• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.562-568
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• 2014

기상레이더에는 강수에코와 비강수 에코가 섞여 존재한다. 이런 모호한 지점의 판단이 난해함으로 정확한 일기 예보를 하기는 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 기상청 레이더의 UF 데이터로부터 데이터를 추출하였다. 설계하는 두 분류기의 입출력 데이터는 강수 에코와 비 강수 에코의 특성분석을 통해 구성된다. 더 좋은 성능을 나타나는 입력변수를 사용 하였으며, 에코분류기는 퍼지 뉴럴 네트워크를 기반으로 설계한다. 에코 판단모듈 1과 판단모듈 2를 고려하여 에코분류기의 성능 비교연구를 수행 한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.23-29
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• 2002

지진 발생시 건축물의 내부상태를 탐사하는데 있어 콘크리트 구조물의 두께, 철근의 피복깊이, 공동의 유무를 탐사하게 되고, 이것을 통해 건축물의 손상을 추정할 수 있다. 이때 콘크리트 내부를 탐사하는 방법으로 지중 탐사 레이더(ground penetrating radar)가 효과적으로 이용될 수 있다. 기존의 레이더 측정 방법에서는 콘크리트 내부를 탐사하기 위해 시간영역에 있는 데이터로 콘크리트의 유전상수를 구하고 시간을 거리로 환산하여 육안 식별에 의해서 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 콘크리트 시편을 측정한 후 측정된 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 분석과 필터링을 통한 방법으로 신호 처리하여 시간영역에서의 데이터 분석능력을 향상 시켰다. 데이터 획득을 위해 주로 사용되는 900MHz, 1GHz, 그리고 1.5㎓ 중심 주파수를 갖는 세 개의 안테나를 사용하여 철근시편을 탐사하였다. 주파수 영역에서 차단 주파수(cutoff frequency)를 1/3 옥타브에 의하여 변화시키면서 저역 통과, 고역 통과, 그리고, 대역 통과 등의 필터링을 하였고, 각각의 중심 주파수에 대한 가장 효과적인 차단 주파수를 찾으려고 했다. 차단 주파수의 범위는 최대 하위 2옥타브에서 상위 1옥타브와 최소 하위 2옥타브에서 하위 1옥타브가 적합하였고, 주파수 영역에서 필터링을 통해 콘크리트 내부 정보 분석력 향상을 위한 토대를 마련하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.312-315
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• 2007

운전자의 변의와 안전을 위한 장치로 센서를 차량에 많이 부착하게 되었다. 레이더도 그런 센서 중의 하나로 다른 센서들 보다 정확하게 주변상황을 인식하게 해 준다. 하지만 그런 레이더 데이터에는 차량의 정보들 뿐만 아니라 주변의 장애물, 건물 동의 원하지 않는 데이터가 같이 들어 오며 이런 물체들은 뒤에 있는 물체들을 가리기 까지 한다. 이 논문에서는 RLS(Recursive Least Square)를 사용하여 이런 가려지는 물체들의 데이터들을 버리지 않고 사용할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.552-554
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• 2021

도플러 레이더 센서로 취득한 움직임 데이터를 딥러닝 알고리듬을 사용한 낙상 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 알고리듬중 시계열 데이터에 장점을 가지는 RNN을 사용하여 낙상 인식에 적용한다. 도플러 레이더 센서의 낙상데이터는 시계열 데이터로 시간적인 특성을 가지고 있으며 결과는 낙상인지 아닌지 만을 판단하기 때문에 RNN의 구조를 시퀀스 입력에 고정 크기를 출력하는 구조로 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.549-554
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• 2008

Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 세시 되었던 분류기와 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2023

대규모 댐과 같은 수공구조물의 파괴시 상당한 피해가 발생하므로 구조물설계시 가능최대강수량(PMP) 기준이 적용된다. 포락선 방법은 가장 극심했던 강우량의 포락선을 작성하여 PMP를 산정하는 방법으로 기상 및 강수량자료가 부족시 PMP 추정이 어려운 경우에 사용한다. 포락선의 근사식은 지속시간의 거듭제곱인 멱함수 형태로 나타내며, 우리나라의 경우 1일을 전후로 계수와 차수가 다른 식을 사용한다. 이러한 근사식은 우리나라의 이상홍수 발생빈도 및 규모가 커짐에 따라 검토될 필요성이 있다. 또한, PMP 산정시 활용하는 제한된 수의 지상관측자료는 시공간적 변동성을 완전히 포착할 수 없어 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 기상레이더 자료를 기반으로 우리나라 전역의 최대 강우깊이-지속시간 관계를 분석 및 새로운 PMP 포락선을 제시한다. 활용한 레이더는 CMAX(Column Maximum)로 2009~2018년간 10분 단위자료를 수집하였다. 레이더 자료와 비교하기 위하여 지상관측자료 AWS를 함께 수집하였다. AWS는 1997~2022년간 1분 단위자료로 우리나라 전역의 547개 지점관측자료를 활용하였다. 레이더자료는 Z-R 관계식으로 변환하여 가외치(outlier)를 제거 및 보정하였다. 그 후, 정규 크리깅기법으로 생성한 지상관측 강우장과 병합하는 CM(Conditional Merging)기법을 적용하였다. 우리나라 최대 강우깊이-지속시간 관계를 산정한 결과, 기존 포락선의 값이 낮게 산정되었음을 확인하였다. 이는 기후변화 등에 따라 최근 극한 호우가 발생한 것으로 판단된다. 또한, 실제 근사식은 멱함수 거동에서 벗어난 형태로 나타났고, 지점관측자료가 기상레이더 값보다 과소추정되는 경향을 확인하였다. 특히 같은 기간에서 확인하였을 때, 강우지속시간이 짧을수록 AWS값과 레이더자료의 강수량이 2배 정도 차이를 보여 지점관측소가 없는 지역의 국지성 호우 존재를 확인할 수 있었다. 추후, 미래에 더 긴 레이더 시계열을 사용한다면, 더욱 신뢰성 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1181-1188
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• 2006

본 논문에서는 토양 표면의 레이더 후방 산란 계수와 표면 거칠기의 관계를 계산해 보고, 측정 길이에 따른 표면 거칠기 변화를 알아본 후에, 측정 길이에 따른 표면 거칠기와 레이더 후방 산란 계수의 관계를 보여준다. 이 연구 결과에 따르면, 측정 길이가 짧아져서 표면 거칠기 값의 변화가 심하다하더라도 계산된 레이더 후방 산란 계수에는 적은 영향밖에 주지 않는다는 것을 보여준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.323-324
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• 2022

본 눈문은 X-밴드 레이더 이미지를 이용한 표층해류 계측 비교 결과를 분석한다. 속초해수욕장에 설치된 선박용 X-밴드 레이더를 이용해 2022년 2월 기간 동안 표층해류 계측을 진행하였다. 국립해양조사원 해양 관측 부이의 자료를 기준으로 하여 계측 데이터 비교 및 분석을 통해 표층해류(유속) 계측 정확도를 입증했다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.103-104
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• 2022

본 논문은 레이더 유량계를 활용하여 영구저류지의 유입·유출량을 계측을 통해 영구저류지의 재해저감효과를 분석하였다. 2009년 이후 자연재해대책법 의거 개발사업에 대해 재해영향평가를 실시하고 개발 후 영구저류지를 설치토록 법제화하고 있다. 재해영향평가서 상 50년 빈도 강우량으로 영구저류지를 설계하고 있지만, 크기 및 형태에 대한 평가는 이루어지지 않고 있으며, 이상기후로 인해 강우강도가 높은 폭우가 지속적으로 증가하고 있어 이에 대한 평가가 필요한 상황이다. 영구저류지의 재해저감효과를 확인하기 위해 유입·유출구에 레이더 유량계를 설치하였고 24시간 강우사상 동안 발생한 유입·유출량을 확인하였다. 획득 데이터를 통해 사전재해영향검토서의 기대 저감효과 영구저류지의 실제 저감효과 비교 분석을 하였고,이를 바탕으로 저감효율을 계산하여 영구저류지의 재해저감효과에 대한 구체적 평가를 수행하였다.