In many technologies, artificial intelligence (AI) is becoming an important topic for areas based on the field of big data. However, applied AI cases and the research status of radio wave technology are not widely known to the public. The spread of AI to other areas is being followed by radio wave technologies, and much effort is being taken to evolve it into intelligent radio wave technologies in the future. This paper presents the recent areas of interest in radio wave technology, such as spectral sharing, illegal spectrum monitoring, radar detection, radio wave medical imaging, and channel modeling; examines the requirements for applying AI; and describes the applied cases, research trends, and standardization efforts that apply AI technology to them. On this basis, we will discuss the prospects of AI application to the expected radio wave technology of the future.
This research focused on the effect of the GIS, uIT, and RS based smart disaster systems. Ubiquitous IT strongly involved in intelligent analysis for the natural disasters. Remote sensing technologies, such as hyper-spectral imaging, MODIS, LiDAR, Radar, and optical imaging processes, can contribute many means of investigation for the natural and unnatural problems in the atmosphere, hydrosphere, and lithosphere. Recent IT trends guides abundant smart solutions, such as automatic sensing using USN, RFID, and wireless communication devices. Smart monitoring systems using intelligent LBSs will produce many ways of checking, processes, and controls for the human safeties. In results, u-smart GIS, uIT, and RS based disaster systems must be using ubiquitous IT involved smart systems using intelligent GIS methods.
Monitoring through Synthesis Aperture Radar (SAR) is responsible for marine safety from floating icebergs. However, there are limits to distinguishing between icebergs and ships in SAR images. Convolutional Neural Network (CNN) is used to distinguish the iceberg from the ship. The goal of this paper is to increase the accuracy of identifying icebergs from SAR images. The metrics for performance evaluation uses the log loss. The two-layer CNN model proposed in research of C.Bentes et al.[1] is used as a benchmark model and compared with the four-layer CNN model using data augmentation. Finally, the performance of the final CNN model using the VGG-16 pre-trained model is compared with the previous model. This paper shows how to improve the benchmark model and propose the final CNN model.
강원도 지역은 대부분의 지형이 산지로 이루어져 있고, 최근 심각해지고 있는 기후 변화로 인해 집중호우가 잦아지면서 이로 인한 산사태 피해 또한 증가하고 있는 상황이다. 하지만 기존에 이루어져왔던 직접 측량 방식은 많은 시간과 인력이 소모되고, 접근성의 제약으로 인해 곳곳에서 발생하는 모든 산사태를 체계적으로 감지하기에는 무리가 따른다. 따라서 효율적인 산사태 감지와 신속한 대처를 위해 최근 인공위성을 이용한 원격 탐측이 주목을 받고 있으며, 특히 고해상도 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 태양광의 유무나 대기 조건에 상관없이 상시 관측이 가능하다는 장점으로 인해 그 수요가 점점 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구에서는 산사태가 집중되는 지역인 강원도 강릉 부근(N $37^{\circ}.30'{\sim}38{\circ}.10'$, E $128^{\circ}.05'{\sim}129^{\circ}.00'$)을 대상으로 SAR 영상 처리 기법 중 하나인 간섭기법(Interferometric SAR, InSAR)를 통해 생성되는 coherence 영상을 분석하여 93년 7월 27일과 동년 9월 9일 사이에 발생한 산사태 피해 지역을 추정하였다.
This contribution reports on the potential of L-band Permanent Scatterer technique for the detection and monitoring of ground subsidence. We present the use of PS in the abandoned mining area, Korea. Discrete and temporarily stable natural reflectors or permanent scatterers (PS) can be identified from long temporal series of interferometric SAR images. This subset of image pixels can be exploited successfully for high accuracy differential measurements (Ferretti et al., 2000).
This paper demonstrates that RADARSAT ScanSAR data can be an important data source of radar remote sensing for monitoring crop systems and estimation of rice yield for large areas in tropic and sub-tropical regions. Experiments were carried out to show the effectiveness of RADARSAT ScanSAR data for rice yield estimation in whole province of Guangdong, South China. A methodology was developed to deal with a series of issues in extracting rice information from the ScanSAR data, such as topographic influences, levels of agro-management, irregular distribution of paddy fields and different rice cropping systems. A model was provided for rice yield estimation based on the relationship between the backscatter coefficient of multi-temporal SAR data and the biomass of rice.
SAR (Synthetic Aperture Radar) is an effective tool for monitoring areas damaged by disasters. Full PolSAR (Polarimetric SAR) enhances SAR's capabilities by providing specific scattering mechanisms. Thus, full PolSAR data have been widely used to analyze the situation when disasters occur. To interpret full PolSAR data, model-based decomposition methods are frequently used due to its easy physical interpretation of PolSAR data and computational efficiency. However, these methods present problems. One of the key problems is the overestimation of the volume scattering component. To minimize the volume scattering component, the OA (Orientation Angle) compensation method is widely utilized. This paper shows that the effect of the OA compensation was analyzed over landslide affected areas. In this paper, the OA compensation is applied by using the OA estimated from the maximum relative Hellinger distance. We conducted an experiment using two full polarimetric ALOS/PALSAR (Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)-2 data collected over Mocoa, Colombia which was seriously damaged by the 2017 Mocoa landslide. After OA compensation, the experimental results showed volume scattering power decreased, while the double-bounce and surface scattering power increased. Particularly, significant changes were noted in urban areas. In addition, after OA compensation, the separability of the double-bounce and surface scattering components are improved over the damaged building areas. Furthermore, changes in the OA can discriminate visually between the damaged building areas and undamaged areas. In conclusion, we demonstrated that the effect of OA compensation improved the influence of the double-bounce and surface scattering components, and OA changes can be useful for detecting damaged building areas.
고해상도 위성영상은 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 도심지 모니터링에 효율적인 수단으로 사용되고 있다. 고해상도 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 기상상태와 태양고도의 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 이들 데이터를 활용한 도심지 변화탐지 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)을 통한 텍스처 정보추출과 이들 특징 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 텍스처 기반의 SAR 변화탐지 기술을 제안하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존의 SAR 영상 변화탐지를 위해 많이 사용된 Non-Coherent Change Detection (NCCD) 기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 제안기법이 보다 높은 변화탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 변화탐지 방법은 고해상도 SAR 위성영상을 이용한 도심지 변화정보 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
나로호 발사임무에서 추적장비에서 취득된 실시간 정보는 발사통제시스템의 처리를 거쳐서 비행안전 및 비행상태 감시 관련 운용자에 공급되어진다. 또한, 처리된 발사체의 위치정보는 각 추적 장비들의 추적 실패 시 재추적 시도를 위한 추적연동정보로 공급됨과 동시에 비행안전 감시의 목적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 추적임무 수행에 가장 중요한 역할을 수행하는 추적연동정보 처리기능의 설계를 제안하였다. 가용한 모든 발사체 위치정보를 수집, 처리후 최적 위치정보를 선정하고 처리 과정에서 발생된 시간 지연 성분을 보상하여 각 추적시스템으로 분배한다. 추적연동정보의 처리의 정확성을 위하여 표준시각에서 추출한 25 ms 주기의 타임틱 신호를 기준으로 모든 처리 모듈의 동작이 동기화 된다. 제안한 방법의 정확도를 검증하기 위하여 레이더를 통해 수신한 위치정보와의 비교를 수행하였으며 그 오차는 평균 0.01도 이하로 나타났다.
해양사고가 빈번히 발생함에 따라 해상교통관제를 통해 항해의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 해상 트래픽 모니터링 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 목적을 위해, 최근에 X-대역 해양 레이더는 해수면 정보를 수집하는데 사용하고 있는데, 파랑 정보를 정확하게 측정하여 해상교통관제 영역 내에서 선박의 안전하고 효율적인 움직임을 제공하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 해류 속도를 산출하는 방법 즉, 최소자승법을 이용한 방법, 해류 속도를 반복 최소자승 갱신 방법, 가변적인 해류 속도의 정규화된 스칼라 곱을 극대화하여 해류 속도 추정치를 제공하는 방법 등에 대해 부이 데이터와 비교하고, 그런 후에 반복 갱신 방법을 수정하여 초기의 해류 속도를 개선하여 효과적으로 파랑 정보를 예측하도록 설계된다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존 방식에 비해 파랑 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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