• 제목/요약/키워드: Radar Performance

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우리나라에서 일최심신적설의 추정을 위한 인공신경망모형의 활용 (Application of Artificial Neural Network for estimation of daily maximum snow depth in Korea)

  • 이건;이동률;김동균
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권10호
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    • pp.681-690
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    • 2017
  • 본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.

SPECAN 알고리즘을 이용한 Radatsat-1 ScanSAR Quick-look 신호 처리 및 검증 알고리즘 구현 (Radarsat-1 ScanSAR Quick-look Signal Processing and Demonstration Using SPECAN Algorithm)

  • 송정환;이우경;김동현
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.75-86
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    • 2010
  • 최근 세계적으로 고성능의 위성 지구관측 시스템의 운용이 증가되고 Chandrayaan이나 LRO처럼 달탐사 위성에서도 SAR 영상신호 자료의 활용도가 높아지면서 국내에서도 SAR 관련 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만 대부분의 국내 SAR 관련 연구는 주로 영상의 후처리 및 활용에 관한 것이 주를 이루며, SAR 원시 데이터를 직접 처리하는 영상 형성에 관한 연구는 대부분 스트립맵(stripmap) 모드에 한정되어 있다. 2010년 발사를 앞두고 있는 국내 최초의 SAR 위성인 다목적위성 5호는 고해상도 모드와 ScanSAR 모드를 동시에 운용할 예정이며 이에 따라 해당 영상을 처리하고 분석하는데 많은 수요가 발생할 것으로 예상되고 있으나 현재까지 ScanSAR와 관련된 국내 연구는 매우 취약한 상태라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 향후 발생하게 될 위성 SAR의 원시자료 처리 요구에 대응할 수 있는 ScanSAR 영상처리 기법을 소개하고 실제 위성 ScanSAR 원시자료에 적용하여 신호처리를 수행한 결과를 제시한다. 이를 위해 SPECAN 알고리즘을 사용한 SAR 원시데이터 처리 시스템을 개발하고 RADARSAT-1 위성의 ScanSAR 원시자료에 대한 Quick-look 신호처리를 수행하였다. 최종적으로 한반도 ScanSAR 영상처리 결과를 제시하고 기존 full aperture 데이터를 처리하는 방식과 비교하여 본 논문에서 제시된 방법의 장단점과 효율성에 대해 설명한다.

네트워크 RTK와 연계한 비금속 상수관의 GPR 탐사 (GPR Exploration of Non-metallic Water Pipes Linked with Network RTK)

  • 이근왕;박준규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.296-301
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    • 2021
  • GPR은 전자파를 지반 또는 대상물에 방사시켜 반사체에서 돌아온 반사파를 이용하는 탐사법으로써 광산의 지반침하나 건설현장의 비파괴 조사, 지반조사, 지하시설물 탐사 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 RTK와 연계한 GPR을 이용한 비금속 상수관의 탐사에 대한 활용성을 제시하고자 하였다. GPR을 이용하여 연구대상지 상수관에 대한 데이터를 취득하였으며, 상수관로에 대한 위치 및 매설 심도를 측정하였다. 정확도 평가를 위해 GNSS 관측 성과와 GPR 탐사 결과를 비교하였으며, -0.16m ~ 0.15m의 편차를 확인하였다. 이러한 결과는 공공측량 작업규정의 기기성능을 만족하는 것으로 GPR을 이용한 상수관의 탐사가 가능함을 제시하였다. GPR은 기존 금속관로탐지기에서와 같은 접지 설치가 필요하지 않기 때문에 지하시설물 탐사를 위한 작업의 효율성 증대에 기여할 것이며, GPR을 이용한 탐사는 금속 및 비금속 지하시설물에 대한 위치와 심도를 동시에 취득할 수 있어 GIS 시스템 구축을 위한 데이터로 이용이 가능하다. 향후 추가적인 연구를 통해 금속 및 비금속관로 탐사와 콘크리트, 아스팔트 등 지면 매질에 따른 탐사 특성비교 연구가 이루어진다면 GPR을 이용한 지하시설물 탐사의 다양한 활용성을 제시할 수 있을 것이다.

선박안전 운항을 위한 이진 분할 알고리즘 기반 해상 객체 검출 하드웨어 가속기 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Hardware Accelerator for Marine Object Detection based on a Binary Segmentation Algorithm for Ship Safety Navigation)

  • 이효찬;송현학;이성주;전호석;김효성;임태호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권10호
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    • pp.1331-1340
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    • 2020
  • 해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

트래킹 기반 영상검지 통합 알고리즘 개발 (Development of Video-Detection Integration Algorithm on Vehicle Tracking)

  • 오주택;민준영;허병도;황보희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5D호
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    • pp.635-644
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    • 2009
  • 외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.

급식관리자의 개인적 감성지능이 직무태도 및 조직성과에 미치는 영향 (A Study on Influence of Foodservice Managers' Emotional Intelligence on Job Attitude and Organizational Performance)

  • 정현영;김현아
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제39권12호
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    • pp.1880-1892
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    • 2010
  • 본 연구에서는 급식관리자를 대상으로 감성지능의 수준에 따른 관리자의 관련 변인, 직무 태도, 조직성과와의 관련성을 토대로 감성지능의 효과성 모형을 구축하고 구조방정식을 이용하여 모형검증을 위하여 경로분석을 실시하였다. 감성지능은 자신 및 타인의 감성을 인지하고 이해하며, 자신의 감성을 이해하고 조절할 수 있는 능력의 정도와 자신의 감성을 활용할 줄 아는 능력으로 정의된다. 조사대상자인 급식관리자의 감성지능 수준에 있어서는 급식관리자 본인의 감정 상태와 원인을 인식하고 있는 정서자각 능력과 동료의 감정에 대해 인지하고 이해하는 능력인 정서이해 능력이 5.10점으로 4개의 감성지능 영역에서 가장 높은 점수를 보였으며, 그 다음으로 정서적 사고촉진이 높은 점수(4.90점)로 조사되었고, 본인의 감정을 조절하고 해결하는 정서관리 능력이 가장 낮은 점수(4.55점)로 조사되었다. 급식관리자의 인구통계학적 특성에 따라 감성지능 수준을 살펴보면, 급식관리자의 연령이 높아질수록 감성지능의 4요인 모두 정(+)의 상관성을 보였다. 즉 연령이 높아질수록 감성지능 수준은 높아진다고 할 수 있다. 학력이 높을수록 감성지능의 '정서지각', '정서관리' 요인에서 모두 유의하게 높았다. 또한 감성지능의 '정서지각', '정서이해', '정서적 사고촉진', '정서관리'와 급식업계근무경력은 정(+)의 상관관계를 나타냈다. 급식 관리자의 직무에 대한 태도를 분석하기 위하여 직무만족, 조직몰입, 이직의사를 분석한 결과 직무만족에 있어서는 '동료들과의 관계'에 대해서는 상당히 만족하고 있었으며, '자신의 업무'에 대한 만족도가 비교적 높은 편이였으나, '급여수준'이나 '승진제도'에 대해서는 불만족하고 있는 것으로 나타나 급여나 승진 등의 근무조건 개선이 여겨졌으며, '전반적인 만족도'는 3.04로 '보통(3점)'을 약간 상회하는 정도였다. 전반적인 조직몰입의 수준은 3.41로 '보통(3점)'을 상회하는 수준이었다. 조직몰입도가 특히 높은 항목은 '현재회사의 선택', '타인에게의 현재 회사에 대한 평', '회사에 대한 충성심'으로 분석된 반면, '자신이 일할 수 있는 회사 중 가장 좋은 곳이라는 인지', '상황변화에 따른 타사로의 이직희망도' 측면에서는 몰입도가 비교적 낮은 것으로 나타났다. 조직몰입 요인 2가지 중 '충성도' 요인이 3.57로 '일체감' 요인 3.33보다 높았다. 회사를 이직하고자 하는 견해에 따라 4단계로 나누어 조사하였다. 회사를 이직하고자 하는 견해에 따라 '자발적 이직 의향', '이직 모색단계', '구체적 실천단계: 동종업계', '구체적 실천단계: 타업계'로 나누어 구분하여 조사한 결과, 전반적인 이직 의사수준은 '보통(3점)' 이하(2.82)로 나타났고 대부분은 주로 이직 행동 단계 중 '자발적 이직 의향 단계'에 머물러 있는 것으로 분석되었으며, 이직 할 경우 급식업계 내에서보다는 타업계로의 이직 희망도가 높은 것으로 나타났다. 조직성과는 조직의 초점을 내부적 차원과 외부적 차원으로 구분하고 각 차원에 대해 구현되는 성과를 능률성(efficiency), 효과성(effectiveness), 공정성(fairness) 3가지 차원으로 구성하여 조사하였으며, 전반적인 조직성과의 인식수준은 3.34로 '보통(3점)'을 상회하는 수준이었고, 조직성과가 특히 높은 항목은 '비용절감 노력'으로 분석된 반면, '인사관리에 있어서의 공정성', '직책에 상관없이 공정한 대우'에 있어서는 상대적으로 낮은 성과를 보였다. 급식관리자의 감성지능 수준과 급식관리자 관련 변수인 직무만족, 조직몰입, 조직성과 이직의사간의 관련성을 파악하기 위하여 상관분석을 실시한 결과, 급식관리자의 감성지능 4가지 모든 요인 '정서지각', '정서이해', '정서적 사고촉진', '정서관리'는 직무만족, 조직몰입, 조직성과와는 정(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 감성지능 '정서지각', '정서이해', '정서적 사고촉진', '정서관리'는 이직의사 4요인 중 '구체적실천단계: 타업체'와 모두 부(-)의 상관관계를 보였으며, '정서이해'는 '이직의향'과 '구체적실천단계: 타업체'와 부(-)의 상관성이 있음이 분석되었다. '정서관리'는 이직의사 4요인 모두와 부(-)의 상관관계를 보였다. 이를 토대로 관리자 개인의 감성지능의 수준은 스스로의 직무만족과 조직몰입, 조직성과와 정(+)상관성이 있으며, 이직의사와는 부(-)의 상관성이 있는 것으로 나타났다. 감성지능 관련선행 연구 이론을 근거로 본 연구에서 측정된 개념인 감성지능의 수준과 조직 및 종사자 관련 변인, 조직성과에 대한 가설을 토대로 감성리더십의 효과성 모형을 구축하여 구조 방정식(SEM)을 이용하여 이를 검증하였다. 경로계수를 중심으로 검증한 결과 관리자의 감성지능의 수준은 조직몰입, 조직성과에 정(+)의 방향으로 영향을 미쳤으며, 관리자의 직무만족과 조직몰입은 이직의사에 부(-)의 방향으로 영향을 미쳤다. 또한 관리자의 직무만족과 조직몰입은 조직성과에 정(+)의 방향으로 영향을 미쳤다. 감성지능에 대한 연구가 현재까지 대부분 교육학 심리학 분야에서 연구되어 왔으나, 최근 감성역량, 감성경영이 기업의 조직성과에 중요한 영향을 미친다는 결과들이 보고되면서 경영분야에서 관심이 뜨겁게 대두되고 있다. 특히 감성능력이 타고난 개인적인 능력뿐 아니라 지속적인 개발이 가능하며, 유동적이고 끊임없이 변화함이 알려지면서 감성능력의 개발은 기업의 경영에 있어서 필수요소가 되어지고 있다. 특히 본 연구의 결과를 종합하여 볼 때, 다른 산업분야에 비해 인적의존도가 높은 급식업계에서 감성능력의 개발과 감성능력이 높은 관리자, 종사자가 높은 성과를 나타내고 있어, 향후 급식회사의 최고 경영층은 감성능력에 관심을 가지고 관련 프로그램을 개발하여 급식 현장에 접목하고, 경영활동에 적용하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구는 급식회사의 급식관리자를 대상으로 하였으므로 향후 학교급식, 병원급식, 군대급식 등의 다양한 단체급식 영역과 패밀리레스토랑, 패스트푸드레스토랑 등의 다양한 외식산업 영역을 대상으로 확대하여 감성지능 관련 연구가 이루어져야 하겠다.

Sentinel 위성영상과 기계학습을 이용한 국내산불 피해강도 탐지 (Wildfire Severity Mapping Using Sentinel Satellite Data Based on Machine Learning Approaches)

  • 심성문;김우혁;이재세;강유진;임정호;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1109-1123
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    • 2020
  • 국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

MSTAR 자료를 이용한 EOC 조건(표적 폐색 및 촬영부각)에 따른 표적인식 정확도 분석 (Accuracy Analysis of Target Recognition according to EOC Conditions (Target Occlusion and Depression Angle) using MSTAR Data)

  • 김상완;한아림;조근후;김동한;박상은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.457-470
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    • 2019
  • Synthetic Aperture Radar(SAR)영상을 이용한 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition(ATR))은 날씨와 주야에 영향을 받지 않는 장점으로 감시, 정찰, 및 국토안보 등의 분야에서의 관심이 증대되고 있다. 그러나 SAR 자동표적인식은 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제로 인해 자동으로 표적을 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경과 유사한 Extended Operating Conditions(EOC)에서의 ATR 문제에 대한 분석을 수행하였다. 특히, 표적의 폐색 조건과 훈련 영상과 테스트 영상의 관측 부각 차이에 따른 표적 식별률의 변화를 정량적으로 분석하였다. 관측 부각은 $30^{\circ}$$45^{\circ}$로 구분하였으며, 10%부터 50%까지의 다양한 폐색 조건에 대한 영상을 생성하기 위해 SARBake 알고리즘을 적용하였다. 표적에 대한 정량적인 식별률은 표적인식 분야에서 대표적으로 이용되는 템플릿 매칭과 Adaboost 알고리즘을 적용해 분석하였다. 분석 결과 관측부각에 따른 식별률은 두 알고리즘 모두 $45^{\circ}$에서 $30^{\circ}$보다 30%이상 급감했다. $30^{\circ}$의 관측 부각에서 템플릿 매칭은 75.88%, Adaboost 알고리즘은 94.46%로 Adaboost의 식별률이 높았다. 폐색 조건에 따른 식별률은 템플릿 매칭의 경우 폐색이 없을 때 95.77%에서 10%의 폐색 조건일 때 52.69%로 식별률이 급감하였다. Adaboost 알고리즘의 경우 폐색이 없을 때 85.16%, 10%의 폐색 조건일 때 68.48%로 폐색 조건에서의 식별률이 높았다. Adaboost 알고리즘은 50%의 폐색조건에서도 52.48%로 템플릿 매칭이 동일한 조건에서 30% 이하의 식별률을 보이는 것에 비해 전반적으로 높은 식별률을 보였다.

Swin Transformer와 Sentinel-1 영상을 이용한 우리나라 저수지의 수체 탐지 (Waterbody Detection for the Reservoirs in South Korea Using Swin Transformer and Sentinel-1 Images)

  • 최소연;윤유정;강종구;김서연;정예민;임윤교;서영민;김완엽;최민하;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.949-965
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    • 2023
  • 본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만톤 급, 90만톤급, 150만톤급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

YOLO를 이용한 SAR 영상의 선박 객체 탐지: 편파별 모델 구성과 정확도 특성 분석 (Ship Detection from SAR Images Using YOLO: Model Constructions and Accuracy Characteristics According to Polarization)

  • 임윤교;윤유정;강종구;김서연;정예민;최소연;서영민;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.997-1008
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    • 2023
  • 해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.