Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.45
no.2
/
pp.12-19
/
2022
Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm(ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.
Remote sensing wave observation data are crucial when analyzing ocean waves, the main external force of coastal disasters. Nevertheless, it has limitations in accuracy when used in low-wind environments. Therefore, this study collected the raw data from MIROS Wave and Current Radar (MWR) and wave radar at the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and applied the optimal filter by combining filters provided by MIROS software. The data were validated by a comparison with South Jeju ocean buoy data. The results showed it maintained accuracy for significant wave height, but errors were observed in significant wave periods and extreme waves. Hence, this study used an artificial neural network (ANN) to improve these errors. The ANN was generalized by separating the data into training and test datasets through stratified sampling, and the optimal model structure was derived by adjusting the hyperparameters. The application of ANN effectively improved the accuracy in significant wave periods and high wave conditions. Consequently, this study reproduced past wave data by enhancing the reliability of the MWR, contributing to understanding wave generation and propagation in storm conditions, and improving the accuracy of wave prediction. On the other hand, errors persisted under high wave conditions because of wave shadow effects, necessitating more data collection and future research.
The coordinate system conversion of weather radar data is a basic and important process because it can be a factor to measure the accuracy of radar precipitation rate by comparison with the ground rain gauge. We proposed a real-time coordinate system conversion method that combines the advantages of the interpolation masks of SPRINT and REORDER to use tables of predetermined radar samples for each interpolated object coordinate and also distance weights for each precomputed sample. Experimental results show that the proposed method improves the computation speed more than 20~30 times compared with the conventional method and shows that the deterioration of image quality is hardly ignored.
Journal of electromagnetic engineering and science
/
v.14
no.4
/
pp.405-410
/
2014
In this paper, we compare the quality of images reconstructed by a conventional delayed-sum (DS) algorithm and radiation pattern-based DS algorithm. In order to evaluate the quality of images, we apply the target-to-clutter ratio (TCR), which is commonly used in synthetic aperture radar (SAR) image assessment. The radiation pattern-based DS algorithm enhances the TCR of the image by focusing the target signals and preventing contamination of the radar scene. We first consider synthetic data obtained through GprMax2D/3D, a finite-difference time-domain (FDTD) forward solver. Experimental data of a 2-GHz bandwidth stepped-frequency signal are collected using a vector network analyzer (VNA) in an anechoic chamber setup. The radiation pattern-based DS algorithm shows a 6.7-dB higher TCR compared to the conventional DS algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.61
no.7
/
pp.1041-1048
/
2012
We display important test information from radar, telemetry in real time for monitoring and control of guided missile flight test. Clearing test area is the most important thing for safety. Thus, we have to constantly monitor and control ships around the test area. Several maritime surveillance radars are deployed around the test area for that purpose. However, multiple points are displayed for the same target when using multiple surveillance radars and this confuses the test personnel during the mission. In this paper, we suggested a method to solve this problem by analyzing error factor of surveillance radar and comparing the correlation of each radar data.
A radar scattering model is developed based on an empirical rough surface scattering model, the radiative transfer model (RTM), a numerical simulation algorithm of radar scattering from particles, and experimental data obtained by ground-based scatterometers and SAR systems. At first, the scattering matrices of scattering particles such as a leaf, a branch, and a trunk, have been modeled using the physical optics (PO) model and the numerical full-wave analysis. Then, radar scattering from a group of mixed particles has been modeled using the RTM, which leads to a general scattering model for earth surfaces. Finally, the scattering model has been verified with the experimental data obtained by scatterometers and SAR systems.
Park, Sung-Hwan;Jung, Sung-Hwa;Lee, Jung-Hoon;Kim, Kyeong-Eak
Journal of Korea Water Resources Association
/
v.42
no.8
/
pp.607-617
/
2009
Radar beam blocking which is partially or entirely interrupted by obstacles like a mountain causes underestimation of the rainfall. In this paper, partially blocked radar reflectivity is retrieved using the ARM(Accumulated Reflectivity Map). ARM is made by accumulation of the radar reflectivity and very useful product to analyze the beam blockage. The blockage correcting map could be obtained by assuming the spatially uniform reflectivity field in the ARM. This method is applied to the cases of typhoon and Changma, and we obtain the MFE(Mean Fractional Error) from two radar data, the one is objective radar data which is affected by blockage and the other is comparative radar data which is not affected by blockage. Before blocking correction, MFE is 20-35%. However, after correction, MFE decreases to 7-10%.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.28
no.1
/
pp.39-47
/
2017
Precipitation is an important component for hydrological and water control study. In general, AWS data provides more accurate but low dense information for precipitation while radar data gives less accurate but high dense information. The objective of this study is to construct adjusted precipitation field based on hierarchical spatial model combining radar data and AWS data. Here, we consider a Bayesian hierarchical model with spatial structure for hourly accumulated precipitation. In addition, we also consider a redistribution of hourly precipitation to 2.5 minute precipitation. Through real data analysis, it has been shown that the proposed approach provides more reasonable precipitation field.
Ocean Research Stations (ORSs) is the ocean platform type observation towers and measured oceanic, atmospheric and environmental data. These station located on the offshore area far from the coast, so they can produce the data without land effect. This study focused to improve the wave data quality of ORS station. The wave observations at ORSs are used by the C-band (5.8 GHz, 5.17 cm) MIROS Wave and Current Radar (MWR). MWR is convenient to maintenance and produce reliability wave data under bad weather conditions. MWR measured significant wave height, peak wave period, peak wave direction and 2D wave spectrum, so it's can provide wave information for researchers and engineers. In order to improve the reliability of MWR wave data, Datawell Waverider Buoy was installed near the one ORS (Socheoncho station) during 7 months and validate the wave data of MWR. This study found that the wave radar tend to be overestimate the low wave height under wind condition. Firstly, this study carried out the wave Quality Control (QC) using wind data, however the quality of wave data was limited. So, this study applied the four filters (Correlation Check, Direction Filter, Reduce White Noise and Phillips Check) of MWR operating software and find that the filters effectively improve the wave data quality. After applying 3 effective filters in combination, the RMSE of significant wave height decreased from 0.81m to 0.23m, by 0.58m and Correlation increased from 0.66 to 0.96, by 0.32, so the reliability of MWR significant wave height was significantly improved.
To maintain the existing systems of ships and introduce autonomous operation technology, it is necessary to improve situational awareness through the sensor fusion of the automatic identification system (AIS) and automatic radar plotting aid (ARPA), which are installed sensors. This study proposes an algorithm for determining whether AIS and ARPA signals are sent to the same ship in real time. To minimize the number of errors caused by the time series and abnormal phenomena of heterogeneous signals, a tracking method based on the combination of the unscented Kalman filter and probabilistic data association filter is performed on ARPA radar signals, and a position prediction method is applied to AIS signals. Especially, the proposed algorithm determines whether the signal is for the same vessel by comparing motion-related components among data of heterogeneous signals to which the corresponding method is applied. Finally, a measurement test is conducted on a training ship. In this process, the proposed algorithm is validated using the AIS and ARPA signal data received by the voyage data recorder for the same ship. In addition, the proposed algorithm is verified by comparing the test results with those obtained from raw data. Therefore, it is recommended to use a sensor fusion algorithm that considers the characteristics of sensors to improve the situational awareness accuracy of existing ship systems.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.