This paper describes the remote monitoring of breaking ocean waves generated by Typhoon Nabi, whose name means butterfly in Korean, using a marine X-band radar in the Yongho Man, Busan, Korea. The basic purpose of this study is to investigate the dynamic behavior and to estimate the periods of breaking waves across the surf zone from radar image sequences. In these experiments, the land-based radar system imaged the inshore zone of three miles from the coastline to a isobath of 30 meters. The wave period and the dominant wave direction for breaking ocean waves extracted directly from radar image sequences were 157.4 meters and 298 degrees, respectively. However, the result calculated quantitatively by the continuous wavelet transform (CWT) showed that the period of breaking waves was 154.3 meters. The average difference in breaking wave periods between the value extracted by using EBRL (electronic bearing and range line) of radar and the calculated value by CWT was 3.1 meters, showing that the CWT method is also accurate. These results suggest that a marine X-band radar system is a viable method of monitoring the breaking ocean waves.
선박용 X 밴드 레이더의 영상 신호를 추출하고 디지털 신호로 처리하여 강우 정보를 생산하는 변환기(Analog to Digital Converter, ADC)를 설계하였다. X 밴드 기상 레이더는 국지적 범위에 대한 강우의 시공간적 고해상도 관측에 적합하지만 가격이 매우 비싸고 전문적인 관리가 필요하다. 이에 비해 10-2 비용의 선박용 레이더는 경제적인 이득뿐만 아니라 자료 수집 및 관리를 용이하게 한다. 개발한 변환기의 유용성을 검증하기 위해 단기 강수 사례에 대한 기상 레이더와 비교 관측을 수행하였다. 선박용 레이더의 강우 관측 결과는 반경 15 km 이내에서 기상 레이더와 일치하였다. 이를 통해 선박용 레이더의 강우 관측 활용성을 입증하였다.
Oil spills and red tide can be very damaging to the environment and fishery farming. These catastrophic accidents must be detected as quickly as possible. In this paper, we report the results of applying the wavelet transform to SAR or marine radar images for the detection of the boundaries of an oil spill or red tide. The application of the wavelet transform to these phenomena looks quite promising in detecting the boundaries of oil spills and red tide areas.
본 연구진에서 개발한 항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑 및 이안류 관측 시스템을 해운대 해수욕장에 설치하여 이안류를 관측하였다. 기존 이안류 현장관측 방법으로는 측정하기 어려운 이안류의 형태와 크기 및 유속을 X-band 레이다 영상분석을 통해 관측하였다. 본 연구에서는 시간평균한 X-band 레이다 영상으로부터 이안류 발생위치와 크기 및 형태를 자동탐지하는 알고리즘을 개발하였다. X-band 레이다 영상을 3차원 푸리에 변환하고, 도플러 유속이 포함된 분산방정식 조건으로 이안류 유속을 계산하였다. X-band 레이다 영상분석을 통한 이안류 발생위치와 유속 계산 기법은 표류부이 실험으로 검증하였다. 해운대 해수욕장 이안류 조사 결과 한번 발생한 이안류는 1~2일 동안 지속되며, 발생위치가 크게 바뀌지 않는 것이 관찰되었다.
본 논문에서는 X-band 레이더 기반 표층해류 계측 기법을 소개한다. 네비게이션 용도로 사용되는 선박용 X-band 레이더를 속초해수욕장에 설치하여 실시간으로 레이더 영상 데이터를 수집하고 표층해류를 해석하였다. 레이더 영상 기반 표층해류(유속) 계측의 정확도를 검증하기 위해 속초해수욕장 앞바다에 설치된 국립해양조사원 해양관측부이 자료와 비교·검증하였다. 2022년 1월, 약 한달 동안 수집된 자료를 활용하였으며, 그 결과 레이더를 이용한 표층해류(유속) 계측의 가능성을 확인하였다.
X밴드 선박용 레이더를 이용하여 개발한 강우 추정 기술로 강우 사례를 검증하였다. 디지털 신호 변환기를 사용하여 선박용 레이더로부터 수신된 신호를 디지털 반사 정보로 변환하였다. 반사도 정보에서 지형클러터 신호를 제거하고, 빔 감쇠와 빔 부피의 변화에 의해 발생하는 오류를 보정 처리하였다. 처리된 반사 정보는 우량계 강우량과 선형적인 관계를 보였다. 레이더 신호를 직교좌표계로 변환하여 정량적 강우를 추정하였다. 자동기상관측소 세 지점에서 $5mm\;hr^{-1}$ 이상의 강우가 기록된 사례에서 선박용 레이더의 강우 분포는 기상청 운용 기상 레이더의 결과와 일치하였다.
본 논문은 X-band 레이더 기반 파고추정 방법의 비교연구에 대한 내용으로, 신호 대 잡음비 및 음영비를 이용하였다. 신호대 잡음비의 경우 기존 파고 추정을 위한 방법으로 널리 사용되고 있으며, 음영비의 경우 새로이 제시되는 방법이다. 본 연구에 사용된 레이더 영상의 경우 울산 주전해안에서 계측된 자료이며, 기상청 등표에서 계측된 해양기상정보와 비교하였다. 자료는 약 34일동안 계측된 자료를 비교하였으며, 동해안 태풍 진출 기간 자료를 확보하여 다양한 파고분포에 대한 결과를 검증하였다. 분석 결과 음영비를 이용한 파고추정의 경우, 부이와의 보정이 필요 없는 장점과 실시간 파고 계측의 가능성을 확인하였으며, 일부 풍속, 타 물체 탐지 등 레이더 영상의 외적 요소에 의한 오차 발생의 요인을 파악하였다.
본 연구에서는 속초해수욕장 행정복지센터 옥상, 울릉도에 설치된 X-band 레이더를 통해 실시간으로 해양환경을 계측, 해석한다. 이후 해석결과를 Client PC로 전송하는 것을 목표로 한다. 계측결과를 전자지도, 전자해도를 활용하여, GIS(공간정보시스템)에 오버레이하고, 웹사이트를 통해 실시간 자료를 공유하고 웹서버를 통해 정보를 표출한다. 현재 웹사이트 상에는 CCTV정보 및 해양환경정보가 표출되지만, 향후 Open API활용 등 다양한 응용연구를 수행할 예정이다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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