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.
자율주행 자동차 개발 및 상용화에 있어서 주행안전도 확보가 가장 중요한 시점에서 이를 위해 전방 및 주행차량 주변에 존재하는 다양한 정적/동적 차량의 인식과 검출 성능을 고도화 및 최적화하기 위한 AI, 빅데이터 기반 알고리즘개발 등이 연구되고 있다. 하지만 레이더와 카메라의 고유한 장점을 활용하여 동일한 차량으로 인식하기 위한 연구 사례들이 많이 있지만, 딥러닝 영상 처리 기술을 이용하지 않거나, 레이더의 성능상의 문제로 짧은 거리만 동일한 표적으로 감지하고 있다. 따라서 레이더 장비와 카메라 장비에서 수집할 수 있는 데이터셋을 구성하고, 데이터셋의 오차를 계산하여 동일한 표적으로 인식하는 융합 기반 차량 인식 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더와 CCTV(영상) 설치 위치에 따라 동일한 객체로 판단하기에 데이터 오차가 발생하기 때문에 설치한 위치에 따라 위치 정보를 연동할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.
Longbow Apache의 밀리미터파 사통 레이더는 최첨단의 광학 체계조차 장님으로 만드는 연기와 날씨도 침투한다. 애초에 특수 작전용 Black Hawk와 Chinook에 탑재된 통합 RF Countermeasures는 대공 레이더를 식별하고 위치확인 후 교란한다. IDM(Improved Data Modem), 내장된 GPS 관성 항법장치 그리고 초지평선 HF 무전기가 헬기편대에 포함되서 미래전투체계(FCS)와 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 정보를 실시간으로 이용할 수 있게 한다. 게다가 AWACS와 JSTARS같은 공군의 공중 레이더, 혹은 해군의 네트워크 중심의 전장 공간 같은 데 있는 해상 센서를 통해 전체적으로 파악된 영상까지도 가능하게 될 것이다.
본 논문은 위성 탑재 합성개구 레이더 영상에서 중요한 지리적 특징점인 도로를 검출하는 기법을 제시한다. 도로에 대한 모델로서 snake를 사용하였고, 이 snake의 외부 에너지를 도로의 특성에 맞도록 새롭게 정의 하였다. 레이더 영상만을 사용할 경우 도로를 검출하는 것이 매우 어려우므로 다른 정보가 필요하다. 우리는 디지털 지도를 이용하여 snake의 위치와 형태를 초기화하는데 사용하였다. 레이더 영상에 나타나는 도로의 지리적 위치는 지형부호화(geocoding)를 통해서 대략적으로만 알 수 있고, 보통의 디지털 지도는 정확도가 낮아서 두 데이터 사이에는 큰 오차가 존재한다. 초기 매칭(matching) 과정을 통하여 이 오차를 매우 줄이고, 디지털 지도에서 추출한 도로를 이용하여 snake의 형태를 초기화한 후 에너지를 최소화함으로써 도로를 검출한다. 도로 검출시에 나타나는 대표적이 두 가지 문제점을 제시하고 이 문제점을 완화시키는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 고해상도 광대역 영상레이더의 성능을 분석하기 위하여 시간, 주파수 및 Numeric 영역에서 아날로그, RF 및 디지털 신호처리 해석을 통합할 수 있는 시스템 시뮬레이션 툴인 Agilent사의 ADS Ptolemy DF(TSDF: Timed Synchronous DataFlow)를 이용하여 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. 영상레이더용 하드웨어 시스템은 안테나, 통제장치 및 송수신 장치로 크게 구성되며, 송수신 장치는 고주파 변환 장치, 고출력 송신 장치, 그리고 송수신 전단 장치로 구성된다. 본 논문에서는 시스템의 하드웨어 성능에 영향을 미치는 오차 변수를 정의하고, 이들 오차 변수의 오차 원인이 되는 부품에 대한 특성을 모델링하였다. 영상레이더는 TSDF 모델링 기법을 이용하여 순방향 전송 임펄스 특성($S_{21}$), 고주파 소자의 비선형 특성(이득 비선형, 3차 intercept 및 믹서 교차변조), 채널간 전파 특성, 주파수 합성기 위상 잡음, TWTA의 진폭/위상 특성, 파형 발생기의 샘플링 주파수 및 I/Q 밸런스 등에 대한 모델링을 수행하여 SAR 성능을 분석하였으며, 최종 임펄스 응답 특성 분석을 통한 시스템의 하드웨어 규격을 도출하였다.
Stripmap SAR 시스템에서 레이더는 Slant range-domain에서 고정된 Strip상에 Data acquisition period 동안 계속해서 같은 Broadside 방사 패턴을 유지하며, Range domain에서 고정돈 Strip내의 지형의 지도를 제공하는 SAR 영상 시스템이다. Stripmap SAR를 위한 고전적인 영상 복원을 Synthetic aperture (slow-time) domain에서 Deramping 또는 Chirp deconvolution을 이용하는 Fresnel approximaptio에 의존하였다. 또 다른 Stripmap SAR 영상화의 접근방법으로 SAR wavefront reconstruction이론과 레이더 방사형태에 대한 spherical wave Fourier decomposition을 통하여 slow-time domain에서의 SAR 신호의 분석에 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 생성된 Stripmap SAR 데이터를 이용하여 Fresnel approximation 기법과 Wavefront Reconstruction 기법을 비교 분석한다.
일반적으로 광학위성은 궤도가 부정확하여 지상기준점(GCP)을 이용하여 궤도를 보정하는 작업을 수행한 후 수치 표고모형 자료(DEM)를 추출한다. 지상기준점은 실제 측량이나 지형도로부터 얻게 되지만, 이러한 작업이 불가능한 경우에는 광학영상으로부터 수치 표고 모형 자료를 추출할 수 없다. 본 연구에서는 수-수십 cm의 위성 궤도 정확도를 지니는 ESA ERS영상과 약 1Km의 해상도를 지니는 GTOPO-30 DEM을 이용하여 지상기준점을 추출 방법에 대해 연구하였다. 연구지역인 대전 주변에 대하여 지상기준점을 추출한 결과 경도 -0.348초, 위도 0.293초의 오차를 나타내었다. 또한 추출된 지상기준점을 이용하여 한 쌍의 SPOT 위성영상으로부터 DEM을 추출이 가능하였으며, 레이더 interferometry 기술을 이용한 지형고도 추출 및 변화 탐지에도 활용될 수 있음을 확인하였다.
최근 선박에서는 레이더의 영상데이터를 타 장치로 전송하기 위한 방법으로 Asterix CAT 240 포맷을 사용한다. 하지만 Asterix 포맷은 사용자에 의해 정의 가능한 유동적인 구조를 가지고 있어, 선박 레이더 운용에 적합하지 않게 정의된 포맷 구조는 항해 장비 네트워크 트래픽을 과도하게 증가시키거나 안정성을 감소시킬 수 있다. 따라서 항해 네트워크의 트래픽을 감소시키고 안정성을 증가시키기 위하여, 레이더 스캐너 및 전시기의 성능에 따른 적절한 설정 값으로서 최적화된 Asterix CAT 240 포맷을 정의하는 방안을 연구하였다.
비종관 관측자료인 기상위성 및 레이더 분석자료에서 위성영상에서 볼 수 있는 서해남부 해상의 스콜라인 형태의 강한 대류운을 무안-진도 레이더 반사도에 의한 수평 및 연직 구조로 살펴보았는데 특히 발달한 대류운 영역이 보다 상세한 반사도 차이로 나타나고, 40 dBZ 이상 강한 반사도 셀이 고도 6km, 20km 정도의 수평규모를 갖는 여러 대류운시스템이 합쳐진 다중세포시스템으로 구성되어 있음을 알 수 있었다. 또한 연구용 X-대역 무안 레이더 반사도 분포를 보면 사이트 주면에 강한 dBZ의 대류운이 자리하고 있어 발달한 강수입자에 의한 감쇄효과 때문에 북서방향과 남서방향의 강한 대류운들이 약하게 잘못 관측되고 있음을 볼 수 있었지만 S-대역 진도 레이더는 발달한 강수 입자에 크게 영향을 받지 않고 고유의 강한 반사도를 제대로 관측하고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 태풍에 의한 직${\cdot}$간접적인 호우, 장마전선의 활성화에 따른 집중호우를 동반하는 중규모대류운시스템에 대해 정확히 정량적으로 판단할 수는 없지만, 관측자료 분석을 통해 중규모대류운시스템을 발달${\cdot}$유지시킬 수 있는 기구의 존재 가능성을 체계적으로 이해하는데 많은 도움이 되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 레이더 반사도와 3차원 바람장 그리고 마이크로강우레이더와 광학강우강계에 의한 연직 구름계와 순간적으로 발생하는 강수특성 등 섬세하고 다양한 비종관 관측자료를 이용하여 집중호우를 유발하는 중규모대류운시스템의 강수 구조와 특성 분석 및 예측에 활용될 수 있으리라 기대된다.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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