• 제목/요약/키워드: 레이더 망

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레이더 정량강우와 연계한 홍수유출 및 범람해석 시스템 확립 II. Cokriging을 이용한 2차원 정량강우 산정 (Development of a Flood Runoff and Inundation Analysis System Associated With 2-D Rainfall Data Generated Using Radar II. 2-D Quantitative Rainfall Estimation Using Cokriging)

  • 최규현;한건연;김광섭;이창희
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권4호
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    • pp.335-346
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    • 2006
  • 수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.

기상청 기상레이더 관측망을 이용한 합성 하이브리드 고도면 강우량(HSR)의 정확도 검증 (Accuracy Evaluation of Composite Hybrid Surface Rainfall (HSR) Using KMA Weather Radar Network)

  • 류근수;정성화;오영아;박홍목;이규원
    • 한국지구과학회지
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    • 제38권7호
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    • pp.496-510
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    • 2017
  • 본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.

기계학습 방법을 이용한 레이더 신호 분류 (Classification of Radar Signals Using Machine Learning Techniques)

  • 홍석준;이연규;최종원;조제일;서보석
    • 전기전자학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.162-167
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    • 2018
  • 이 논문에서는 수신된 레이더 신호로부터 추출한 파라미터 데이터에 기계학습을 적용하여 그 레이더에 대응하기 위한 재밍기법에 따라 레이더 신호를 분류하는 방법을 제안한다. 현재 군에서는 대부분 사전 조사에 의해 구축된 레이더 신호 파라미터에 대한 라이브러리를 기반으로 위협 형태에 따라 레이더 신호를 분류한다. 그러나 레이더 기술은 계속적으로 발전되고 다양해지고 있기 때문에 새로운 위협이나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협형태에 대해서 이 방법을 적용하는 경우 적절하게 신호를 분류할 수 없고 따라서 적합한 재밍기법을 선택하는데 제한이 따른다. 따라서 기존의 위협 라이브러리를 이용한 방식과 다르게 추정한 레이더 신호의 파라미터 데이터만을 이용하여 최적의 재밍기법을 선택할 수 있도록 신호를 분류하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 새로운 위협 신호의 형태에 대응하기 위한 방법으로 기계학습을 기반으로 한 방법을 제시한다. 제안한 방법은 기존에 축적된 라이브러리 데이터를 이용하여 은닉 마르코프(Markov) 모델과 신경망으로 구성된 분류기를 학습시킴으로써 새로운 위협 신호에 대해 적절한 재밍기법을 대응시킬 수 있도록 신호를 분류한다.

레이더 강우 자료를 이용한 도시유역의 유출 모의 (Runoff Simulation of An Urban Drainage System Using Radar Rainfall Data)

  • 강나래;노희성;이종소;임상훈;김형수
    • 한국습지학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.413-422
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    • 2013
  • 최근 공간적으로 지역적 편차가 심한 형태의 강우가 빈번히 발생하고 있으며, 기존 지점관측방식의 지상우량 관측망으로는 강우의 발생 및 이동을 고려한 공간적인 편차를 정확히 관측하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 강우의 시 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 도시 소유역에 적용하여 유출을 모의 하고자 하였다. 서울시 구로구 일대를 대상지역으로 선정하였으며, AWS (Automatic Weather Station)를 기준으로 소유역을 분할한 후, 지상 강우를 이용하여 레이더 강우자료를 보정하였다. 보정된 레이더 강우를 토대로 소유역별 면적강우량을 산정하였고, 도시배수시스템을 고려할 수 있는 XP-SWMM 모형을 이용하여 유출모의를 실시하였다. 소유역별로 보정된 레이더 강우자료는 지상강우량의 60~95% 수준을 나타내었다. 물론 강우의 양적인 차이로 인해 전체 유출량에 차이가 존재하였으며, 특히, 첨두유출량의 발생시각이 빨라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 레이더 강우를 도시유출 모형에 활용한 사례로 도심지의 홍수유출 예측을 위한 기술적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

낙동강수계 강수량관측소의 주변환경 및 관측망 개선

  • 최규현;홍성훈;박정술;김치영;김삼은
    • 물과 미래
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    • 제45권9호
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    • pp.59-64
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    • 2012
  • 강수량관측소의 주변여건은 강수량자료의 신뢰도를 좌우할 만큼 중요하며, 이러한 강수량 자료는 낙동강홍수통제소의 수문조사, 홍수예보, 레이더 강우의 검보정 등의 기초자료로 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 낙동강홍수통제소가 관리 중인 강수량관측소의 주변 환경 여건 변화로 관측 자료의 신뢰도 저하의 우려가 있고 기후변화 등에 따른 돌발홍수, 국지적 강수로 인한 관측소의 설치 위치의 재검토가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 낙동강홍수통제소가 관리 중 강수량관측소의 현황조사 및 개선방안을 제시하여 신뢰도를 제고하고, 낙동강유역을 대표할 수 있는 관측망을 분석하여 강우자료의 신뢰성 및 정확도를 확보하는데 그 목적이 있으며, 개정된 하천법에 맞는 수문조사시설 관리대장을 체계적으로 DB화하여 편리하고 신속하게 대국민 및 관련 업무담당자에게 제공하는 정보체계를 수립하는데 있다.

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토사재해 예경보를 위한 초단기 예측강우의 활용에 대한 연구 (A Study on Application of Very Short-range-forecast Rainfall for the Early Warning of Mud-debris Flows)

  • 전환돈;김수전
    • 한국습지학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.366-374
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우 보다 선행하여 토사재해 예경보를 발령할 수 있음을 확인하였다.

심층학습을 이용한 영상정보 기반 호흡신호 분류 (Classification of Respiratory States based on Visual Information using Deep Learning)

  • 송주현;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.296-302
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    • 2021
  • 본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.

레이더 강우의 편의 보정을 위한 지역적으로 편중된 우량계망의 평가: 강화 강우레이더의 사례 연구 (Evaluation of Spatially Disproportionate Rain Gauge Network for the Correction of Mean-Field Bias of Radar Rainfall: A Case Study of Ganghwa Rain Radar)

  • 유철상;윤정수;김병수;하은호
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권6호
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    • pp.493-503
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    • 2009
  • 레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.

산지지역 수재해 대응을 위한 레이더 기반 돌발성 호우 위험성 사전 탐지 기술 적용성 평가 (Applicability evaluation of radar-based sudden downpour risk prediction technique for flash flood disaster in a mountainous area)

  • 윤성심;손경환
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권4호
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    • pp.313-322
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    • 2020
  • 국토의 70% 이상이 산지인 우리나라의 경우 산지지역의 돌발호우로 인한 수재해의 위험이 상시 존재한다. 본 연구에서는 환경부 비슬산 강우레이더 관측 영역의 산지지역에 발생한 돌발성 호우 사례를 대상으로 레이더 기반 돌발성 호우 사전 예측 방법을 적용하여, 그 활용성을 살펴보았다. 비슬산 강우레이더의 3차원 레이더 반사도, 강우강도, 도플러 풍속을 이용하여, 산지지역에서 발생한 8개의 국지적 호우 사례를 선정한 후 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험도 정보를 산출하였다. 사례적용 결과, 대기 중에 돌발호우로 발달할 수 있는 대류세포의 최초 탐지시점 및 위치, 소용돌이도 발생여부에 따라 판정된 위험도 수준 및 발생시점, 위치를 확인할 수 있었다. 특히, 지상강우관측망으로는 좁은 영역에 국지적으로 발달하는 호우를 탐지하는데 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 위험도 정보를 획득한 시점에서 최대 강우강도가 발생할 때까지 최소 10분에서 최대 65분 정도의 시간을 확보함으로써 레이더 기반의 돌발성 호우 사전 예측기법은 산지지역에서 호우로 인한 산지홍수, 고립사고 방지를 위한 사전정보로 활용성이 있을 것으로 판단되었다.

레이더 기반 도시지역 돌발성 호우의 위험성 사전 예측 : 수도권지역 사례 연구 (Research on radar-based risk prediction of sudden downpour in urban area: case study of the metropolitan area)

  • 윤성심;나카키타 에이이치;니시와키 류타;사토 히로토
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권9호
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    • pp.749-759
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    • 2016
  • 최근 빈번히 발생하는 도시지역에서의 돌발성 집중호우로 인한 피해를 저감하고자, 기상레이더를 통해 관측되는 자료를 바탕으로 돌발성 호우의 위험성을 사전에 예측하는 기법을 적용하였다. 본 연구에서 활용한 방법은 대기 중의 돌발성 호우를 유발할 수 있는 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험예측이라는 3가지 단계를 결합한 것이다. 본 기법은 실제 돌발성 호우로 인해 수도권 지역 소하천에서 시민들이 고립된 사례를 포함한 집중호우 사례에 적용되었다. 그 결과, 레이더 자료만을 이용하여 지상관측망보다 사전에 강우세포를 탐지하고, 국지적 집중호우로 발달하는 현상을 위험도로 판단할 수 있음을 보여 주었다. 본 연구를 통해 제시된 위험도 예측결과를 도시 소하천 홍수대피 업무에 활용한다면 대피시간을 충분히 확보할 수 있어 인명사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.