We developed a data reduction program (RX) to process BOES data automatically. It processes a whole set of data taken during one night automatically - preprocessing, extraction to one-dimensional spectra and wavelength calibration. The execution is very fast and the performance looks pretty good. We described the performance of this program, comparing its procedure with that of IRAF. RX does not have functions for continuum normalization yet. We will develop those functions in the next works.

자동기상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)는 교육기관 뿐만아니라 정부 산하 각 지방 도시에 많이 설치되어있다. 그러나 많은 AWS중 실시간으로 웹을 통해 제공되는 기상 정보는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 AWS에서 전송되어 오는 데이터를 실시간으로 자동 저장할 수 있도록 하여 실시간으로 디스플레이하고 자료 처리를 하여 교육적으로 활용하고자 하였다. 데이터의 실시간 디스플레이 및 자료 처리를 위해 몇 가지 가능성을 검토했으며 그 가능성을 통해 이를 실현하고자 일차적으로 KNU Weather now, V1.0를 개발하였다. 이 작업의 결과로 지금까지 AWS의 자료를 불러와 사용하기 위해 해오던 불편한 작업이 어느 정도 해소되었고 다시 이를 재가공해 외부에 서비스는 물론, 부가적으로 AWS 관측데이터를 필요로 하는 여러 작업에 이용할 수 있고 또한 데이터 처리 부분의 추가로 여러 통계자료를 가공해 낼 수 있게 되었다. 본 연구는 AWS의 교육적 활용에 중점을 두고 이루어졌으며 간편하고 실용적인 면에서 매우 유용하리라 생각된다.

대형 건축물의 진동과 같은 초저주파 진동특성의 해석을 수행하기 위해서는 측정대상 및 측정조건, 그리고 목적으로 하는 측정요소에 적합한 측정시스템이 구축되어야 하며, 구축된 측정시스템으로부터 얻어진 극히 제한된 유한량의 데이터로부터 목적하는 특성요소를 추출하기 위한 정밀한 데이터분석기술이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 고신뢰성을 저주파진동 특성의 분석을 위한 효과적인 데이터처리기법의 개발을 목표로, 측정조건에 따른 저주파진동 해석의 문제점을 분석하고, FFT법과 MEM법의 저주파응답 특성을 비교하였으며, 비교결과를 토대로 저주파진동 해석에 적합한 알고리즘을 결정하였다. 또한, 결정된 분석 알고리즘의 성능을 명확히 하여 정밀분석을 위한 측정데이터의 최적조건을 제시하였다.

제어전용 마이크로 프로세서와 PC간에, 본 연구에서 제안하는 이중 포트 램을 이용한 병렬처리 방식으로 하드웨어를 설계 제작하고, 제어응답실험을 행한 결과 기존의 범용 A/D & D/AC 카드로 수행하기 어려웠던 2개 이상의 제어 대상을 제어하고 모니터링 하는 작업을 원활히 수행할 수 있음을 확인하였다

본 연구는 눈다랭이류 위주의 조업을 위한 어장선정의 자료를 제시하고자 태평양, 대서양 및 인도양의 다랭이 연승어업 어획통계자료를 이용하여 데이터베이스를 작성하였다. 사용된 자료는 국립수산진흥원에서 1975년부터 1987년까지 발행한 13년간의 한국 원양 다랭이 연승어업 어획통계자료 및 어장도이며, 데이터베이스는 16비트 개인용컴퓨터를 사용하여 시스템을 구성하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 본 데이터베이스 프로그램을 기동한 후 메뉴화면의 요청에 따라 대양과 데이터형을 선택하면, 먼저 대양의 지도가 칼라모니터에 그려지고, 경위도 5˚구획의 각 해구에 투입낚시수, 조획율 및 눈다랭이 조획비율 등이 표시되므로 어장선정을 위한 판단자료를 동시에 검색할 수 있다. 2) 조획율 예측은 어느 지정된 해역의 월별변동의 자료로부터 최소자승법에 의해 지정된 월의 예측조획율을 구하고, 연도별변동의 자료로부터 지정된 년의 예측조획율을 구해서 이들 둘을 산술평균해서 구하였다. 실제와 예측치를 비교해 본 결과 예측결과가 실제에 비교적 근접되어 나타나서 본 데이터베이스에 의한 예측이 가능한 것으로 판단되었다. 3) 눈다랭이의 어획비율, 어가 및 어체중량에서 볼 때 앞으로 눈다랭이 위주로의 심층조업이 연승어업의 경영개선에 도움이 될 것으로 판단된다.

With the introduction of the tele-monitoring system (TMS) in South Korea, monitoring of the concentration of pollutants discharged from nationwide water quality TMS attachments is possible. In addition, the Ministry of Environment is implementing a smart sewage system program that combines ICT technology with wastewater treatment plants. Thus, many institutions are adopting the automatic operation technique which uses process operation factors and TMS data of sewage treatment plants. As a part of the preliminary study, a multilayer perceptron (MLP) analysis method was applied to TMS data to identify predictability degree. TMS data were designated as independent variables, and each pollutant was considered as an independent variables. To verify the validity of the prediction, root mean square error analysis was conducted. TMS data from two public sewage treatment plants in Chungnam were used. The values of RMSE in SS, T-N, and COD predictions (excluding T-P) in treatment plant A showed an error range of 10%, and in the case of treatment plant B, all items showed an error exceeding 20%. If the total amount of data used MLP analysis increases, the predictability of MLP analysis is expected to increase further.

Recently, measurement monitoring is actively used for safety management of facilities. However, since the field measurement data contains many outliers, a preprocessing process is required for reliable behavior analysis of the data. In this paper, we present a detection method of time series outliers and its applications. And we propose the precaution for the preprocessing process.

Recently, measurement monitoring is actively used for safety management of facilities. However, since the field measurement data contains many outliers, a preprocessing process is required for reliable behavior analysis of the data. In this paper, we present a detection method of time series outliers and its applications. And we propose precautions for the preprocessing process.

To get the empirical data of GPR detection and to develop the image prosessing program of GPR detection data, GPR detection were proceed by the underground pipes and cavities buried in the Chamber. In the case of non pavement and asphalt pavement, water filled cavity that was buried in 0.7m depth was able to detection. But in the case of 1.0 m and 1.3 m buring depth, water filled cavity was not able to detection. In the case of non-reinforced and reinforced concrete pavement, it was difficult to detect the cavity caused by signal interference. GPRiPP programs was developed for image processing of the GPR detection data. The major processing algorithm were background removal, stacking and gain function. With proper image processing of gain function and background removal in GPRiPP program, it was showed that similar results can be obtained with conventional image processing program.

In this paper, decentralized data process based system identification(SI) method for building structure is proposed. For verification of the method, an experimental study was performed and the validity of the method was confirmed using unused displacement response in SI.

It is well known that multipath disturbance is one of the major error sources impacting high precision GPS positioning. Even though most of the other error sources have been dealt with by modeling or using special practical techniques, multipath disturbance is still the limiting factor of all precise differential carrier-phase applications. Wavelet decomposition techniques proved to be a powerful tool in mitigation as introduced by various researchers. This paper presents a new trend extraction technique for multipath mitigation in carrier phase measurements domain using wavelet multi-resolution analysis.