파랑잡음과 같은 강한 진폭의 무작위 잡음은 일반적인 해양탄성파 자료처리 과정에서 쉽게 제거되지 않는다. 이 논문에서는 파랑잡음을 제거하기 위하여 F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 적용하였다. 시험자료는 2010년 12월 남극반도의 북쪽에 위치한 남셰틀랜드군도 북부해역에서 획득한 해양탄성파 자료로서 일부 측선의 자료획득 중에 발생한 악천후로 인하여 강한 파랑잡음이 기록되었다. 파랑잡음이 심한 자료를 대상으로 F-X 필터를 시험 적용한 결과, 무작위 잡음이 대부분 제거되었으나 일부 저주파 잡음은 여전히 강하게 남아있었다. 중앙값 필터를 적용한 결과, 저주파 잡음은 효과적으로 제거되었지만 다른 주파수 영역에 존재하는 무작위잡음이 남아있었다. 이에 두 가지 필터를 연속적으로 적용한 결과, 저주파의 잡음과 무작위 잡음이 모두 효과적으로 제거되었다. 잡음제거 이후, 보다 정밀한 속도분포를 얻을 수 있었으며, 겹쌓기 단면의 신호 대 잡음비는 뚜렷이 개선되었다.
Boussinesq 방정식에 의한 파랑전파의 계산과정 중 파랑의 비선형 상호작용 및 쇄파발생에 의하여 수치잡음이 흔히 발생하며 이 잡음을 적절히 제어하지 않을 경우 해가 급속히 발산하게 된다. 본 연구에서는 계산 중간과정에 주기적으로 적용하여 수치잡음을 제거하기 위한 세가지 형태의 저파수통과 필터(FFT 필터, 가우스 필터, 그리고 Shapiro 필터)의 특성에 대하여 고찰하였다. 경사면 파동장에 대한 기존의 수리실험 결과와 본 수치해석 결과를 비교하고 각 필터의 잡음 제거효과, 주 시그널의 보존성, 그리고 계산 소요시간에 대하여 검토하였다. 그 결과, Shapiro 필터의 매개변수(필터 요소수와 통과수, 그리고 필터적용주기)를 적절히 설정함으로써 계산의 정확성과 효율성을 잘 달성할 수 있는 것으로 나타났다. 적정한 매개변수 선정을 위해서는 다소의 시행착오적 계산이 요구되나 대체적으로 필터 요소수 4에 대하여 50이내의 필터 통과수와 $100{\sim}200$ 시간스텝 정도의 적용주기가 타당한 것으로 판단된다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
수중음향 위치시스템은 해상뿐만 아니라 수중 표적의 위치 측정에 널리 쓰이고 있다. 최근에 이러한 시스템은 해양 시설물의 설치나 수중 구조물의 검사 등 여러 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 이들 시스템은 잡음이 섞인 수신 신호와 파랑에 의한 측정 선박의 불규칙한 운동 등으로 인하여 위치 오차를 포함하고 있기 때문에, 이 논문에서는 위치의 정도를 높이기 위하여 단기선(SBL) 음향 위치 시스템에 칼만 필터를 적용시켰다. 필터에 의해 결정된 최적 위치는 원래의 잡음이 섞인 위치보다 개선된 것을 시뮬레이션과 기존의 실측 자료를 이용하여 비교 확인하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.91-95
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2000
위성영상을 이용한 해안선의 추출은 연안 지형의 변화감지의 조간대의 DEM 생성 등 지구과학적인 활용 외에도 지형도와 해도의 수정에도 활용될 수 있다. 바람이 세거나 파랑이 높을 때 돌아오는 레이다의 신호는 육지와 구별이 어렵고 또한 speckle 잡음으로 인하여 SAR를 이용한 해안선 추출은 광학자료에서 사용하는 thresholding 방법이나 간단한 edge detector 등의 방법을 적용하여 좋은 결과를 얻는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 SAR 자료를 이용하여 빠르고 정확하게 해안선을 추출할 수 있는 ratio에 기초한 해안선 추출 방법인 MSP-PoA(Maximum Stregth Edged Pruning Ratio of Average)을 경남 낙동강 하구지역의 인공해안선에 대해 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과는 매우 만족할 만 하나, 육지와 해수의 점이적인 특성을 나타내는 조간대가 분포하는 전남 곰소만 지역에서는 SAR intensity의 변화가 크지 않아서 만족할 만한 결과를 얻을 수 없었다. 이러한 지역에 대해서는 SAR의 위상정보를 이용하는 interferogram의 정확도를 정량적으로 평가하는데 사용되는 coherence map을 구하여 해안선을 추출하고자 한다.
In the ocean engineering field, information about the ocean environment is important for planning, design, and operation, especially the wave information. High precision wave data is also important for considering environmental problems, like efficient operation of ships. For this purpose, many methods were considered in the past. However, an on-board directing wave measurement system has not been incorporated. The use of conventional marine radar Plane Position Indicator (PPI) images allows the estimation of wave information on a real-time basis, using both space and time information, regarding the evolution of ocean surface waves. In order to achieve data acquisition, the Radar Scan Converter (RSC) has been developed. Three-dimensional analysis was performed. The comparison of wave information derived from this system, and that of wave buoy, shows that this wave field detecting system can be a useful tool.
본 논문은 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징을 추출하기 위해, 영상 처리 기법을 적용하여 균열의 특징(길이, 폭, 방향)을 자동으로 추출 및 처리 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 적용된 영상 처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위하여 모폴로지 기법인 채움(Closing)기법을 적용한다. 균열의 경계를 명확히 추출하기 위하여 고주파 강화 필터링을 적용한 후, 8가지 색상(검정, 빨강, 파랑, 초록, 노랑, 자주, 주황, 하늘)으로 명암 값을 분류하고 그 중 빈도수가 가장 높은 색상을 가진 명암 값을 제거한 후에 추출한 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 콘크리트 표면 균열의 실거리 측정을 위한 임의의 선을 제거하기 위하여 위치 히스토그램을 적용하여 임의의 선을 제거한다. 임의의 선이 제거된 균열 영상에서 $5\times5$ 마스크를 적용하여 균열을 확대시키고, 3차례에 걸쳐 잡음 제거연산을 수행하여 균열의 후보 영역을 선택한 후, 후보 영역으로부터 특정 균열들을 추출한다. 추출된 특정 균열을 모폴로지 기법인 제거(Opening) 연산을 수행하여 균열의 특징이 일정하게 유지되게 하고 미세하게 끊어진 부분을 보정하여 균열의 특징(길이, 방향, 폭)을 측정한다. 실제 콘크리트 표면 균열영상을 대상으로 실험한 결과, 특정 균열이 효율적으로 추출되었고, 특정 균열의 길이, 방향, 폭의 등이 정확히 추출 및 계산되었다.
해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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