Park, Ung-Sik;Yoo, Neung-Soo;Kim, Jin-Han;Kim, Kwan-Soo;Min, Deok-Ho;Lee, Sang-Woo;Paek, In-Su;Kim, Hyun-Goo
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.35
no.2
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pp.1-10
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2015
Promising onshore wind farm sites in Gangwon province of Korea were investigated in this study. Gangwon province was divided into twenty five simulation regions and a commercial program based on Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used to find out wind resource maps of the regions. The national wind atlas with a period 2007-2009 developed by Korea institute of energy research was used as climatologies. The wind resource maps were combined to construct a wind resource map of Gangwon province with a horizontal spatial resolution of 100m. In addition to the wind resource, national environmental zoning map, distance from substation, residence and automobile road, Beakdudaegan mountain range, terrain slope, airport and military reservation district were considered to find out promising wind farm sites. A commercial wind farm design program was used to find out developable wind farm capacities in promising wind farm site with and without excluding environmental protection regions. The total wind farm capacities with and without excluding the protection regions were estimated to be 46MW and 598MW, respectively, when a 2MW commercial wind turbine was employed.
Undoped GaN epitaxial layer was grown on c-plane sapphire substrate by a two-step growth with metalorganic chemical vapor deposition(MOCVD). We have investigated the effects of the variation of final growth temperature on surface morphology, roughness, crystal quality, optical property, and electrical property In a horizontal MOCVD reactor, the film was grown at 300 Tow low-pressure with a fixed nucleation temperature of $500^{\circ}C$, varing the final growth temperature from $850\~1050^{\circ}C$ . The undoped GaN epilayers were characterized by atomic force microscopy, high-resolution x-ray diffractometer, photoluminescence, and Hall effect measurement.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.4
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pp.699-706
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2008
H.264/AVC is a new international standard for the compression of video images, in which a deblocking filter has been adopted to remoye blocking artifacts. This paper proposes an efficient architecture of deblocking filter in H.264/AVC. By making good use of data dependence between neighboring $4{\times}4$ blocks, the memory sire is reduced and the throughput of the deblocking filter processing is increased. The designed deblocking filter further enhances the parallelism by simultaneously executing horizontal and vertical filtering within a macroblock in pipeline method and adopting overlap between macroblocks. The implementation result shows that the proposed architecture enhances the performance of deblocking filter processing from 1.75 to 4.23 times than that of the conventional deblocking filter. Hence the Proposed architecture of deblocking filter is able to perform real-time deblocking in high-resolution($2048{\times}1024$) video applications.
The total precipitable water fields derived from HIRS(High Resolution Infrared Radiometer Sounder)and MSU(Microwave Sounding Unit) measurements of TOVS and brightness temperature of SSM/I were used to investigate the evolution of moisture fields for the Typhoon WALT(9407) which after landing in Japan it became tropical depression in Korea-Japan Strait, and FAYE(9503) which was the first tropical storm of 1995 to became a typhoon, respectively. The total precipitable water derived from TOVS observations is delineated according to the evolutions of WALT and FAYE movements because total precipitable water fields of TY WALT(9407) and FAYE9\(9503) were largely controlled by horizontal transport of water vapor over the Northwest Pacific Ocean which dominantly plays an important role in maintaining and accelerating their intensities toward Korea and Japan . These fields demonstrated that two major bands, which imply the rain bands, were locally well-organized and similar to the thick convective cloud features over Japan and the Korean peninsula while WALT and FAYE were approaching away and to. But the values of derived TOVS total precipitable water have shown the underestimate of those of SSM/I total comparatively for two typhoons.
This study is to combine precipitation data with different spatial-temporal characteristics using an optimal weighting method. This optimal weighting method is designed for combination of AWS rain gage data and S-band RADAR-estimated rain data with weighting function in inverse proportion to own mean square error for the previous time step. To decide the optimal weight coefficient for optimized precipitation according to different training time, the method has been performed on Changma case with a long spell of rainy hour for the training time from 1 hour to 10 hours. Horizontal field of optimized precipitation tends to be smoothed after 2 hours training time, and then optimized precipitation has a good agreement with synoptic station rainfall assumed as true value. This result suggests that this optimal weighting method can be used for production of high-resolution quantitative precipitation rate using various data sets.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.28
no.4
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pp.1-11
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2020
In order to diagnose low-level turbulence in Korea, diagnostic indices of low-level turbulence were calculated from Aug 2016 to Jul 2019 using a Korea Meteorological Administration Post Precessing (KMAPP) developed by the National Institute Meteorological Sciences (NIMS), and the indices were evaluated using Aircaft Meteorological Data Relay (AMDAR). In the mean horizontal distribution of diagnostic indices calculated, severe turbulence was simulated along major domestic mountains, including near the Taebaek Mountains, the Sobaek Mountains and Hallasan Mountain on Jeju Island due to geographical factors. Later, detection performance was evaluated by calculating the KMAPP Low-Level Turbulencd index (KLT) on combined index, using AUC value of Individual diagnostic indices as a weight. The result showed that the AUC value of KLT was 0.73, and the detection performance was improved (0.02-0.13) when the index was combined. Also, when looking for the AMDAR data is divided into years, seasons, and altitudes, up to 0.94 AUC values were found in winter (DJF) and the surface (surface-1,000ft). By using high-resolution numerical data reflecting detailed terrain data, local turbulence distribution was well demonstrated and high detection performance was shown at low-level.
Park, Moon-Soo;Kang, Minsoo;Kim, Sang-Heon;Jung, Hyun-Chae;Jang, Seong-Been;You, Dong-Gill;Ryu, Seong-Hyen
Atmosphere
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v.31
no.5
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pp.525-537
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2021
Black ices on road surfaces in winter tend to cause severe and terrible accidents. It is very difficult to detect black ice events in advance due to their localities as well as sensitivities to surface and upper meteorological variables. This study develops a methodology to detect the road sections vulnerable to black ice with the use of road surface temperature data obtained from a mobile road weather observation vehicle. The 7 experiments were conducted on the route from Nam-Wonju IC to Nam-Andong IC (132.5 km) on the Jungang Expressway during the period from December 2020 to February 2021. Firstly, temporal road surface temperature data were converted to the spatial data with a 50 m resolution. Then, the spatial road surface temperature was normalized with zero mean and one standard deviation using a simple normalization, a linear de-trend and normalization, and a low-pass filter and normalization. The resulting road thermal map was calculated in terms of road surface temperature differences. A road ice index was suggested using the normalized road temperatures and their horizontal differences. Road sections vulnerable to black ice were derived from road ice indices and verified with respect to road geometry and sky view, etc. It was found that black ice could occur not only over bridges, but also roads with a low sky view factor. These results are expected to be applicable to the alarm service for black ice to drivers.
Spatial patterns of soil temperature on sloping lands are related to the amount of solar irradiance at the surface. Since soil temperature is a critical determinant of many biological processes occurring in the soil, an accurate prediction of soil temperature distribution could be beneficial to agricultural and environmental management. However, at least two problems are identified in soil temperature prediction over natural sloped surfaces. One is the complexity of converting solar irradiances to corresponding soil temperatures, and the other, if the first problem could be solved, is the difficulty in handling large volumes of geo-spatial data. Recent developments in geographic information systems (GIS) provide the opportunity and tools to spatially organize and effectively manage data for modeling. In this paper, a simple model for conversion of solar irradiance to soil temperature is developed within a GIS environment. The irradiance-temperature conversion model is based on a geophysical variable consisting of daily short- and long-wave radiation components calculated for any slope. The short-wave component is scaled to accommodate a simplified surface energy balance expression. Linear regression equations are derived for 10 and 50 cm soil temperatures by using this variable as a single determinant and based on a long term observation data set from a horizontal location. Extendability of these equations to sloped surfaces is tested by comparing the calculated data with the monthly mean soil temperature data observed in Iowa and at 12 locations near the Tennessee - Kentucky border with various slope and aspect factors. Calculated soil temperature variations agreed well with the observed data. Finally, this method is applied to a simulation study of daily mean soil temperatures over sloped corn fields on a 30 m by 30 m resolution. The outputs reveal potential effects of topography including shading by neighboring terrain as well as the slope and aspect of the land itself on the soil temperature.
Ground penetrating radar (GPR) survey is a geophysical method that utilizes electromagnetic waves reflecting from a boundary where the electromagnetic property changes. As the frequency of the antenna is about 25 MHz ~ 1 GHz, it is effective to acquire high resolution images of underground pipe, artificial structure, underground cavity, and underground structure. In this study, we analyzed the change of signals reflected from the same underground objects according to the arrangement of transceiver antennas used in ground penetrating radar survey. The antenna used in the experiment was 200 MHz, and the survey was performed in the vertical direction across the sewer and the parallel direction along the sewer to the sewer buried under the road, respectively. A total of five antenna array methods were applied to the survey. The most used arrangement is when the transmitting and receiving antennas are all perpendicular to the survey line (PR-BD). The PR-BD arrangement is effective when the object underground is a horizontal reflector with an angle of less than 30°, such as the sewer under investigation. In this case study, it was confirmed that the transmitter and receiver antennas perpendicular to the survey line (PR-BD) are the most effective way to show the underground structure. In addition, in the case where the transmitting and receiving antennas are orthogonal to each other (XPOL), no specific reflected wave was observed in both experiments measured across or parallel to the sewer. Therefore, in the case of detecting undiscovered objects in the underground, the PR-BD array method in which the transmitting and receiving antennas are aligned in the direction perpendicular to the survey line taken as a reference and the XPOL method in which the transmitting and receiving antennas are orthogonal to each other are all used, it can be effective to apply both of the above arrangements after setting the direction to 45° and 135°.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.19-25
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2024
This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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