• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.352-362
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• 2017

This paper proposes an algorithm for automatically converting and displaying rainfall radar data on a 3D GIS platform. The weather information displayed like rainfall radar data is updated frequently and large-scale. Thus, in order to efficiently display the data, an algorithm to convert and output the data automatically, rather than manually, is required. In addition, since rainfall data is extracted from the space, the use of the display image fused with the 3D GIS data representing the space enhances the visibility of the user. To meet these requirements, this study developed the Auto Data Converter application that analyzes the raw data of the rainfall radar and convert them into a universal format. In addition, Unity 3D, which has good development accessibility, was used for dynamic 3D implementation of the converted rainfall radar data. The software applications developed in this study could automatically convert a large volume of rainfall data into a universal format in a short time and perform 3D modeling effectively according to the data conversion on the 3D platform. Furthermore, the rainfall radar data could be merged with other GIS data for effective visualization.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.49-60
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• 2012

합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주 야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 고해상도 SAR 설계시 경사거리와 합성개구면의 길이가 영상형성에 미치는 영향을 RMA 시뮬레이터를 이용하여 성능분석을 수행하였다. 형성된 영상의 성능은 직접 육안으로 확인할 수 있었으나, 영상을 분석하는 수치로서도 성능평가가 가능하였다. 보다 구체적으로, 다양한 경사거리와 합성개구면의 길이 변화와 영상획득을 위한 기하구조에 따라 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션의 원시 데이터를 생성하였고, Spotlight 영상 형성 알고리듬을 이용하여 이에 따른 점표적 응답특성의 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준에 대한 성능분석을 수행하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.275-281
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• 2019

합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 위성은 주 야와 날씨에 관계없이 객체의 전자기적 산란분포를 2차원 영상으로 제공할 수 있기 때문에, 광학 위성에 비해 객체 분석에 효과적으로 이용될 수 있다. SAR 위성의 지구 관측주기를 고려한다면, 한 번에 넓은 범위를 관측하는 것이 객체분석에 유리하다. 하지만, 관측범위가 넓어질수록 위성 SAR 영상의 해상도가 저하되는 문제점이 있다. 이는 기존 레이다 신호처리에 이용되었던 해상도 향상 기법을 이용하여 극복될 수 있지만, 아직 해상도 향상 기법을 위성 SAR 영상에 적용하여 그 성능을 분석한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위성 SAR 영상에 대한 기존 해상도 기법의 적용 가능성을 탐색하는 연구를 수행한다. 구체적으로, 한국항공우주연구원에서 운용 중인 다목적실용위성 5호(Korea multi-purpose satellite-5: KOMPSAT-5) 영상에 객체 탐지를 수행하고, 외삽(extrapolation), RELAX(relaxation), MUSIC(multiple signal classification) 기법을 적용하여 해상도를 향상시킨 후, 그 성능을 분석한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2004년도 춘계학술발표회
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• pp.49-52
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• 2004

RADARSAT은 선박탐지를 포함하는 해상감시에 있어서 중요한 역할을 할 수 있는 데이터중의 하나이며, 이것은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에 가능하다. 그러나, 합성개구레이더의 이미징시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 기하/대기 보정을 시험하였다. 대기보정을 위한 레이더 산란파 크기 등의 정보는 데이터 헤더자료로부터 추출하였으며, DN을 beat nought와 sigma nought로 변환을 실시하였다. 마지막으로 자동 기하보정결과를 실재 좌표 값과 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.206-214
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• 2022

The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.63-68
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• 2017

영상 레이다(Synthetic Aperture Radar)는 전자파를 이용하여 영상을 생성함에 따라 주 야간 상황과 무관하게 안정적인 광역 관측자료를 확보할 수 있으며 기상 제약 환경과 무관하게 전략적 상업적 목적으로의 감시 및 관찰 기능을 요구하는 임무에 광범위하게 활용될 수 있다. 그러나 SAR 위성 시스템의 경우 넓은 대역의 주파수를 사용하기 때문에 인접대역을 사용하는 레이다 시스템 및 통신기기로부터 간섭 영향에 의해 영상품질을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 SAR 영상의 품질향상을 위해 간섭 제거 기법인 고유치 기반 필터(Eigen-subspace based Filter) 기법을 제안하였으며, SAR 위성의 간섭제거 알고리즘인 고유치 기반 필터 기법의 정량적인 성능 분석을 위해 일반적인 노치 필터(Notch Filter) 기법을 적용한 결과를 토대로 비교 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권3호
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• pp.247-256
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• 2014

최근, 조류 관측을 위하여 카메라나 레이더 등이 도입되어 보다 정확하고 효율적인 관측이 가능해지게 되었다. 특히, 레이더를 활용하여 조류를 관측하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 레이더 조류학이라는 분야가 생겨나게 되었다. 기상 레이더, 공항 탐색 레이더, 추적 레이더 등 여러 종류의 레이더가 조류 관측에 활용되고 있지만, 접근성을 비롯하여 경제성 및 이동성에 많은 제약을 가지고 있어 선박용 레이더가 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선박용 FMCW 레이더를 이용하여 원격 조류 관측 및 통계 분석 기능을 제공하는 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 널리 알려져 있는 물표 인식을 위한 이미지 처리 기법을 적용하였다. 또한 개발한 시스템을 이용하여 두 차례 실험을 실시하였고, 움직이는 조류가 관측됨을 확인하였다. 그 결과, 각종 레이더 수치 값 조정 등의 개선점을 파악하고 이를 수정하였으며, 조류 관측 분야에 시스템의 적용가능성을 확인하였다. 개발한 시스템은 조류 관측에 관한 연구 뿐 아니라 환경 평가 등의 분야에 도입될 수 있을 것이며, 향후에는 조류 관측을 보다 정확하게 분석하여 통계내고, 조류의 이동 경로를 추적하는 것에 관한 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.888-891
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• 2006

SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.433-437
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• 2006

SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.