• 한국전자파학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.924-931
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• 2015

표적이 지구표면 위 낮은 위치에 존재하고, 레이다로부터 멀리 떨어져 있는 경우, 표적에서 반사되어 돌아오는 레이다 수신 신호를 계산하는 기존방법의 정확도를 고찰한다. 표적으로부터 산란되어 돌아오는 레이다 신호를 예측하기 위해, 회절파 효과를 무시한 4-ray 모델을 사용한다. 이론적으로 계산 가능한 전파전파 예측에 필요한 파라미터를 이용하여, 지구의 곡률을 고려하는 레이다의 수신 신호를 계산하는 방법을 구현하고, 이를 실험으로 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.562-568
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• 2014

기상레이더에는 강수에코와 비강수 에코가 섞여 존재한다. 이런 모호한 지점의 판단이 난해함으로 정확한 일기 예보를 하기는 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 기상청 레이더의 UF 데이터로부터 데이터를 추출하였다. 설계하는 두 분류기의 입출력 데이터는 강수 에코와 비 강수 에코의 특성분석을 통해 구성된다. 더 좋은 성능을 나타나는 입력변수를 사용 하였으며, 에코분류기는 퍼지 뉴럴 네트워크를 기반으로 설계한다. 에코 판단모듈 1과 판단모듈 2를 고려하여 에코분류기의 성능 비교연구를 수행 한다.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1114-1124
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• 2015

In this paper, precipitation / non-precipitation pattern classification of meteorological radar data is conducted by using neuro-fuzzy algorithm. Structure expression of meteorological radar data information is analyzed in order to effectively classify precipitation and non-precipitation. Also diverse input variables for designing pattern classifier could be considered by exploiting the quantitative as well as qualitative characteristic of meteorological radar data information and then each characteristic of input variables is analyzed. Preferred pattern classifier can be designed by essential input variables that give a decisive effect on output performance as well as model architecture. As the proposed model architecture, neuro-fuzzy algorithm is designed by using FCM-based radial basis function neural network(RBFNN). Two parts of classifiers such as instance classifier part and echo classifier part are designed and carried out serially in the entire system architecture. In the instance classifier part, the pattern classifier identifies between precipitation and non-precipitation data. In the echo classifier part, because precipitation data information identified by the instance classifier could partially involve non-precipitation data information, echo classifier is considered to classify between them. The performance of the proposed classifier is evaluated and analyzed when compared with existing QC method.

• 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.

• 대기
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• 제28권4호
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• pp.443-455
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• 2018

Nowcasting algorithms using weather radar data are mostly based on extrapolating the radar echoes. We estimate the echo motion vectors that are used to extrapolate the echo properly. Therefore, understanding the general characteristics of these motion vectors is important to improve the performance of nowcasting. General characteristics of radar-based motions are analyzed for warm season precipitation over Jeju region. Three-year summer season data (June~August, 2011~2013) from two radars (GSN, SSP) in Jeju are used to obtain echo motion vectors that are retrieved by Variational Echo Tracking (VET) method which is widely used in nowcasting. The highest frequency occurs in precipitation motion toward east-northeast with the speed of $15{\sim}16m\;s^{-1}$ during the warm season. Precipitation system moves faster and eastward in June-July while it moves slower and northeastward in August. The maximum frequency of speed appears in $10{\sim}20m\;s^{-1}$ and $5{\sim}10m\;s^{-1}$ in June~July and August respectively while average speed is about $14{\sim}15m\;s^{-1}$ in June~July and $8m\;s^{-1}$ in August. In addition, the direction of precipitation motion is highly variable in time in August. The speed of motion in Lee side of the island is smaller than that of the windward side.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.57-65
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• 2006

일반적으로 퇴적물 준설에 대한 조사는 GPS/Echo Sounder 및 Total Station/Echo Sounder를 조합한 음파탐사 방법을 이용하여 대상지의 수평위치 및 수심에 대한 관측을 실시하고 있으며, 하상의 단면계산, 저수량 및 준설계획량 등을 추정하게 된다. 이후 준설계획에 대한 계획고 및 준설토량에 대한 세부적인 계획을 수립하게 된다. 하지만 Echo Sounder를 사용하는 음파탐사 방법은 퇴적물에 대한 정확한 분포를 파악할 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 저수지 하부의 퇴적물 및 이의 분포를 파악하여 저수지 준설계획을 수립하여 기존의 탐사방법에 대한 준설능력 향상에 중점을 두었다. 또한 기존의 음파탐사 방식과 다른 레이더탐사 장비를 이용한 GPS/GPR(Ground Penetration Radar)을 사용하여 저수지의 수평위치, 수심값을 결정하고 동시에 원지반에 분포하고 있는 퇴적물의 분포를 추정, 준설에 적용하고자 하였다. 우선 현장의 시료채취를 통한 수조모형실험을 실시하여 장비에 대한 정확도 검증을 거친 후 현장적용에 적용하여 그 가능성을 평가하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권2호
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• pp.267-280
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• 2016

Ground echo is radar return from stationary targets such as buildings and trees. Wind vectors from the wind profile radar in Gangneung are affected by ground echoes due to the complex mountainous terrain located to the west and the south. These ground echoes make a spurious peak close to the direct current (DC) line signal in Doppler spectra. Wind vectors polluted by ground clutters were determined from spectra of oblique beams. After eliminated the terrain echoes, the accuracy of wind vector compared with radiosonde was improved about 68.4% and its relative coefficient was increased from 0.58 to 0.97.

• 대기
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• 제26권1호
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• pp.47-58
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• 2016

On 10 July 2014, tornado outbreak occurred over Goyang province in Korea. This was the first supercell tornado ever reported or documented in Korea. The characteristics of the supercell tornado were investigated using an X-band polarimetric radar, surface meteorological observation, wind profiler, and operational numerical weather prediction (Regional Data Assimilation and Prediction System, RDAPS). The supercell tornado developed along a preexisting dryline that was contributed to surface wind shear. The radar analyses examined here show that the supercell tornado indicated a hook echo with mesocyclone. The decending reflectivity core as well was detected before tornadogenesis and prior to intensification of supercell. The supercell tornado exhibited characteristics similar to typical supercell tornado over the Great Plains of the United States, such as hook echo, bounded weak echo region, and slower movement speed relative to the mean wind. Compared to the typical supercell tornado over U.S., this tornado showed horizontal scale of the mesocyclone was relatively smaller and left-mover.

• 전기학회논문지
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• 제64권9호
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• pp.1337-1346
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• 2015

In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.576-579
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• 2017

레이다의 레이돔 형상으로 인한 플래쉬 부엽(flash lobe)으로 인해 수신신호에는 표적 성분 외에 클러터(clutter) 성분이 포함된다. 클러터는 재머와 달리 표적성분과 동일한 시간에 입력될 수 있으므로 이 경우 조향방향과 표적방향의 방향오차를 추정하는 모노펄스(monopulse) 레이다의 성능 열화를 일으킨다. 본 논문에서는 클러터 환경에서 GSC(Generalized Sidelobe Canceller) 기반 모노펄스 레이다 시스템의 성능을 개선할 수 있는 클러터 추정 알고리즘을 제시한다. 직교투영(orthogonal projection) 과정을 반복하는 알고리즘에 의해 클러터 추정 성능이 개선될 수 있는 근거를 제시하며 시뮬레이션에 의해 클러터 추정 과정이 포함된 GSC 기반 시스템이 기존 모노펄스 시스템보다 방향 추정 성능을 개선할 수 있음을 보인다.