As a viable option for retrieval of LST (Land Surface Temperature), this paper presents a DNN (Deep Neural Network) based approach using 148 Landsat 8 images for South Korea. Because the brightness temperature and emissivity for the band 10 (approx. 11-㎛ wavelength) of Landsat 8 are derived by combining physics-based equations and empirical coefficients, they include uncertainties according to regional conditions such as meteorology, climate, topography, and vegetation. To overcome this, we used several land surface variables such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), land cover types, topographic factors (elevation, slope, aspect, and ruggedness) as well as the T0 calculated from the brightness temperature and emissivity. We optimized four seasonal DNN models using the input variables and in-situ observations from ASOS (Automated Synoptic Observing System) to retrieve the LST, which is an advanced approach when compared with the existing method of the bias correction using a linear equation. The validation statistics from the 1,728 matchups during 2013-2019 showed a good performance of the CC=0.910~0.917 and RMSE=3.245~3.365℃, especially for spring and fall. Also, our DNN models produced a stable LST for all types of land cover. A future work using big data from Landsat 5/7/8 with additional land surface variables will be necessary for a more reliable retrieval of LST for high-resolution satellite images.
Nighttime sea fog detection from satellite is very hard due to limitation in using visible channels. Currently, most widely used method for the detection is the Dual Channel Difference (DCD) method based on Brightness Temperature Difference between 3.7 and 11 ${\mu}m$ channel (BTD). However, this method have difficulty in distinguishing between fog and low cloud, and sometimes misjudges middle/high cloud as well as clear scene as fog. Using CALIPSO Lidar Profile measurements, we have analyzed the intrinsic problems in detecting nighttime sea fog from various satellite remote sensing algorithms and suggested the direction for the improvement of the algorithm. From the comparison with CALIPSO measurements for May-July in 2011, the DCD method excessively overestimates foggy pixels (2542 pixels). Among them, only 524 pixel are real foggy pixels, but 331 pixels and 1687 pixels are clear and other type of clouds, respectively. The 514 of real foggy pixels accounts for 70% of 749 foggy pixels identified by CALIPSO. Our proposed new algorithm detects foggy pixels by comparing the difference between cloud top temperature and underneath sea surface temperature from assimilated data along with the DCD method. We have used two types of cloud top temperature, which obtained from 11 ${\mu}m$ brightness temperature (B_S1) and operational COMS algorithm (B_S2). The detected foggy 1794 pixels from B_S1 and 1490 pixel from B_S2 are significantly reduced the overestimation detected by the DCD method. However, 477 and 446 pixels have been found to be real foggy pixels, 329 and 264 pixels be clear, and 989 and 780 pixels be other type of clouds, detected by B_S1 and B_S2 respectively. The analysis of the operational COMS fog detection algorithm reveals that the cloud screening process was strictly enforced, which resulted in underestimation of foggy pixel. The 538 of total detected foggy pixels obtain only 187 of real foggy pixels, but 61 of clear pixels and 290 of other type clouds. Our analysis suggests that there is no winner for nighttime sea fog detection algorithms, but loser because real foggy pixels are less than 30% among the foggy pixels declared by all algorithms. This overwhelming evidence reveals that current nighttime sea fog algorithms have provided a lot of misjudged information, which are mostly originated from difficulty in distinguishing between clear and cloudy scene as well as fog and other type clouds. Therefore, in-depth researches are urgently required to reduce the enormous error in nighttime sea fog detection from satellite.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.4
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pp.7-15
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2011
Based on the master plan, this study classified Wonju-si into five major regions and 19 areas by analyzing its night characteristics and deduced problems by analyzing quantitative light distribution of major points at the regions and areas through the measurement of illuminance and luminance and by surveying people's awareness. To develop eco-friendly night environment image of Wonju, Woju's identify was to be created by the planning for the 19 area and improvements for each type. Additionally, detailed items for maintenance were suggested by classifying them into illuminance, color temperature, luminance, lighting display, lighting time, light distribution type, and so forth.
In this paper, we analyze the calendaring operation in the process of paper manufacturing. Controllable parameters involved in the calendaring operation are the calendar material, temperature and pressure. Main objective of this paper is to find the robust design of these parameters which would provide consistent quality of paper in terms of the thickness, brightness, and roughness. We first use a split-plot design in the context of a central composit design for a preliminary analysis to find the proper calendar material. Next, response surfaces for the mean and variance of each quality attribute are fitted as functions of calender temperature and pressure. Bootstrap resampling approach is used to find the robust parameter design.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.7
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pp.1261-1267
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2007
Although LEDs have been used in various applications with improving the brightness and luminous efficacy, the electrical and optical characteristics of high power LED varies at different temperature and starting time. In this paper, optimal heat sink and apparatus design were conducted using IR camera and ICEPAK on the LED bulb consisting with fourteen LED array. The temperatures of heat sink and LED device of the designed LED bulb without cooling pan were $74^{\circ}C\;and\;96.8^{\circ}C$, respectively, showing in good themal characteristics. For high efficiency driving circuit of LED array adopted optimal heat sink design, driving circuits of constant voltage and current circuits were suggested and fabricated. As a result the efficacy of all driving circuits showed more than 20 lm/W. Also, the constant current circuits are suitable for signal lamp, hallway lamp, and flash lamp having short operating time(about 30 min). On the other hand, a reading light and indoor lamp having long operating time can be controlled by constant voltage circuit.
The microwave instruments are used many areas of the space remote sensing and space science applications. The imaging radar of synthetic aperture radar (SAR) is well known microwave radar sensor for earth surface and ocean research. Unlike radar, microwave radiometer is passive instrument and it measures the emission energy of target, i.e. brightness temperature BT, from earth surface and atmosphere. From measured BT, the geophysical data like cloud liquid water, water vapor, sea surface temperature, surface permittivity can be retrieved. In this paper, the radiometer characteristics, system configuration and principle of BT measurement are described. Also the radiometer instruments TRMM, GPM, SMOS for earth climate, and ocean salinity research are introduce. As first korean microwave payload on STSAT-2, the DREAM (Dual-channels Radiometer for Earth and Atmosphere Monitoring) is described the mission, system configuration and operation plan for life time of two years. The main issues of DREAM unlike other spaceborne radiometers, will be addressed. The calibration is the one of main issues of DREAM mission and how it contribute on the space borne radiometer. In conclusion, the radiometer instrument to space science application will be considered.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.3
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pp.201-206
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2020
This paper presents a new method for controlling the current of lighting LEDs without current sensors. This method can be used as backup against LED current sensor faults. LED lighting requires a circuit with a constant current in order to maintain the same brightness when the ambient temperature changes. Therefore, we propose a new current estimation method to provide backup in case of current sensor faults based on the calculation of the inductor current. In the fabricated circuit, the average current changes from 144.03 mA to 155.97 mA when the ambient temperature changes from 0℃ to 60℃. The application of this study can enable the fabrication of a driving IC for LEDs in the form of a single chip without sensing resistors. This is expected to reduce the complexity of the peripheral circuit and enable precise feedback control.
In this paper, we designed and implemented mobile object automatic system based on senor networks for telematics. For developing this system, we gather the various sensing data through wireless communication method using zigbee sensor networks and analyze them in monitoring equipment. And we enable the driver to recognize the car state information on the whole by interfacing analyzed data to telematics unit. And, we implemented automatic controller that can control temperature and humidity in car automatically by actuating air conditioner based on the data that was monitored throughout temperature sensor, humidity sensor and brightness sensor based on sensor networks.
In microwave remote sensing, the Fresnel reflectance formula is widely used in the sea surface emissivity modeling. As an essential contribution to microwave remote sensing, a new formula on the Fresnel reflectance has been derived based on our understanding of the complex index of refraction and continuity condition of E-M waves at the interface between two mediums. The proposed formula can be used to obtain the emissivity of sea surface, which is useful to retrieve sea surface temperature, sea surface salinity and the brightness temperature. Considering Bragg-resonant scatter, it is useful for the calculation of the normalized radar cross-section, and the retrieval of sea surface wind either.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.296-296
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2022
농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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