• Composites Research
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• v.35 no.6
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• pp.469-476
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• 2022

In this paper, the microwave absorbing characteristics after the impact of the radar-absorbing structure (RAS) consisting of periodic pattern sheet (PPS) and glass fiber-reinforced plastic (GFRP) were experimentally investigated. The fabricated RAS effectively absorbed the microwave in the X-band (8.2-12.4 GHz). In order to induce the damage to the RAS, a low-velocity impact test with various impact energy of 15, 40, and 60 J was conducted. Afterward, the impact damage was observed by using visual inspection, non-destructive test, and image processing method. Moreover, the absorbing performance of intact and damaged RAS was measured by the free-space measurement system. The experiment results revealed that the delamination damage from the impact energy of 15 J did not considerably affect the microwave absorbing performance of the RAS. However, fiber breakage and penetration damage with a relatively large damaged area were occuured when the impact energy was increased up to 40 J and 60 J, and these failures significantly degraded the microwave absorbing characteristics of the RAS.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.47 no.4
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• pp.73-85
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• 2010

In dense electronic warfare signal environments, the conventional radar identification methods based on the basic parameters such as frequency, pulse width, and pulse repetition interval are confronted by the problem of identification ambiguity. To overcome this critical problem, a new approach introducing scan pattern of radars has been presented. Researches on new identification methods, however, suffer from a practical problem that it is not easy to secure the many radar signals including various scan pattern information and operation parameters. This paper presents a modeling method of radar signals with which we can generate radar signals including various scan pattern types according to the parameters determining the variation pattern of received signal strength. In addition, with the radar signals generated by the proposed model we analyze their characteristics according to the location of an electronic warfare support (ES) system.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.7
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• pp.85-91
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• 2016

Typically, radar systems change the pulse repetition interval of their modulated signal in order to avoid detection. On the other hand the radar-signal detection system tries to detect the modulation pattern. The histogram or auto-correlation methods are usually used to detect the PRI pattern of the radar signal. However these methods tend to lost the sequence information of the PRI pulses. This paper proposes a PRI-sequence detection algorithm based on the finite-state machine that could detect not only the PRI pattern but also their sequence.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.43-45
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• 2021

The short-term quantitative precipitation prediction (QPF) system is important socially and economically to prevent damage from severe weather. Recently, many studies for short-term QPF model applying the Deep Neural Network (DNN) has been conducted. These studies require the sophisticated pre-processing because the mistreatment of various and vast meteorological data sets leads to lower performance of QPF. Especially, for more accurate prediction of the non-linear trends in precipitation, the dataset needs to be carefully handled based on the physical and dynamical understands the data. Thereby, this paper proposes the following approaches: i) refining and combining major factors (weather radar, terrain, air temperature, and so on) related to precipitation development in order to construct training data for pattern analysis of precipitation; ii) producing predicted precipitation fields based on Convolutional with ConvLSTM. The proposed algorithm was evaluated by rainfall events in 2020. It is outperformed in the magnitude and strength of precipitation, and clearly predicted non-linear pattern of precipitation. The algorithm can be useful as a forecasting tool for preventing severe weather.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.91-96
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• 2022

At the current camera-based technology level, sensor-based basic life pattern recognition technology has to suffer inconvenience to obtain accurate data, and commercial band products are difficult to collect accurate data, and cannot take into account the motive, cause, and psychological effect of behavior. the current situation. In this paper, radar technology for life pattern recognition is a technology that measures the distance, speed, and angle with an object by transmitting a waveform designed to detect nearby people or objects in daily life and processing the reflected received signal. It was designed to supplement issues such as privacy protection in the existing image-based service by applying it. For the implementation of the proposed system, based on TI IWR1642 chip, RF chipset control for 60GHz band millimeter wave FMCW transmission/reception, module development for distance/speed/angle detection, and technology including signal processing software were implemented. It is expected that analysis of individual life patterns will be possible by calculating self-management and behavior sequences by extracting personalized life patterns through quantitative analysis of life patterns as meta-analysis of living information in security and safe guards application.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-17
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• 2017

최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.22 no.7
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• pp.720-728
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• 2011

In this paper, development of the monopulse secondary surveillance radar antenna which can be used for IFF system is presented. This antenna that is passive linear array is comprised of the row-feeder and several array-elements. The row-feeder provides sum, different and SLS(Sidelobe Supression) channels which are optimized the distribution of the power and phase ratio. The azimuthe sidelobe level of the sum channel beam pattern is -20 dBc or less. The SLS channel covers the sidelobe of the sum-chanel in the whole azimuth angle range. And the difference channel is used to perform the mono-pulse function, improves the detection accuracy in the azimuth direction. Meanwhile, the arrayelement makes shaped beam in the elevation angle, in order to eliminate the clutter and multipath effects from the ground. Performance of the antenna developed is verified by the measurement of S-parameters and far-field beam pattern, and satisfies all of the development specifications well.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.226-226
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• 2017

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.72-76
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• 2011

본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1196-1200
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• 2010

본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.