• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1777_1778
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• 2009

한국수자원공사에서는 1998년부터 단계적으로 12~14 GHz의 Ku-band 대역을 사용하고 있는 무궁화위성을 이용하여 우량 및 수위, 경보 등의 데이터를 송수신하고 있으며, 특히 강우가 집중되는 기간 동안에는 그 데이터의 필요성이 더욱 큰 실정이다. 사용하고 있는 위성통신망 주파수의 파장은 2~2.5 cm 이므로 물방울 입자에 의해 산란되는 특징을 가지고 있으며, 이로 인해 안테나 및 휘드혼의 표면에 물방울이 묻어 있으면 전파가 산란되어 신호가 감쇠되는 특성을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우시 안테나 및 휘드혼 표면에 발생하는 물방울 맺힘 현상에 대해 물방울과 전파신호간의 상관관계를 분석하고, 위성안테나 성능을 개선방안을 시험하여, 강우로 인한 위성신호의 감쇠를 최소화하여, 최적화된 안테나 성능 구현으로 강우 영향을 최소화하여 안정적인 위성단말국을 운영하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.143-152
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• 2019

본 논문은 3차원 물방울 조형 생성장치로 구현된 3차원 물방울 조형을 생성할 때 위성 물방울이 생성되지 않고 형상 왜곡이 일어나지 않으면서 조형의 해상도를 최대한으로 높일 수 있는 기법을 제안한다. 3차원 물방울 생성장치는 보통 표현하고자 3차원 조형을 등 간격으로 배치된 슬라이스들의 집합으로 이산화하여 표현하고 각 슬라이스를 순서대로 읽어 각 슬라이스를 실현하는 물방울을 솔레노이드 밸브를 개폐하여 생성한다. 각 슬라이스의 해상도는 솔레노이드 노즐 매트릭스의 해상도와 같다. 본 논문에서는 위성 물방울이 생성되지 않으면서 형상의 왜곡도 생기지 않는 새로운 기법 두 가지를 제시하고자 한다. 첫째 방법은 등간격 기법이라고 하는데, 등간격으로 배치된 각 슬라이스를 생성하는 시점을 조절하여 중력에 의해 시간이 지날수록 물방울의 속도가 빨라지더라도 조형 전체가 다 형성되는 순간에 물방울 슬라이스들이 등 간격을 유지하게 하여 원래의 형상이 왜곡되는 것을 방지한다. 두 번째 방법은 최소시간 간격 기법이라고 하는데, 3차원 조형을 슬라이스로 이산화시킬 때, 슬라이스를 등 간격으로 배치하는 것이 아니라 가능한 한 촘촘하게 배치한다. 중력을 고려하여 조형 위쪽으로 갈수록 슬라이스를 더 촘촘하게 배치하고, 아래로 내려올수록 슬라이스 간의 간격이 늘어나게 배치한다. 이때 주어진 노즐의 성능 한도 내에서 최대한 촘촘하게 불균등 간격 슬라이스를 배치하고 조형이 완성되는 시점에 이 간격이 실현되게끔 노즐 개폐를 제어한다. 이 방법을 구현하기 위해 주어진 물방울 생성장치의 솔레노이드 밸브가 위성 물방울 생성 없이 인접한 두 물방울을 연달아 생성하는데 필요한 최소 시간 간격 (노즐 오픈 명령후 노즐이 완전히 오픈되는데 걸리는 시간과 완전 오픈상태를 유지하는 시간, 그리고 노즐 클로즈 명령후, 노즐이 완전히 클로즈 되는데 걸리는 시간의 합) 을 실험으로 구했다. 두 번째 방법은 첫 번째 방법에 비해 조형의 해상도가 상당히 증가하는 장점이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.71-87
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• 2007

본 연구는 NASA/GSFC에서 제공하는 MODIS 구름 산출물 자료를 활용하여 국지적 현상으로 나타난 영동지역의 14개 대설 사례를 분석하였다. MODIS에 의해 특정시간에 관측된 영동지역의 구름은 운정 온도(CTT), 광학 두께(COT), 유효 입자 반경$(r_e)$, 입자상(CP)과 같이 구름 내 속성의 특징에 따라 A, B, C 형으로 분류하였다. 각각의 구름 형태에 대한 강수량과 구름의 속성 사이의 연관성 분석에서 COT는 A와 B형에서 상당히 높은 통계적으로 유의한 관계성을 보였으며, CTT는 A형에서만 높은 상관성을 보였다. 그렇지만, C형에서는 통계적으로 유의한 관계성이 구름의 특성물에 대해 나타나지 않았다. A형 구름은 작은 크기의 물방울과 함께 주로 낮은 층운형 구름으로 구성되어 있으며, 동해에서 종관적으로 유도된 하층 한기 이류 하에서 발생할 수 있다. B형 구름은 발달하는 적운형 구름과 관련되어 있으며, 이러한 구름은 동해상에서 발달하는 저기압 중심과 밀접하게 관련되어 있다. 그렇지만, C형 구름은 다층 구름들로써 영동대설과 직접적으로 관련된 하층 구름을 상층구름이 덮고 있어 위성 관측이 어렵다. 따라서 MODIS 구름 산출물은 영동대설의 경우에 다층 구름을 제외하고 위성 자료로부터 강수량 추정과 대설 기작을 이해하는데 도움이 될 수 있다고 결론지을 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1181-1189
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• 2022

구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.