• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.147-155
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• 2024

Based on the recently developed deep learning technology, many studies have been conducted on deep learning networks that simultaneously detect and classify targets of interest in synthetic aperture radar(SAR) images. Although numerous research results have been derived mainly with the open SAR ship datasets, there is a lack of work carried out on the deep learning network aimed at detecting and classifying SAR ground targets and trained with the synthetic dataset generated from electromagnetic scattering simulations. In this respect, this paper presents the deep learning network trained with the synthetic dataset and applies it to detecting and classifying real SAR ground targets. With experiment results, this paper also analyzes the network performance according to the composition ratio between the real measured data and the synthetic data involved in network training. Finally, the summary and limitations are discussed to give information on the future research direction.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권2호
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• pp.97-105
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• 2020

In order to set up radar cross section(RCS) reduction factors for a target, the scattering point position of the target should be identified through inverse synthetic aperture radar(ISAR) image analysis. For this purpose, ISAR image focusing is important. Maritime ship is non-linear maneuvering in the sea, however, which blur the ISAR image. To solve this problem, translational and rotational motion compensation are essential to form focused ISAR image. In this paper, hourglass and ISAR image analysis are performed on the collected data in the sea instead of using the prediction software tool, which takes much time and cost to make computer-aided design(CAD) model of the ship.

• 항공우주기술
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• 제8권1호
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• pp.132-137
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• 2009

본 연구는 지표투과력이 높은 L밴드 SAR 영상자료를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 다중시기 SAR 영상자료의 시간적 변이도 특성이 각기 다르게 나타나는 점을 이용하여 영상의 긴밀도 정보를 추출하고, 추출된 긴밀도 정보를 기반으로 분류를 수행하였다. 시간적 긴밀도 정보를 추출하기 위해 반복 패스를 통해 획득된 간섭 레이더(Interferometry SAR, 이하 InSAR) 기법을 이용하였고, 다중시기 영상에 대해 가장 최적의 기선거리에서 선정된 긴밀도 정보를 포함하는 영상을 선정하여 토지피복 분류작업을 수행한 결과 분류된 객체들 간에 명확하게 구분됨을 확인할 수 있었다.

• 신재생에너지
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• 제9권3호
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• pp.14-19
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• 2013

Comparative evaluation of offshore wind retreival software, which use the satellite images taken by Synthetic Aperture Radar sensor; SARTools of CLS-SOPRONO, France and SpaceEye of London Research and Development Corporation, Canada is carried out. For a reference satellite image, ENVISAT ASAR imagery of Jeollanam-do Wan-do area when the winter-time northwestern wind prevails is processed by CMOD_IFR2, CMOD4, CMOD5 algorithms. Wind speed difference and its relative ratio are calculated to evaluate uncertainty of software selection.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.318-320
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• 2008

Offshore remote-sensing wind extraction using SAR satellite image is an emerging and promising technology for offshore wind resource assessment. We compared our numerical weather prediction and offshore wind extraction from ENVISAT images around Korea offshore areas. A few comparison sets showed good agreement but more comparisons are required to draw application guideline on a statistical basis.

• 항공우주기술
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• 제10권2호
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• pp.163-169
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• 2011

이 논문은 SAR영상을 이용한 수위선 탐지 방법을 소개한다. SAR 영상의 수위선 탐지를 위해 선행적으로 수행해야 할 처리 과정을 소개한다. SAR 영상의 히스토그램의 임계값을 이용하여 수경 지역을 식별하고, 차연산자 에지 추출 기법을 이용하여 수위선을 추출하였다. 사용된 알고리즘을 적용하기 위해서 넓은 해안선 추출을 위해 TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 보다 복잡하고 좁은 지역인 도심지 하천의 수위선 추출을 위해 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 수위선 탐지의 정확성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.143-146
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• 2009

다산기지 주변 해역인 스발바드섬은 북반구 해빙 분포지역의 가장자리에 위치해 있으며 해빙의 이동이 비교적 빠른 지역이다. 지구 온난화의 영향을 받는 대표적인 지역으로 이 지역의 해빙변화에 대한 연구는 지구온난화의 지표로서 중요성을 가진다. 스발바드섬 주변의 해빙에서 얻어진 다편파 SAR 데이터를 분석하여 해빙에 대한 후방산란계수의 특성을 분석하고자 한다. 데이터 획득에는 ENVISAT/ASAR (2002 년 발사 C-밴드, 다편파 사용)과 PALSAR (2006 년 발사, L-밴드, 다편파 사용)의 두 가지 SAR 가 이용되었으며 데이터 획득 시기는 해빙의 변화가 활발한 4 월경이다. 기본적으로 L-밴드와 C-밴드의 두 가지 밴드별 차이에 관한 특성을 알아보고 기타 후방산란계수에 영향을 주는 요소들에 대하여 알아보고자 한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권3호
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• pp.461-469
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• 2010

In this paper, we have proposed an improved fusion method of detection features which can enhance the detection probability under the given false alarm rate in the prescreening stage of SAR ATR(Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition) system. Since the detection features have the positive correlation, the detection performance can be improved if the joint probability distribution of detection features is considered in the fusion process. The detection region is designed as a simple piecewise linear function which can be represented by few parameters. The parameters for the detection region can be derived by training the sample SAR images to maximize the detection probability with the given false alarm rate. Simulation result shows that the detection performance of the proposed method is improved for all combinations of detection features.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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• pp.21-22
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• 2009

북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 본 연구에서는, 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다. 추가로, 고해상도인 합성개구레이더를 이용하여 북극 다산기지 주변 해역에 대해 얻어진 데이터의 결과에 대해 고찰한다. 구체적인 연구 내용은 다음과 같다. 1. 북극 해빙 면적의 연변동 조사, 2. 북극 해역별 해빙 분포 특성, 3. 해빙 변동 특성 해석, 4. 향후, 활용 방향 소개: 온난화에 따른 북극 기후 변화, 북극 자원탐사 및 항로 개발 적용 방안, 5. SAR의 주파수별, 편파별 해빙 산란 특성 기초 조사 및 향후 활용 방향, 6. 북극 현장 관측 프로그램 소개.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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• pp.23-24
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• 2009

허베이스피리트호 원유유출 사고는 2007년 12월7일 아침 7시6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 이와 같은 기름 유출 사고의 경우, 유출 범위를 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 여기서는 위 사고 기간에 얻어진 인공위성 자료를 이용하여 기름 유출을 탐지하기 위한 연구결과를 소개한다. 광학과 마이크로파데이터에 대해 유출 범위의 계산 및 해석 알고리듬에 대한 현재까지의 결과를 소개한다. 광학데이터로는 아리랑 2호(다목적실용위성 2호, KOMPSAT II)) MSC(Multi Spectral Camera)자료가 사용되었으며, 합성개구레이더로는 ENVISAT ASAR, TerraSAR-X 및 ALOS PALSAR의 자료가 사용되었다.