노출된 라디오존데는 낮 동안 고도가 높아지면서 태양 복사의 영향을 받아 상대적으로 높은 기온을 산출하였다. 오일러 방식의 윈드프로파일러와 라디오존데 비교에서 관측 시각의 차이에 따른 풍향과 풍속의 차이를 확인하였다. 수평적으로 균질장이 아닐 때, 두 관측방식의 자료를 비교하려면 이류 성분을 고려할 필요성을 의미하는 결과이다. 본 연구에서는 두 관측방식 자료의 효과적 비교를 위해 오일러 방식의 관측 주기에 따른 고도 구간별로 다른 시각의 관측 자료를 사용하는 방법을 제시하였다.
농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.
Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.
This study has inferred the mechanism of psychological observation activities through comparison analysis of the observation data acquired from eye-tracking and their post-estimation. The results of their analysis can be summarized as the followings. First, even though the frame of analysis has been set up so that there might not be any change to the number of the sections even with any change of consecutive observation times, the fact that the time by area decreases along with the change of consecutive observation from three times to six and nine times means that the time spent on "recognition" of space information reduces in the course that the feature of observing for space information switches from "perception to recognition". Second, the subjects moves their eyes incessantly in order to acquire space information while observing the space, when it was confirmed that there was a difference between "the space which the subjects searched for information by means of observation activities" and "that which they thought they observed that remaining in their consciousness". The appreciation of this kind of difference is very significant for the analysis of observation features. Third, the short observation (0.1 second, three times of consecutive observations) is consistent with "Ares I, intensively searched = that marked as having been observed consciously" by 60%, while the long-time observation (0.3 second, 9 times of consecutive observations) had 56%, which was relatively high, of "Area I, searched intensively ${\neq}$ that marked as having been observed consciously", which means that the observation feature seen at the activities of "consciousness : unconsciousness" and "observation : search" had some change in the course of changing from "perception to recognition".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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