This paper describes the detailed characteristics of heavy rainfall events occurred in Chungcheong province on 15 and 16 April and from 6 to 8 August 2002 based on the analysis of raingauge rainfall rate and radar reflectivity from the METRI's X-band Weather Radar located in Cheongju. A synoptic analysis of the case is carried out, first, and then the analysis is devoted to seeing how the radar observes the case and how much information we obtain. The highly resolved radar reflectivity of horizontal and vertical resolutions of 1 km and 500 m, respectively shows a three-dimensional structure of the precipitating system, in a similar sequence with the ground rainfall rate. The radar echo classification algorithm for convective/stratiform cloud is applied. In the convectively-classified area, the radar reflectivity pattern shows a fair agreement with that of the surface rainfall rate. This kind of classification using radar reflectivity is considered to be useful for the precipitation forecasting. Another noteworthy aspect of the case includes the effect of topography on the precipitating system, following the analysis of the surface rainfall rate, topography, and precipitating system. The results from this case study offer a unique opportunity of the usefulness of weather radar for better understanding of structural and variable characteristics of flash flood-producing heavy rainfall events, in particular for their improved forecasting.
$SnO_2:CNT$ thick films for gas sensors were fabricated by screen printing method on alumina substrates and were annealed at $300^{\circ}C$ in air. The nano $SnO_2$ powders were prepared by solution reduction method using tin chloride ($SnCl_2.2H_2O$), hydrazine ($N_2H_4$) and NaOH. Nano $SnO_2:CNT$ sensing materials were prepared by ball-milling for 24h. The weight range of CNT addition on the $SnO_2$ surface was from 0 to 10 %. The structural and morphological properties of these sensing material were investigated using X-ray diffraction and scanning electron microscopy and transmission electron microscope. The structural properties of the $SnO_2:CNT$ sensing materials showed a tetragonal phase with (110), (101), and (211) dominant orientations. No XRD peaks corresponding to CNT were observed in the $SnO_2:CNT$ powders. The particle size of the $SnO_2:CNT$ sensing materials was about 5~10 nm. The sensing characteristics of the $SnO_2:CNT$ thick films for 5 ppm $H_2S$ gas were investigated by comparing the electrical resistance in air with that in the target gases of each sensor in a test box. The results showed that the maximum sensitivity of the $SnO_2:CNT$ gas sensors at room temperature was observed when the CNT concentration was 8wt%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.7
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pp.1436-1441
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2004
Abnormal current-voltage characteristics of an oxide semiconductor have been investigated and a novel method of detecting reducing gases utilizing self-heating mechanism of sensing layer without an additional heater has been developed. Planar-type sensors based on WO3-doped SnO2 were fabricated using a screen-printing technique. The applied voltage across the sensing layer caused heating of the sensing layer and the current abruptly varied upon exposure to a gas mostly as a result of surface reactions. A unique and fascinating aspect of the gas sensing scheme is that no additional heater is necessary for detection. The new sensing method has been applied to C2H5OH gas in this preliminary work.
As the frequency of drought increases due to climate change, it is very important to have a monitoring system that can accurately determine the situation of widespread drought. However, while ground-based meteorological data has limitations in identifying all the complex droughts in Korea, satellite remote sensing data can be effectively used to identify the spatial characteristics of drought in a wide range of regions and to detect drought. This study attempted to analyze the possibility of using remote sensing data for drought identification in South Korea. In order to monitor various aspects of drought, remote sensing and ground observation data of precipitation and potential evapotranspiration, which are major variables affecting drought, were collected. The evaluation of the applicability of remote sensing data was conducted focusing on the comparison with the observation data. First, to evaluate the applicability and accuracy of remote sensing data, the correlations with observation data were analyzed, and drought indices of various aspects were calculated using precipitation and potential evapotranspiration for meteorological drought monitoring. Then, to evaluate the drought monitoring ability of remote sensing data, the drought reproducibility of the past was confirmed using the drought index. Finally, a high-resolution drought map using remote sensing data was prepared to evaluate the possibility of using remote sensing data for actual drought in South Korea. Through the application of remote sensing data, it was judged that it would be possible to identify and understand various drought conditions occurring in all regions of South Korea, including unmeasured watersheds in the future.
In this study, we investigate the atmospheric environment changes in the aspect of optical remote sensing using surface observation data from 1971 to 2000 of Korea Meteorological Administration. Visibility, spatially averaged over Korean peninsula, is systematically reduced from about 28km to 18km during the last 30 years. It means that atmospheric conditions for the optical remote sensing over Korean peninsula are growing worse and worse due to the degradation of air quality. The 30-year average of cloud amount shows a strong seasonal variation, maximum(75%) in summer and minimum (35%) in autumn. Precipitation also shows a very similar variation pattern with cloud. The temperature and sea level pressure show a opposite seasonal change pattern, maximum(minimum in SLP) in summer and minimum(maximum in SLP) in winter, respectively. Relative humidiy(RH) is one of the variables mostly affected by urbanization or urban heat island. As a results, annual mean RH is decreased from 73% to 68% during last 30 years. When we take into account the favorable and unfavorable factors all together, summer and autumn are the worst and the best season for optical remote sensing in Korea.
Park, S.J.;Kwak, J.H.;Park, J.;Lee, H.Y.;Moon, S.E.;Park, K.H.;Kim, J.;Kim, G.T.
Journal of Sensor Science and Technology
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v.17
no.2
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pp.147-150
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2008
Multiple ZnO nanorod device detecting $NO_2$ gas was fabricated by sol-gel growth method and gas response characteristics were measured as a chemical gas sensor. The device is mainly composed of sensing electrode and sensing nano material. To acquire high sensitivity of the device for $NO_2$ gas it was heated by a heat chuck up to $400^{\circ}C$ The sensing part was easily made using the CMOS compatible process, for example, the large area and low temperature nano material growth process, etc. The sensors were successfully demonstrated and showed high sensitive response for $NO_2$ gas sensing.
Dissolved oxygen, pH and cell concentration have been online monitored in cultivation processes with Escherichia coli by using a $MABOOMS^{TM}$ (microplate-based bioreactor with optical online monitoring systems). Fluorescent sensing membranes containing Ru ${(dpp)_3}^{2+}$ or HPTS were prepared with GA sol-gel matrix and coated into a well of a 24-well microplate. Fluorescence intensity was measured and correlated to the dissolved oxygen or pH. Cell concentrations were also online monitored by measuring optical reflectance at 650 nm. A well of a 24-well microplate could also be divided into 4 parts, each of which was coated with fluorescent sensing membranes for the detection of dissolved oxygen or pH. The 24-well microplate coated with fluorescent sensing membranes or a 4-divided sensing membrane. was used to online monitor the dissolved oxygen, pH and cell concentration during E. coli cultivations. The online monitoring results showed the characteristics of cell growth in cultivation processes very well.
Distributed compressed video sensing (DCVS) is a framework that integrates both compressed sensing and distributed video coding characteristics to achieve a low complexity video sampling. In DCVS schemes, motion estimation & motion compensation is employed at the decoder side, similarly to distributed video coding (DVC), for a low-complex encoder. However, since a simple BCS-SPL algorithm is applied to a residual arising from motion estimation and compensation in conventional MC-BCS-SPL (motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber) scheme, the reconstructed visual qualities are severly degraded in Wyner-Ziv (WZ) frames. Furthermore, the scheme takes lots of iteration to reconstruct WZ frames. In this paper, the conventional MC-BCS-SPL algorithm is improved to be operated in more effective way in WZ frames. That is, first, the proposed algorithm calculates a correlation coefficient between two reference key frames and, then, by selecting adaptively the reference frame, the residual reconstruction in pixel domain is performed to the conventional BCS-SPL scheme. Experimental results show that the proposed algorithm achieves significantly better visual qualities than conventional MC-BCS-SPL algorithm, while resulting in the significant reduction of the decoding time.
This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.
The gate current sensing structure was proposed to more effectively control the regulation of the output voltage when the LDO regulator occurs in an overshoot or undershoot situation. In a typical existing LDO regulator, the regulation voltage changes when the load current changes. However, the operation speed of the pass transistor can be further improved by supplying/discharging the gate terminal current in the pass transistor using a gate current sensing structure. The input voltage of the LDO regulator using the gate current sensing structure is 3.3 V to 4.5 V, the output voltage is 3 V, and the load current has a maximum value of 250 mA. As a result of the simulation, a voltage change value of about 12 mV was confirmed when the load current changed up to 250 mA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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