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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 문종섭
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
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대기경계층 관측시 비교적 저렴한 유지비용과 지속적인 관측이 가능한 드론을 사용한 관측방법을 제안한다. 드론에 장착된 SSOS(Small Sensor Observation System)센서값과 기상청(지상 AWS, 보성타워 등)센서값을 비교하여, SSOS센서의 관측 정확도를 보강하였다. SSOS센서 측정값과 기상청 측정값을 서로 비교한 다음 잔차를 구한 후, 최소자승법을 이용하여 해당 잔차를 줄여주는 방식으로 데이터를 보정한다.
SSOS센서를 지상 AWS와 같은 곳에서 측정했고 기압, 기온, 습도 모두 과소추정 되었다. SSOS센서 원시데이터의 평균값과 기상청 AWS 원시데이터의 평균값의 편차만큼 SSOS센서 측정값에서 보정하여 RMSE(Root Mean Square Error)를 적용했다. 해당 값들은 오차 허용범위(기상청 검정기준: 습도 ±5%, 기압 ±0.5hPa, 온도 ±0.5℃ 이내)안에 있었다. 또한 고도를 높여 40m에서 측정을 하였을 시, 습도는 과소추정 되었으나, 온도는 과대추정 되었다. 따라서 높이에 따라서 SSOS센서 측정값이 이동함을 알 수 있었다. 전기전자식 센서를 측정센서로 사용하여 오차가 발생하였지만 해당 값들 또한 오차 허용범위 이내에 존재하므로 기상관측시스템으로 활용가능 할 것으로 판단되었다. 드론에 SSOS센서를 달아 기상을 측정한 후 지상AWS에서 최소자승법으로 보정한 식을 적용하였을 경우도 측정값이 오차범위 이내에 들었다. 따라서 향후 드론을 활용한 기상관측시스템을 개발하고 이를 통해서 대기경계층의 이해를 증진시킬 수 있을 것으로 생각된다.
SSOS센서를 지상 AWS와 같은 곳에서 측정했고 기압, 기온, 습도 모두 과소추정 되었다. SSOS센서 원시데이터의 평균값과 기상청 AWS 원시데이터의 평균값의 편차만큼 SSOS센서 측정값에서 보정하여 RMSE(Root Mean Square Error)를 적용했다. 해당 값들은 오차 허용범위(기상청 검정기준: 습도 ±5%, 기압 ±0.5hPa, 온도 ±0.5℃ 이내)안에 있었다. 또한 고도를 높여 40m에서 측정을 하였을 시, 습도는 과소추정 되었으나, 온도는 과대추정 되었다. 따라서 높이에 따라서 SSOS센서 측정값이 이동함을 알 수 있었다. 전기전자식 센서를 측정센서로 사용하여 오차가 발생하였지만 해당 값들 또한 오차 허용범위 이내에 존재하므로 기상관측시스템으로 활용가능 할 것으로 판단되었다. 드론에 SSOS센서를 달아 기상을 측정한 후 지상AWS에서 최소자승법으로 보정한 식을 적용하였을 경우도 측정값이 오차범위 이내에 들었다. 따라서 향후 드론을 활용한 기상관측시스템을 개발하고 이를 통해서 대기경계층의 이해를 증진시킬 수 있을 것으로 생각된다.
목차
제 1 장 서 론 11.1 연구배경 11.2 연구목적 2제 2 장 선행연구 52.1 기상센서/장비 개발 52.2 기상관측시스템 개발 6제 3 장 관측시스템 개발 및 검증방법 83.1 시스템 설계 83.2 시스템 구축 93.2.1 센서노드 93.2.2 지상수신서버 143.2.3 DataBase 15제 4 장 관측시스템 비교검증 결과 164.1 지상AWS 관측검증 164.1.1 습도센서 184.1.2 기압센서 214.1.3 온도센서 234.2 보성타워 관측검증 274.3 드론(저층대기) 관측검증 31제 5 장 고찰 33제 6 장 요약 및 결론 35감사의 글 37참고문헌 39부록 42Ⅰ. 센서노드 코드(Arduino Code) 42Ⅱ. 지상수신서버 코드(Raspberry Pi Code) 46Ⅲ. DataBase 코드(PHP Code) 56
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