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.
This study presents a modified scheme for the radar image simulation of sea waves. A simulated radar image was obtained by taking into account the dot product of the directed vector from the radar and the normal vector of the sea surface. Moreover, to calculate the radar image, we used the radar received power and radar cross section. To demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, the wave spectrum from field data was utilized to obtain the simulated sea waves. The radar image was simulated using numerically generated sea waves. The wave statistics from the simulation agrees comparatively with those of the original field data acquired by real radar measurements.
지하 탐사용 레이더를 이용하여 지하에 매설된 구조물의 위치를 파악하고 그에 따른 근사 이미지의 추출 방법을 제안하였다. 기본원리는 구조물에 의해 산란되어 수신 안테나로 유입되는 펄스신호의 지연시간과 크기를 측정하는 데 있으며, 측정의 실용성을 위하여 레이더 탐색경로에 따른 수신신호의 절대치 적분 방법을 사용하였다. 일반적으로 지하매질은 침투 주파수에 따라서 다양한 분산 및 손실 특성을 나타내는데, 이러한 매질 특성은 다항 Debye 모델을 이용하여 기술되었다. 3차원 전파(電波) 전파(傳播)를 위한 시뮬레이션에는 FDTD(Finite Difference Time Domain) 방법을 사용하였다.
영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.
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.
헬기 사고의 대부분은 시야가 제한된 상황에서 착륙 시 구조물과의 충돌에 의한 사고로 안전한 주행을 위해 레이더와 같은 보조 장비가 요구된다. 본 논문에서는 회전하는 안테나를 장착한 헬기 레이더가 착륙하는 과정에서 고정 클러터에 대한 거리-방위각 이미지를 얻는 알고리즘을 제시한다. 동일 거리에 위치한 각각의 클러터 패치로부터 수신되는 신호를 모델링하고 클러터 특성 및 도플러 특성을 분석한다. 부엽(side lobe) 성분을 억제하고 주 빔(main lobe) 신호성분을 얻기 위한 필터구조를 설계하고 이 과정에서 발생하는 문제점에 대한 해결책을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션에 의해 거리-방위각 도메인에서의 가상의 지형 시나리오를 생성한 후 제시한 알고리즘의 성능을 검증한다.
레이더를 사용하여 탄도 미사일의 기두부를 추적할 때, 표적의 주변에 있는 각종 기만체들은 표적을 추적하는 레이더의 자원 관리에 큰 부담을 준다. 이러한 부담을 줄이기 위해서 레이더에 수신된 동적 RCS 신호로부터 탄도 미사일 기두부의 신호를 분리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이미지에서 직선을 추출하는 알고리즘인 허프 변환 방법을 이용하여, 레이더에 수신된 신호로부터 각각의 표적들의 동적 RCS를 분리하는 방법을 제안한다. 기두부와 기만체의 3차원 CAD 모델을 사용하여 표적들의 미세거동을 구현하였다. 또한 미세거동을 가지는 3차원 CAD로부터 표적의 동적 RCS를 계산하고 제안된 알고리즘을 적용하여 알고리즘의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 SNR이 10dB에서 미사일 기두부와 기만체의 신호를 분리할 수 있음을 확인하였다.
GPR을 활용한 싱크홀 감지 정확도 강화를 위하여 본 연구에서는 GPR B-scan 회색조 이미지의 싱크홀 특성을 최적으로 추출할 수 있는 컨볼루션 신경망을 도출하였다. 사전 훈련된 컨볼루션 신경망이 바닐라 컨볼루션 신경망보다 2배 이상의 효용성을 가지는 것으로 평가되었다. 사전 훈련된 컨볼루션 신경망에 있어서 빠른 특성 추출이 특성 추출보다 낮은 과대적합을 발생시키는 것으로 나타났다. 아키텍처 종류와 시뮬레이션 조건에 따라 top-1 검증 정확도 크기와 발생 조건 및 연산 시간이 상이한 것으로 분석되어, 사전 훈련된 컨볼루션 신경망 중 InceptionV3가 GPR B-scan 회색조 이미지의 싱크홀 감지에 가장 강건한 것으로 평가되었다. Top-1 검증 정확도와 아키텍처 효율 지수를 동시에 고려할 경우 VGG19와 VGG16가 GPR B-scan 회색조 이미지의 싱크홀 특성 추출 백본으로 높은 효율성을 가지는 것으로 분석되었으며, GPR 장비에 탑재하여 실시간으로 싱크홀 특성 추출을 할 경우에는 MobileNetV3-Large 백본이 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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