• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1333-1339
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• 2018

최근 집중호우 등 기상으로 인한 재해가 증가함에 따라 수문기상, 방재분야에서 레이더를 이용한 기상 및 재해예측에 대한 관심이 증대되고 관련연구가 활발히 이루어지고 있다. 환경부 등에서는 레이더 네트워크를 전국적으로 구축 운영함에 따라 레이더의 활용성이 강조되고 있지만, 레이더자료를 활용하고자 하는 실무자 및 연구자들은 레이더자료의 특성을 이해해야하고 레이더자료 형식(UF)의 변환과 보정에 시행착오를 경험하고 있다. 이에 본 연구에서는 UF형식의 레이더자료를 이미지 및 텍스트파일(ASCII file)로 생성할 수 있도록 JAVA 언어를 이용한 GUI방식의 레이더자료를 표출 및 분석 프로그램(RaDAP; Radar Display and Analysis Program)을 개발하였다. 본 프로그램을 이용하여 원하는 레이더강우 자료를 도출하고 이를 이용한 분석을 수행하는데 필요한 소요시간을 최소화 할 수 있어 다양한 분야에서 레이더자료의 활용성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.271-280
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• 2023

FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar system is widely used in autonomous driving and navigation applications due to its high detection capabilities independent of weather conditions and environments. However, radar signals can be easily contaminated by various noises such as speckle noise, receiver saturation, and multipath reflection, which can worsen sensing performance. To handle this problem, we propose a learning-free noise removal technique for radar to enhance detection performance. The proposed method leverages adaptive thresholding to remove speckle noise and receiver saturation, and wavelet transform to detect multipath reflection. After noise removal, the radar image is reconstructed with the geometric structure of the surrounding environments. We verify that our method effectively eliminated noise and can be applied to autonomous driving by improving the accuracy of odometry and place recognition.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.392-400
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• 2021

Unlike optical equipment, SAR(Synthetic Aperture Radar) has the advantage of obtaining images in all weather, and object detection in SAR images is an important issue. Generally, deep learning-based object detection was mainly performed in real-valued network using only amplitude of SAR image. Since the SAR image is complex data consist of amplitude and phase data, a complex-valued network is required. In this paper, a complex-valued ResNet network is proposed. SAR image object detection was performed by combining the ROI transformer detector specialized for aerial image detection and the proposed complex-valued ResNet. It was confirmed that higher accuracy was obtained in complex-valued network than in existing real-valued network.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.48-54
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• 2008

최근 이상 기상현상의 증가와 함께 일기예보의 중요성은 점점 커져가고 있다. 본 논문에서는 특수한 기상 환경에서의 일기예보를 수행하기에 적합한 레이다 영상 분석 관측을 다룬다. 특히 2007년 봄의 황사와 2006년 강원도 지방에 집중호우를 일으킨 제3호 태풍 에위니아를 레이다 영상을 통해 분석하고자 한다. 우리 나라에서는 해마다 황사현상의 빈도와 농도가 증가하고 있으며, 집중호우를 동반한 태풍 때문에 큰 피해를 입고 있기 때문에 레이다 영상을 이용한 기상환경 분석은 점차 중요해 질 것으로 예측된다. 봄철에 가장 많이 발생하는 황사는 우리나라에 가장 크게 영향을 미치는 것이 만주지방에서 발생한 것인데, 굉장히 작은 입자들로 형성되어 있기 때문에 이동속도도 빠르고, 직접적으로 우리나라에 피해를 입히는 경우도 많은 것으로 파악된다. 또한 태풍의 크기와는 상관 없이 집중 호우를 동반하고 있는 기상현상에 대해서는 레이다 영상뿐만 아니라 기압도도 참고로 하여 분석하는 것이 더 필요할 것으로 생각된다. 인공위성 영상을 직접 분석하여 태풍이나 황사의 이동경로를 예측해 보고, 실제로 예측 결과가 맞는지 확인하는 작업을 수행함으로써, 정량적인 기상 예보 가능성을 추론해볼 수 있을 것이다. 자연 재해로 인한 피해를 줄이고 더 큰 인재로 확산되는 것을 방지하고자 하는 수단으로써 레이다 영상 분석을 동반하는 인공위성 영상 활용은 점차 그 가치가 높아질 것으로 예상된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.475-482
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• 2023

전파 신호를 이용하여 목표물에 대한 영상을 제공하는 합성개구 레이다(SAR, Synthetic Aperture Radar)는 기상조건과 무관하게 전천후 감시가 가능하다. 본 논문에서는 시험 항공기에 SAR 시스템을 탑재하여 육상과 해상에서 SAR 원시 데이터를 확보하였고 역투영 알고리즘을 이용한 영상형성 결과를 나타내었다.

• 전기학회논문지
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• 제62권12호
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• pp.1813-1819
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• 2013

Existing level crossing obstacle detecting system was installed using a laser beam. Level crossing obstacle detecting system using a laser beam that has been a problem in relation to safety and maintainability failure according to weather conditions. We proposed laser radar level crossing obstacle detecting system as a way to overcome problem, and we developed an algorithm for this. Level crossing obstacle detecting system using a laser radar sensor algorithm is robust to external environment and a shadow zone does not exist. Sensor part of the laser radar level crossing obstacle detecting system of these is made up by the image processing unit and laser radar sensor, it operations by receiving train entering information from the control unit. In this paper, we proposed a detecting algorithm with calculation of the size of the laser radar sensor. Based on this, we were performance test on the basis of the scenario by making a prototype. In the future, laser radar level crossing obstacle detecting system to ensure the safety and reliability through the field test.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권1호
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• pp.28-34
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• 2002

해면에 난반사되어 돌아오는 신호는 잡음이 되는데, 이를 클러터(Clutter)라 한다. 클러터는 레이더 화면에 백색 가우시안 잡음과 같은 형태로 나타나게 되며, 이들은 선박용 레이더의 탐지 효율을 저하 시킨다 따라서 클러터 제거를 위한 연후는 안테나의 개선 또는 여러 종류의 필터 등을 통해 환발하게 진행되고 있다. 본논문에서는 선박 레이더와 탐지 효율을 향상을 위하여, 웨이브렛(Wavelet)과 수리형태학(Morphology)의 $3{\times}3$SQ(Square) 형태소를 적용한 메디언 필터를 사용하여 조난 또는 구조 선박의 수색을 용이하게 할수 있는 알고리듬을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.517-528
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• 2007

Extraction of the coastal boundary is important because the boundary serves as a reference in the demarcation of maritime zones such as territorial sea, contiguous zone, and exclusive economic zone. Accurate nautical charts also depend on well established, accurate, consistent, and current coastline delineation. However, to identify the precise location of the coastal boundary is a difficult task due to tidal and wave motions. This paper presents an efficient way to extract coastlines by applying digital image processing techniques to Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Over the past few years, satellite-based SAR and high resolution airborne SAR images have become available, and SAR has been evaluated as a new mapping technology. Using remotely sensed data gives benefits in several aspects, especially SAR is largely unaffected by weather constraints, is operational at night time over a large area, and provides high contrast between water and land areas. Various image processing techniques including region growing, texture-based image segmentation, local entropy method, and refinement with image pyramid were implemented to extract the coastline in this study. Finally, the results were compared with existing coastline data derived from aerial photographs.

• 한국측량학회지
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• 제35권4호
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• pp.319-326
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• 2017

SAR (Synthetic aperture radar) images are less affected by the weather compared to optical images and can be obtained at any time of the day. Therefore, SAR images are being actively utilized for military applications and natural disasters. However, because SAR data are in grayscale, it is difficult to perform visual analysis and to decipher details. In this study, we propose a color mapping method using RF (random forest) regression for enhancing the visual decipherability of SAR images. COSMO-SkyMed 2 and WorldView-3 images were obtained for the same area and RF regression was used to establish color configurations for performing color mapping. The results were compared with image fusion, a traditional color mapping method. The UIQI (universal image quality index), the SSIM (structural similarity) index, and CC (correlation coefficients) were used to evaluate the image quality. The color-mapped image based on the RF regression had a significantly higher quality than the images derived from the other methods. From the experimental result, the use of color mapping based on the RF regression for SAR images was confirmed.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2006년도 춘계학술발표회
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• pp.41-45
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• 2006

From the 1978 Seasat synthetic aperture radar(SAR) to present systems, spaceborne SAR has demonstrated the capability to image the Earth's ocean and land features over broad areas, day and night, and under most weather conditions. The application of SAR for surveillance of commercial fishing grounds can did in the detection of illegal fishing activities and provides more efficient use cf limited aircraft or patron craft resources. In the area of vessel traffic monitoring for commercial vessels, Vessel Traffic Service (VTS) which uses the ground-based radar system has some difficulties in detecting moving ships due to the limited detection range cf about 10 miles. This paper introduces the field testing results of ship detection by RADARSAT SAR imagery, and proposes a new approach for a Vessel Monitoring System(VMS), including VTS, and SAR combination service.