Abstract
Clustering is one of important data mining techniques known as exploratory data analysis and is being applied in various engineering and scientific fields such as pattern recognition, remote sensing, and so on. The method organizes data by abstracting underlying structure either as a grouping of individuals or as a hierarchy of groups. Weather radar observes atmospheric objects by utilizing reflected signals and stores observed data in corresponding coordinate. To analyze the radar data, it is needed to be separately organized precipitation and non-precipitation echo based on similarities. Thus, this paper studies to apply clustering method to radar data. In addition, in order to solve the problem when precipitation echo locates close to non-precipitation echo, fuzzy logic based clustering method which can consider both distance and other properties such as reflectivity and Doppler velocity is suggested in this paper. By using actual cases, the suggested clustering method derives better results than previous method in near-located precipitation and non-precipitation echo case.
클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.
