In this paper, a new modeling of a fine actuator for an optical pick-up has been proposed and multiobjective optimization of the actuator has been performed. The fine actuator is constituted of the bobbin which is supported by wire suspension, the coils which wind around the bobbin, and the magnets which cause the magnetic flux. If current flows in the coils, magnetic force is so produced as to be balanced with spring force of wire, so the bobbin is pisitioned. In this model the transfer function from input voltage to output displacementof bobbin has been obtained so that we can describe this integrated system with electromagnetic and mechanical parts. Wire suspension is regarded as a continuous Euler beam, damper as distributed viscous damping, and bobbin as a rigid body which can move up- and down- ward motion only. According to the model, the high frequency dynamic characteristics of the fine actuator can be known and the effect of damping can be investigated while the conventional second order model cannot. In multiobjective optimization, two objective functions have been chosen to maximize the fundamental frequency and the sensitivity with respect to the input voltage of the actuator so that Pareto's optimal solutions have been obtained using .epsilon.-constraint method. These objective functions will satisfy the trends which will enhance the access speed and reduce the tracking error in the optical pick-up technology of next generation. In the result of optimization, we obtain the designs of the optical pick-up fine actuator which has high speed, high sensitivity and low resonant peak. Furthermore, we offer the relation between two object functions so that the designer can make easy choice.
본 논문은 컬러 클러스터 MIMO 기술을 적용하여 육상과 해상 간의 저비용 고속 무선 데이터 전송이 가능한 해상 가시광 통신 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 컬러 클러스터에 50개의 RGB LED 로 구성되며, 온-오프키잉을 사용하여 변조한다. 수신기에서는 선택적 합성기술을 수행하여 컬러 클러스터의 다이버시티 효과를 얻어 비트오율 개선을 제공한다. 성능 실험에서는 해상 채널 구성을 위해 대기 난류 조건에서 바다 상태 데이터 (파고, 풍속 등)를 Pierson-Moskowitz 및 JONSWAP 스펙트럼에 적용하여 구현하였으며 해상 링크 품질을 통신거리와 비트 오율을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 시스템은 국제항로표지협회의 해상 부표식에 충족하고, 고출력 LED를 사용하기 때문에 충분한 조명을 동시에 제공할 수 있는 효율적인 해상 가시광통신 기술임을 보여주고 있다.
To investigate the influence of surrounding environment on the plant temperature and examine the effect of plant temperature control by fogging and airflow, plant temperature of tomato, inside and outside air temperature and relative humidity, solar radiation and wind speed were measured and analyzed under various experimental conditions in plastic greenhouse with two-fluid fogging systems and air circulation fans. According to the analysis of plant temperature and the change of inside and outside air temperature in each condition, inside air temperature and plant temperature were significantly higher than outside air temperature in the control and shading condition. However, in the fogging condition, inside air temperature was lower or slightly higher than outside air temperature. It showed that plant temperature could be kept with the temperature similar to or lower than inside air temperature in fogging and airflow condition. To derive the relationship between surrounding environmental factor and plant temperature, we did multiple regression analysis. The optimum regression equation for the temperature difference between plant and air included solar radiation, wind speed and vapor pressure deficit and RMS error was $0.8^{\circ}C$. To investigate whether the fogging and airflow contribute to reduce high temperature stress of plant, photosynthetic rate of tomato leaf was measured under the experimental conditions. Photosynthetic rate was the highest when using both fogging and airflow, and then fogging, airflow and lastly the control. So, we could assume that fogging and airflow can make better effect of plant temperature control to reduce high temperature stress of plant which can increase photosynthetic rate. It showed that the temperature difference between plant and air was highly affected by surrounding environment. Also, we could estimate plant temperature by measuring the surrounding environment, and use it for environment control to reduce the high temperature stress of plant. In addition, by using fogging and airflow, we can decrease temperature difference between plant and air, increase photosynthetic rate, and make proper environment for plants. We could conclude that both fogging and airflow are effective to reduce the high temperature stress of plant.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
감귤의 품질은 일반적으로 당도와 산도로 결정된다. 특히, 당도는 감귤의 맛을 결정하기 때문에 매우 중요한 요소이다. 현재 농가에서 가장 많이 사용하는 감귤 당도 측정 방법은 휴대용 착즙당도계 및 비파괴당도계로 측정하는 방식이다. 이 방법은 개인이 손쉽게 측정 가능한 방법이지만, 감귤농협 정식기계보다 당도수치의 정확성이 떨어지며 특히 0.5 Brix 이상 오차 차이가 발생해 현장에서 사용하기에는 아직 많이 부족하다. 또한, 현재 시점의 측정이지 예측 측정이 아니다. 그래서 본 논문에서는 기존 수집된 감귤 당도 값과 기상 데이터(평균 온도, 습도, 강우량, 일사량, 평균 풍속)을 기반으로 측정되지 않은 날짜의 감귤 당도를 0.5 Brix 이하 오차범위 내에서 예측하는 AI 모델을 제안했다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 예측 모델이 제주 성산 지역에 대해서는 절대 평균 오차가 0.1154, 하원 지역에 대해서는 0.1983인 것을 확인했다. 마지막으로 제안한 모델은 0.5 Brix 이하 오차 차이를 지원하며, 예측 측정을 지원하는 기술이기에 그 활용성에 있어 진보성이 매우 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.
Estimating the reference evapotranspiration is an important factor to consider in irrigation system design and agricultural water use. However, there is a limitation in using the FAO Penman-Monteith (FAO P-M) equation, which requires various meteorological data. The purpose of this study is to compare three reference evapotranspiration (ETo) equations in the case of meteorological data missing for 11 study weather stations. Firstly, the FAO P-M equation is used for reference potential evapotranspiration estimation with the actual solar radiation data $R_n$ and the actual vapor pressure $e_a$. Then, in the case of $R_n$, and $e_a$ are missed, the reference evapotranspirations applying FAO P-M, Priestley-Taylor (P-T), Hargreaves (HG) equation were calculated using other meteorological factors. Secondly, MAE, RMSE, $R^2$ were calculated to compare ETo relationship from the ETo equations. From the results, ETo with Hargreaves equation in coastal areas and the Priestley-Taylor equation in the inland areas showed relatively high correlation with FAO P-M when $e_a$ data is missed. In the case of $R_n$ data is missed or two weather data, $e_a$, and $R_n$ data are all missed, $R^2$ value in Priestley-Taylor equation was highest in coastal areas, and $R^2$ values in Hargreaves equation were the high values for 7 inland areas. The results of sensitivity analysis showed that net radiation was the most sensitive for P-T and HG equation, and for FAO P-M, the most sensitive factor was net radiation and relative humidity, air temperature and wind speed were follows. Therefore, in considering of the accessibility to the coast, the types of the missing wether data, and the correlation and the magnitude of error, the reference evapotranspiration equations would be selected in sense of different conditions.
본 논문은 회전안정성을 갖는 탄도수정탄의 대기속도 추정을 위한 필터 설계에 대하여 설명한다. 대상 시스템은 운용상의 제약(공간, 파워)으로 인하여, 대기속도 측정을 위한 센서를 사용할 수 없다. 따라서 한정된 센서를 이용한 대기속도 추정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IMU(가속도계, 자이로)에서 측정하는 3축 가속도와 각속도 데이터만 이용하여, 대기속도 추정을 위한 필터를 설계하였다. 대상 시스템의 경우, 넓은 속도, 고도의 운용범위를 커버하기 위한 추정 필터가 필요하므로 본 연구에서는 확장 칼만필터를 설계하여 기존의 연구와의 차별성을 두었다. 확장 칼만필터 설계를 위한 자코비안 행렬은 NRF(No-roll frame)에서의 간략화된 선형모델을 이용하여 구성하였다. 최종적으로 센서 오차와 바람 모델을 포함한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검토하였다. 이때, 시뮬레이션은 설계한 대기속도와 각속도 모델 오차의 영향을 분석하기 위하여 네 가지 경우의 프로세스 공분산 행렬 값에 대한 영향을 분석하였다.
Wentz, Frank J.;Kim, Seung-Bum;Smith, Deborah K.;Gentemann, Chelle
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.150-152
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2006
The DISCOVER Project (${\underline{D}}istributed$${\underline{I}}nformation$${\underline{S}}ervices$ for ${\underline{C}}limate$ and ${\underline{O}}cean$ products and ${\underline{V}}isualizations$ for ${\underline{E}}arth$${\underline{R}}esearch$) is a NASA funded Earth Science REASoN project that strives to provide highly accurate, carefully calibrated, long-term climate data records and near-real-time ocean products suitable for the most demanding Earth research applications via easy-to-use display and data access tools. A key element of DISCOVER is the merging of data from the multiple sensors on multiple platforms into geophysical data sets consistent in both time and space. The project is a follow-on to the SSM/I Pathfinder and Passive Microwave ESIP projects which pioneered the simultaneous retrieval of sea surface temperature, surface wind speed, columnar water vapor, cloud liquid water content, and rain rate from SSM/I and TMI observations. The ocean products available through DISCOVER are derived from multi-sensor observations combined into daily products and a consistent multi-decadal climate time series. The DISCOVER team has a strong track record in identifying and removing unexpected sources of systematic error in radiometric measurements, including misspecification of SSM/I pointing geometry, the slightly emissive TMI antenna, and problems with the hot calibration source on AMSR-E. This in-depth experience with inter-calibration is absolutely essential for achieving our objective of merging multi-sensor observations into consistent data sets. Extreme care in satellite inter-calibration and commonality of geophysical algorithms is applied to all sensors. This presentation will introduce the DISCOVER products currently available from the web site, http://www.discover-earth.org and provide examples of the scientific application of both the diurnally corrected optimally interpolated global sea surface temperature product and the 4x-daily global microwave water vapor product.
The TMY (Typical Meteorological Year) for the solar energy study is generated using observation data with 22 solar sites from KMA (Korea Meteorological Administration) during 11 years (2000-2010). The meteorological data for calculation the TMY are used solar radiation, temperature, dew point temperature, wind speed and humidity data. And the TMY is calculated to apply the FS (Finkelstein and Schafer) statistics and RMSE (Root Mean Squared Error) methods. FS statistics performed with each point and each variable and then selected top five candidate TMM months with statistical analysis and normalization. Finally TMY is generated to select the highest TMM score with evaluation the average errors for the 22 whole points. The TMY data is represented average state and long time variations with 22 sites and meteorological data. When TMY validated with the 11-year daily solar radiation data, the correlation coefficient was about 0.40 and the highest value is 0.57 in April and the lowest value is 0.23 in May. Mean monthly solar radiation of TMY is 411.72 MJ which is 4 MJ higher than original data. Average correlation coefficient is 0.71, the lowest correlation is 0.43 in May and the highest correlation is 0.90 in January. Accumulated annual solar radiation by TMY have higher value in south coast and southwestern region and have relatively low in middle regions. And also, differences between TMY and 11-year mean of is distributed lower 100 MJ in Kyeongbuk, higher 200 MJ in Jeju and higher 125 MJ in Jeonbuk and Jeonnam, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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