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이희훈(Yi, Hee Hoon),이수동(Lee, Su Dong),최태영(Choi, Tae Young),김치호(Kim, Chi Ho),이보형(Lee, Bo Hyung) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2017 No.5
A new EMI noise parameter ‘coupling attenuation’ is introduced and studied by comparing with two test methods - CISPR 25 method and Scattering parameter method – to clarify each advantage practically. Some test cases are considered to find proper EUT mode during coupling attenuation measurement to minimize an influence on test results.
극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR CH4 data로부터 해수면온도 산출과정에 관한 연구
이희훈 ( Hee Hoon Lee ),서애숙 ( Ae Sook Suh ) 大韓遠隔探査學會 1987 大韓遠隔探査學會誌 Vol.3 No.1
극궤도 기상위성 NOAA-9 호의 AVHRR Channel 4 영상 data로부터 해수면온도(SST)를 산출하는 과정을 기상연구소의 위성수신 시스템에 맞도록 개발하였다. 위성의 Ascending node를 기준으로 영상좌표와 SST용 Mercator 지도 좌표변환용 Table을 만들고 10 km×10 km의 Sample로 SST용 영상을 제작하였다. 또, 위성측기의 복사보정(Radiometric Calibration) 과정과 적외선 CH4인 10.5~11.5 ㎛의 복사를 온도로 변환(Radiance-To-Temperature Conversion)하는 LUT(Look Up Table)의 작성 및 SST 출력과정을 제작하였다. Accurate determination of Sea Surface Temperature (SST) is essential for ocean and climate studies. This paper estimated SST in the sea region around the Korea from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) channel 4 data on board NOAA-9 satellite. The processing procedure used to derive SSTs utilizes: 1) Ascending node prediction of satellite orbit 2) Geometric correction 3) Radiometric calibration and radiance to temperature conversion look up table 4) Removing cloudy area. SST product results are displayed as colored video and hardcopy. In this processing, geometric correction is derived from equator crossing time, ascending time and subpoint coordinate information. Also, normalized response function of infrared 10.5-11.5μm wavelength is used for temperature conversion. The SST derived from this processing is relatively similar to the measurements made by ship data, but because of water vapor attenuation SST from satellite are in general 2°-4℃ lower than the ship data.
초위성체 표지로 본 한국 재래닭 집단의 분자유전학적 구성
이풍연(Poongyeon Lee),연성흠(Seong-Heum Yeon),김재환(Jae-Hwan Kim),고응규(Yeoung-Gyu Ko),손준규(Jun-Kyu Son),이희훈(Hee-Hoon Lee),조창연(ChangYeon Cho) 韓國家禽學會 2011 韓國家禽學會誌 Vol.38 No.2
초위성체(MS) 표지를이용하여한국재래닭집단의각각의 분자유전학적 특성을 조사하고, 그 평가를 통해 한국 재래닭에 대한 품종 및 계통 분류의 기초를 마련하고자 본 연구를 수행하였다. 또한, 한국 재래닭 집단 내 및 집단간 유전적 변이성을 확인하고, 그 분류 및 특성 평가를 위한 MS 분석 체계를 마련하여 국내 가축유전자원의 관리에 활용코자 하였다. 국내 관리 기관 및 농가 보유 11개 계통의 한국 재래닭 및 상용계 462 수를 대상으로 19개 MS 표지로 분석한 결과, 한국 재래닭 집단은 상용계부터 분자유전학적으로 별개의 집단으로 구분되며, 특히 한국 재래닭 중 긴꼬리닭 계통은 상용계와 국내 토종닭 어느 집단과도 확연히 분리되는 것을 확인하였다. 한국 재래닭 집단 간의 유전거리는 0.11~0.18로 비교적 낮게 나타났으나, 유전적 균일도는 R 계통을 제외하고 0.86~0.88로 코니쉬 계통을 제외한 상용계의 0.95~0.97보다 비교적 낮았다. 다만, 긴꼬리닭 집단의 유전적 균일도는 0.91~0.97로 높게 나타났다. 본 연구를 통하여 한국 재래닭 집단 간의 유전적 차이 및 동질성, 그리고 집단내 의유전적 균일성을 확인하고, 긴꼬리닭 계통의 위치를 확인하였다. 이러한 결과는 국내 유전자원의 고유성을 인정할 수 있는 과학적인 근거로서, 국가 수준의 가축유전자원 평가, 관리의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. The study was conducted to select and optimize microsatellite (MS) markers for evaluate Korean Native Chicken (KNC) breeds in order to provide standard for the classification and breed definition of the indigenous breeds. The study also aimed to characterize and classify each KNC populations for inventory and management of avian genetic resources. A total of 462 chickens from 11 populations of chicken breeds including eight KNC breeds and three commercial chicken breeds were analyzed with 19 MS markers. KNC breeds, especially Long-Tail Chicken breeds, formed separate cluster from those commercial chicken breeds. Genetic distances between KNC populations (0.11~0.18) were relatively shorter. Genetic uniformity of KNC (except KNCR breed) (0.86~0.88) were higher than that of commercial breeds (except Cornish) (0.95~0.97). On the other hand, genetic uniformity of KNC Long Tail (KNCLT) were relatively higher (0.91~0.97). The result can be used to evaluate and manage animal genetic resources at national scale.
NOAA/AVHRR 적외 SPLIT WINDOW 자료를 이용한 운형과 하층수증기 분석
이미선 ( Mi Seon Lee ),이희훈 ( Hee Hoon Lee ),서애숙 ( Ae Sook Suh ) 大韓遠隔探査學會 1995 大韓遠隔探査學會誌 Vol.11 No.1
The values of brightness temperature difference (BTD) between 11μm and 12μm infrared channels may reflect amounts of low-level water vapor and cloud types due to the different absorptivity for water vapor between two channels. A simple method of classifying cloud types at night was proposed. Two-dimensional histograms of brightness temperature of the 11μm channel and the BTD between the split window data over subareas around characteristic clouds such as Cb(cumulonimbus), Ci(cirrus), and Sc(stratocumulus) was constructed. Cb, Ci and Sc can be classified by selecting appropriate thresholds in the two-dimensional histograms. And we can see amounts of low-level water vapor in clear area as well as cloud types in cloudy area in the BTD image. The map of cloud types and low-level water vapor generated by this method was compared with 850hPa and l000hPa relative humidity(%) of numerical analysis data and nephanalysis chart. The comparisons showed reasonable agreement.