본 논문은 무선통신용 휴대단말기를 설계하는데 있어 인체 전자파 흡수율(SAR)을 저감시키는 방법을 제안한다. 단말기의 안테나로부터 방사되는 전자파에너지는 휴대단말기 기구의 특정부분에 밀집되는데 이와 같은 전계강도는 인체의 두부에 영향을 미쳐 SAR값의 증가 요소로 작용한다. 이를 감소시키는 방법으로는 표면전계가 밀집되지 않는 구조의 기구 설계법을 제시한다. 안테나를 포함한 단말기의 해석은 유한요소법(FEM)을 사용하였으며, 본 저감법를 적용한 경우 SAR첨두치의 약50 %를 저감하는 효과가 나타났다.
For the last 14 years, space-borne satellite SAR system such as RADARSAT-1, ERS-2, and ENVISAT ASAR have provided a continuous observation over the ocean. However, the data acquired from those systems were limited to C-band frequency until the advent of the first spacebome German X-band SAR system TerraSAR-X in 2007. Korea is also planning to launch the nation's first X-band SAR satellite (KOMPSAT-5) in 2010. It is timely and necessary to develop X-band models for estimating geophysical parameters from these X-band SAR systems. In this study, X-band wind retrieval model was investigated and developed based on numerical ocean scattering model (radar backscattering model and hydrodynamic interaction model). Although these models have not yet been tested and validated for broad ranges of wind conditions, the estimated wind speeds from TerraSAR-X data show generally good agreement with in-situ measurements.
본 논문에서는 GSM900/DCS1800/PCS1900/UMTS2100 서비스에서 이용 가능한 모노폴 안테나를 설계하였다. 안테나의 전면 패치와 후면 패치를 연결하여 저주파 대역 특성을 얻었으며, 전면 패치에 슬릿의 크기를 조절함으로써 저주파 공진 대역을 얻을 수 있었다. 제안된 안테나의 크기는 $40{\times}98{\times}1.6\;mm^3$이며, 제작에 사용된 기판의 두께는 $1.6\;mm^3$이고, 유전율 4.4의 FR-4 기판을 사용하였다. 안테나를 제작 및 측정한 결과, 반사 손실 10 dB을 기준으로 156 MHz(828~984 MHz)와 708 MHz(1.476~2.184 GHz)의 대역폭 특성을 획득하였고, 방사 패턴은 E-field와 H-field에서 전방향성 특성을 보였다. 설계된 안테나의 전자파 인체 흡수율을 분석하기 위해 바(bar) 형태의 휴대전화 단말기에 안테나를 탑재하여 입력 전력 0.25 W에서 1 g과 10 g의 평균 SAR를 계산 및 측정하였다. 또한, 단말기 내의 안테나 탑재 방향을 네 가지 경우로 나누어 각 방향의 SAR 값 변화를 확인하였고, SAR 값이 상대적으로 높은 안테나 방향을 확인하였다. 모든 경우에서 1 g 및 10 g 평균 최대 SAR 기준치인 1.6 W/kg과 2.0 W/kg을 만족하였다.
개구 합성 레이더(SAR)는 지형의 고 해상도의 영상을 획득하는데 주로 사용된다. 본 논문은 X-band 주파수 대역의 차량 탑재형 개구 합성 레이더(automobile-based SAR) 시스템에 적용하기 위한 $16{\times}16$ 배열 안테나의 설계 및 제작에 관한 것이다. 본 논문에서 구현된 안테나는 레이돔, 방사체, 슬롯, 급전 구조 그리고 허니콤과 같은 여러 층의 구조로 되어 있으며 각 층들은 구조적인 그리고 전기적인 측면의 설계 요구 조건들을 만족하기 위하여 결합되어 있다. Strip-Slot-Foam-Inverted-Patch(SSFIP) 구조와 허니콤을 사용하여 넓은 동작 주파수 대역폭과 기구적인 안정성을 만족하였다. 측정 결과와 시뮬레이션 결과를 비교 분석하였으며 본 논문에서 설계한 안테나는 1.7 GHz의 동작 주파수 대역폭과 20 dB 미만의 side-lobe level, 각각 $5^{\circ}$의 빔 폭과 25 dBi의 이득을 가졌으며 측정된 결과는 광대역 SAR 시스템에 적용 가능할 것으로 판단된다.
Ship detection in synthetic aperture radar (SAR) images is an important application in marine monitoring for the military and civilian domains. Over the past decade, object detection has achieved significant progress with the development of convolutional neural networks (CNNs) and lot of labeled databases. However, due to difficulty in collecting and labeling SAR images, it is still a challenging task to solve SAR ship detection CNNs. To overcome the problem, some methods have employed conventional data augmentation techniques such as flipping, cropping, and affine transformation, but it is insufficient to achieve robust performance to handle a wide variety of types of ships. In this paper, we present a novel and effective approach for deep SAR ship detection, that exploits label-rich Electro-Optical (EO) images. The proposed method consists of two components: a data augmentation network and a ship detection network. First, we train the data augmentation network based on conditional generative adversarial network (cGAN), which aims to generate additional SAR images from EO images. Since it is trained using unpaired EO and SAR images, we impose the cycle-consistency loss to preserve the structural information while translating the characteristics of the images. After training the data augmentation network, we leverage the augmented dataset constituted with real and translated SAR images to train the ship detection network. The experimental results include qualitative evaluation of the translated SAR images and the comparison of detection performance of the networks, trained with non-augmented and augmented dataset, which demonstrates the effectiveness of the proposed framework.
적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.310-315
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1999
We extracted narrow open water streams from JERS-1 SAR images of the Amazon rain forest. The extracted range of these streams were almost comparable to a high level extraction of the same streams from near-IR images of JERS-1 VNIR data notwithstanding that these features in SAR images show the strong dependence of the observation angle. Large water bodies are relatively easy to extract from JERS-1 SAR images, as they tend to appear as very dark areas; but streams whose width is nearly equal to or less than the spatial resolution no longer appear as very dark features. By using strong scatterers distributed sparsely along the radar facing sides of the streams, we can successfully estimate approximate ranges of waterways and then extract relatively dark line-like features within these ranges.
본 논문에서는 SAR을 저감시킬 수 있는 pes용 PIFA를 설계하였다. 안테나가 부착되는 위치에 따라 top m mounted PIFA와 side mounted PIF A의 두 가지 PIFA를 제안하고. 안테나의 설계 파라미터에 따른 공진 특성 을 분석하였다 제안한 PIFA와 통일한 공진 주파수를 갖는 모노폴을 설계하여 대역폭과 SAR 값을 비교. 분석 하였다. 중심 주파수 1.83 GHz에서 Side mounted PIF A와 모노폴 안테나의 대역폭은 각각 8.2 %와 21.7 %로 나 타났다. Side mounted PIF A의 SAR 값은 19 및 109 평균 첨두치가 0.686. 0.353으로 모노폴 안테나에 대한 S SAR 값인 1.759. 0.978에 비해 약 1/3로 나타났다
위성 SAR 영상을 이용한 선박 모니터링은 선박탐지, 선박변별, 선박식별의 세 단계로 분류할 수 있다. 이 중 선박탐지 및 변별에 대해서는 세계적으로 많은 연구가 이루어졌으나, 선박식별에 대해서는 소수의 연구들만이 존재한다. 따라서 향후 고성능의 선박 모니터링 시스템을 구축하기 위해서는 많은 선박식별 연구가 필요한 상황이다. 선박식별 연구를 수행하기 위해서는 먼저 여러 기종의 선박에 대한 위성 SAR 영상과 이에 대응하는 선박 기종 정보를 모두 획득하여 데이터베이스(database: DB)를 구축하는 것이 중요하다. 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별의 경우, 지상표적에 대한 미국 moving and stationary target acquisition and recognition(MSTAR) DB를 이용하여 많은 연구들이 수행되었지만, SAR 위성을 이용한 선박식별의 경우, 아직까지 공개적으로 이용 가능한 DB가 없었다. 이에 최근 중국 Shanghai Key Laboratory에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 운용하는 Sentinel-1 영상과 자동인식시스템(automatic identification system: AIS)으로부터 획득한 선박정보를 결합하여 선박식별 연구용 DB인 OpenSARShip DB를 구축하였다. 이에 먼저 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 위성 SAR DB에 적용하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사해볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 항공 SAR 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 OpenSARShip DB에 적용하여 선박식별을 수행한 후, 그 성능을 분석하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사한다.
토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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