Hierarchical Compression Technique for Reflectivity Data of Weather Radar

기상레이더 반사도 자료의 계층적 압축 기법

Abstract

Nowadays the amount of data obtained from advanced weather radars is growing to provide higher spatio-temporal resolution. Accordingly radar data compression is important to use limited network bandwidth and storage effectively. In this paper, we proposed a hierarchical compression method for weather radar data having high spatio-temporal resolution. The method is applied to radar reflectivity and evaluated in aspects of accuracy of quantitative rainfall intensity. The technique provides three compression levels from only 1 compressed stream for three radar user groups-signal processor, quality controller, weather analyst. Experimental results show that the method has maximum 13% and minimum 33% of compression rates, and outperforms 25% higher than general compression technique such as gzip.

1. 서 론

기상레이더 기술의 발전과 더불어, 기상레이더를 활용한 강우, 강설, 우박, 태풍, 토네이도와 같은 기상현상의 범위와 강도에 대한 실시간 관측성과 관측 정확도가 향상되고 있다. 현재 많은 선진국들과, 특히 빈번히 발생하는 기상 변이에 의한 재난으로부터 매년 큰 손실을 입는 국가들은 고성능의 기상레이더 장비를 도입하여 상시적으로 기상현상을 감시함으로써, 기상재해로부터의 손실을 최소화 하려는 노력을 기울이고 있다. 기상레이더를 통한 기상관측은 주로, 넓은 지역에 걸쳐 기상의 변화 추이를 분석하고 이후의 기상을 예측하는 데 정확성을 높이기 위해 관측지의 고도, 주변 환경에 따른 관측 사각지대, 관측거리 등에 따라 분산된 여러 대의 기상레이더를 동시에 활용하는 방법으로 이루어진다. 또한 최신의 기상레이더는 이중편파(dual-polarization) 기술을 사용하면서, 기존의 단일편파 송수신방식으로 수집된 자료에 비해, 대기수상체 분류 등과 같은 보다 많은 기상정보를 획득할 수 있다. 이러한 이유들로 최근 선진국들은 정확하고 정밀한 기상관측을 위해 고도의 기술력을 바탕으로 전 국토를 아우르는 이중편파 기상레이더 기반의 레이더 네트워크를 구축하는 추세이다.

한편, 기상관측을 위한 레이더 기술의 발전은 넓은 관측 반경과 높은 시공간해상도로 관측 정확성을 향상시키면서 다양한 관측변수를 생성함으로써 보다 정확한 기상 현상 분석과 예측을 가능케 했다. 그에 따라, 레이더 자료의 수집 및 관리자 측면에서는 관측, 수집된 정보들에 대해 보다 방대하고 다양한 자료의 면밀한 해석과 관리가 요구되고 있다. 앞서 언급한 레이더 네트워크를 통한 광범위한 관측 영역에 대해 지속적으로 관측되는 방대한 양의 레이더 자료를 저장하고 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용이 요구된다. 현재 국내 구축중인 이중편파 레이더 네트워크가 완료된다면 처리해야 할 자료의 양은 기하급수적으로 증가하게 된다. 더욱이 레이더자료는 자료의 생성 및 배포의 측면에서 신호처리, 품질관리, 기상분석 등의 단계를 거치며, 각 단계의 사용자에 의해 각각 처리되어야 한다. 하지만 현재의 레이더 자료 관리 기관은 여러 단계의 여러 사용자들에게 서비스 될 수 있는 생성 가공, 단순화된 형태의 자료를 모두 포함해야 하므로, 각 단계의 사용자들에게 제공하거나 효율적으로 관리하는 데 대해 많은 어려움을 안고 있다. 그럼에도 불구하고 현재의 레이더자료 저장 및 관리는 1차 가공된 자료들에 대해서 범용데이터 압축 기법[1]으로 압축하여 관리하고, 레이더 관련 연구를 목적으로 필요로 하는 기관에 대해서는 자료 전송을 위해 낮은 해상도와 정확도의 자료로 변환하여 제공하고 있는 실정이다.

따라서, 본 논문은 앞서 언급한 문제점들을 해결하기 위해, 레이더 자료의 높은 시공간해상도를 유지하면서도 기존의 압축 방법에 비해 높은 압축율을 갖는 레이더 자료를 위한 내용기반 압축 기법을 제안하고자 한다. 특히, 제안 기법에서는 다양한 레이더 변수들 중 정량적 강수량 추정(quantitative precipitation estimation, QPE)을 위해 주로 사용되는 레이더 반사도(reflectivity) 정보에 대해 우선적으로 압축기법을 적용하여 레이더자료에 대한 내용기반 압축기술의 가능성과 성능을 검증하는 것을 주된 목적으로 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서 레이더자료의 처리, 유통에 대해 살펴보고, 국내에서 사용되는 레이더자료의 포맷을 분석한다. 3장에서 레이더 자료 중 반사도에 대해 제안된 내용기반 계층적 압축 알고리즘을 설명한다. 그리고 4장에서는 제안한 알고리듬으로 실험한 결과에 대해 다양한 지표로 비교하여 성능을 평가하고 5장에서 결론을 맺는다.

 

2. 관련 이론

2.1 레이더 자료의 생성 및 활용

Fig. 1로부터 이중편파 레이더 자료의 각종 신호 처리 과정과 각 단계별로 생성되는 레이더변수들을 나타내었다[2,3].

Fig. 1.Signal processing stages and relevant radar variables of dual polarization radar system.

먼저 이중편파 레이더로부터 획득되는 수직 및 수평파에 대한 각 I , Q 데이터로부터 1차 신호처리를 거친다. 이 과정에서 지상 클러터(clutter) 제거, 이착 에코(second trip echo)제거, 속도접힘보정(속도펼침, velocity unfolding)등이 수행되며, 이 과정을 통해 획득되는 변수들에는 수평 반사도(reflectivity, Zh), 도플러 속도(velocity, V), 스팩트럼폭(spectrum width, W), 차등반사도(differential reflectivity, ZDR), 차등위상차(differential phase, φDP), 상관계수(correlation coefficient, ρhv ) 등이 있으며, 이 자료들을 통해 기본적인 레이더 자료 분석과 레이더 보정 등을 위한 레이더 변수들로 사용된다. 한편, 이중편파 레이더를 활용함으로써 단일편파 레이더로는 획득할 수 없는 ZDR, ρhv, φDP 등의 변수를 획득할 수 있는데, 이 변수들을 이용하여 품질관리(quality control, QC)를 수행하면 보다 향상된 레이더자료를 얻을 수 있다. 이 QC 과정에서는 2차 신호처리 과정으로써 적응필터링(adaptive filtering), 감쇄보정(attenuation correction) 등이 수행되며, 그 결과로 1차 신호처리에서 생성된 변수들과 함께, 보정반사도(corrected reflectivity, CZ), 보정차등반사도(corrected differential reflectivity, ZDRC), 비차등위상차(specific differential phase, KDP) 등이 생성된다. 이중편파 레이더 시스템에서는 1차 및 2차 신호처리 과정을 통해 생성된 레이더 변수들을 활용함으로써, 단일편파 레이더보다 월등히 높은 수준의 QPE 및 QPF(quantitative precipitation forecast) 등을 계산할 수 있으며, 대기 중의 강수체의 크기, 모양 등을 계산함으로써 강수체 구분 역시 가능하게 한다. 최종적으로 이러한 모든 정보들을 종합한 기상정보로써 레이더자료가 사용된다.

Fig. 2로부터 Fig. 1의 각 단계 별 자료들과 처리에 따라 레이더자료의 사용자를 분류하고, 각 처리 단계와 각 단계별 사용자들을 도식하였다.

Fig. 2.Relationship of the radar data and users’needs.

Fig. 2로써 분류된 각 단계별 사용자에 따라 요구되는 자료의 정밀도와 특성이 달라질 수 있기 때문에, 본 논문에서는 현재의 레이더 시스템과 관련된 사용자들에 대해 레이더 시스템의 개발과 원시데이터의 신호처리를 담당으로 하는 레이더 신호처리 전문가 그룹, 1차 생성된 자료를 활용하여 QC를 담당하는 자료분석 전문가 그룹, QC된 자료로부터 기상정보를 해석하는 기상전문가 그룹, 마지막으로 기상 자료를 서비스하는 서비스 그룹으로 분류하였으며, Fig. 1의 각 단계에 따라 사용자 그룹을 나누었다. 예를 들어 레이더 신호처리를 위해서는 레이더의 원시 신호의 보존이 각종 신호처리 알고리즘 개발에 중요할 수 있으며, 반면 품질관리 단계에서의 사용자는 올바른 품질관리를 위해 레이더 시스템의 특성에 기인한 노이즈(noise), 바이어스(bias) 등이 배제된 자료를 요구한다. 또한 기상분석가는 레이더 자료에 기상 에코(echo)를 분석하기 위한 정보들만을 요구하며, 서비스 단계에서는 최종적으로 대중에 서비스할 수 있도록 양자화된 값들을 이용한 텍스트(Text), 혹은 영상(image)만을 필요로 할 수 있다. 레이더 자료의 용량이 방대해짐에 따라, 전송과 저장이 어려워지는 문제가 발생되며, 그러한 이유로 각 단계별 이용자는 고유의 이용 목적에 부합되는 정도의 정보만을 필요로 한다. 하지만 현재의 레이더 시스템 활용을 위해서는, 각 단계 별 사용자에 따른 요구정밀도와 자료의 주요특성들이 달라지므로, 레이더 자료의 통합과 관리에 있어 어려움을 겪고 있는 실정이다. 사용자 역시, 방대한 양의 자료를 얻기 위해 직접 해당 기관을 방문해야 하는 등의 어려운 점을 겪고 있다.

실제로, 방대한 기상레이더 자료의 관리를 위해, 현재 미국, 유럽, 일본 등에서는 각 단계의 자료에 대해 각각 저장 및 배포하며, 용량이 큰 자료에 대해서는 일반적인 zlib 압축[1]하여 저장하는 방법을 주로 사용하고 있다. 그러므로 하나의 레이더 자료에 대해 여러 수준(level)의 자료가 생성되며, 레이더 자료 사용자들이 추가로 원하는 자료를 얻기 위해서는 다른 단계의 자료를 확보해야 하는 등 레이더자료 유통관리체계의 복잡성을 안고 있다.

2.2 레이더 자료 구조

세계적으로 레이더 시스템에서 자료를 저장하기 위한 포맷으로서 NetCDF[4], UF[5], GRIB2[6], HDF5[7] 등의 다양한 구조가 사용된다. 이러한 데이터 포맷들은 모두 다양한 종류의 과학적, 물리적 자료를 저장하기 위해 개발되었으며, 레이더 자료 역시 각 포맷에 적합한 형태의 컨테이너(container) 내에 저장된다. 국내의 경우, 한국건설기술연구원에서는 Net-CDF를, 국토교통부 및 기상청에서 UF 포맷을 사용하고 있다. 제안 기법은 현재 국내에서 주로 사용되는 이 두 포맷을 기반으로 제안되었으며, 본 절에서는 UF 자료구조를 갖는 레이더 자료를 이용하여 설명함으로써 레이더 자료 구조에 대한 이해를 돕고자 한다.

UF(universal Format)는 전통적인 레이더 시스템에서 하나의 관측자료 저장을 목적으로 NCAR(national center for atmospheric research)에서 개발한 포맷으로써, 현재 우리나라의 기상청, 국토교통부 및 공군에서 주로 사용되는 레이더 자료 형식이다. 일반적으로 하나의 UF 파일에 한 관측 지점에서의 여러 고도각에 따른 전체 볼륨스캔 데이터를 저장하는 형태로 헤더와 자료를 순차적으로 반복 저장하는 것이다. 따라서, NetCDF와는 달리 일정한 시간 간격로 생성되는 레이더 자료의 볼륨데이터를 저장할 수 있는 장점이 있는 반면, 헤더정보가 중복 저장되므로 저장 효율성이 떨어지는 단점이 있으며, 자료에 관한 특성을 나타내는 메타자료를 구성하는데 공간적인 제약이 따른다. Fig. 3으로부터 UF의 자료 구조와 UF 구조로 저장된 레이더 자료의 예를 나타내었다.

Fig. 3.General ray-by-ray structured UF format for radar data.

Fig. 3에서 보는 바와 같이, 레이더 자료에서 하나의 UF 컨테이너에 하나의 방위각 방향에 대한 레이(ray)로 구성되며, 각 레이는 Fig. 1에 나열된 레이더 변수들에 대한 각각의 게이트 필드(gate field)들로 구성된다. 하나의 게이트 필드는 하나의 레이더 변수 집합을 의미하며, 레이더 측정 거리에 따른 각각의 레이더 측정값을 저장하는 게이트(gate)들의 집합으로 구성된다. 동일한 고도각에서 각각의 레이 콘테이너들의 집합이 하나의 스캔자료(sweep)로 구성되며, 다양한 고도각에서 관측된 스캔자료들의 집합을 하나의 UF 파일로 생성한다.

이와 같이, UF 포맷은 UF 컨테이너 내에 레이 단위의 레이더 자료가 저장되고 UF 헤더(header)를 통해 각 레이의 방위각과 고도를 정의하는 간단한 구조를 갖는다. 반면 NetCDF는 그 구조의 다양성으로 인해 다양한 형태로 저장될 수 있으므로, 범용으로 특정된 형식을 갖지 않는 것이 일반적이다. 또한, UF의 레이더 변수 자료형은 스케일링(scaling) 변수를 사용하여 실제 변수값에 스케일링 변수를 곱한 후 정수형으로 변환한 2바이트의 word형을 가지는 반면, NetCDF는 자기묘사(self-description)가 가능하므로 자료의 특성에 따라 1~8바이트의 다양한 자료형을 가질 수 있는 특성이 있으므로 UF자료에 비해 보다 정밀한 자료의 표현이 가능하다.

2.3 레이더 자료 압축 기법

현재까지의 레이더 자료 압축을 위한 기법들은 크게, 레이더 자료 자체를 데이터로 취급하여 압축하는 무손실 압축 기법과, 레이더 이미지 표현을 위한 레이더자료의 표시 범례에 따른 이미지 형식의 손실압축 기법으로 분류될 수 있다. Näppi[8]는 런 길이 부호화(run length encoding) 및 허프만(huffman) 부호화를 이용한 레이더 자료의 무손실 압축을 수행하였으며, 레이더 자료의 엔트로프(Entropy)를 계산한 것에 의미가 있다. Lakshmanan[9]은 레이더 자료의 압축 및 저장을 위해 각종 무손실 데이터 압축 기법을 적용하여 그 적용성과 압축성을 비교 분석하였다. Kruger 등[10]은 관측된 레이더자료에 대해 SNR 임계치를 이용하여 품질관리를 수행한 자료에 대하여 가변길이부호화 및 엔트로피 코딩을 수행하여 레이더자료를 압축한다. 이 방법은 손실압축으로 간주되어 높은 압축율을 갖는 반면, 한번 압축된 자료에 대해서 레이더 자료의 잡음으로 간주되는 영역이 제거되므로 레이더자료의 잡음영역을 이용한 레이더 보정, 품질변수 재설정 등의 레이더 유지보수에 활용하기 어려운 단점이 있다. Huang 등[11]은 레이더 자료를 이미지화 한 후 JPEG2000의 EZW(embedded zerotree wavelet) 압축 알고리즘을 적용하여 레이더 자료의 압축을 수행하였다. 이 알고리즘은 레이더 자료를 이미지로 간주하여 압축하므로 레이더 자료의 변형이 있는 손실압축이다. 따라서, Kruger 등[10]의 기법과 같이 레이더 자료를 이용한 레이더 보정, 품질변수 재설정 등의 레이더 유지보수에 활용하기 어려운 단점을 가진다.

본 논문에서는 손실및 무손실 데이터를 하나의 비트스트림에서 계층적으로 압축 및 저장하는 알고리즘을 제안함으로써 현재까지 제안된 몇몇 레이더 자료 압축 기술들의 단점을 보완하고, 레이더 자료의 활용 목적에 적합한 최적의 압축율과 품질을 제공하는 기술을 제시한다.

 

3. 제안한 방법

기상레이더의 가장 큰 목적은 대기중의 수상체를 관측하는 것으로서, 그 기본은 레이더 수신 신호의 강도로서 계산되는 반사도를 이용하여 정량적 강수량을 추정(quantitative precipitation estimation, QPE) 하는 것이다. 반사도를 이용한 QPE 추정 방식으로 Z-R 관계식이 사용되며, 그 기본 형식은 식 (1)과 같다.

식(1)은 레이더 자료의 어느 한 지점에서의 반사도 z(dB)에 의한 강우 강도 R(mm/hr)을 나타낸 것으로 이 때, 레이더의 특성과 주변 환경의 특성을 고려해 매개변수 α 및 β를 사전 정의하여 사용된다. 그에 따라, 본 논문에서는 다양한 주파수 대역의 기상 레이더들이 기본적으로 활용하는 레이더 변수인 반사도 자료에 대한 압축 방법을 제안한다. 일반적으로 기상레이더 자료는 레이더 중심에서 0~360°의 방위각으로 관측된 각 레이들의 집합으로 구성되므로, 인접한 레이들 간의 레이더 변수들에 대해 유사성을 갖는 특성이 있다. 따라서 이러한 레이들 간의 유사성을 이용하여, 비디오 압축의 기본 알고리즘인 ME/MC(motion estimation/motion compensation)[12]과 유사하게 특정 반사도 블록에 대해 인접한 레이와의 1차원의 선형 유사도 추정 및 보상을 수행함으로써 압축을 수행할 수 있다. Fig. 4로부터 제안한 압축 기법을 간략히 도식하였다.

Fig. 4.Block diagram of the proposed compression algorithm for radar reflectivity.

Fig. 4와 같이, 제안하는 알고리즘은 Fig. 2의 각 단계별 사용자 그룹에 따라 하나의 압축된 비트스트림으로부터 자료를 선별적으로 추출 복원함으로써 사용할 수 있도록 계층적으로 구성된 비트스트림으로 압축하도록 설계되었다. 레벨 1의 비트스트림 BS1은 레벨 2 및 3의 비트스트림 BS2, BS3의 비트스트림을 포함함으로써 완전 복원이 가능한 무손실 압축이 적용되며, BS2 및 BS3는 각각 품질관리와 강수량 추정 등을 위해 최소화된 손실 압축이 적용된다. 계층적 압축과 레이 기반의 1차원 유사도 추정/보상(ZE/ZC)을 위해, 제안 기법에서는 참조를 위한 하나의 인트라(Intra) 레이와 ZE/ZC를 위한 다수의 인터(Inter) 레이로 구성된 GOR(group of ray) 단위의 압축을 수행한다. 이 때, GOR은 레벨 3 단계에서의 최소한의 오차와 압축 효율간의 트레이드오프(trade-off) 관계에 있으므로 GOR의 적절한 크기를 결정하는 것이 중요하다.

먼저, 인트라 레이 RI는 압축 복원 시, 계층적 압축 수행에서 가장 기초가 되는 자료로 사용되며, 또한 인터 레이들의 복원을 위해 참조되는 중요한 레이이므로 손실을 최소화하기 위해 일반적인 데이터 압축기법으로 압축된다. 인터 레이 RP의 압축을 위해, N개의 레이로 구성되는 하나의 GOR 내에서 RI 후에 압축되는 n번째의 인터 레이 RP,n는 이전의 레이 RI 또는 RP,n-1와의 유사도 추정(ZE)을 수행하여 유사도 벡터 Vz를 검색한다. Vz 검색을 위해 제안하는 방법에서는 한 레이 내에서 게이트 그룹(MG) 단위로 SAD(sum of absolute differential) 기법을 이용한다. 레이 Rn에서 nG 개의 게이트를 갖는 s번째 위치의 MGn는 이전 레이 Rn-1로부터 가장 유사한 MG를 탐색하기 위한 SAD 기법에 대한 수식을 식 (2)로부터 나타내었다.

여기서, w는 Rn-1에서 s를 기준으로 한 탐색 윈도우(window)로 사용되며, 탐색 범위는 nG에 의해 결정된다. 따라서 는 -nG≤w

레벨 3의 압축 비트스트림 BS3는 인트라 레이 RI와 유사도 벡터 Vz를 zlib 알고리즘[1]과 MPEG2의 움직임벡터 압축을 위한 허프만부호화 알고리즘[12]을 이용하여 각각 엔트로피 코딩(entropy coding)함으로써 완성되며 하나의 GOR에 대한 BS3는 식 (3)과 같이 구성된다.

한편, 식 2로부터 탐색된 w에 의해 결정된 유사도 벡터 Vz와 유사도 보상(ZC)에 의해 Rn-1로부터 예측된 인터 레이 R*P,n에 의해 식 (4) 및 (5)와 같이 차분 RD,n와 차분치의 부호를 포함하는 레이가 생성된다.

BS2는 BS3의 부가 정보를 추가적으로 전송 및 저장함으로써 BS3에 비해 보다 정밀한 기상관측 자료의 구성이 가능하게 한다. 식 (4)으로부터 생성된 RD,n으로부터 양자화 파라미터 Qz를 통해 양자화를 수행한 결과값을 압축함으로써 식 (5)와 같이 구성된다.

식 (5)로부터 양자화 파라미터 Qz를 이용함으로써 Level-2의 레이더 자료의 품질관리 사용자를 위한 반사도 자료의 최대 허용오차를 가변 할 수 있다.

마지막으로, 각종 필터링 등의 신호처리와 레이더 보정을 위해 정밀하고 정확한 자료를 압축하는 BS1의 경우, 식 (6)으로서 구성되며,

식 (5)의 RQ,n로부터의 양자화 오차값 RC,n을 압축하여 포함시킴으로써, 무손실, 또는 최소손실의 레이더 자료를 저장할 수 있다. 식 (7)로부터 RC,n에 대한 수식을 표현하였다.

최종적으로, 압축된 비트스트림은 BS3를 복호화한 후, BS2와 BS1을 순차적으로 복호화하여 복호화된 값들을 누적시킴으로써 각 사용자가 요구하는 제안한 기법은 Fig. 4와 같이 BS1, BS2 및 BS3에 대하여 BS1은 BS2와 BS3를, BS2는 BS3를 포함하는 계층적 구조를 가지는 방법으로 압축을 수행함으로써, 한 번의 압축으로 다양한 사용자에게 적합한 레이더자료를 제공할 수 있게 된다.

 

4. 실험 결과 및 고찰

제안하는 기상레이더 반사도 자료의 계층적 압축 기법에 대한 실험을 위해 사용된 레이더 자료들을 Fig. 5에 나열하였다. Fig. 5의 자료들은 한국건설기술연구원의 연구용 X밴드 소형 레이더[3]로부터 2014년 6월 10일 19시 20분~30분 동안 관측된 자료들이며, 제안 기법의 평가를 위해 품질관리가 되지 않은 자료들을 사용한다. Fig. 5의 자료들은 용오름 현상이 국내 최초로 레이더로 관측된 데이터로서, 제안 기법의 실험을 위해 사용된 근거는 다음과 같다.

Fig. 5.Reflectivity data from KICT X-band weather radar data for experiments (2014.06.10. 19:20~19:32).

첫째, 국내 기상레이더들 중 시공간 해상도가 가장 높은 레이더 자료로서의 가치가 있고, 해외에서 현재 활발히 운용하고 있으므로 레이더 자료의 활용성이 크다. 두 번째로, Fig. 5에서 발생한 용오름 현상의 회전반경이 약 2km로 전체 레이더 영상에서 미세한 영역으로 표현된다. 따라서, 고압축 레벨에서 손실 압축에 의한 용오름 현상의 보존 여부를 확인함으로써 제안하는 기법의 신뢰성을 검증할 수 있다. 세번째로, Fig. 5에서는 인공위성에서 사용하는 전파와의 간섭(interference)으로 인한 비강수 에코가 선형적으로 발생한 것을 볼 수 있다. 신호처리 및 품질관리 사용자는 이러한 비강수 에코에 대한 분석과 필터링 등의 알고리즘을 개발/적용해야 하므로, 레벨별 압축에서 비강수 에코에 대한 효과를 분석하기 위해 Fig. 5가 좋은 예가 될 수 있다. 마지막으로, 시간에 따라 크게 이동하는 강우의 경우 특정 지점에서의 누적 강우량이 평균화되는 성향이 있으므로 손실압축에 의한 누적 강우량의 차이를 분석하기 어려운 점이 있다. Fig. 5의 강우 사상은 돌발성, 국지성 호우의 특성을 가지므로 시간에 따른 강우 이동에 의한 강우 변동성이 적다. 따라서 각 단계별 압축에서의 정확한 강우강도를 비교를 할 수 있다.

경험적 실험을 통해 ZE/ZC를 위한 GOR의 크기 nGOR=4로 설정하였으며, 유사도 탐색을 위한 게이트의 수 nG=8로 결정하여 실험 결과를 도출하였다. 일반적으로 각 반사도의 실측값은 소숫점 두 자리까지 유효한 정보로 사용되므로 레벨 1, 2의 압축을 위해 Qz=2.54로 설정함으로써 식(8)로부터 레벨 1의 각 게이트단위의 정밀자료가 1 바이트(byte)를 초과하지 않도록 하였다. 또한 압축율 비교를 위해 원본Zoriginal에 대한 압축된 비트스트림의 크기 Zcompressed를 식 (9)를 적용함으로써 표현하였다.

일반적으로 레이더 자료에 대해서는 무손실 압축을 수행하며, gz[13] 등의 압축 기법이 사용되므로, 본 실험에서는 제안하는 기법의 압축효율의 비교를 위해 Fig. 5의 반사도 자료에 대해 제안기법과 gz 압축 기법을 수행하였다.

한편, 각 단계별 압축 및 복원 결과로부터 순간강수량과 누적강수량을 계산하기 위해 식 (1)을 사용하며, 이 때의 매개변수 α 및 β에 대해 각각 α = 1.70 및 β = 0.714 로 정의한다[14].

먼저, Fig. 5의 각 반사도 자료에 대해 제안 기법과 gz압축을 수행하여 각각의 압축률 비교 결과를 Table 1과 Fig. 6로 나타내었다.

Table 1.Comparison of Compression ratio between proposed algorithm and general method(gz[13]).

Fig. 6.Table 1. Comparison graph of Table 1.

Table 1과 Fig. 6의 결과로부터, 제안한 계층적 압축 기법의 각 레벨 단위 압축 결과들이 모두 gz압축 알고리즘을 적용한 경우보다 우수함을 알 수 있다. 특히, 제안 기법 중 레벨-1의 최대 정밀 압축 단계 역시 gz 알고리즘에 비해 평균 약 5.5% 더 압축 효율이 높게 나타났다. 이것은 일반적인 데이터 압축 기법 자체를 적용하는 것과는 달리, 제안 기법이 각 레이들 간의 유사성을 이용하여 압축을 수행하는 과정에서 발생한 에너지 집중(energy compaction) 효과에 의한 결과로 볼 수 있다.

주목할 점은 Table 1 및 Fig. 6의 결과에서 2단계 및 3단계 계층 압축은 원본대비 20% 미만의 우수한 압축 성능을 보였으며, 특히 3단계의 경우 평균 13%대의 압축효율을 나타내었다. 이는 제안 기법이 강수량추정 단계와 품질관리 단계를 고려하여 손실압축을 수행함으로써 나타난 결과이며, 압축에 의한 손실을 분석하기 위해 Fig. 5-(l) 데이터 용오름 발생 영역을 상세히 표출한 것을 Fig. 7에 나타내었다.

Fig. 7.Comparison of data loss quantity from proposed compression algorithm, (a) original, (b) level-3 and (c) level-2 lossy compression, and (d) level-1 lossless compression result.

Fig. 7의 결과로부터 Fig. 7-(b)의 3단계 손실압축에서 용오름 현상의 중심지 후크(hook) 부분의 손실이 발생하였으나, 세 단계 압축 결과에서 모두 용오름 현상을 관측할 수 있음을 확인하였다. 따라서 기상관측 단계로 간주되는 3단계 손실압축에서 제안한 기법의 높은 압축율로 압축하더라도 세밀한 기상 현상을 관측할 수 있음을 증명하였다.

Fig. 5-(i)를 이용하여 2, 3단계 손실 압축에 대한 원본대비 오차를 Fig. 8로 표현하였다.

Fig. 8.Errors from proposed lossy compression algorithm, (a) level-3, and (b) level-2 compression result from Fig. 5-(i).

Fig. 8로부터 Fig. 8-(a)는 ZE/ZC만을 수행한 식 (3)을 이용한 압축의 결과이므로, 변화분이 큰 영역에 대한 압축 오차가 크게 발생함을 알 수 있다. Fig.8-(a)가 주파수 간섭이 발생하는 영역에서 오차가 크게 발생하는 반면, Fig. 8-(b)에서 보듯이 식 (6)을 이용한 2단계 압축의 경우 손실압축에 의한 차이가 크게 드러나지 않을 정도로 오차율이 낮음을 알 수 있다. 이 결과로부터 2단계 압축데이터의 사용자인 품질관리 사용자에게 원본 대비 20%미만 데이터 용량으로 주파수간섭에 대한 정보를 보존한 자료를 제공함으로써 효과적인 품질관리를 수행할 수 있게 하는 장점을 가짐을 알 수 있다.

마지막으로, 기상레이더의 기본 목적이 되는 강수량 추정에 대한 각 단계별 압축 결과를 비교함으로써 제안하는 압축 기법으로 압축되는 반사도 자료의 신뢰성을 검증하였다. Fig. 8의 결과로부터 오차율이 큰 3단계 손실 압축 결과에 대하여 식 (1)을 이용하여 Fig. 5-(d)의 순간 강우강도 및 Fig. 5-(a)~(i)의 누적강수량을 각각 Fig. 9로부터 나타내었다.

Fig. 9.Rainfall intensity and Accumulated rainfall from results of proposed level-3 lossy compression algorithm, (a) rainfall intensity of Fig. 5-(d), (b) rainfall intensity of level-3 compressed data of Fig. 5-(d), (c)Accumulated rainfall of Fig. 5-(a)~(i) per 1 hour, and (d) Accumulated rainfall of level-3 compressed.

Fig. 9의 (a)와 (c)는 각각 원본 자료들로부터 추정한 순간 강수량과 누적 강수량을 나타내며, (b)와 (d)는 각각 최대 압축률로 압축된 3단계 손실압축 후의 결과를 나타낸 것이다. Fig. 9에서 순간강수량이 누적강수량에 비해 높은 값을 갖는 데, 이것은 식 (1)의 결과가 mm/h의 단위로 계산되는 것에 기인하며 따라서 누적강수량을 1시간 단위로 환산하였을 경우, Fig. 5의 12개 반사도 자료에 대하여 각각 1분 마다 생성된 자료로 계산하였을 경우 12/60로 값의 크기가 감소하기 때문이다.

Fig. 9-(c)로부터 Fig. 8-(a)의 오차가 발생한 주파수간섭 영역이 3단계 압축 시 손실된 부분으로, Fig. 9-(a)에 비해 순간 강우강도가 과소추정 되었지만, 강우가 집중된 영역에서는 거의 같은 강우강도가 추정됨을 알 수 있었다. 또한 Fig. 9-(d)의 누적 강수량의 경우 압축을 수행하지 않았을 때와의 오차가 발생하지 않음을 확인하였다. 따라서, Fig. 9로부터 제안하는 기법 중에서 ZE/ZC 만을 이용하여 가장 높은 압축율을 갖는 3단계 압축 방법이 기상정보 추출 또는 기상 예보 등을 위한 자료로써의 신뢰성이 확보됨이 검증되었다.

 

5. 결 론

본 논문은 기상레이더 자료의 높은 시공간해상도를 유지하면서 다양한 사용자들의 요구에 맞춰 유통이 가능하도록 하는 계층적 압축 기법을 제안하였다. 제안 기법은 정량적 강수량 추정을 위해 주로 사용되는 레이더 반사도에 대해 적용되며, 하나의 압축스트림으로부터 신호처리 단계, 품질관리 단계 및 기상정보해석 단계의 3 단계 압축 레벨을 제공함으로써 각 단계에서 필요한 최소한의 자료를 압축함으로써 자료의 유통성과 보존성을 향상시키도록 설계되었다. 실험 결과, 제안하는 압축 기법이 최소 33%, 최대 13%의 압축효율을 가지며, 일반 압축기법 대비 최대 25% 이상의 압축효율을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안하는 기법으로서 레이더 자료의 내용에 기반한 압축 기법의 가능성 검증을 통해, 현재까지 일반적인 압축 기법만을 사용해왔던 기상레이더에서의 자료처리 분야에서 새로운 페러다임으로 발전시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 제안한 계층적 구조의 레이더 자료 압축 기법으로 방대한 레이더자료의 효율적인 압축과 스케일러빌리티를 통한 다중사용자로부터의 높은 활용성을 꾀할 수 있음을 확인하였다. 향후 화질 및 시공간적 스케일러빌리티를 적용할 수 있는 압축기술로의 발전이 필요하며, 또한 효과적인 레이더자료 공유를 위한 시스템과 전략에 관한 심도 깊은 연구가 필요할 것이다. 더욱이 이중편파레이더의 도입은 강수량 추정의 정확도를 향상시킬 수 있으나 더욱 크고 많은 자료를 생산하게 될 것이다. 따라서 반사도 외의 다른 다양한 종류의 레이더 변수에 대한 압축기술에 관한 연구 역시 요구된다.