• 제목/요약/키워드: 이상전파에코

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클래스 불균형 데이터를 이용한 나이브 베이즈 분류기 기반의 이상전파에코 식별방법 (Naive Bayes Classifier based Anomalous Propagation Echo Identification using Class Imbalanced Data)

  • 이한수;김성신
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.1063-1068
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    • 2016
  • 이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.

나이브 베이지안 분류기를 이용한 이상전파에코 식별방법에 대한 연구 (A Study on Anomalous Propagation Echo Identification using Naive Bayesian Classifier)

  • 이한수;김성신
    • 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.

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X-밴드 이중편파 레이더 변수를 이용한 과대굴절에코 제거 (Removal of Super-Refraction Echoes using X-band Dual-Polarization Radar Parameters)

  • 서은경;김동영
    • 한국지구과학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.9-23
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    • 2019
  • 레이더 빔의 과대굴절현상은 수증기압과 기온의 특정한 연직적 대기 조건 하에 주로 발생한다. 과대굴절에 의해 발생하는 이상전파에코는 레이더 영상에서 강수에코로 자주 오인되기 때문에 자료품질 과정에서 미리 제거될 필요가 있다. 이를 위하여 X밴드 이중편파레이더 관측에서 비기상에코(과대굴절에코와 청천대기에코)와 기상에코의 영역에 있는 이중편파변수(차등반사도, 교차상관계수, 차등위상차) 자료들만을 수집하여, 반사도와 이중편파변수들과의 관계성 및 그룹함수에 대해서 두 에코 유형을 비교하였다. 이들 이중편파변수에 텍스쳐 기법을 적용함으로써 비기상에코를 최대한 제거하는 X-밴드 이중편파레이더용 알고리즘을 개발하였다. 전반적으로 이 알고리즘은 이상전파에코를 비교적 잘 탐지하여 제거하였으며, 또한 전라남도 진도에 위치한 S밴드 단일편파레이더 영상 자료와 비교하여 정성적으로 평가되었다.

레이더 데이터 분석을 위한 Fuzzy Logic 기반 클러스터링 기법에 관한 연구 (A Study on Fuzzy Logic based Clustering Method for Radar Data Analysis)

  • 이한수;김은경;김성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.217-222
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    • 2015
  • 클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.

기상레이더에서의 이상에코에 관한 연구 (A Study on Abnormal Echoes in a Meteorological Radar)

  • 허택산;강봉수;김흥수
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제41권8호
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    • pp.131-137
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    • 2004
  • 본 논문에서는 레이더 빔의 이상 전파를 유발시키는 기상 조건을 규명한다. 과대 굴절이나 덕트를 발생시키는 기상 조건의 분석을 위하여 2000년부터 3년간 관측된 한반도의 서해와 남해의 기상 데이터를 이용한다. 고도의 증가에 따른 대기 굴절지수를 계산하고, 굴절 지수가 매우 낮은 고도에서의 기온과 습도의 변화를 고찰한다. 비정상적인 전파에 의한 레이더 에코는 대기 굴절 지수가 -150/km 인 고도에서 나타났으며, 그 고도에서는 급격한 습도의 감소와 함께 기온 역전 현상이 수반되었다.