In this study we present a new improved nonlinear calibration method for vector magnetograms made by the Solar Flare Telescope of BOAO. To identify Fe I 6302.5 line, we have scanned monochromatic images of the line integrated over filter passband, changing the location of the central transmission wavelength of a Lyot filter. Then we obtained a filter-convolved line profile, which is in good agreement with spectral atlas data provided by the Sacramento Peak Solar Observatory. The line profile has been used to derive calibration coefficients of longitudinal and transverse fields, employing the conventional line slope method under the weak field approximation. Our improved nonlinear calibration method has also been used to calculate theoretical Stokes polarization signals with various angles of inclination of magnetic fields. For its numerical test, we have compared input magnetic fields with the calibrated ones, which have been derived from the new improved non-linear method and the conventional method respectively. The numerical test shows that the calibrated fields obtained from the improved method are consistent with the input fields, but not with those from the conventional method. Finally, we applied our new improved method to a dipole model which characterizes a typical field configuration of a single, round sunspot. It is noted that the conventional method remarkably underestimates the transverse field component near the inner penumbra.
In this study, we propose the calibration algorithm for the solar channel (550 ${\sim}$ 900 nm) of MTSAT 1R which is the Japanese geostationary satellite launched on 26 Feb. 2005 and located at $140^{\circ}E$. We developed a method utilizing MODIS-derived BRDFs for the solar channel calibration over the bright desert area. Targets are selected based on the desert's brightness, spatial uniformity, temporal stability and spectral stability. The 6S model has been incorporated to account for directional effects of the surface using MODIS-derived BRDF parameters within the spectral interval in interest. Results based on the analysis for the period from November 2007 to June 2008 suggest that MTSAT-1R solar channel measurements have a low bias within 5%.
Building energy consumption generally depends on living patterns of residents and outdoor air temperature changes. Although outdoor air temperature changes effect on building energy consumption, there is no calibration method for the comparison before and after Green Remodeling or BEMS installation etc., Big data of building energy consumption are collected and managed by 『National Integrated Management System of Building Energy』 in Korea, and they are utilized for the development of a calibration method for individual buildings as shown as the calibration method for small-area building stocks in the previous research. This study aims to develope a calibration method using big data of building energy consumption of individual buildings and outdoor air temperature changes, and to propose application of appropriate calibration methods for individual buildings or small-area building stocks according to the calibration purpose and conditions.
Vicarious calibration method using MODIS-derived surface reflectivity data as inputs to a radiative transfer model have been developed for the planned COMS solar channel. Pilot test was conduced over the Simpson Desert targets in Australia. Results suggested that calibration can be achieved within $5\%$ error range.
Since data-driven building technologies have been widely applied to building energy systems, the accuracy of building sensors has more impacts on the building performance and system performance analysis. Various building sensors, however, can have typical errors including a random error (noise) and a systematic error (bias). The systematic error is indicated by the difference between the mean of measurements and their true value. It may occur due to the sensor's physical condition, measured phenomena, working environments inside the systems. Unfortunately, a conventional calibration method has limitations in calibrating the systematic errors because of the difference between working environments and calibration conditions. In such situations, a novel sensor calibration method is needed to handle various sensor errors, especially for systematic errors, in building energy systems having various thermodynamic environments. This study proposes a building sensor calibration method named Virtual In-situ Calibration (VIC) and shows how it is applied into a real building system and how it solves the sensor errors.
It is difficult to check the exact building energy consumption reduction such as when green remodeling of buildings, because it is due to outdoor air temperature over the years. And in Korea although Big Data of building energy consumption is collected and managed through "The Information System of the Building Energy and Greenhouse Gases" it is underutilized because of non calibration of outdoor air temperature change. Therefore, this study aims to develope calibration method of building energy consumption by outdoor air temperature according to micro climates, and building use types. As a result of analysis, Regression equations of Building energy consumption and $HDD_m/CDD_m$ are derived and calibration method is developed by Regression coefficient.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The nonlinear radiometric model for GOCI will be validated through ground test. The GOCI radiometric calibration is based on on-board calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). In this paper, the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is analyzed as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
A comparison study between two performance testing results, one is on the site calibration not needed and the other is needed, was proceeded for the understanding on the effect of site calibration on the complex terrain. As a result, it is revealed that all of uncertainty components is effected by the topographical features dramatically. And the maximum difference of uncertainty reached at around 8% of rated capacity of wind turbine. So, the site calibration is an effective method to remove the variable wind effect by the ground complexity and must be proceeded before the power performance testing of a wind turbine.
We have obtained theoretical calibration curves to convert the amount of polarization into the strength of magnetic field, by a numerical calculation of radiation transfer for the polarized spectral line of FeI $6303{\AA}$. In our calculation, three kinds of atmospheric models (VAL-C, penumbra, umbra) have been used to make a proper calibration for an active region composed of quiet, penumbral and umbral areas. It was found that firstly, the results of our calculation depend highly on a kind of atmospheric model rather than on any other input parameters used in a model. Secondly, observed line profile showed m solar spectrum atlas proved to be very similar to the calculated profiles obtained by using a penumbra model. Finally, another method except this calibration curve should be developed to estimate correctly the distribution of magnetic field in solar active region from the observation of polarized spectral line.
The paper presents the advanced radiometric calibration method, called the lRCM (Iterative Radiometric Calibration Method), in order to avoid an operational constraint (solar source) for calibration. The IRCM assumes that an optical instrument is equipped with a filter assembly which consists of same band filters with different transmission ratios. Given all the noise sources (including the artificial one caused by the filters) of an image sensor, the noncentral ${\chi}^2$ distribution of the output result is induced by the approach of a noise PDF (Power Density Function). Finally, the radiometric calibration problem is transformed into equating two independent relations for the image sensor gains through the specified distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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