• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.43-45
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• 2021

The short-term quantitative precipitation prediction (QPF) system is important socially and economically to prevent damage from severe weather. Recently, many studies for short-term QPF model applying the Deep Neural Network (DNN) has been conducted. These studies require the sophisticated pre-processing because the mistreatment of various and vast meteorological data sets leads to lower performance of QPF. Especially, for more accurate prediction of the non-linear trends in precipitation, the dataset needs to be carefully handled based on the physical and dynamical understands the data. Thereby, this paper proposes the following approaches: i) refining and combining major factors (weather radar, terrain, air temperature, and so on) related to precipitation development in order to construct training data for pattern analysis of precipitation; ii) producing predicted precipitation fields based on Convolutional with ConvLSTM. The proposed algorithm was evaluated by rainfall events in 2020. It is outperformed in the magnitude and strength of precipitation, and clearly predicted non-linear pattern of precipitation. The algorithm can be useful as a forecasting tool for preventing severe weather.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.174-175
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• 2022

첨단 항해장비가 대부분의 선박에 보급된 바 있으나, 선박충돌사고는 줄어들지 않고 있으며, 전체사고의 10-20% 정도가 충돌사고이며, 이중 90% 이상이 운항과실로 인하여 발생하고 있다. 과거 허베이스피리트호 사고에서 보듯이 선박충돌사고는 대형 오염사고로 확대될 우려가 있으므로, 대책수립 등을 위한 원인분석 기술이 매우 중요하다. 한편, 소형선 사고가 전체 사고의 60% 이상을 차지할 정도로 중요하며, 어선 등 소형선 사고의 경우, AIS나 V-PASS가 미장착 되었거나 고장 등으로 인하여 운항데이터가 없는 경우, 그 원인을 파악하는데 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 사고 선박 내 운항데이터가 없는 경우, VTS 레이더를 이용하여 사고를 분석할 수 있는 레이더 기반 선박충돌사고재현시스템 및 원인분석 기술을 개발하였다. 이를 검증하기 위하여, 실제 사고사례에 대하여 VTS 레이더 데이터를 수집하였고, 본 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템을 이용하여 사고재현 및 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 사고 재현시 운항과실 확인을 위한 선박충돌위험도 평가와 함께 사고당시 회피가 가능했는지 여부를 확인하기 위한 피항 가능성 평가를 병행하여 수행하였다. 본 논문에서는 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템의 특징과 실제 사고사례에 대한 레이더 기반 선박충돌 사고재현 및 피항가능성 평가 결과에 대해 소개한다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2015.11a
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• pp.170-174
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• 2015

본 논문에서는 레이더로부터 수신한 공항으로의 접근 항공기 또는 공항 이동지역 내 항공기 및 차량에 대한 감시 데이터를 선별하고, 선별된 데이터를 ASTERIX 표준에 따라 분석하는 방법에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.21-21
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• 2017

최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.394-396
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• 2007

본 논문은 레이더를 통해 입력받은 데이터를 분석하여 같은 물체에 관한 데이터를 구분하는 방법을 제시한다. 큰 영역을 감시하는 레이더에 비해 영역이 좁을 때 레이더는 한 물체에 대해서 물체 형태에 따라 데이터가 들어오게 된다. 이 데이터들은 같은 물체인지 아닌지 구분이 없어서 응용된 알고리즘을 적용하기 힘들다. 따라서 응용된 알고리즘을 적용하기 전 하나의 물체에 대한 데이터의 그룹핑 작업이 필요하다. 본 논문에서 그룹핑 방법을 제시하며 실제 도로에서 취득한 데이터를 가지고 시뮬레이션을 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.349-350
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• 2023

본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 사용하여 재난 상황에서 누워 있는 사람의 다양한 각도의 자세를 통해 사람의 상태를 파악하거나 위치를 추정하고자하였다. 사람의 세 가지 누운 자세 데이터를 전처리하고 이미지로 변환한 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 1D 모델로 학습시켜 누운 자세를 다양한 각도에서 구별할 수 있는지 분석하여 확인하고자하였으며, 분석 결과 CNN 1D 모델은 99.27%의 정확도를 보였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.1
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• pp.29-34
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• 2014

Data fusion techniques combine data from multiple radars and related information to achieve more accurate estimations than could be achieved by a single, independent radar. In this paper, we analyze delay and loss of packets to be processed by multiple radar and minimize data processing interval from centralized data processing operation as fusing multiple radar data. Therefore, we model radar network about central data fusion, and analyze delay and loss of packets inside queues on assuming queues respectively as the M/M/1/K using NS-2. We confirmed average delay time, processing fused multiple radar data, through the analysis data. And then, this delay time can be used as a reference time for radar data latency in fusion center.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.531-535
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• 2015

본 연구에서는 한반도 관측 공백지역인 북한지역에 대하여 레이더와 위성 원격탐사자료를 활용하여 강수량과 토양수분 등 수문기상정보를 생산 및 검증하고 효율적인 수문 모니터링 및 수문 기상 재해 감시와 평가 방안을 수립하고자 한다. 또한, 북한지역의 수문 기상 정보 수집 및 통합 DB를 마련하고 북한 수문기상 포털시스템을 구축함으로써 부처 간 자료를 공유할 수 있는 매개체를 마련하여 일관된 정책 수립과 효율적인 물관리를 도모하고자 한다. WPMM(Window Probability Matching Method)방법을 기반으로 구성된 RAD-RAR(Rain rate system) 산정 알고리즘(Rosenfeld et al., 1993)을 활용하여 산출된 합성 강우장 데이터의 정확성을 비교 분석하기 위해 접경지역 AWS 강수량과 세계기상통신망(GTS)기반 강수량을 산출하여 각각 레이더 강수량과 검증분석을 실시하였다. 연구기간은 2012년과 2013년 여름철 기간 중 5개의 기간을 선별하였다. 연구 기간 동안의 RAR 합성 강우장 데이터를 이용하여, 기간 중 1시간 동안 누적된 강수량을 산출하고 접경지역 AWS 강수량과 비교하였고 12시간 누적 강수량을 산출하여 GTS 강수량과 비교 분석을 실시하였다. 전반적으로 레이더 강수량에 비해 AWS 강수량이 더 높게 나타났으며 마찬가지로 레이더 강수량과 GTS 강수량의 비를 통해 레이더 자료가 상대적으로 과소추정되고 있음을 확인 할 수 있었다. 미항공우주국(NASA)과 일본항공우주국(JAXA)을 중심으로 진행된 GPM(Global Precipitation Measurement)미션은 한 개의 핵심위성과 마이크로파 복사계를 탑재한 10여개의 보조위성으로 구성되어 있으며, 매 3시간 간격의 전구 강수량 자료 생산에 목적이 있다. 이는 홈페이지를 통해 Level 1, 2, 3의 GPM 데이터를 배포하고 있다. 특히 Level 2 데이터는 언급된 3시간 간격의 전구 강수량 데이터를 제공한다. 이 경우 복사량을 강수량으로 변환하는 번거로움을 덜 수 있으며 NASA가 제공하는 Panoply라는 프로그램을 이용하여 한반도 강수 자료 가시화가 가능하다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.3
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• pp.44-50
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• 2000

This paper presents the effective data processing system of a transportable meteorological radar(DWSR-200x). Transportable meteorological radar is useful as it can be moved to target area for special purpose. First of all, to use this radar effectively, it is desirable that the data transmitting should be taken place between the radar system and the data center located in a distance. From this raw data we can analyze the property of atmosphere, as well as sore and display the demanded shape of users. In this paper, we make use of wireless LAN that communicates the data between the radar system and the information center. And the display program of transportable radar is developed with transmitted data. It provides meteorologists with the echo searching function in real time and dictionary faculty using the graphic and multimedia data.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.3
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• pp.217-222
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• 2015

Clustering is one of important data mining techniques known as exploratory data analysis and is being applied in various engineering and scientific fields such as pattern recognition, remote sensing, and so on. The method organizes data by abstracting underlying structure either as a grouping of individuals or as a hierarchy of groups. Weather radar observes atmospheric objects by utilizing reflected signals and stores observed data in corresponding coordinate. To analyze the radar data, it is needed to be separately organized precipitation and non-precipitation echo based on similarities. Thus, this paper studies to apply clustering method to radar data. In addition, in order to solve the problem when precipitation echo locates close to non-precipitation echo, fuzzy logic based clustering method which can consider both distance and other properties such as reflectivity and Doppler velocity is suggested in this paper. By using actual cases, the suggested clustering method derives better results than previous method in near-located precipitation and non-precipitation echo case.