소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.
합성구경레이더(Synthetic Aperture Radar) 원시 자료(raw data)를 range-Doppler 알고리듬을 이용하여 처리하는 교육용 공개 프로그램을 개발하였다 이 프로그램은 SAR 시스템에 따라 자료처리에 필요한 변수를 자유롭게 조절함으로써, 특정 SAR 시스템에 치우치지 않고 다양한 자료를 처리할 수 있도록 일반화된 알고리듬을 구현하였다. 저가 사양의 컴퓨터에서도 최소 단위의 영상을 선택적으로 처리할 수 있고 자료 처리 중간 단계별로 영상 출력이 가능하기 때문에, 프로그램 작동 상태와 SAR의 원리를 직접 확인할 수 있도록 하였다. 특히 Doppler 변수를 자료 처리 중간 단계의 영상을 보고 직접 구할 수 있도록 고안하여 교육적 효과를 높였다. 또한 자료 처리 알고리듬과 원시프로그램을 모두 공개함으로써, SAR 시스템 원리를 이해하고 응용하는데 도움을 주고자 한다. 이 논문에서는 프로그램의 원리와 작동 환경을 소개하고, ERS-1 원시 자료를 이용한 자료 처리의 예를 보였다.
This paper investigate the interaction of electromagnetic fields(EF's) in the human head with respect to the radiated waves from 1.8〔GHz〕 PCS terminal that the titled angles of a monopole antenna between the head and the horizontal axis of the terminal are 45, 60, 75 and 90 degrees respectively. And then, it is found the fact that the induced SAR distri bution in the model of the head gradually decreases by in creasing the titled angle.
Internal wave with a soliton-like, large amplitudes within several kilometers, is frequently observed in the sea surface caused by tidal rectification due to sill or rough topographic changes. Internal waves can perturb current and density field, initiate bottom sediment re -suspension and mix nutrients to photic zone. Previous studies indicate that the appearance of internal wave in the Lombok Strait have been detected in SAR image data. This paper studies effect of internal wave in the Lombok Strait to chlorophyll distribution in the surrounded areas using SeaWiFS and ERS SAR images data during 1996-2001 periods. The preliminary result concludes that the internal waves presumably affect phytoplankton distribution spreading southeastward in the coast off Bali Island. The distribution of phytoplankton at southern coastline off Bali Island when internal wave occurred is elongated and distributed further to westward (from 8.8$^{\circ}$ to 10.7$^{\circ}$LS) than the area when internal wave did not occur on August 2000 (from 9.25$^{\circ}$ to 10.25$^{\circ}$LS) as shown in figure 3. It shown that the surface phytoplankton concentration near coastal area, i.e. from 8.8$^{\circ}$ to 9.25$^{\circ}$ LS, increased when internal wave is occurred.
지금까지 토지피복 분류에 다중파장의 광학센서로 취득된 위성영상만을 적용하는 것이 일반적이었다. 그러나, 현재 다양한 영상센서들이 존재하고 그 획득기회가 증가함에 따라 동일지역에 대하여 여러 영상들을 이용할 수 있게 되었다. 특히 SAR 센서의 경우에는 광학센서로는 탐지가 불가능한 지표특성에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 기상의 영향을 적게 받는다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상을 기존의 SPOT XS 영상에 적용하여 토지피복분류에 이용함으로써 그 결과를 비교 평가하여 보았다. SAR 강도 영상으로부터 여러 가지 크기의 창을 적용한 질감 정보를 추출하여 연구에 적용하였으며, 그 결과 SPOT 영상만을 이용하여 분류한 경우보다 SAR 정보를 이용하여 분류한 결과가 미소한 차이로 증가하였으며, 특히 도시지역의 경우에는 좀 더 높은 정확도를 나타내었다. 분류결과는 전체정착도로는 그 차이가 미미하였으나 시각적으로나 공간적인 분포의 측면에서 눈에 띄게 달라졌음을 확인할 수 있었다.
HMO-2011, a recently isolated lytic phage that infects the SAR116 bacterial clade, represents one of the most abundant phage types in the oceans. In this study, the HMO-2011 genome sequence was compared with virome sequences obtained from various depths of the Pacific Ocean regions using metagenome binning. HMO-2011 was confirmed to be one of the most highly assigned viruses, with a maximum of 7.6% of total reads assigned. The HMO-2011-type phages demonstrated a depth-specific distribution, showing more abundance in the euphotic zone of coastal, transition, and open ocean regions as compared with the dark ocean.
In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel type s as states of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF. Because of the MRFGRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular mteractions. The proposed adaptive iterative method was evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. In the extensive experiments of this study, the proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.
Noninvasive multifrequency microwave radiometry using coaxial waveguide antenna has been investigated for a homogeneous and our layer human body model. We derived finite-difference time-domain(FDTD) algorithm and equation of MUR and generalized perfectly matched layer(GPML) absorbing boundary conditions(ABCs) in cylindrical coordination. The coupling between coaxial waveguide antenna and a biological object was analyzed by use of the FDTD method using MUR and GPML ABCs to obtain the absorbed power patterns in the media. The specific absorption rates(SAR) distribution which was corresponding to the temperature distribution was calculated in each region by use of the steady-state response in FDTD method. The SAR patterns of FDTD method using MUR ABCs was compared with those of FDTD method using GPML ABCs.
최근 인공위성 자료를 기반으로 한 수자원 관측 분야에서는 공간해상도의 한계를 극복하기 위한 방안으로 SAR (Synthetic Aperture Radar) 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양수분을 관측하는 기존 위성 자료가 10 km 이상의 공간해상도를 지닌 반면, SAR 센서는 후방산란계수를 10 m 까지 관측할 수 있으므로 공간적인 분포를 보다 세밀하게 분석할 수 있다. 이러한 자료를 활용하기 위해서는 관측된 후방산란계수에 다양한 수문인자 및 환경적 요인이 미치는 영향을 다각적으로 분석하여 토양수분을 산출하는 과정이 필요하다. 본 연구는 토양수분 산정에 주로 적용되고 있는 WCM(Water Cloud Model)과 선형회귀 기법을 국내 5개 지점에 적용함으로써, SAR 영상을 기반으로 토양수분을 산정하고 이를 지점 관측 자료와 비교하여 평가하고자 하였다. WCM의 경우 토양수분의 즉각적인 변화를 관측하기에 용이하나 오차에 대한 보정이 필요한 것으로 판단되며, 선형회귀 방법은 순간적인 토양수분의 변동이 크게 나타나지 않았으나 안정적인 오차 범위를 나타내었다. 또한 토양수분이 후방산란계수에 미치는 영향은 토지피복, 식생의 분포, 식생 내 수분량의 정도에 따라 모델별로 크게 상이한 결과를 나타냄을 알 수 있으며, 기존의 모델을 동일하게 적용하기에는 한계점이 많음을 알 수 있다. 따라서 복잡한 지형적, 수문학적 특성을 가진 한반도에서 SAR 영상을 수자원 분야에 적용하기 위해서는, 추후 각 지점 별 특성에 따른 영향을 다각적으로 분석하는 과정이 필수적이며 한반도에 적합한 토양수분 모델을 구축하기 위한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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