• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1347-1348
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• 2015

본 논문에서는 기상레이더 데이터에서 섞여있는 강수에코 및 비강수에코를 분류하기 위하여 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 도움으로 사례 및 에코 분류기의 설계를 제안한다. 학습과 테스트 데이터는 현재 기상청에서 사용하는 UF radar data를 사용하였으며, 사례 분류기와 에코패턴 분류기의 데이터를 각각 생성한다. 전처리 과정인 사례 분류를 통하여 강수사례 혹은 비강수사례를 분류하여 강수사례일 경우 에코패턴분류를 진행하며, 비강수사례일 경우 데이터에 관측된 모든 반사도 값을 제거한다. 사례 및 에코 분류기는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 통하여 패턴분류를 진행하며, 패턴분류 성능을 확인한다. 또한 후반부 파라미터의 동정 시, 각 규칙에 파라미터를 전역적으로 구하는 LSE와 각 규칙에 대한 파라미터를 독립적으로 구하는 WSLE의 비교연구를 수행한다. 분류기의 성능을 확인하기 위하여 사례 분류 후 에코패턴분류의 결과는 현재 기상청에서 사용하고는 품질검사(QC) 데이터와 비교하여 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.480-480
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• 2016

에코톱은 생태학적 지휘체계(Niche)와 서식처(Habitat)가 결합된 환경을 의미하며 도면에서 최소한의 단위로 일반적인 구성요소의 상태, 잠재자연식생, 잠재생태계 기능으로 균일하게 분류가 가능한 요소로서 천이단계 또는 토지이용이 서로 다른 패치들로 이루진 생태공간을 의미한다. 따라서 에코톱과 비오톱은 식물과 동물의 특정 군집에 요구되는 서식공간의 개념에서는 의미가 같지만 비오톱은 서식공간의 일부분 또는 한 개 이상의 생물이 서식가능한 공간의 개념으로 사용된다. 현재 네덜란드, 스페인을 포함한 유럽국가에서는 에코톱분류를 통한 하천을 관리하는 방안을 제시하고 있으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 만경강 중류 소양천 합류점에서 전주천 합류점까지 약 3.5km 구간의 제외지포함 제내지 1km 폭을 대상으로 1918년 고지도 토지피복을 분류하고, 1948년 해방이전 항공사진, 2003년 2014년 항공사진을 활용한 에코톱을 분류하여 이에 대한 에코톱 다양성지수를 추이분석하여 하천으로부터 떨어진 거리 별 에코톱다양성지수 변화를 분석하였다. 분석결과 과거 제방축조 이전인 1918년 에코톱 다양성 지수는 하천으로부터 멀어질수록 안정적으로 감소하였으나 1948년 이후의 하천은 제내지에서부터 지수값이 급격히 감소한 것을 알 수 있었다. 이는 1948년 이후의 만경강은 과거 1918년 하천에 비해 구하도 공간이 농경지 증가, 보설치 등으로 인한 인위적 교란에 의한 감소로 분석되어지며 에코톱다양성과 밀접한 연관이 있는 생물종다양성 역시 감소하였음을 유추할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.242-247
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• 2015

본 논문은 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기를 기반으로 강수 에코와 비(非)강수 에코를 분류하는 방법을 제시한다. 강수 에코와 비(非)강수 에코를 분류하기 위하여 기상레이더 자료의 특성을 분석하였다. 이를 기반으로 UF 데이터의 전처리를 실시하여 입력변수(DZ, SDZ, VGZ, SPN, DZ_FR, VR)를 선정 하였고 학습데이터 및 테스트데이터로 구성하였다. 마지막으로, 기상청에서 사용되고 있는 QC 데이터는 제안된 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.562-568
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• 2014

기상레이더에는 강수에코와 비강수 에코가 섞여 존재한다. 이런 모호한 지점의 판단이 난해함으로 정확한 일기 예보를 하기는 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 기상청 레이더의 UF 데이터로부터 데이터를 추출하였다. 설계하는 두 분류기의 입출력 데이터는 강수 에코와 비 강수 에코의 특성분석을 통해 구성된다. 더 좋은 성능을 나타나는 입력변수를 사용 하였으며, 에코분류기는 퍼지 뉴럴 네트워크를 기반으로 설계한다. 에코 판단모듈 1과 판단모듈 2를 고려하여 에코분류기의 성능 비교연구를 수행 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.545-550
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• 2013

패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.360-365
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• 2014

기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.434-434
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• 2018

에코톱은 가장 작고 균일하며 도면의 단위로 사용 가능한 토지, 일반적인 구성요소의 상태, 잠재자연식생, 잠재생태계 기능을 최소한의 단위로 균일하게 분류가 가능한 요소로서 천이단계 또는 토지이용이 서로 다른 패치들로 이루어진 무생물과 생물이 결합된 생태공간으로서 일반적으로 세가지 특성을 포함한다. (1) 가장 작은 동질성 가진 지도로 분류 가능한 단위, (2) 일반적인 기질조건, 잠재적 자연식생 및 잠재적 생태계 기능에 대한 동질성, 그리고 (3) 서로 다른 연속적인 토지 이용 단계에서의 패치로 구성 된다. 현재 네덜란드, 스페인을 포함한 유럽국가에서는 에코톱분류를 통한 하천을 관리하는 방안을 제시하고 있으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 만경강 중류 소양천 합류점의 터지네 구간을 대상으로 하천공간의 복원 이후 연중유황에 따른 에코톱의 변화를 예측하고 이에 따른 개선효과를 정량적으로 분석하는 것이 목적이다. 제방 후퇴, 제방후퇴/구하도 복원, 제방 후퇴/습지 조성 세가지 복원 시나리오를 현재지형과 비교하여 연중 유황별 흐름조건에 따라 에코톱을 도식화 하였으며, 이에 따른 에코톱 다양성 지수를 도출하여 비교분석하였다. 복원 대상지의 복원 시나리오 및 흐름조건에 따른 에코톱의 변화를 분석한 결과 '제방 후퇴/구하도 복원' 일 때 자연요소가 현재지형보다 가장 크게 증가되었으며 3가지 복원 유형 간 자연요소를 비교한 결과 '제방 후퇴/구하도 복원' 일 때 수역과 일년생 초본이 가장 많은 면적을 차지하였으며, '제방 후퇴/습지 조성' 일 때 습지와 다년생 초본이 가장 많은 면적을 차지하였다. 복원 유형 별 연중 유황 조건에 따른 에코톱 다양성 지수분석결과 제방후퇴/습지 조성시 에코톱 다양성 개선효과가 가장 큰 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.536-541
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• 2014

기상레이더를 통해 취득된 데이터에는 지형에코, 파랑에코, 이상에코, 그리고 청천에코등이 존재한다. 각 에코는 여러 종류의 비강수에코이고, 이 비강수에코를 제거하기 위해 각 에코들의 특성을 분석하였다. 기상레이더 데이터는 매우 방대한 양이기 때문에 전처리 절차를 통해 분석된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs : Radial Basis Function Neural Networks)과 에코 판단 모듈을 이용하여 기상레이더 데이터에서 강수에코와 비강수에코들을 구별하기 위한 에코 패턴분류기를 설계하였다. HCM(Hard C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs 와 FCM(Fuzzy C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs를 이용하여 출력성능은 비교 및 분석된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.89-90
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 대표적인 비기상에코 중 하나이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 요구되기 때문에 전 세계적으로 이상전파에코의 식별 및 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 레이더 관측변수인 반사도와 고도 정보와 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 이상전파에코를 식별 및 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통하여 구현한 나이브 베이지안 분류기를 검증한 결과, 우수한 정확도를 가지고 분류가 수행되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.277-277
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• 2012

국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기상청 이중편파 레이더 현업운영에 대비하여 2009년 X-band 연구용 이중편파 레이더를 도입하였고, 편파변수의 산출과 대기수상체 분류를 포함한 강수추정 등의 효용 가능성에 대한 연구를 지난 2년간 수행하고 있다. 이중편파 레이더는 반사도( )뿐만 아니라 차등반사도($Z_R$), 비차등 위상($K_{DP}$), 상관계수($_v$)등의 편파 변수의 산출로 강우감쇠보정과 기상에코-비기상의 에코(ground clutter, insects, birds, chaff)의 구별이 가능하다. 이러한 장점들을 이용해 레이더 자료품질 개선과 정량적 강수추정의 상당한 개선에 도움이 된다. 본 연구에서는 강수추정 관계식 R-Z, 감쇠 보정된 R-Z, R-$K_{DP}$ 관계식을 이용하여 레이더 관측 반경 내에 존재 하는 81개의 지상 우량계 자료와 강수량 추정의 정확도 비교 검증을 실시하였다. 그리고 Fuzzy logic 기법을 이용한 대기수상체 분류 알고리즘을 사용하였고 관측사례는 2011년 수도권 관측을 통해 강설/강수 에코 구별과 우박에코 사례를 분석하였다. 본 연구를 통해 이중 편파 레이더에서 산출된 고품질의 레이더기상자료를 기반으로 현업 예보지원 및 정량적 강우예측 향상에도 기여할 것으로 사료된다.