• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.11-18
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• 2022

본 연구는 대한해협 인근 입자추적 예측 기법의 정확도 개선을 위해서 해수유동 수치모델 결과를 이용하여 만든 입자추적 모델과 현장 관측 자료를 이용한 기계학습 기반 입자 추적 모델을 비교 및 분석하였다. 세부 연구 방법으로는 대한해협에서 관측된 표층 뜰개 이동 궤적 자료, 3개 관측소(가거도, 거제도, 교본초 관측소)의 조위 및 바람자료를 학습시켜 만든 기계 학습(선형 회귀, 의사결정나무) 기반 예측자료, 수치모델 예측자료(ROMS, MOHID)를 3가지 오차평가방법(CC, RMSE, NCLS)을 통해 비교하였다. 최종 결과로서 CC와 RMSE에서는 의사결정나무 모델의 예측 정확도가 가장 우수하였고 NCLS에서는 MOHID 모델의 예측 결과가 가장 우수하였다.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.441-456
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• 2023

The mobile observation method, in which a meteorological drone observes while ascending, can observe the vertical profile of wind at 1 m-interval. In addition, since continuous flights are possible at time intervals of less than 30 minutes, high-resolution observation data can be obtained both spatially and temporally. In this study, we verify the accuracy of mobile observation data from meteorological drone (drone) and fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere. To verify the accuracy of mobile observation data observed by drone, it was compared with rawinsonde observation data. The correlation coefficients between two equipment for a wind speed and direction were 0.89 and 0.91, and the root mean square errors were 0.7 m s^-1 and 20.93°. Therefore, it was judged that the drone was suitable for observing vertical profile of the wind using mobile observation method. In addition, we attempted to resolve the observation gaps in the lower atmosphere. First, the vertical observation gaps of the wind profiler between the ground and the 150 m altitude could be resolved by wind observation data using the drone. Secondly, the temporal observation gaps between 3-hour interval in the rawinsonde was resolved through a drone observation case conducted in Taean-gun, Chungcheongnam-do on October 13, 2022. In this case, the drone mobile observation data every 30-minute intervals could observe the low-level jet more detail than the rawinsonde observation data. These results show that the mobile observation data of the drone can be used to fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권3호
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• pp.215-228
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• 2023

The State Space Representation (SSR) method provides individual corrections for each Global Navigation Satellite System (GNSS) error components. This method can lead to less bandwidth for transmission and allows selective use of each correction. Precise Point Positioning (PPP) - Real-Time Kinematic (RTK) is one of the carrier-based precise positioning techniques using SSR correction. This technique enables high-precision positioning with a fast convergence time by providing atmospheric correction as well as satellite orbit and clock correction. Currently, the positioning service that supports PPP-RTK technology is the Quazi-Zenith Satellite System Centimeter Level Augmentation System (QZSS CLAS) in Japan. A system that provides correction for each GNSS error component, such as QZSS CLAS, requires monitoring of each error component to provide reliable correction and integrity information to the user. In this study, we conducted an analysis of the performance of residual error bounding for each error component. To assess this performance, we utilized the correction and quality indicators provided by QZSS CLAS. Performance analyses included the range domain, dispersive part, non-dispersive part, and satellite orbit/clock part. The residual root mean square (RMS) of CLAS correction for the range domain approximated 0.0369 m, and the residual RMS for both dispersive and non-dispersive components is around 0.0363 m. It has also been confirmed that the residual errors are properly bounded by the integrity parameters. However, the satellite orbit and clock part have a larger residual of about 0.6508 m, and it was confirmed that this residual was not bounded by the integrity parameters. Users who rely solely on satellite orbit and clock correction, particularly maritime users, thus should exercise caution when utilizing QZSS CLAS.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.773-784
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• 2023

In this study, we developed a dynamic model and steering controller model for an autonomous tractor and evaluated their performance. The traction force was measured using a 6-component load cell, and the rotational speed of the wheels was monitored using proximity sensors installed on the axles. Torque sensors were employed to measure the axle torque. The PI (proportional integral) controller's coefficients were determined using the trial-error method. The coefficient of the P varied in the range of 0.1 - 0.5 and the I coefficient was determined in 3 increments of 0.01, 0.05, and 0.1. To validate the simulation model, we conducted RMS (root mean square) comparisons between the measured data of axle torque and the simulation results. The performance of the steering controller model was evaluated by analyzing the damping ratio calculated with the first and second overshoots. The average front and rear axle torque ranged from 3.29 - 3.44 and 6.98 - 7.41 kNm, respectively. The average rotational speed of the wheel ranged from 29.21 - 30.55 rpm at the front, and from 21.46 - 21.63 rpm at the rear. The steering controller model exhibited the most stable control performance when the coefficients of P and I were set at 0.5 and 0.01, respectively. The RMS analysis of the axle torque results indicated that the left and right wheel errors were approximately 1.52% and 2.61% (at front) and 7.45% and 7.28% (at rear), respectively.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.257-268
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• 2024

Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.31-39
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• 2009

목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천 젤 팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$ 만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.397-408
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• 2009

본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.19-26
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• 2007

목 적: Ir-192 고선량율 근접치료(HDR Brachytherapy)선원에 대한 다양한 측정절차의 효율을 서로 비교할 것이며, 측정 장비의 추가 구입 없이 대안으로 새롭게 만든 PMMA (polymethylmethacrylateplastics: $C_5H_8O_2$) plate phantom에 대한임상에서의 적합성과 유용성을 알아 보았다. 대상 및 방법: 세 가지 형태(Well type chamber, Source calibration jig, PMMA plate phantom)의 측정 시스템을 이용하여 측정값을 비교하였다. Source calibration jig와 PMMA plate phantom을 사용 했을 때에는 Farmer type chamber를 이용하여 측정하였으며, 각각 5회씩 측정하여 제조업체의 측정치와 비교하였다. 또한 새로운 선원을 교환 할 때마다 제조업체로부터 선원과 함께 제공되는 제조업체의 측정치를 본 연구의 측정치와 비교하여 방사능의 정확도를 평가 하였다. 결 과: Well type chamber, Source calibration jig, PMMA plate phantom를 사용한 Ir-192 선원의 측정결과 제조업체 측정치와의 상대오차에 대한 RMS (Root Mean Square)값은 Well type chamber에서 0.6%, Source calibration jig에서 1.57%, PMMA plate phantom에서는 2.1%를 나타내었다. 또한 평균 오차에 대한 편차는 Well type chamber에서 $-0.2{\pm}0.5%$, Source calibration jig에서 $0.97{\pm}1.23%$, PMMA plate phantom에서는 $-0.89{\pm}1.87%$를 나타내었다. 결 론: 본 연구를 통해 실험한 세 가지 형태(Well type chamber, Source calibration jig, PMMA plate phantom)의 측정 시스템의 결과에서 나타난 것처럼, Well type chamber를 이용한 측정결과가 가장 우수하게 나타났다. 또한 측정 장비를 구입하지 않고 대안으로 새롭게 만든 PMMA plate phantom의 결과 권고안 ${\pm}5%$를 초과하지 않으므로 임상에서 유용하게 사용 할 수 있을 것이라 생각되어진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.375-387
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• 2013

이중차분간섭기법(Double-Differential Interferometric SAR; DDInSAR)을 이용하여 빙하의 조위반응을 정확히 해석하기 위해서는 극지 해양에 대한 조위모델의 정밀도 평가가 수행되어야 한다. 이 연구에서는 동남극 테라노바 만에서 TPXO7.1, FES2004, CATS2008a, Ross_Inv 조위모델의 정밀도를 평가하기 위해 2년 동안 획득된 16쌍의 one-day tandem COSMO-SkyMed SAR 간섭영상으로부터 생성한 120개의 DDInSAR 영상과 수압식 파고계로 11일 동안 실측한 조위를 이용하였다. 먼저, DDInSAR 영상과 조위모델로 추출된 조위의 이중차분값(${\Delta}\dot{T}$)을 비교하였으며, 실측조위와 조위모델의 조위(T), 그리고 실측조위와 조위모델 조위의 24시간 차분값($\dot{T}$)을 비교하였다. ${\Delta}\dot{T}$와 T, $\dot{T}$의 평균제곱근오차(root mean square error; RMSE)는 조위모델의 역기압 효과(inverse barometer effect; IBE) 보정 후에 감소하였고, 이로부터 조위모델의 IBE는 필수적으로 보정되어야 함이 확인되었다. $\dot{T}$와 ${\Delta}\dot{T}$는 T보다 작은 RMSE를 보였다. 이는 SAR 간섭쌍의 시간차(24시간) 동안의 차분값인 에 조위모델과 실측조위의 평균해수면 오차와 조위모델이 사용하는 조화상수 중 $S_2$, $K_2$, $K_1$, $P_1$의 오차가 상쇄되기 때문이다. 따라서 IBE가 보정된 조위모델의 $\dot{T}$와 ${\Delta}\dot{T}$가 DDInSAR 기법에 사용될 수 있음을 확인하였다. 단기간 실측된 조위로는 최적의 조위모델 선정에 어려움이 있었으나, DDInSAR를 이용한 정밀도 평가에 의하면 Ross_Inv가 4.1 cm의 RMSE를 보여 테라노바 만의 DDInSAR에 가장 적합한 조위모델로 확인되었다.