Kim, Yeon-Han;Choi, Seonghwan;Bong, Su-Chan;Cho, Kyungsuk;Newmark, Jeffrey;Gopalswamy, Nat.
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.46
no.2
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pp.79.3-79.3
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2021
The Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) has been developing a diagnostic coronagraph to be deployed in 2023 on the International Space Station (ISS) in collaboration with the NASA Goddard Space Flight Center (GSFC). The mission is known as "Coronal Diagnostic Experiment (CODEX)", which is designed to obtain simultaneous measurements of the electron density, temperature, and velocity using multiple filters in the 2.5-10 Rs range. The coronagraph will be installed and operated on the ISS to understand the physical conditions in the solar wind acceleration region, and to enable and validate the next generation space weather models. In this presentation, we will introduce recent progress and future plan.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.56-65
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2019
This study empirically analyzes the effect of weather on pedestrian volume in an urban space. We used data from the 2009 Seoul Flow Population Survey and constructed a model with the pedestrian volume as a dependent variable and the weather and physical environment as independent variables. We constructed 28 models and compared the results to determine the effects of weather on pedestrian volume by season, land use, and time zone. A negative binomial regression model was used because the dependent variable did not have a normal distribution. The results show that weather affects the volume of walking. Rain reduced walking volume in most models, and snow and thunderstorms reduced the volume in a small number of models. The effects of the weather depended on the season and land use, and the effects of environmental factors depended on the season. The results have various policy implications. First, it is necessary to provide semi-outdoor urban spaces that can cope with snow or rain. Second, it is necessary to have different policies to encourage walking for each season.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.1
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pp.14-22
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2013
GPS radio occultation is a remote sensing technique probing atmospheric properties based on the fact that GPS signal is refracted and delayed by atmosphere. The FORMOSAT-3/COSMIC mission jointly developed by the USA and Taiwan is providing about 2500 occultation soundings a day on the near real-time basis. The Korean KOMPSAT-5/AOPOD system is preparing to launch for monitoring troposphere and ionosphere using a dual frequency GPS receiver and the antenna for occultation data acquisition. In this paper, we examine the methods for signal processing and the geometry analysis for GPS radio occultation, and look into the retrieval techniques for the temperature and humidity of troposphere and the electron density and scintillation of ionosphere. Using these atmospheric properties, we aim to derive the strategies for applying GPS radio occultation to space weather, for example, ionospheric TEC(total electron content) analysis for earthquake monitoring and the Open API(application programming interface) development for more effective data service.
Bong, Su-Chan;Kim, Yeon-Han;Cho, Kyung-Suk;Choi, Seong-Hwan;Park, Young-Deuk;Gary, Dale E.
Bulletin of the Korean Space Science Society
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2008.10a
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pp.32.2-32.2
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2008
A major solar radio burst can disturb many kinds of radio instruments, including cellular phone, GPS, and radar. Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) is developing Korean Solar Radio Burst Locator (KSRBL) in collaboration with New Jersey Institute of Technology. KSRBL is a single dish radio spectrograph, which records the spectra of microwave (0.5 - 18 GHz) bursts with 1 MHz spectral resolution and 1 s time cadence, and locates their positions on the solar disk within 2 arcmin. Hardware manufacturing is almost completed including 4-channel digitizer/FPGA. The system is currently installed at Owens Valley Radio Observatory (OVRO), and test of the operation is in progress. It will be installed at KASI in 2009. We report current status and test results of KSRBL.
Computer simulation of buildings and solar energy systems is being used increasingly in energy assessments and design.. Building designers often now predict the performance of buildings simulation programmes that require hourly weather data. However, not all weather stations provide hourly data. Climate prediction models such as HadCM3 also provide the daily average dry bulb temperature as well as the maximum and minimum. Hourly temperature values are available for building thermal simulations that accounts for future changes to climate. In order to make full use of these predicted future weather data in building simulation programmes, algorithms for downscaling daily values to hourly values are required. This paper describes a more accurate method for generating hourly temperature values in the South Korea that uses all three temperature parameters from climate model. All methods were evaluated for accuracy and stability in terms of coefficient of determination and cumulative error. They were compared with hourly data collected in Seoul and Ulsan, South Korea.
According to the Fourth Assessment Report of the Inter governmental Panel on Climate Change(IPCC), climate change is already in progress around the world, and it is necessary to start mitigation and adaptation strategies for buildings in order to minimize adverse impacts. It is likely that the South Korea will experience milder winters and hotter and more extreme summers. Those changes will impact on building performance, particularly with regard to cooling and ventilation, with implications for the quality of the indoor environment, energy consumption and carbon emissions. This study generate weather data for future climate change for use in impacts studies using PRECIS (Providing REgional Climate for Impacts Studies). These scenarios and RCM (Regional Climate Model) are provided high-resolution climate-change predictions for a region generally consistent with the continental-scale climate changes predicted in the GCM (Global Climate Model).
Weather data is an important variable for the estimation value of the program for evaluating energy performance. The difference in data value of major weather elements used in weather data (temperature, insolation amount) were compared and analyzed. It was found that temperature showed similar values but insolation amount took different values. Especially in Ulsan, since the Meteorological Association does not measure insolation amount. To optimize the incident solar radiation, the solar azimuth angles are needed for solar photovoltaic systems. Test results shows that the $60^{\circ}$installation angel higher efficient than the $30^{\circ}$ installation angel in winter.
We are developing empirical space weather (solar flare, solar proton event, and geomagnetic storm) forecast models based on solar data. In this talk we will review our main results and recent progress. First, we have examined solar flare (R) occurrence probability depending on sunspot McIntosh classification, its area, and its area change. We find that sunspot area and its increase (a proxy of flux emergence) greatly enhance solar flare occurrence rates for several sunspot classes. Second, a solar proton event (S) forecast model depending on flare parameters (flare strength, duration, and longitude) as well as CME parameters (speed and angular width) has been developed. We find that solar proton event probability strongly depends on these parameters and CME speed is well correlated with solar proton flux for disk events. Third, we have developed an empirical storm (G) forecast model to predict probability and strength of a storm using halo CME - Dst storm data. For this we use storm probability maps depending on CME parameters such as speed, location, and earthward direction. We are also looking for geoeffective CME parameters such as cone model parameters and magnetic field orientation. We find that all superstorms (less than -200 nT) occurred in the western hemisphere with southward field orientations. We have a plan to set up a storm forecast method with a three-stage approach, which will make a prediction within four hours after the solar coronagraph data become available. We expect that this study will enable us to forecast the onset and strength of a geomagnetic storm a few days in advance using only CME parameters and the WSA-ENLIL model. Finally, we discuss several ongoing works for space weather applications.
Water vapor in the atmosphere is an influential factor of the hydrosphere cycle, which exchanges heat through phase change and is essential to precipitation. Because of its significance in altering weather, the estimation of water vapor amount and distribution is crucial to determine the precision of the weather forecasting and the understanding of regional/local climate. It is shown that it is reliable to measure precipitable water (PW) using long baseline (500-2000km) GPS observations. However, it becomes infeasible to derive absolute PW from GPS observations in Taiwan due to geometric limitation of relatively short-baseline network. In this study, a method of deriving Near-Real-Time PW from short baseline GPS observations is proposed. This method uses a reference station to derive a regression model for wet delay, and to interpolate the difference of wet delay among stations. Then, the precipitable water is obtained by using a conversion factor derived from radiosondes. The method has been tested by using the reference station located on Mt. Ho-Hwan with eleven stations around Taiwan. The result indicates that short baseline GPS observations can be used to precisely estimate the precipitable water in near-real-time.
In this study, we investigate the associations between the solar variability and teleconnection indices, which influence atmospheric circulation and subsequently, the spatial distribution of the global pressure system. A study of the link between the Sun and a large-scale mode of climate variability, which may indirectly affect the Earth's climate and weather, is crucial because the feedbacks of solar variability to an autogenic or internal process should be considered with due care. We have calculated the normalized cross-correlations of the total sunspot area, the total sunspot number, and the solar North-South asymmetry with teleconnection indices. We have found that the Southern Oscillation Index (SOI) index is anti-correlated with both solar activity and the solar North-South asymmetry, with a ~3-year lag. This finding not only agrees with the fact that El $Ni{\tilde{n}}o$ episodes are likely to occur around the solar maximum, but also explains why tropical cyclones occurring in the solar maximum periods and in El $Ni{\tilde{n}}o$ periods appear similar. Conversely, other teleconnection indices, such as the Arctic Oscillation (AO) index, the Antarctic Oscillation (AAO) index, and the Pacific-North American (PNA) index, are weakly or only slightly correlated with solar activity, which emphasizes that response of terrestrial climate and weather to solar variability are local in space. It is also found that correlations between teleconnection indices and solar activity are as good as correlations resulting from the teleconnection indices themselves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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