Gravitational-wave (GW) sources for the next decades would be in majority binaries consisting of neutron stars and/or black holes reside in the extragalactic environment. For example, GW170817 was the first extragalactic neutron star - neutron star binary found by GW observations and it was proved the power of multi-messenger astronomy (MMA) including the KMTNet observations. With the ever increased sensitivity, the $3^{rd}$ observation run (O3) led by the advanced LIGO and advanced Virgo this year aims to search for more 'standard' populations as well as 'exotic' ones expected by stellar evolution. I will present highlights of on-going efforts by researchers in Korea and those in abroad for estimating physical parameters of a source. Mass, spin, distance, and location are prerequisite information to constrain theoretical understanding of the source formation and evolution. Furthermore, these information are to be shared with the international community for follow-up multi-messenger observations. I will present the observational accuracy expected for the future GW observations and discuss their implications. If time allows, I will make a few remarks on prospects of O3 with KAGRA collaborations, which many domestic researchers are closely involved in.
The southeastern coastal area of the Korean peninsula has a complex terrain including an irregular coastline and moderately high mountains. This implies that mesoscale circulations such as mountain-valley breeze and land-sea breeze can play an important role in wind field and ocean forcing. In this study, to improve the accuracy of complex coastal rind field(surface wind and sea surface wind), we carried out the sensitivity experiments based on PBL schemes in PSU/NCAR Mesoscale Model (MM5), which is being used in the operational system at Korea Meteorological Administration. Four widely used PBL parameterization schemes in sensitivity experiments were chosen: Medium-Range Forecast (MRF), High-resolution Blackadar, Eta, and Gayno-Seaman scheme. Thereafter, case(2004. 8. 26 - 8. 27) of weak-gradient flows was simulated, and the time series and the vertical profiles of the simulated wind speed and wind direction were compared with those of hourly surface observations (AWS, BUOY) and QuikSCAT data. In the simulated results, the strength of rind speed of all schemes was overestimated in complex coastal regions, while that of about four different schemes was underestimated in islands and over the sea. Sea surface wind using the Eta scheme showed the highest wind speed over the sea and its distribution was similar to the observational data. Horizontal distribution of the simulated wind direction was very similar to that of real observational data in case of all schemes. Simulated and observed vertical distribution of wind field was also similar under boundary layer(about 1 km), however the simulated wind speed was underestimated in upper layer.
The purpose of this study was to explain how extraordinary the scientific technology or our ancestor was from the modern perspective by remodeling the most unique astronomical instrument, So-ganui (小簡儀), developed in the Sejong Period (世宗時代) after being examined with contemporary and the principles of the science and observational technology would be properly understood and measured directly. When measuring the altitude of the sun and azimuth using So-ganui, it was adjusted with the horizontal coordinate system and measured using Jipyeonghwan (地平環), Ipeunhwan (立運環) and Guyhyeong (窺衡). Based such measuring principles, the measurement accuracy proposed using So-ganui are as follows. The remodeled So-ganui produced approximately ${\pm}0.29$ degrees error on average at high altitude while in measuring the azimuth degrees, there was difference of ${\pm}0.35$ degrees. Since the theoretically, the measurement error for So-ganui was ${\pm}0.5$ degrees, the remodeled So-ganui could accurately measure at the high altitude compared to So-ganui from the Sejong period. In the study, So-ganui, which has disappeared, has been remodeled in modern perspective to be used as the educational material to accurately understand the principles of science and measurement technology from the Sejong period. The findings could contribute to raising the reputation in the astronomical observations from the documents from the Sejong period. Furthermore, this study has materialized the celestial and sky our ancestors have viewed with the observational principles of their times, on the computer screen via a webcam, bringing out interest in the traditional science for the students.
We present the AKARI far-infrared (FIR) all-sky maps and describe its characteristics, calibration accuracy and scientific capabilities. The AKARI FIR survey has covered 97% of the whole sky in four photometric bands, which cover continuously 50-180 micron with band central wavelengths of 65, 90, 140, and 160 microns. The data have been publicly released in 2014 (Doi et al., 2015) with improved data quality that have been achieved since the last internal data release (Doi et al., 2012). The accuracy of the absolute intensity is ${\leq}10%$ for the brighter regions. Quantitative analysis of the relative intensity accuracy and its dependence upon spatial scan numbers has been carried out. The data for the first time reveal the whole sky distribution of interstellar matter with arcminute-scale spatial resolutions at the peak of dust continuum emission, enabling us to investigate large-scale distribution of interstellar medium in great detail. The filamentary structure covering the whole sky is well traced by the all-sky maps. We describe advantages of the AKARI FIR all-sky maps for the study of interstellar matter comparing to other observational data.
Hyun, Seung-Jae;Kim, Yongjung J.;Rhim, Seung-Chul;Cheh, Gene;Cho, Samuel K.
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제58권1호
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pp.9-13
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2015
Objective : To improve pedicle screw placement accuracy with minimal radiation and low cost, we developed specially designed K-wire with a marker. To evaluate the accuracy of thoracolumbar pedicle screws placed using the novel guide-pin and portable X-rays. Methods : Observational cohort study with computerized tomography (CT) analysis of in vivo and in vitro pedicle screw placement. Postoperative CT scans of 183 titanium pedicle screws (85 lumbar and 98 thoracic from T1 to L5) placed into 2 cadavers and 18 patients were assessed. A specially designed guide-pin with a marker was inserted into the pedicle to identify the correct starting point (2 mm lateral to the center of the pedicle) and aiming point (center of the pedicle isthmus) in posteroanterior and lateral X-rays. After radiographically confirming the exact starting and aiming points desired, a gearshift was inserted into the pedicle from the starting point into the vertebral body through the center of pedicle isthmus. Results : Ninety-nine percent (181/183) of screws were contained within the pedicle (total 183 pedicle screws : 98 thoracic pedicle screws and 85 lumbar screws). Only two of 183 (1.0%) thoracic pedicle screws demonstrated breach (1 lateral in a patient and 1 medial in a cadaver specimen). None of the pedicle breaches were associated with neurologic or other clinical sequelae. Conclusion : A simple, specially designed guide-pin with portable X-rays can provide correct starting and aiming points and allows for accurate pedicle screw placement without preoperative CT scan and intraoperative fluoroscopic assistance.
A coelostat is often used for solar observations, because it corrects the image rotation automatically by guiding sunlight into a fixed telescope with two plane mirrors. For the purposes of education and spectroscopic observation, the solar group at Seoul National University (SNU) plans to develop the SNU coelostat (SNUC) and install it in the SNU Astronomical Observatory (SAO). Requirements of the SNUC are < 1" positioning accuracy with 30 cm beam size on the entrance pupil in the compact dome. To allow for installation in the small dome, we design a compact slope type coelostat with a 45 cm primary plane mirror and a 39 cm secondary plane mirror. The motion of the SNUC is minimized by fixing the position of the slope frame. Numerical simulations of the available observational time of the designed coelostat shows that the sun can be observed ay all times from June to early August and at least three hours in other months. Since the high accuracy driving motors installed in the SNUC can be affected by external environment factors such as humidity and temperature variations, we design a prototype to test the significance of these effects. The prototype consists of a 20 cm primary plane mirror, a 1 m slope rail, a direct drive motor, a ballscrew, a linear motion guide, an AC servo motor, a reduction gear and a linear encoder. We plan to control and test the accuracy of the prototype with varying atmospheric conditions in early 2019. After testing the prototype, the SNUC will be manufactured and installed in SAO by 2020.
In this study, the accuracy of ocean analysis data, which are produced from the Korea Meteorological Administration (KMA) Nucleus for European Modelling of the Ocean/Variational Data Assimilation (NEMO/NEMOVAR, hereafter NEMO) system and the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA, hereafter HYCOM) system, was evaluated using various oceanic observation data from March 2015 to February 2016. The evaluation was made for oceanic thermal environments in the tropical Pacific, the western North Pacific, and the Korean peninsula. NEMO generally outperformed HYCOM in the three regions. Particularly, in the tropical Pacific, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of NEMO for both the sea surface temperature and vertical water temperature profile were about 50% smaller than those of HYCOM. In the western North Pacific, in which the observational data were not used for data assimilation, the RMSE of NEMO profiles up to 1000 m ($0.49^{\circ}C$) was much lower than that of HYCOM ($0.73^{\circ}C$). Around the Korean peninsula, the difference in RMSE between the two models was small (NEMO, $0.61^{\circ}C$; HYCOM, $0.72^{\circ}C$), in which their errors show relatively big in the winter and small in the summer. The differences reported here in the accuracy between NEMO and HYCOM for the thermal environments may be attributed to horizontal and vertical resolutions of the models, vertical coordinate and mixing scheme, data quality control system, data used for data assimilation, and atmosphere forcing. The present results can be used as a basic data to evaluate the accuracy of NEMO, before it becomes the operational model of the KMA providing real-time ocean analysis and prediction data.
TLE로부터 SGP4/SDP4 모델을 이용하여 인공위성의 가상의 위치 정보를 얻은 후 Gauss 방법을 사용하여 인공위성의 예비궤도를 결정해보았다. 예비궤도 결정에 필요한 임의의 세 점 사이의 시간간격을 변화시켜 얻은 결과를 위성의 위치 참값과 비교하여 최소의 차이를 가지는 관측 시간 간격을 찾아보았으며, Gauss 예비궤도 결정법의 성능을 비교, 분석하였다. 실제 인공위성 관측 결과와의 비교를 위해서 한국천문연구원의 광시야 망원경을 사용하여 GPS위성(PRN 26)과 무궁화 2호의 광학관측 데이터를 얻은 후 같은 방법으로 예비궤도를 결정해 보았다. 인공위성의 정밀궤도결정을 위하여 시뮬레이션에서 얻어진 가상의 광학관측 데이터를 가지고 정밀케도결정을 수행하였으며, 관측 데이터의 오차와 관측 시간 간격에 따라 정밀궤도결정을 수행하여 원하는 정밀도를 얻기 위한 관측 시스템의 조건에 대해서 알아보았다.
Every year, several typhoons hit the Korean peninsula and cause severe damage. For the prevention and accurate estimation of these damages, real time or almost real time flood information is essential. Because of weather conditions, images taken by optic sensors or LIDAR are sometimes not appropriate for an accurate estimation of water areas during typhoon. In this case SAR (Synthetic Aperture Radar) images which are independent of weather condition can be useful for the estimation of flood areas. To get detailed information about floods from satellite imagery, accurate classification of water areas is the most important step. A commonly- and widely-used classification methods is the ML(Maximum Likelihood) method which assumes that the distribution of brightness values of the images follows a Gaussian distribution. The distribution of brightness values of the SAR image, however, usually does not follow a Gaussian distribution. For this reason, in this study the ANN (Artificial Neural Networks) method independent of the statistical characteristics of images is applied to the SAR imagery. RADARS A TSAR images are primarily used for extraction of water areas, and DEM (Digital Elevation Model) is used as supplementary data to evaluate the ground undulation effect. Water areas are also extracted from KOMPSAT image achieved by optic sensors for comparison purpose. Both ANN and ML methods are applied to flat and mountainous areas to extract water areas. The estimated areas from satellite imagery are compared with those of manually extracted results. As a result, the ANN classifier performs better than the ML method when only the SAR image was used as input data, except for mountainous areas. When DEM was used as supplementary data for classification of SAR images, there was a 5.64% accuracy improvement for mountainous area, and a similar result of 0.24% accuracy improvement for flat areas using artificial neural networks.
In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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