위성측량이나 기존의 항공측량에 비해 경제적이면서 기상영향을 덜 받는 저고도 고해상 영상의 취득과 항공사진측량의 많은 수요를 충족하기 위해 신속한 맵핑을 위한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기술 개발이 요구되고 있으며, 특히 효율적인 지형보정에 관한 연구가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 민간분야 활용을 위한 UAV의 높은 잠재력에 비해 최근까지 직접 지형보정과 같은 사진측량측면에서의 기술개발은 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적인 연구와 추가적인 기술개발 노력이 필요하다. 본 연구에서는 최소한의 지상기준점 정보를 이용하여 간편한 부등각사상변환식과 부등각사상변환의 블록조정에 의해 자동으로 저고도 UAV 영상을 기하보정하는 기법을 제안하였으며, 상용 프로그램 처리결과와 비교를 통하여 UAV 정지영상 기하모형식으로서의 적용가능성을 평가하였다.
An increasing global population requires a greater food supply, and accordingly there is demand for enhanced production of rice, as a major crop plant that covers half of the world's population. Rice production in arid area is extremely difficult due to poor soil fertility, salinity, deficit of irrigation water, and weather conditions. The aim of the present study was to determine whether various fertilization recipes could provide a countermeasure to allow rice production while also providing soil amendment such as soil pH adjustment. The study was conducted at an experimental field of the United Arab-Emirates (UAE) from January to April, 2022. Rice seedlings (cv. Asemi, alkaline-resistant) were transplanted in plastic containers, and different types of water and nutrient managements were employed as follows: water management (flooding and aerobic for NPKs treatment group) and nutrient management (NPKs, slow release fertilizers [SRFs] and SRFs + NPK-1 treatment groups with flooding). Water and nutrient management did not show any effect on soil pH adjustment. Rice growth was significantly enhanced in the flooding compared to the aerobic condition, whereas the effect of nutrient management clearly differed among the treatment groups, with SRFs + NPK-1 showing the best results followed by SRFs and NPKs. Most of the fertilization groups markedly accumulated soluble sugars in the shoots and grains of rice plants, but concomitantly a decrease in the roots. Overall, the level of starch showed a tendency of relatively slight perturbation by fertilization. Taken together, the results indicate that soil physical structure should be preferentially amended to find the key for suitable rice production.
기상 응용의 경우 시간적, 자원적 한계 내에서도 의미 있는 결과를 도출해 제공해야 한다. 수많은 과거 데이터를 통한 예보는 시간적인 소요가 크며, 국지성 태풍 예보와 같은 재난 안전 관련 분석/예측의 경우에는 여전히 자원적 한계가 존재한다. 태풍 예보, 도로별 침수/홍수 지역 예측 서비스 등 시간 제약하에 결과를 도출해야 하는 경우와 제한적인 물리적 환경 조건으로 인해 발생하는 문제 없이 적합한 예보를 제공해야 한다. 본 논문에서는 시간적, 자원적 조건에서도 원활한 예보 서비스 제공을 위해 기상 및 기후 예측 응용을 분석한다. 격자 크게 따른 수행 시간 분석을 통해 격자 조절을 통해 시간적 제약 조건이 있는 경우에 대처할 수있음을 확인하였다. 또한 메모리 자원 조절을 통해 수행 시간을 분석하여 성능에 영향을 미치지 않는 최소 자원 조건을 확인하였으며 swap, mlock 분석을 통해 응용의 자원 사용 패턴을 확인하였다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
The paper manufactories in Sangpyeong Industrial Estates, Chinju, produce more than 80 tons of paper-mill sludge cakes every day, which costs about 840 million won for dump per year. Since the paper-mill sludge is biodegradable, the sludge can he utilized as an organic fertilizer if it is properly decomposed. This may lead to not only dramatic cut of the treatment cost but prevention from secondary environmental contamination due to dump. The primary objective of the study was to explore the quantitative range of major enviromental parameters influencing early composting of paper-mill cakes, naturally pretreated in warn and cold weather. The automatically-controlled reactor was designed, manufactured, and operated for nine days to decompose about 2201 of raw sludge cakes. Four tests(Test 1-Test 4) were implemented for the study of Phase I. Treatments of two levels of initial temperature (40˚C and 28˚C) and two levels of water content + C/N ratio (35% + 40 and 63% + 80) were made to test the significance of their parameters for decomposition of raw sludge cakes pretreated in warm weather. Another four tests (Test 5- Test 8) were implemented for the study of Phase II. Treatments of initial temperature and water content(W/C) + C/N ratio of raw sludge pretreated in cold weather were made to 16˚C and 13% +58 for Test 5, 6˚C and 53% +55 for Test 6, 7˚C and 36% +81 for Test 7, 31˚C and 30% +81 for Test 8. Natural weater condition(pretreatment condition) revealed the importance m composting of the paper-mill sludge cakes. Combination of water content adjustment to about 30% with C/N ratio amendment of about 20 and initial temperature of 30~40˚C was concluded to be the best for early composting of paper-mill sludge cakes with aeration rate and pH fixed. Temperature and C/N ratio were adapted as judging variables for composting degree. In addition, tests for microbial activity were performed to validate the experimental results. Since the temperature and C/N ratio did not coincide in some tests as judging variables for the maturity of the composting sludges, taking one of these parameters could mislead the concept of the maturity (composting conceptually new criterion to provide more reliable information for early composting of paper-mill sludge cakes.
Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.
Ricardo S. TENORIO;Byung-Hyuk Kwon;Hong-Joo Yoon;Dong-In Lee
한국정보통신학회논문지
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제4권5호
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pp.985-996
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2000
해안 지역에서 해양으로부터 들어오는 중규모 정도의 강수는 단기 예보를 위하여 원격 탐사에 의한 실시간 관측이 이루어져야 한다. 그러나 위성 관측은 강수를 상세히 묘사하지 못하기 때문에 레이더를 이용한 원거리관측이 요구된다. 본 연구에서는 레이더로 관측된 자료가 강수역을 정확하게 정량화 할 수 있도록 원거리 관측자료의 보정을 논의한다. 반사도의 연직 변화에 기인한 오차는 평균 분포나 통계적 방법으로 그리고 반사도의 감쇠 효과는 반복 편광법으로 보정될 수 있다. 이 같은 다양한 보정을 통하여 레이더로 관측된 원거리 자료를 유용화할 수 있다.
한국항해항만학회 1996년도 The Korean Institute of Navigation 1996년도 춘계학술발표회 논문집
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pp.77-92
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1996
When an automatic course-keeping is concerned as is quite popular in modern navigation the closed-loop steering system consists of autopilot device power unit (or telemotor unit) steering gear magnetic or gyro compass and ship dynamics. The consideration of irregular disturbances to ship dyanmics and a few non-linear mechanisms involved in the system inevitably or artificially are known to be very important in properly evaluating or analyzing the automatic steering system. In the present study the mathematical model of each element of an automatic steering system is derived which takes account of a fex non-linear mechanisms. PD(Proportional-Derivative) controller and low-pass filter with a weather adjustment are adopted to modelling the characteristics of an autopilot. The calculation method of imposing irregular disturbances to ship dynamics is proposed where irregular disturbances implying irregular wave and the fluctuating component of wind. For he evaluation of automatic steering system of ships in the open seas an important term "performance index" is introduced from the viewpoint of energy saving which derived from the concept of energy loss on ship propulsion. Finally the present methods are applied to two typical types of ship ; an ore carrier and a fishing boat. The various effects of linear and/or non-linear control constants of autopilot on propulsive energy loss are investigated to validate and clarify the present smulation technique.
The performance of two typical types of solar hot water heating system was tested in Seoul. Types of systems studied are single-tank internal external heat exchanger system and single-tank internal heat exchanger system. Comparing to experimental results, a transient system simulation program was made to analyze the performance of the selected system. The climate data, Standard Weather Year for Seoul, required for the simulation was provided. Computer simulations were used to estimate the effect of significant parameters upon system performance. The followings are obtained. 1. In the domestic solar water Heating system, the value $20-40kg/m^2\;h$ for flow rate through the collector is much better than the recommended value $72kg/m^2\;h$ in the solar heating system. 2. The effectiveness of collector heat exchanger and storage tank size are found to have only a small effect upon system performance. 3. The hot water draw pattern has a significant effect on system performance. A higher system efficiency achieved when draw-off occurred around noon than when it occurred around early morning. Using the above results, the reference solar hot water system which provides $300\ell$ of hot water per day, was selected as a guide for designer. And simplified graphical method was developed based on the modified f-chart method to determine required collector area. When the system design parameters of the proposed system differs from the reference system, required collector area can be calculated from area adjustment factors.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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