기상연구소 주요사업 "한반도 악기상 집중관측사업(KEOP)"의 일환으로 2001년 기반공사를 시작하여 2002년 초부터 오토존데, 윈드프로파일러 등 첨단관측장비의 해남기상관측소에 도입 및 설치와 2002년 11월 연구용 도플로 레이더의 (구)무안기상대에 이전 설치로 국가 악기상 집중관측센터는 안정적으로 구축되었다. 이 집중관측센터를 중심으로 기존 기상청 관측망과 연계하여 2002년에 여름철 장마, 태풍 "루사" 그리고 강설과 같은 악기상 집중관측과 국제집중관측프로그램(CAMP/CEOP)에 참여를 위한 고층 및 플럭스 관측자료의 안정적 생산 및 DB 구축 능력 평가를 위한 고층 및 플럭스 집중관측을 국내 대학들과 협력하여 성공리에 실시하였다. 이들 집중관측자료의 초기 분석결과, 국가 악기상 집중관측센터에 설치된 첨단관측장비에서 생산된 관측자료는 악기상 구조 및 발달과정 분석연구 뿐만 아니라 지표 플럭스 연구 활성화에 크게 기여할 것으로 판단되었다. 특히 태풍 "루사" 통과시 오토존데를 이용한 3시간별 고층관측을 통한 태풍 "루사" 중심 구조 분석은 매우 의미 있는 결과로 사료된다. 앞으로 2003년 1월부터 안정적으로 운영되는 윈드프로파일러 자료를 이용하여 악기상 관련 전선 및 하층바람 구조 및 발달 과정 분석을 분석하고, 아울러 연구용 X-밴드 도플러 레이더, 오토존데 관측 자료간의 비교분석으로 윈드프로파일러 관측자료의 정확도를 평가하고자 한다. 광학강우강도계, 마이크로 강수레이더, 연구용 X-밴드 도플러 레이더 그리고 기상청 진도 S-밴드 레이더를 이용하여 악기상 강수시스템의 구조 및 발달 과정 분석할 예정이다. 또한 국가 악기상 집중관측센터는 태풍과 장마, 겨울철 폭설과 한파와 같은 악기상 집중 관측외에 봄과 가을철에 많은 강수를 동반한 저기압 통과시, 황사 발생의 경우 등에 특별관측을 수행하여 특이기상 현상의 이해력을 증진시키는데 활용코자 한다.
정치망 어장의 어도 연구와 관련된 정치망 어장부근의 해저지형과 조류의 관측을 행하였다. 거제도 동부의 2 해역, 도장포와 능포어장과 남해도 동부의 2 해역, 양화금과 마안도 부근에서 수심관측과 25시간 정점 조류 관측 및 레이더 코오너리플렉터에 의한 표층의 표류실험을 병행하였다. 해저지형의 관측결과 거제도 동부 해역에서는 만의 남쪽에 경사가 심한 골이 형성되어 있고, 그 부근에 어구가 부설되어 있었다. 조류의 관측결과 거제도 동부해역에서는 좌선회의 경향을 보였고 남해도 양화금에서는 우선회의 경향이 뚜렷하였으며 마안도 부근에서는 일정하지 않았다. 항류성분과 조류의 회전 및 지형 등이 조화되어 외해에서 만에 접근한 어군이 해저 골 부근으로 접근하면서 점차 농밀군을 이루게 되어 정치망 어구에 접근하는 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.
다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.
Effective jamming in electronic warfare depends on proper jamming technique selection and jamming parameter estimation. For this purpose, this paper proposes a new method of estimating jamming parameters using Gaussian kernel function networks. In the proposed approach, a new method of determining the optimal structure and parameters of Gaussian kernel function networks is proposed. As a result, the proposed approach estimates the jamming parameters in a reliable manner and outperforms other methods such as the DNN(Deep Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) estimation models.
현재 우리나라는 선박자동식별장치(AIS)를 육상기지국 22개소, 운영시스템 11기 및 전국 통합망 구축사업을 완료하여 AIS 망과 시스템이 본격적으로 운용되고 있다. 그러나 항만 또는 항만 인근에서 레이더 탐지구역의 제한으로 인하여 한정된 서비스 범위를 갖는 해상교통관리제도(VTS)와 AIS를 연계하여, 서비스 범위를 인접해역과 연안수역까지 확대하여 선박교통을 관리할 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기 구축된 AIS 시스템의 현황을 분석하고, 현행 시스템의 기술적 개선사항과 운영적 개선사항을 제시한다.
우리나라는의 선박자동식별시스템은 국제협약에 의거 강제시행됨에 따라, 정부에서는 2002년부터 정부예산을 투입하여 현재까지 육상기지국 33개소, 운영시스템 11기 및 전국통합망 구축사업을 추진하여 왔으며, 다양한 해상안전분야에서 활용되고 있다. 그러나 현재의 해상교통량 조사 및 분석방법에 있어서는 대부분이 레이더 기반의 VTS관제센터에서 수집된 정보를 조사함으로써 항만위주의 해역에 대한 교통량 분석이 이뤄지고 있는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 AIS 전국망 데이터를 조사 분석하여 우리나라 전해상의 AIS 통신 음영지역 및 커버리지에 대한 분석 및 공해상에서 선박의 이동경로 분석 및 교통량을 분석함으로써 효율적인 연안관제 및 해싱관제 업무에 활용할 수 있도록 AIS기반의 해상교통량 조사 분석 시스템을 개발하고 그 내용을 소개하였다.
지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된 신경망이 지구물리탐사 자료의 잡음제거에 유용한 기법임을 알 수 있었다.
최근 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내 역시 홍수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야하며, 이를 위해 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할수 있고, 미계측 유역의 정보를 취득할 수 있는 장점이 있으나, 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어 지상 관측자료를 통한 보정 후 예측에 사용하는 실정이다. 본 연구에서는 지상 관측 강우와 이류 모델을 이용한 단시간 강수예측 방법론을 제시하고, 이를 조밀한 지상 관측망을 가진 서울시에 적용하였다. 강수 예측을 위해 서울시 홍수정보시스템의 자료와 Automatic Weather System (AWS) 자료 등의 지상 관측소 자료를 이용하였다.
최근 기후변화 등의 영향으로 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내에서도 홍수 피해액이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야 하며, 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할 수 있는 장점이 있으나, 아직까지 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어서 지상 관측소 자료를 이용하여 보정과정을 거친 후 예측에 활용하고 있다. 본 연구에서는 조밀한 지상 관측망을 보유한 서울지역의 실시간 관측 자료를 이용하여 단시간 강수예측을 수행할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 지상관측자료와 이류 모델을 이용하여 강수를 예측하는 기법이다. 이를 위해 본 연구에서는 47개 지점의 서울시 홍수정보시스템의 자료를 이용하여 단시간 강수량 예측의 방법론과 적용 방법을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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