We have developed solar and space weather monitoring system for space weather users since 2007 as a project named 'Construction of Korea Space Weather Prediction Center'. In this presentation we will introduce space weather monitoring system for Geostationary Satellites and Polar Routes. These were developed for satisfying demands of space weather user groups. 'Space Weather Monitoring System for Geostationary Satellites' displays integrated space weather information on geostationary orbit such as magnetopause location, nowcast and forecast of space weather, cosmic ray count rate, number of meteors and x-ray solar flux. This system is developed for space weather customers who are managing satellite systems or using satellite information. In addition, this system provides space weather warning by SMS in which short message is delivered to users' cell phones when space weather parameters reach a critical value. 'Space Weather Monitoring System for Polar Routes' was developed for the commercial airline companies operating polar routes. This provides D-region and polar cap absorption map, aurora and radiation particle distribution, nowcast and forecast of space weather, proton flux, Kp index and so on.
본 연구는 2013년 우주기상 극대기에 가시화 될 수 있는 재난에 대한 대응방안을 제시하고자 한다. 우주기상 극대기는 지구상에 크나큰 재앙을 초래할 것으로 예견되고 있다. 특히 근년에 들어 지자기 폭풍에 의한 손상과 가시화 될 수 있는 조짐을 보이고 있다. 그럼에도 불구하고 정부와 학계에서는 태양폭풍의 피해우려에 따른 분야별 우주통신과 지상통신망에 대한 워닝시스템 중심으로 규명되고 있을 뿐 우주기상 폭풍 대비 관리 및 운영시스템이 현실적으로 부재하다. 본 연구에서는 이상에서 제시된 문제점에 대한 피해분석에 따른 궁극적인 우주기상 통신망에 대한 피해 저감 대비방안을 제시하였다. 구현방법으로는 GIS기반 우주기상극대기 대비 통신망피해관리시스템 구현은 우주폭풍에서 방사되는 우주복사폭풍(flare), 우주입자폭풍(solar proton event), 우주자기폭풍(geomagnetic storm) 등에 대한 지자기권 및 이온권과 지상권의 분야별 폭풍피해를 분석하여 유형별 전파피해 대응방안에 대비할 수 있도록 하였다. 이로서 공간정보기반의 우주폭풍 통신망 피해대비 운영관리시스템 구현은 GIS기법에 의한 의사결정지원시스템으로 피해예측 및 방재환경을 스마트 IT환경과 융합한 첨단 정보시스템으로 구현하여 인명과 재산을 보전할 수 있는 수단으로 기여될 수 있을 것이다.
우주기상 극대기인 2003년은 지구상에 크나큰 재앙을 초래할 것으로 예견되고 있다. 특히 근년에 들어 지자기 폭풍에 의한 손상과 가시화 될 수 있는 대 폭풍피해 사례를 보이고 있다. 본 연구에서는 이상에서 제시된 문제점에 대한 피해분석에 따른 궁극적인 우주기상정보시스템 모델 구축으로 피해 저감하고 대비방안을 설정하는 것이다. 구현방법으로는 uIT기반과 GIS기반의 우주기상 정보시스템 구축으로 우주폭풍에서 방사되는 우주복사폭풍(flare), 우주입자폭풍(solar proton event), 우주자기폭풍(geomagnetic storm) 등에 의한 분야별 폭풍피해를 분석하여 유형별 피해 대응에 대비할 수 있도록 하였다. 이로써 공간정보기반의 우주폭풍 전기전자 피해대비 운영관리시스템 구현은 GIS기법에 의한 의사결정지원 시스템으로 피해예측 및 방재환경을 스마트 IT환경과 융합한 첨단 정보시스템으로 구현하여 인명과 재산을 보전할 수 있는 방안으로 활용될 수 있을 것이다.
최근 'Cycle 25'의 태양 활동 극대기가 다시 도래함에 따라 우주기상 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이에 WRC(World Radiocommunication Conference)-23에서는 의제 9.1a)를 채택하여 능동/수동 우주기상 관측시스템과 기존 업무와의 주파수 공유 연구 결과를 검토해 나가고 있다. 따라서 본 논문에서는 우주기상 환경 데이터의 정밀도를 높이고 관측 서비스의 주파수 스펙트럼 확보를 위해 제주 고산 기상 레이더로부터 제주 한림의 우주기상 관측 수신기에 미치는 직접 간섭영향과 레이더 목표물에서의 회절 및 산란에 의해 관측 수신기에 미치는 간접 간섭영향을 분석하였다. 분석 결과 레이더 방향 및 목표물로부터 회절 및 산란되는 전파 방향, 레이더 목표물의 RCS(radar cross section), 우주기상 관측 안테나의 수신 면적 및 오프 보어 사이트(off-boresight) 등이 간섭 영향 분석에 중요 파라미터임을 알 수 있다.
Interstellar objects originate from other stellar systems. Thus, they contain information about the stellar systems that cannot be directly explored; the information includes the formation and evolution of the stellar systems and the possibility of life. The examples observed so far are 1l/Oumuamua in 2017 and 2l/Borisov in 2019. In this talk, we present the possibility of detecting interstellar objects using the Heliospheric Imagers designed for space weather research and forecasting by observing solar wind in interplanetary space between the Sun and Earth. Because interstellar objects are unpredictable events, the detection requires observations with wide coverage in spatial and long duration in temporal. The near-real time data availability is essential for follow-up observations to study their detailed properties and future rendezvous missions. Heliospheric Imagers provide day-side observations, inaccessible by traditional astronomical observations. This will dramatically increase the temporal and spatial coverage of observations and also the probability of detecting interstellar objects visiting our solar system, together with traditional astronomical observations. We demonstrate that this is the case. We have used data taken from Solar TErrestrial RElation Observatory (STEREO)/Sun Earth Connection Coronal and Heliospheric Investigation (SECCHI) HI-1. HI-1 is off-pointed from the Sun direction by 14 degrees with 20 degrees of the field of view. Using images observed from 2007 to 2019, we have found a total of 223 small objects other than stars, galaxies, or planets, indicative of the potential capability to detect interstellar objects. The same method can be applied to the currently operating missions such as the Parker Solar Probe and Solar Orbiter and also future L5 and L4 missions. Since the data can be analyzed in near-real time due to the space weather purposes, more detailed properties can be analyzed by follow-up observations in ground and space, and also future rendezvous missions. We discuss future possible rendezvous missions at the end of this talk.
Dynamic thermal rating technology can effectively improve the thermal load capacity of transmission lines. However, its availability is limited by the quantity and high cost of the hardware facilities. This paper proposes a new dynamic thermal rating technology based on global/regional assimilation and prediction system (GRAPES) and geographic information system (GIS). The paper will also explore the method of obtaining any point meteorological data along the transmission line by using GRAPES and GIS, and provide the strategy of extracting and decoding meteorological data. In this paper, the accuracy of numerical weather prediction was verified from the perspective of time and space. Also, the 750-kV transmission line in Shaanxi Province is considered as an example to analyze. The results of the study indicate that dynamic thermal rating based on GRAPES and GIS can fully excavate the line power potential without additional cost on hardware, which saves a lot of investment.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.70-79
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2024
Bad weather conditions such as haze lead to a significant lack of visibility in images, which can affect the functioning and reliability of image processing systems. Accordingly, various single-image dehazing (SID) methods have recently been proposed. Existing SID methods have introduced effective visibility improvement algorithms, but they do not reflect the image's perspective, and thus have limitations that distort the sky area and nearby objects. This study proposes a new SID method that reflects the sense of space by defining the correlation between image brightness and haze. The proposed method defines the haze intensity by calculating the airlight brightness deviation and sets the weight factor of the depth map by classifying images based on the defined haze intensity into images with a large sense of space, images with high intensity, and general images. Consequently, it emphasizes the contrast of nearby images where haze is present and naturally smooths the sky region to preserve the image's perspective.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.216-238
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2023
In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.
According to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Working Group III, climate change is already in progress around the world, and it is necessary to execute mitigation in order to minimize adverse impacts. This paper suggests future climate change needs, employing IPCC Special Report on Emissions Scenarios(SRES) to predict temperature rises over the next 100 years. This information can be used to develop sustainable architecture applications for energy efficient buildings and renewable energy. Such climate changes could also affected the present supplies of renewable energy sources. This paper discusses one recent Fourth Assessment Report of IPCC (Mitigation of Climate Change) and the Hadley Centre climate simulation of relevant data series for South Korea. Result of this research may improve consistency and reliability of simulation weather data or climate change in order to take advantage of SRES and PRECIS QUMP. It is expected that these calculated test reference years will be useful to the designers of solar energy systems, as well as those who need daily solar radiation data for South Korea. Also, those results may contribute zero carbon and design of sustainable architecture establishing future typical weather data that should be gone ahead to energy efficient building design using renewable energy systems.
Information technology advances are allowing conventional surveillance systems to be combined with mobile communication technologies, creating ubiquitous monitoring systems. This paper proposes monitoring system that uses smart camera technology. We discuss the dependence of interior orientation parameters on calibration target sheets and compare the accuracy of a three-dimensional monitoring system with camera location calculated by space resectioning using a Digital Surface Model (DSM) generated from stereo images. A monitoring housing is designed to protect a camera from various weather conditions and to provide the camera for power generated from solar panel. A smart camera is installed in the monitoring housing. The smart camera is operated and controlled through an Android application. At last the accuracy of a three-dimensional monitoring system is evaluated using a DSM. The proposed system was then tested against a DSM created from ground control points determined by Global Positioning Systems (GPSs) and light detection and ranging data. The standard deviation of the differences between DSMs are less than 0.12 m. Therefore the monitoring system is appropriate for extracting the information of objects' position and deformation as well as monitoring them. Through incorporation of components, such as camera housing, a solar power supply, the smart camera the system can be used as a ubiquitous monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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