Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.08a
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pp.208-216
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2004
Since 2000, the authors have been developing remote radar network system to observe the vessel traffic in Tokyo Bay. In December 2002, the first operational remote radar station was set at the National Defense Academy in Yokosuka, and vessel traffic observation was started. However, it was impossible to perform accurate observation in the northern part of Tokyo Bay by this Yokosuka radar station only. In September 2003, the second remote radar station and AIS receiving station were installed at Higashi Ogishima in Kawasaki. This second radar enabled us to carry out accurate observation in that area. Both radars can be remotely controlled from the monitoring station in Tokyo University of Marine Science and Technology. On September 30 and October 1,2003, the vessel traffic observation was carried out using both radars. Combining radar images observed by both radars, the ships' tracks were taken and the dangerous ships were extracted by using SJ value and Bumper Model. The time changes of dangerous ship density in some areas in Tokyo Bay and utilization ratio of the traffic routes were also investigated. In addition, analyzing the AIS date received at Kawasaki station, the positions and speed vectors of the ships equipped with AIS were shown.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.151-156
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2006
Accurate vessel traffic observation is indispensable to carry out vessel traffic management, design of vessel traffic route, planning of port construction, etc. In order to observe the vessel traffic accurately without many efforts such as the use of a ship or car equipped with special radar observation system and the preparation of observation staff, the authors have been developing completely automated remote radar/AIS network system covering the main traffic area in Tokyo Bay. The composite radar image observed at Yokosuka and Kawasaki radar stations with AIS information can be seen on web site of Internet. In addition to the development of radar/AIS observation system, the software to analyze observed vessel traffic flow has been developed. This software has various functions such as automatic tracking of ship's positions, automatic estimation of ship's size, automatic integration of radar image and AIS data, animation of ships' movements, extraction of dangerous ship encounters, etc. The configuration and functions of the developed remote radar/AIS network system are shown first in this paper. Then various functions of the software to analyze vessel traffic are introduced, and some analyzed results on the vessel traffic in Tokyo Bay are described demonstrating the effectiveness of the developed system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1858-1872
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2023
With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.
Microwave remote sensing has great potential, especially in monsoon Asia, since optical observations are often hampered by cloudy conditions. The radar backscattering characteristics of rice crop were investigated with a ground-based automatic scatterometer system. The system was installed inside a shelter in an experimental paddy field at the National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST) before transplanting. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of X-band antennas, HP8720D vector network analyzer, RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. This system automatically measures fully-polarimatric backscattering coefficients of rice crop every 10 minutes, accompanied by a digital camera that takes pictures in a fixed position with the same interval. The backscattering coefficients were calculated by applying a radar equation. Plant variables, such as leaf area index (LAI), biomass, plant height and weather conditions were measured periodically throughout the rice growth season. We have performed polarimetric decomposition of paddy data such as single, double and volume scattering to extract the scattering information effectively. We investigated the relationships between backscattering coefficients and the plant variables.
Kim, Ho-Kyun;Kim, Jung-Hoon;Son, Young-Tae;Lee, Sang-Ho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_2
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pp.351-375
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2018
This paper aims to i) introduce the characteristics of HF ocean radar and the major results and information produced by the radar networks in the Korean coasts to the readers, ii) make an up-to-date inventory of the existing radar systems, and iii) share the information related to the radar operating skill and the ocean current data application. The number of ocean radars has been showing a significant growth over the past 20 years, currently deploying more than 44 radars in the Korean coasts. Most of radars are in operation at the present time for the purposes related to the marine safety, tidal current forecast and understanding of ocean current dynamics, mainly depending on the mission of each organization operating radar network. We hope this overview paper may help expand the applicability of the ocean radar to fisheries, leisure activity on the sea, ocean resource management, oil spill response, coastal environment restoration, search and rescue, and vessel detection etc., beyond the level of understanding of tidal and ocean current dynamics. Additionally we hope this paper contributes further to the surveillance activity on our ocean territory by founding a national ocean radar network frame and to the domestic development of ocean radar system including signal processing technology.
This study has been intended to design an optimum meteorological information system appropriate for Korea as a part of 5 year development plan. The 5 year plan was that to set up new direction in order to modernize meteorological data acquisition, processing and information distribution. The detailed research has been led to presentation of optimum meteorological information system of Korea eventually, selecting the computerization of communication as the primary object of modernization. In the study, research concerning effective equipment configuration, data communications internal as wall as external, and the related implementations has been carried out with the approach of system component consideration under system application design. As tile results of the study, integrated network of meterorological data communication was presented including earth quakes, radar, aerologic, marine weather observations and so on.
An ADS-B system, which is a critical technology in surveillance area of the CNS/ATM, can replace or compensate a conventional radar based surveillance system through the communications among aircrafts. An ADS-B ground system which is to use the ADS-B on the ground air traffic management system consists of various subsystem devices such as ground stations that communicate with the aircrafts, and ADS-B/TIS-B/FIS-B servers. The ADS-B ground system has a form of distributed system and is interconnected through the network. Therefore, a system which can monitor and control the status of the multiple subsystem devices of the ADS-B ground system is essential. In this paper, we designed and implemented a remote status monitor and control system for the ADS-B system that can monitor and control the subsystem devices of the ADS-B system in remote place via SNMP protocol.
Kim, Yi-Hyun;Hong, Suk-Young;Park, Ji-Sung;Lee, Eun-Sun;Lee, Hoon-Yol
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.633-636
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2007
The objective of this study is to measure backscattering coefficients of paddy rice using L, C, X-bands scatterometer system during a rice growth period. The measurement was conducted at an experimental field located in National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST), Suwon, Korea. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of dual-polarimetric square horn antennas, HP8720D vector network analyzer (20MHz ${\sim}$ 20GHz), RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. The scatterometer system is calibrated using a calibration kit (3.5mm, 85052D). The backscattering coefficients were calculated by applying radar equation for the measured at incidence angles between $20^{\circ}$ and $60^{\circ}$ for four polarization (HR, VV, HV, VH), respectively, and compared with rice growth data such as plant height, stem number, biomass, dry weight and LAI that were collected at time of each scatterometer measurement simultaneously.
Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.12
no.4
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pp.62-66
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2017
In this paper, we present the development of communication and data processing strategy for the electromagnetic wave precipitation gauge system. The electromagnetic wave precipitation gauge system is a small system for deriving area rainfall rates within 1 km radius through dual polarization radar observation at 24GHz band. It is necessary to take consider for measurement of accurate precipitation under limited computing resources originating from small systems and to minimize the use of network for the unattended operation and remote management. To overcome computational resource limitations, we adopted the fuzzy logic for quality control to eliminate non-precipitation echoes and developed the method by weighted synthesis of various rain rate fields using multiple radar QPE formulas. Also we have designed variable data packets rules to minimize the network traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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