The value of Photovoltaic as an independent power supply is small, but the city's carbon emissions reduction and for the reduction of fossil fuel use distributed power is the power source to a very high value. However, according to the weather conditions for solar power generation by power fluctuations because of the size distribution to be effective, the big swing for effectively controlling real-time monitoring should be made. But that depends on solar power generation solar radiation forecasts from the National Weather Service does not need to predict it, and this study, the diffuse sky radiation in the history of the solar radiation in the darkness of the clouds, thick and weather forecasts can be inferred from the atmospheric transmittance to announce this value is calculated to represent each weather forecast solar radiation and solar radiation predicted by substituting the expression And the measured solar radiation and CRM (Cloud Cover Radiation Model) technique with an expression of Kasten and Czeplak irradiation when compared to the calculated predictions were verified.
Kim, Chang Ki;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.39
no.3
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pp.47-57
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2019
Clear sky indices were estimated by various ways based on in-situ observation and satellite-derived solar irradiance. In principle, clear sky index defined by clear sky solar irradiance indicates the impacts of cloud on the incoming solar irradiance. However, clear sky index widely used in energy sciences is formulated by extraterrestrial irradiance, which implies the extinction of solar irradiance due to mainly aerosol, water vapor and clouds drops. This study examined the relative difference of clear sky indices and then major characteristics of clear sky irradiance when sky is clear are investigated. Clear sky is defined when clear sky index based on clear sky irradiance is higher than 0.9. In contrast, clear sky index defined by extraterrestrial irradiance is distributed between 0.4 and 0.8. When aerosol optical depth and air mass coefficient are relative larger, solar irradiance is lower due to enhanced extinction, which leads to the lower value of clear sky index defined by extraterrestrial irradiance.
Ji, Un;Jang, Eun-kyung;Ahn, Myeonghui;Bae, Inhyeok
Ecology and Resilient Infrastructure
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v.8
no.4
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pp.212-222
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2021
In this study, the flow resistance coefficient was calculated considering the physical properties and distribution characteristics of floodplain vegetation, and the effect of floodplain vegetation distribution on flow characteristics was analyzed by reflecting it in a two-dimensional numerical simulation. The three-dimensional point clouds of vegetation acquired using ground lidar were analyzed to apply floodplain vegetation's physical properties to the existing formula for vegetation flow resistance calculation. The floodplain vegetation distribution in the modeling was divided into locally distributed and fully distributed conditions in the floodplain. As a result of the simulation of the study site, the flow resistance coefficient of floodplain vegetation was found to have a value of about five times or more compared to the flow resistance coefficient of the main channel bed when the design flood occurs based on Manning's n coefficient. Also, it affected the hydraulic characteristics in the main channel and floodplain.
This research aims to provide the characteristics of the world's first active lidar sensor Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN) wind data and Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A) Atmospheric Motion Vector (AMV) data by comparing two wind data. As a result of comparing the data from September 2019 to August 1, 2020, The total number of collocated data for the AMV (using IR channel) and Mie channel ALADIN data is 177,681 which gives the Root Mean Square Error (RMSE) of 3.73 m/s and the correlation coefficient is 0.98. For a more detailed analysis, Comparison result considering altitude and latitude, the Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) is 0.2-0.3 at most latitude bands. However, the upper and middle layers in the lower latitudes and the lower layer in the southern hemispheric are larger than 0.4 at specific latitudes. These results are the same for the water vapor channel and the visible channel regardless of the season, and the channel-specific and seasonal characteristics do not appear prominently. Furthermore, as a result of analyzing the distribution of clouds in the latitude band with a large difference between the two wind data, Cirrus or cumulus clouds, which can lower the accuracy of height assignment of AMV, are distributed more than at other latitude bands. Accordingly, it is suggested that ALADIN wind data in the southern hemisphere and low latitude band, where the error of the AMV is large, can have a positive effect on the numerical forecast model.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.619-628
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2009
LiDAR has capability of rapid data acquisition and provides useful information for reconstructing surface of the Earth. However, Extracting information from LiDAR data is not easy task because LiDAR data consist of irregularly distributed point clouds of 3D coordinates and lack of semantic and visual information. This thesis proposed methods for automatic extraction of buildings and 3D detail modeling using airborne LiDAR data. As for preprocessing, noise and unnecessary data were removed by iterative surface fitting and then classification of ground and non-ground data was performed by analyzing histogram. Footprints of the buildings were extracted by tracing points on the building boundaries. The refined footprints were obtained by regularization based on the building hypothesis. The accuracy of building footprints were evaluated by comparing with 1:1,000 digital vector maps. The horizontal RMSE was 0.56m for test areas. Finally, a method of 3D modeling of roof superstructure was developed. Statistical and geometric information of the LiDAR data on building roof were analyzed to segment data and to determine roof shape. The superstructures on the roof were modeled by 3D analytical functions that were derived by least square method. The accuracy of the 3D modeling was estimated using simulation data. The RMSEs were 0.91m, 1.43m, 1.85m and 1.97m for flat, sloped, arch and dome shapes, respectively. The methods developed in study show that the automation of 3D building modeling process was effectively performed.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.311-322
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2014
IoT(Internet of Things) is a concept of connected internet pursuing direct access to devices or sensors in fused environment of personal, industrial and public area. In IoT environment, it is possible to access realtime data, and the data format and topology of devices are diverse. Also, there are bidirectional communications between users and devices to control actuators in IoT. In this point, IoT is different from the conventional internet in which data are produced by human desktops and gathered in server systems by way of one-sided simple internet communications. For the cloud or portal service of IoT, there should be a file management framework supporting systematic naming service and unified data access interface encompassing the variety of IoT things. This paper implements a DB-based virtual file system maintaining attributes of IoT things in a UNIX-styled file system view. Users who logged in the virtual shell are able to explore IoT things by navigating the virtual file system, and able to access IoT things directly via UNIX-styled file I O APIs. The implemented virtual file system is lightweight and flexible because it maintains only directory structure and descriptors for the distributed IoT things. The result of a test for the virtual shell primitives such as mkdir() or chdir() shows the smooth functionality of the virtual file system, Also, the exploring performance of the file system is better than that of Window file system in case of adopting a simple directory cache mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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