레이더 기술은 획득된 신호를 바탕으로 물체(object)를 추출, 추적함으로써 자동항해시스템, 항공기 충돌방지시스템 둥의 각종 첨단 분야에 두루 활용되고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 눈부신 발전을 거듭해 왔다. 본 논문에서는 레이더로부터 획득한 신호로부터 효율적인 물체를 추출, 추적하기 위한 전처리 단계로서 레이더 이미지를 구성하는 방법에 대해 제안한다. 특히, 불완전한 데이터 시퀀스를 갖는 신호를 양질의 레이더 이미지로 복원하는 방법을 제안하고 결과 영상을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
수면에서의 마이크로웨이브 후방산란 수치 시뮬레이션 기법을 개발하였다. 수치 시뮬레이션은 수조나 실해역 실험의 대체수단으로서, 수면에서의 마이크로웨이브 후방산란 과정의 이해, 마이크로웨이브 레이더를 이용한 수면 관측시스템과 관측방법의 평가에 이용된다. 이 논문에서는 다양한 수면 조건에 대한 수치 시뮬레이션의 적용 예와 수치 시뮬레이션의 유용성에 대해서 기술하였다. 적용 예로서, 고정안테나 펄스 도플러 레이더의 1) 도플러 이미지, 2) 레이더 조사폭 영향, 3) 하천 수위 관측과, 4) 합성 개구 레이더 (SAR) 의 해면 이미지를 보여준다. 해면으로부터의 마이크로웨이브 후방산란 수치 시뮬레이션을 통하여, 1) 파랑계측에 있어서 펄스 도플러 레이더의 주파수 변조 이미지가 진폭 변조 이미지에 비해서 유용함을 보였다. 2) 연속파 레이더를 이용한 파랑계측에 있어서의 레이더 해면 조사폭의 영향에 대한 Rheem[2008]의 보고와 관련해, 레이더 조사폭이 도플러 스펙트럼에 미치는 영향을 조사하여, 파랑계측에 적합한 레이더의 조사 조건을 보였다. 3) 펄스 도플러 레이더를 이용한 해면 조위관측 알고리듬을 하천의 유속과 수위 추정에 응용함에 있에서, 알고리듬의 적용성과 계측성능을 평가했다. 4) SAR 이미지 생성 메케니즘의 이해와 SAR 이미지를 이용한 해면 관측 알고리듬의 평가를 위해, 수치 시뮬레이션을 이용하여 해면의 SAR 이미지를 생성하였다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
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.
본 연구에서는 컴퓨터 비전 기반의 딥러닝 객체 인식 기술을 이용하여 속초해수욕장에서 수집한 레이더 이미지에서 선박, 섬 및 부유체에 대해 탐지(Detection), 인식(Recognition)하는 연구를 수행하였다. 2021년 8월에 수집한 레이더 영상을 이용하여 본 연구를 수행하였으며, 움직이는 물표와 섬 등을 구분하였다. 일부 환경적인 제약에 따라 에러 발생이 있었지만, 향후 현재까지 수집한 레이더 영상을 추가하여 정확도를 높일 예정이다.
자율운항선박의 원격제어를 위해 선박으로부터 다양한 종류와 포맷의 데이터를 전송받아야 한다. 선체 주변환경을 파악하기 위해 CCTV 영상을, 선박의 운항상 태를 파악하기 위해 각종 센서 메시지를, 레이더신호를 전시하기 위한 레이더 신호 혹은 이미지 등의 데이터를 받아 육상제어 시스템에 전시하고, 사용자의 제어명령을 선박에 전달하기 위한 메시지 교환시스템을 개발하였다.
선박자동식별장치(AIS)는 데이터의 활용편의성으로 인해 해상교통평가에 많이 사용되어 왔다. 그러나 AIS는 지형물에 의한 전파방해, 도달거리 한계로 인해 거리에 따라 선박위치가 누락되는 문제가 있다. 한편 위성레이더를 이용하면 이러한 문제로부터 자유롭게 광범위한 해양영역에 분포한 선박위치를 파악할 수 있다. 이 연구에서는 합성개구레이더 Sentinel-1 이미지에 단계적으로 임계치를 결정하여 선박을 탐지하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 이동창 기반 임계치 결정방법에 비해 최대 25배 빠른 탐지 속도를 보였으며, AIS와의 매칭률에서는 유사한 결과를 보였다.
본 논문에서는 토지 정보를 분류하는 연구를 수행하기 위한 이미지 데이터 셋을 개발하는데 필요한 반자동 annotation 도구를 제안한다. 논문에서 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상을 입력으로 하고, 물/경작지/숲/건물을 구분하는 시스템을 개발하기 위해서 만들어진 것이나, 다른 목적을 가지는 토지 관련 이미지 분석 시스템의 개발에 사용될 수 있다. 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상이 GPS 정보와 같이 입력되었을 때, GPS 정보에 기반하여 토지지목정보를 불러오고, 이를 재정리하여 1차 레이블링 결과를 자동적으로 생성한다. 국가에서 관리하는 토지지목정보는 개발하고자 하는 시스템의 분류 기준에 많은 부분 도움이 되긴 하지만, 일부분 차이점이 있기 때문에 이를 다시 수동으로 수정하는 도구을 동작하여 annotation이 완료된 이미지 데이터를 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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