The typhoon Rusa passed through the Korean peninsula from the west-southern part to the east-northern part in the summer season of 2002. The flash flood due to the Rusa was occurred over the Korean peninsula and especially the damage was concentrated in Kangnung, Yangyang, Kosung, and Jeongsun areas of Kangwon-Do. Since the latter half of the 1990s the flash flood has became one of the frequently occurred natural disasters in Korea. Flash floods are a significant threat to lives and properties. The government has prepared against the flood disaster with the structural and nonstructural measures such as dams, levees, and flood forecasting systems. However, since the flood forecasting system requires the rainfall observations as the input data of a rainfall-runoff model, it is not a realistic system for the flash flood which is occurred in the small basins with the short travel time of flood flow. Therefore, the flash flood forecasting system should be constructed for providing the realistic alternative plan for the flash flood. To do so, firstly, Flash Flood Monitoring and Prediction (FFMP) Model must be developed suitable to Korea terrain. In this paper, We develop the FFMP model which is based on GIS, Radar techniques and hydro-geomorphologic approaches. We call it the F2MAP model. F2MAP model has three main components (1) radar rainfall estimation module for the Quantitative Precipitation Forecasts (QPF), (2) GIS Module for the Digital terrain analysis, called TOPAZ(Topographic PArametiZation), (3) hydrological module for the estimation of threshold runoff and Flash Flood Guidance(FFG). For the performance test of the model developed in this paper, F2MAP model applied to the Kangwon-Do, Korea, where had a severe damage by the Typhoon Rusa in August, 2002. The result shown that F2MAP model is suitable for the monitoring and the prediction of flash flood.
Jeong, Tae-Gweon;Pan, Bao-Feng;Njonjo, Anne Wanjiru
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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pp.55-57
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2015
The tracking system plays a key role in accurate estimation and prediction of maneuvering vessel's position and velocity in a bid to enhance safety by taking avoiding action against collision. Therefore, in order to achieve this, many ocean- going vessels are equipped with radar and the ARPA system. However, the accuracy of prediction highly depends on the choice of the gain parameters, ${\alpha}$, ${\beta}$ and ${\gamma}$ employed in the tracking filter. P revious research of this paper was based on theoretically developing an algorithm for a tracking module. This research paper is hence a continuation by the authors to determine the optimal values of the gain parameters used in the tracking module. A tracking algorithm is developed using the ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter to carry out prediction and smoothing of the positions and velocities. Numerical simulations are then performed to evaluate the optimal values of the smoothing parameters that will improve the performance of the tracking module and reduce measurement noise. The twice distance root mean square (2drms) is then calculated to determine error variation.
The RCS value of maritime ship is indicator of ship's stealth performance and it should be particularly measured for navy ship to ensure survivability on the battlefield. In the design phase of the navy ship, a RCS prediction should be performed to reduce RCS value and achieve ROC(Required Operational Capability) of the ship through configuration control. In operational phase, the RCS value of the ship should be measured for verifying the designed value and obtaining tactical data to take action against enemy missile. During the measurement of RCS for the ship, ship motion can be affected by roll and pitch in accordance with sea state, which should be analyzed into threat elevation from view point of enemy missile. In this paper, we propose a method to measure and analyze RCS of ship in 3-dimensions using a ship motion measuring instrument and a fixed RCS measurement system. In order to verify the proposed method, we conducted a marine experiment using a test ship in sea environment and compared the measurement data with RCS prediction value which is carried by prediction SW($CornerStone^{TM}$) using CAD model of the ship.
본 논문은 항공레이다의 표적 추적모드에서 표적을 정확하게 탐지하기 위한 PRF 선택방법에 대한 연구이다. 본 논문에서 제안된 방법은 표적의 거리와 속도 예측치의 불확실성을 고려하여 허용구역의 중심에 가까운 PRF를 선택하는 '최적화기법'과 실시간 성능을 높이기 위한 '준최적화' 기법이다. 또한, 제안된 두 방식의 특성을 비용함수 및 계산시간 등을 통해 비교 분석하였다.
Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC3-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC3-ECC compressive strength makes the prediction of LC3-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC3-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC3-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC3-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R2) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC3-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.
본 연구에서는 듀얼칼만필터를 이용하여 이중편파 레이더 강우의 편의를 실시간으로 보정할 수 있는 방법을 제안하였다. 듀얼칼만필터는 기존의 칼만필터와 달리 두 개의 시스템(상태추정시스템, 모형추정시스템)이 동시에 가동되면서 실시간으로 상태변수가 예측된다. 강우강도 추정치에 보정계수를 적용함으로써 편의보정이 이루어지며, 보정계수는 듀얼칼만필터의 상태-공간모형에 의해 실시간으로 예측된다. 해당 기법을 2016년 7월에 발생한 지속시간이 긴 호우사상에 대해 적용하고 편의보정 결과를 평가하였다. 먼저, 보정계수는 대부분 1과 2 사이의 값으로 산정되어 지상관측 강우강도보다 레이더 강우강도가 약간 과소추정되는 경향을 보였다. 보정계수에 대한 시계열을 설명할 수 있는 모형으로는 AR(1) 모형이 적합한 것으로 확인되었다. 아울러 듀얼칼만필터로 예측한 보정계수는 관측된 자료를 이용하여 산정한 보정계수와 유사한 경향을 가지는 것으로 나타났다. 칼만필터와의 비교 결과, 보정계수의 변동성이 커질수록 듀얼칼만필터가 칼만필터에 비해 우수한 예측 성능을 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 강우의 변동성이 크고, 지속시간이 긴 호우사상에 대한 듀얼칼만필터의 적합성이 검증되었다.
Pan, Bao-Feng;Njonjo, Anne Wanjiru;Jeong, Tae-Gweon
한국항해항만학회지
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제40권5호
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pp.241-247
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2016
The tracking filter plays a key role in the accurate estimation and prediction of maneuvering a vessel's position and velocity when attempting to enhance safety by avoiding collision. Therefore, in order to achieve accurate estimation and prediction, many oceangoing vessels are equipped with the Automatic Radar Plotting Aid (ARPA) system. However, the accuracy of prediction depends on the tracking filter's ability to reduce noise and maintain a stable transient response. The purpose of this paper is to derive the optimal values of the gain parameters used in tracking a High Dynamic Warship. The algorithm employs a ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter to provide accurate estimates and updates of the state variables, that is, positions, velocity and acceleration of the high dynamic warship based on previously observed values. In this study, the filtering coefficients ${\alpha}$, ${\beta}$ and ${\gamma}$ are determined from set values of the damping parameter, ${\xi}$. Optimization of the damping parameter, ${\xi}$, is achieved experimentally by plotting the residual error against different values of the damping parameter to determine the least value of the damping parameter that results in the optimum smoothing coefficients leading to a reduction in the noise corruption effect. Further investigation of the performance of the filter indicates that optimal smoothing coefficients depend on the initial and average velocity of the target.
레이다를 사용한 미사일 표적의 정확한 탐지 및 추적을 위해서는 채프 구름의 레이다 반사 단면적(Radar Cross Section: RCS)에 대한 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효과적인 채프 구름의 RCS 분석을 위해 채프 구름 내 채프들을 개별적으로 계산하여 합하는 RCS 예측 방법과 공기역학 모델 기반의 확률밀도분포 모델을 사용한 RCS 예측 방법을 비교 및 분석하였다. 여기서, 상기 두 기법을 보다 더 정밀하게 비교 및 분석하기 위해 본 논문에서는 상용 전자기 수치해석 소프트웨어인 FEKO 7.0을 활용하여 반 파장 다이폴 형태의 단일 채프 CAD 모델의 RCS 값을 획득하여 채프 구름의 RCS를 모사하였다. 분석 결과, 확률 밀도 분포 모델을 사용한 경우 보다 효율적으로 체프 구름의 RCS 값을 예측할 수 있음을 확인하였다.
In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.
단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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