In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
레이더 시스템은 간섭채널에서 목표물을 신속, 정확하게 예측하여야 한다. 무선채널의 간섭요소로는 인공구조물, 자연구조물에 의해서 다중경로가 형성되어 신호의 추정이 어렵다. 이러한 간섭신호를 제거하기 위해서 디지털 빔형성, 적응배열안테나 등 많은 연구가지속 되어왔다. 본 논문에서는 적응배열 안테나와 코히어런트 간섭신호를 제거하는 SPT-SALCMV 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 적응 배열은 간섭신호의 방향에 대해서는 널 패턴을 형성하여 이득을 감소시킨다. 그리고 표적신호 방향으로는 빔 패턴의 이득을 일정하게 유지함으로서 원하는 신호를 추정한다. 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘은 목표물에 대한 위치를 정확히 수신하였다. 그러나 기존의 SPT-LCMV 알고리즘은 약 30 정도의 빔 오차가 생겼다. 따라서 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘이 기존의 SPT-LCMV알고리즘보다 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 전자전 신호 환경에서 ES(Electronic Support) 시스템의 레이더 신호의 PRI 변조 형태를 자동으로 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 레이더 펄스 신호의 펄스반복간격인 PRI(Pulse Repetition Interval)값의 패턴을 저장하고 통계적 테이터를 사용하여 먼저 2개의 클래스로 분류한다. 분류된 2개의 클래스를 PRI의 통계적 특성을 이용하여 각각의 PRI 신호를 인식한다. 제안 방법을 고정(constant)PRI, 지터(jitter)PRI, 스태거(stagger)PRI, D&S(dwell&switch)PRI, 슬라이딩(sliding) PRI 등 5종류의 다양한 PRI 신호들에 적용한 결과 정확히 PRI 변조방식을 식별하였다.
In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.
침수지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수재해 복구와 관리 및 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 침수지 조사와 홍수후의 농경지 복구 상태를 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기도 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 이용하였고, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 세 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하보정 및 잡음 제거 등 전처리 과정을 거친 후 세 시기의 영상에서 나타나는 여러 지표물들의 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구상태에 따른 차이를 구분할 수 있었고, 이러한 결과는 세 시기의 칼라합성영상에서도 쉽게 판독되었다.
This study is to evaluate the use of dual-polarization radar data for storm runoff modeling in Namgang dam (2,293 $km^2$) watershed using KIMSTORM (Grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model). The Bisl dual-polarization radar data for 3 typhoons (Khanun, Bolaven, Sanba) and 1 heavy rain event in 2012 were obtained from Han River Flood Control Office. Even the radar data were overall less than the ground data in areal average, the spatio-temporal pattern between the two data was good showing the coefficient of determination ($R^2$) and bias with 0.97 and 0.84 respectively. For the case of heavy rain, the radar data caught the rain passing through the ground stations. The KIMSTORM was set to $500{\times}500$ m resolution and a total of 21,372 cells (156 rows${\times}$137 columns) for the watershed. Using 28 ground rainfall data, the model was calibrated using discharge data at 5 stations with $R^2$, Nash and Sutcliffe Model Efficiency (ME) and Volume Conservation Index (VCI) with 0.85, 0.78 and 1.09 respectively. The calibration results by radar rainfall showed $R^2$, ME and VCI were 0.85, 0.79, and 1.04 respectively. The VCI by radar data was enhanced by 5 %.
Kim, Tae-Jeong;Kim, Jin-Guk;Kim, Ho Jun;Kwon, Hyun-Han
한국수자원학회:학술대회논문집
/
한국수자원학회 2021년도 학술발표회
/
pp.275-275
/
2021
A fixed Z-R relationship approach, such as the Marshall-Palmer relationship, for an entire year and for different seasons can be problematic in cases where the relationship varies spatially and temporally throughout a region. From this perspective, this study explores the use of long-term radar reflectivity for South Korea to obtain a nationwide calibrated Z-R relationship and the associated uncertainties within a Bayesian regression framework. This study also investigates seasonal differences in the Z-R relationship and their roles in reducing systematic error. Distinct differences in the Z-R parameters in space are identified, and more importantly, an inverse relationship between the parameters is clearly identified with distinct regimes based on the seasons. A spatially structured pattern in the parameters exists, particularly parameter α for the wet season and parameter β for the dry season. A pronounced region of high values during the wet and dry seasons may be partially associated with storm movements in that season. Finally, the radar rainfall estimates through the calibrated Z-R relationship are compared with the existing Z-R relationships for estimating stratiform rainfall and convective rainfall. Overall, the radar rainfall fields based on the proposed modeling procedure are similar to the observed rainfall fields, whereas the radar rainfall fields obtained from the existing Marshall-Palmer Z-R relationship show a systematic underestimation. The obtained Z-R relationships are validated by testing the predictions on unseen radar-gauge pairs in the year 2018, in the context of cross-validation. The cross-validation results are largely similar to those in the calibration process, suggesting that the derived Z-R relationships fit the radar-gauge pairs reasonably well.
본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
부엽 잡음 재머 제거를 위한 SLC(Sidelobe Canceller, 부엽제거기)는 주 채널(합 채널) 빔 패턴에 의한 수신 신호 외에 보조 채널 빔 패턴에 의한 수신 신호를 요구한다. 적응형 SLC가 최상의 부엽 잡음 재머 제거 성능을 발휘하기 위해서는, 주 채널 빔 패턴의 부엽에 해당하는 고각/방위각 영역에서 각각의 보조 채널 빔 패턴의 우세한 이득(gain)을 보이는 영역이 서로들 겹치지 않게 되어야 한다. 그리고 주 채널 빔 패턴의 주엽에 해당하는 영역에서 보조 채널 빔 패턴들이 낮은 이득을 보여야 한다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널들의 빔 패턴들은 이러한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 부엽 제거를 위한 보조 채널로서 모노펄스 처리용 차 채널을 이용하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 SLC 성능 분석 및 시뮬레이션 결과를 보였다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널의 빔으로 SLC를 구현하면 추가적인 채널 구성없이 기본적으로 사용되는 합, 차 채널들을 이용하여 SLC를 구성할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.