In order to respond to environmental changes and various events in the nearby sea area due to the operation of an offshore wind substantiation farm in the Southwest Sea, X-band radar has been installed and operated on a fixed platform since 2018. The X-band radar's monitoring system produces wave and current data through Rutter's Ocean WaveS wave and current (Sigma S6 WaMoS II). In this study, to verify the reliability of the produced data, the accuracy of current and wave data was evaluated by analyzing the correlation with the results obtained by an acoustic doppler current profiler (ADCP). The selected analysis period was a total of 30 days from November 29 to December 28, 2021, the period during which the ADCP survey was conducted. As a result of comparative verification, the current, wave height and peak wave period (Hs > 0.69 m) data observed from the X-band radar showed a high correlation with the results investigated from ADCP. In the future, current and wave data produced by X-band radar are expected to be used as basic data to analyze environmental changes in sea areas and provide information on various events.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.771-780
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2014
배열형(Array type)의 HF Radar를 임원항(Site A)과 후정리 해변(Site B)에 설치하여 동해연안에 대한 실시간 파랑과 해류를 관측하였다. 본 연구에 사용된 WERA (WavE RAdar)는 2000년 독일 Helzel사에서 개발된 것으로 24.525 MHz의 주파수 대역을 사용한다. 각 사이트는 4기의 송신기와 8기의 수신기로 구성되어 있는 8 채널 시스템이며, 현재 30분 주기로 관측하여 자료를 생성하고 있다. 파랑은 최대 약 25 km, 해류는 최대 약 50 km의 관측 범위를 나타내며, 150 kHz의 대역폭을 사용하여 1.5 km 간격의 격자 해상도를 갖는다. HF Radar를 이용하여 관측한 파랑 자료는 현장에서 관측한 파랑계 자료와 비교 검증을 하였으며, 해류 자료는 국립해양조사원에서 제공한 월별 동해평균표층 해류도와 해류흐름 패턴과 비교하였다. 파랑의 비교 자료들에 대한 회귀선과의 편차는 주성분 분석(Principle Component Analysis)으로 계산하였고, 그 결과로 상관관계 0.86와 RMSD 0.186을 보였다. 또한 동해연안의 해수유동에 대한 장기간의 변화를 분석해본 결과 8월과 9월의 연안에서는 북한한류가 남쪽방향으로, 외해에서는 동한난류가 북쪽방향으로 흐르는 흐름이 나타났다.
Remote sensing wave observation data are crucial when analyzing ocean waves, the main external force of coastal disasters. Nevertheless, it has limitations in accuracy when used in low-wind environments. Therefore, this study collected the raw data from MIROS Wave and Current Radar (MWR) and wave radar at the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and applied the optimal filter by combining filters provided by MIROS software. The data were validated by a comparison with South Jeju ocean buoy data. The results showed it maintained accuracy for significant wave height, but errors were observed in significant wave periods and extreme waves. Hence, this study used an artificial neural network (ANN) to improve these errors. The ANN was generalized by separating the data into training and test datasets through stratified sampling, and the optimal model structure was derived by adjusting the hyperparameters. The application of ANN effectively improved the accuracy in significant wave periods and high wave conditions. Consequently, this study reproduced past wave data by enhancing the reliability of the MWR, contributing to understanding wave generation and propagation in storm conditions, and improving the accuracy of wave prediction. On the other hand, errors persisted under high wave conditions because of wave shadow effects, necessitating more data collection and future research.
Ocean Research Stations (ORSs) is the ocean platform type observation towers and measured oceanic, atmospheric and environmental data. These station located on the offshore area far from the coast, so they can produce the data without land effect. This study focused to improve the wave data quality of ORS station. The wave observations at ORSs are used by the C-band (5.8 GHz, 5.17 cm) MIROS Wave and Current Radar (MWR). MWR is convenient to maintenance and produce reliability wave data under bad weather conditions. MWR measured significant wave height, peak wave period, peak wave direction and 2D wave spectrum, so it's can provide wave information for researchers and engineers. In order to improve the reliability of MWR wave data, Datawell Waverider Buoy was installed near the one ORS (Socheoncho station) during 7 months and validate the wave data of MWR. This study found that the wave radar tend to be overestimate the low wave height under wind condition. Firstly, this study carried out the wave Quality Control (QC) using wind data, however the quality of wave data was limited. So, this study applied the four filters (Correlation Check, Direction Filter, Reduce White Noise and Phillips Check) of MWR operating software and find that the filters effectively improve the wave data quality. After applying 3 effective filters in combination, the RMSE of significant wave height decreased from 0.81m to 0.23m, by 0.58m and Correlation increased from 0.66 to 0.96, by 0.32, so the reliability of MWR significant wave height was significantly improved.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.175-181
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2017
This paper describes the upgrade of an existing wave information retrieval algorithm by employing noise reduction in the pixel domain. Several algorithms for collecting wave information parameters from X-band radar image sequences including the wind field and current velocity have been developed over the past three decades. Using these algorithms, a band-pass filter (BPF) is applied to remove the non-wave contribution from the image spectra after the sea surface current velocity has been computed. However, such BPF designs have been both complex and insufficient in removing undesired components in X-band radar images. For this study, to improve the performance of wave information retrieval, an efficient noise reduction algorithm is incorporated into a regular wave information retrieval process. That is, the proposed algorithm was designed for operation in a more proper manner by effectively removing the undesired components in the pixel domain. Experiment results demonstrate that the proposed algorithm produces very close estimates to the buoy data records under undesirable noise conditions.
해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.344-347
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2008
Ocean surface waves may be modified by ocean current and their observation may be severely distorted if the observer is on a moving platform with changing speed. Tidal current near a sill varies inversely with the water depth, and results spatially inhomogeneous modulation on the surface waves near the sill. For waves propagating upstream, they will encounter stronger current before reaching the sill, and therefore, they will shorten their wavelength with frequency unchanged, increase its amplitude, and it may break if the wave height is larger than 1/7 of the wavelength. These small scale (${\sim}$ 1 km changes is not suitable for satellite radar observation. Spatial distribution of wave-height spectra S(x, y) can not be acquired from wave gauges that are designed for collecting 2-D wave spectra at fixed locations, nor from satellite radar image which is more suitable for observing long swells. Optical images collected from cameras on-board a ship, over high-ground, or onboard an unmanned auto-piloting vehicle (UAV) may have pixel size that is small enough to resolve decimeter-scale short gravity waves. If diffuse sky light is the only source of lighting and it is uniform in camera-viewing directions, then the image intensity is proportional to the surface reflectance R(x, y) of diffuse light, and R is directly related to the surface slope. The slope spectrum and wave-height spectra S(x, y) may then be derived from R(x, y). The results are compared with the in situ measurement of wave spectra over Keelung Sill from a research vessel. The application of this method is for analysis and interpretation of satellite images on studies of current and wave interaction that often require fine scale information of wave-height spectra S(x, y) that changes dynamically with time and space.
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.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
도플러 레이다는 단일 주파수의 정현파를 이용하므로 움직이는 이동체의 속도만을 측정할 수 있다고 알려져 있다. 일반적으로 이동체의 거리를 측정하기 위해서는 FMCW 레이다나 펄스 레이다를 이용하여야 하는데, 이 경우 하드웨어 구성 및 신호처리가 복잡할 뿐만 아니라, 주파수 대역폭을 넓게 사용하기 때문에 24 GHz나 77 GHz 대역의 밀리미터파를 사용할 수밖에 없어 가격이 비싸다. 따라서 가격이 저렴한 도플러 레이다에서 다중 톤 주파수를 이용하여 이동체의 속도 외에 거리까지 센싱하는 연구가 시작되고 있다. 이에 본 연구에서는 2.4 GHz 도플러 레이다에 내장된 PLL만을 이용한 주파수 조정만으로도 이동체의 거리 센싱이 가능함을 보인다. 특히, 기존에 제안된 DC 기반의 거리 계산에서 필요한 DC 정보를 제거하고, 교류결합된 AC 정보만을 이용하여 거리를 센싱할 수 있음을 보인다. 제안된 기술은 2.4 GHz 대역의 이동체 식별용 특정소출력 무선기기 기술기준을 만족하므로 45 dBm EIRP 출력을 이용하여 이동체 거리 센싱이 필요한 다양한 응용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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