Sensitivity analysis of wind resource micrositing has been performed through the application case at the Antarctic King Sejong station with the most representative micrositing softwares: WAsP, WindSim and Meteodyn WT. The wind data obtained from two met-masts separated 625m were applied as a climatology input condition of micro-scale wind mapping. A tower shading effect on the met-mast installed 20m apart from the warehouse has been assessed by the CFD software Fluent and confirmed a negligible influence on wind speed measurement. Theoretically, micro-scale wind maps generated by the two met-data located within the same wind system and strongly correlated meteor-statistically should be identical if nothing influenced on wind prediction but orography. They, however, show discrepancies due to nonlinear effects induced by surrounding complex terrain. From the comparison of sensitivity analysis, Meteodyn WT employing 1-equation turbulence model showed 68% higher RMSE error of wind speed prediction than that of WindSim using the ${\kappa}-{\epsilon}$ turbulence model, while a linear-theoretical model WAsP showed 21% higher error. Consequently, the CFD model WindSim would predict wind field over complex terrain more reliable and less sensitive to climatology input data than other micrositing models. The auto-validation method proposed in this paper and the evaluation result of the micrositing softwares would be anticipated a good reference of wind resource assessments in complex terrain.
A numerical formula that presents relationship between a point of a satellite image and its ground position is called a sensor model. For precise geolocation of satellite images, we need an error-free sensor model. However, the sensor model based on GOES ephemeris data has some error, in particular after Image Motion Compensation (IMC) mechanism has been turned off. To solve this problem, we investigated three sensor models: collinearity model, direct linear transform (DLT) model and orbit-based model. We applied matching between GOES images and global coastline database and used successful results as control points. With control points we improved the initial image geolocation accuracy using the three models. We compared results from three sensor models. As a result, we showed that the orbit-based model is a suitable sensor model for precise geolocation of GOES-9 Images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1447-1456
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2011
In this paper, we propose a T-S fuzzy feedback linearization method for controlling a non-linear system with multi-input, and the method is applied for trajectory tracking control of wheeled mobile robot. First, an error dynamic equation of wheeled mobile robot is represented by a T-S fuzzy model, and then the T-S fuzzy model is transformed to a linear control system through the nonlinear fuzzy coordinate change and the nonlinear state feedback input. Simulation results showed that the trajectory tracking controller by using the proposed multi-input feedback linearization method gives better performance than the trajectory tracking controller by using the PDC(Parallel Distributed Compensation) method for controlling the T-S Fuzzy system.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.11
no.1
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pp.6-10
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1999
The field size can be beam output, therefore MonitorUnit can be varied due to field size dependence The purpose of this study is to evaluate and compare the dose variation according to exchange of collimator The measurements were perfomed with Wellhofer dosimetry system(water phantom. ion chamber. electrometer. system controller. build up cap. etc)and two types of linear accerlerator (Mevatron KD, MevatronMX) Scatter can be affected to field size dependence and scatter correction is separated into collimator and phantom components, scatter components can affect by exchanging of collimator Measurements of collimator scatter factor(Sc) was done in air with build up cap. 1)Square field (5cm2 to 40cm2) was measured 2)and then keeping the upper jaw constant at loom and varing lower jaw from 5cm to 40cm, 3)keeping the lower jaw constant at 10cm and varing upper jaw from 5cm to 40cm Measurements of total scatter factor(Scp) was done in water at Dmax as the procedure of collimator scatter factor measurements in water Dmax The total scatter factors were obtained to the following equation(Sp=Scp/Sc) The measured data is normalized to the data of reference field size($10{\times}10$), rectangular field is inverted to equivalent field to compare three field size data As the collimator setting is varied, the output was changed In conclusion, the error was obtained small but it must be eliminated if we intend to reach the common stated goal of $5\%$ overall uncertainty in dose determination
To verify the performance and effectiveness of bilinear model for the development of ozone prediction system, the simulation experiments of the model identification for ozone formation were performed by using bilinear and linear models. And the prediction results of the ozone formation by bilinear model were compared to those of linear model and the measured data of Seoul. ARMA(Autoregressive Moving Average) model was used in the model identification. A recursive parameter estimation algorithm based on an equation error method was used to estimate parameters of model. From the results of model identification experiment, the ozone formation by bilinear model showed good agreement with the ozone formation from the simulator. From the comparison of the prediction results and the measured data, it appears that the method proposed in this work is a reasonable means of developing real-time short-term prediction of ozone formation for an ozone forecast system.
This paper is to present the determination of the optimal loss rate parameters and unit hydrographs from the observed single rainfall-runoff event using optimization model. The linear program models has been formulated to derive the optimal unit hydrographs and loss rate parameters for the site of the Su-Jik Bridge in the HwangGuJichen River; one minimizes the summation of the absolute residual between predicted and observed runoff ordinates. In the perturbation stage of parameters the trial and error method has been adopted to determine the loss rate parameters for Kostiakov's, Philip's, Horton's, and Green-Ampt's equation. The unique unit hydrograph ordinates for a given rainfall-runoff event is exclusively obtained with ${\Phi}$ index, but unit hydrograph ordinates depend upon the parameters for each loss rate equations. In this paper the single rainfall-runoff event observed from the sample watershed is considered to test the proposed method. The optimal unit hydrograph obtained by the optimization model has smaller deviations than the ones by the conventional method.
Purpose: This study aims to derive a predictive empirical equation for PGV prediction from P-wave using earthquake records in Korea and to verify the reliability of Onsite EEW. Method: The noise of P wave is removed from the observations of 627 seismic events in Korea to derive an empirical equation with PGV on the base rock, and reliability of Onsite alarms is verified from comparing PGV's predictions and observations through simulation using the empirical equation. Result: P-waves were extracted using the Filter Picker from earthquake observation records that eliminated noises, a linear regression with PGV was used to derive a predictive empirical equation for Onsite EEW. Through the on-site warning simulation we could get a success rate of 80% within the MMI±1 error range above MMI IV or higher. Conclusion: Through this study, the design feasibility and performance of Onsite EEWS using domestic earthquake records were verified. In order to increase validity, additional medium-sized seismic observations from abroad are required, the mis-detection of P waves is controlled, and the effect of seismic amplification on the surface is required.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12A
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pp.1883-1890
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1999
Wireless communication in an urban area, the accurate prediction of wave propagation characteristics are very important to determine communication service areas, select optimal base-stations, and design cells, etc. The CCIR model is a propagation prediction model using a shadowing by the buildings in an urban area. This model represent the shadowing rate by the means of the effect of shadowing between base-station and mobile unit in a shaped linear plane. But, This one occurred a lot of prediction error because it did not consider that density area by the buildings and terrain configurations by the hill and mountain on Line-Of-Sight. In this thesis, an improved propagation prediction model is proposed to reduce prediction error. We presents a new equation, which is using the SAS. This equation is associated with the shadow height by the buildings that considers the topology and the number of blocks that can affect the building shadow in the Line-Of-Sight. We measure the received electrical field level of base-station that high density area, medium density area, and low density area, and then compare and analysis the result to prediction of CCIR model and proposed model. The result compared with the measurement, the proposed model has the improvement of 9.71dB in a high density area, 9.66dB in a medium density area, and 4.02dB in a low density area better than the CCIR model. The result compared with the measurement, the proposed model has the improvement of 9.71dB in a high density area, 9.66dB in a medium density area, and 4.02dB in a low density area better than the CCIR model.
Kim, Soo-Ock;Kim, Jin-Hee;Kim, Dae-Jun;Yun, Jin I.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.14
no.4
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pp.277-282
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2012
When wind speed exceeds a certain threshold, daily minimum temperature does not drop as predicted by the geospatial model in a cold pooling catchment. A linear regression equation was derived to explain the warming effect of wind speed on daily minimum temperature by analyzing observations at a low lying location within an enclosed catchment. The equation, Y=2X+0.4 ($R^2$=0.76) where Y stands for the warming ($^{\circ}C$) and X for the mean horizontal wind speed (m/s) at 2m height, was combined to an existing model to predict daily minimum temperature across an enclosed catchment on cold pooling days. The adjusted model was applied to 3 locations submerged in a cold air pool to predict daily minimum temperature on 25 cold pooling days with the input of simulated wind speed at each location. Results showed that bias (mean error) was reduced from -1.33 to -0.37 and estimation error (RMSE) from 1.72 to 1.20, respectively, in comparison with those from the unadjusted model.
Park E. K.;Lee S. M.;Han Y. H.;Lee J. Y.;Kwon S. Y.;Kim I. Y.;Kim Sun I.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.25
no.6
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pp.605-609
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2004
Blood pressure (BP) is one of the important physiological parameters for diagnosing cardiovascula diseases by means of noninvasive method. Existing noninvasive methods for measuring arterial BP have to use cuff and difficult in measuring arterial BP continuously. Systolic blood pressure (SBP) and pulse transit time (PTT) have a kind of inverse relationship. We acquired PTT data when subjects were in relaxation and also after exercise. We performed the linear regression analysis for making the regression equations for each subject and the regression equation for all subjects. We compared the estimated SBP with the measured SBP to check the accuracy of our regression equations. From the result, the regression equations for each subject was appropriate according to the American National Standards Institute of the Association of the Advancement of Medical Instrument (ANSI/AAMI) which says that BP devices should have ±5mmHg mean of error and 8mmHg standard deviation of error. However, the regression equation for all subjects was not proper to ANSI/AAMI recommendation. The result means that, without cuff, we can continuously estimate each subject's SBP through PTT and indivisual calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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