무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 근거리 초광대역 bistatic 레이다에 적합한 시간 영역 영상화 기법의 구현에 대해 기술한다. 기존의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상화 기법에서 주파수 영역에 기반을 둔 방법은 원전계 조건을 만족하는 응용 분야에는 잘 적용되지만, 근거리에 적용할 경우 근사화에 따른 위상 오차가 크게 되어 영상의 품질을 떨어뜨린다. 따라서 근거리 영상 레이다에서는 시간 영역에 기반을 둔 back-projection 방법이 적합하다. 그러나 back-projection의 경우 수행 시간이 매우 긴 단점이 있다. 따라서 시간 영역에 기반을 두고 영상의 품질은 back-projection과 유사하며, 수행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 개발된 것이 FFBP(Fast Factorized Back-Projection) 방법이다. 야지에서 획득한 레이다 원시데이터를 사용하여 back-projection 방법과 FFBP 방법을 구현하고 영상의 품질 및 수행 시간을 비교하여 bistatic 전방 관측 레이다의 시간 영역 영상화 기법의 적용 가능성을 입증한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.448-453
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2002
Remote sensing technology is one of the most powerful tools for human to know the nature and their living environment. However, before microwave remote sensing was developed and applied, remote sensing application was limited strongly by weather and time. Microwave remote sensing technology solves the problem. It makes us to have the capability to acquire information at all time of the day and under all weather condition, and make remote sensing technology be used in more wider area. Microwave remote sensing system include mainly Synthetic Aperture Radar (SAR), Microwave Radiometer, Microwave Scatterometer, and Altimeter (ALT). As SAR can acquire image whose spatial resolution is similar with visible and infrared image, it is paying much attention to and playing a more and more important role in earth observation. In recent year, the development of new SAR technology (multi-band and multi-polarization technology, InSAR technology, D-InSAR technology, and so on) makes SAR remote sensing go to an new stage, and its application area become more and more widely. The first Synthetic Aperture Radar (SAR) in the world appeared in 1960. After that, SAR and its application all developed very fast. Some radar satellites launched and run (include Seasat-A in 1978, ERS-1 in 1991, JERS-1 in 1992, Radarsat in 1995, and so on) promote SAR research and application in world greatly. China began to develop its SAR sensor and research SAR application in 1970s. After more than 30 years' research, it get some important development in sensor development data processing method, and application. Some operational systems have been used and play an important role. This paper will introduce the development of SAR technology and its application in China.
저수량은 가용한 수자원의 양을 가장 직접적으로 나타내는 인자중의 하나이다. 또한 가뭄의 영향을 보다 직관적으로 나타낼 수 있으므로, 가뭄 평가를 위한 연구에서도 다양하게 활용되고 있다. 최근에는 광학영상으로 저수면적을 관측하고, 또 이를 활용한 수문학적 가뭄지수인 RADI가 개발되기도 하였다. 인공위성을 통해 얻을 수 있는 광학영상은 관측주기가 뛰어나 많은 양의 자료를 획득할 수 있으나, 구름 등 기상과 대기환경에 의한 영향에 취약하여 실제 활용에서는 다소 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기상이나, 관측시간대와 상관없이 영상을 획득할 수 있는 SAR 영상을 활용한 가뭄지수 산정 연구를 수행하고자 하였다. Sentinel-1 위성의 SAR 영상을 활용하여 충북 진천군에 위치한 백곡, 초평저수지의 저수면적을 탐지하여, RADI를 산정하여 지역규모 가뭄 모니터링을 수행하였다. RADI는 실측 저수량을 기반으로 한 RSDI와 비교, 검증하였다. RADI는 RSDI와 상관계수 r=0.87, ROC의 밑면적 AUC=0.97로 매우 높은 상관 관계를 보여주었다. 이 결과는 SAR 기반 RADI의 지역규모 수문학적 가뭄 모니터링의 가능성을 보여주며, 추후 가용 SAR 영상의 종류가 늘어나고, 재방문주기가 단축될 것이므로 가뭄 모니터링에 대한 활용성이 증대될 것으로 기대된다.
수문학적 해석에 있어 레이더 강우의 활용은 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문에 대부분의 연구와 실무적용에 있어 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 방안으로 기상청에서 제공하는 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 이미지 자료를 디지털 강우자료로 변환할 수 있는 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM, RAdar Image DigitalizatiOn Method)'을 연구 개발하였다. 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류 지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 분포형 모형에 적용하여 활용성을 검토하였다. 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하였고 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 홍수예보를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 이러한 연구를 통하여 수문해석에 있어 레이더 강우에 대한 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다.
In the present study, an enhanced subsurface prediction algorithm based on a non-parametric geostatistical model and a history matching technique through Gibbs sampler is developed and the iterative prediction improvement procedure is proposed. The developed model is applied to a simple two-dimensional synthetic case where domain is composed of three different hydrogeologic media with $500m{\times}40m$ scale. In the application, it is assumed that there are 4 independent pumping tests performed at different vertical interval and the history curves are acquired through numerical modeling. With two hypothetical borehole information and pumping test data, the proposed prediction model is applied iteratively and continuous improvements of the predictions with reduced uncertainties of the media distribution are observed. From the results and the qualitative/quantitative analysis, it is concluded that the proposed model is good for the subsurface prediction improvements where the history data is available as a supportive information. Once the proposed model be a matured technique, it is believed that the model can be applied to many groundwater, geothermal, gas and oil problems with conventional fluid flow simulators. However, the overall development is still in its preliminary step and further considerations needs to be incorporated to be a viable and practical prediction technique including multi-dimensional verifications, global optimization, etc. which have not been resolved in the present study.
Only employing historical data limits the estimation of the full distribution of probable Tropical Cyclone (TC) risk due to the insufficiency of samples. Addressing this limitation, this study introduces a semi-physical TC rainfall model that produces spatially and temporally resolved TC rainfall data to improve TC risk assessments. The model combines a statistical-based track model based on the Markov renewal process to produce synthetic TC tracks, with a physics-based model that considers the interaction between TC and the atmospheric environment to estimate TC rainfall. The simulated data from the combined model are then fitted to a probability distribution function to compute the spatially heterogeneous risk brought by landfalling TCs. The methodology is employed in South Korea as a case study to be able to implement a country-scale-based vulnerability inspection from damaging TC impacts. Results show that the proposed model can produce TC tracks that do not only follow the spatial distribution of past TCs but also reveal new paths that could be utilized to consider events outside of what has been historically observed. The model is also found to be suitable for properly estimating the total rainfall induced by landfalling TCs across various points of interest within the study area. The simulated TC rainfall data enable us to reliably estimate extreme rainfall from higher return periods that are often overlooked when only the historical data is employed. In addition, the model can properly describe the distribution of rainfall extremes that show a heterogeneous pattern throughout the study area and that vary per return period. Overall, results show that the proposed approach can be a valuable tool in providing sufficient TC rainfall samples that could be an aid in improving TC risk assessment.
KOMPSAT-5는 우리나라 최초의 X 밴드 Synthetic Aperture Radar (SAR) 탑재 인공위성으로, 2013년 8월부터 운영되고 있다. KOMPSAT-5는 운영 목적에 따라 지구환경 감시에 적극적으로 활용되고 있으며, 연안 환경 감시를 위한 고해상도 해상풍의 필요성이 강조되면서 KOMPSAT-5의 활용도도 부각되고 있다. 하지만, 기존의 해상풍 정확도 검증 연구에서는 다른 SAR 탑재 인공위성 기반 해상풍에 비해 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-5 기반 해상풍의 정확도 개선을 위한 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 보정식의 개선 효과를 해양 부이 자료를 활용하여 검증하였다. 18장의 미국 서부와 하와이 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료와 해양 부이 자료를 활용하여 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 산출한 후방산란계수 보정식은 18장의 한반도 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료에 적용하여 해상풍을 산출하였다. 이론적으로 산출된 후방산란계수와 KOMPSAT-5에서 관측된 후방산란계수는 입사각에 따른 1차 함수 관계식을 따르는 것으로 나타났다. 보정식을 적용하기 전에는 2.89 m s-1의 상대적으로 큰 평균 제곱근 오차와 -0.55 m s-1의 편차를 보였다. 보정식을 적용한 후에는 각각 1.60 m s-1, -0.38 m s-1로 개선되었다. 입사각의 범위에 따라 후방산란계수 보정식의 개선 효과는 다르게 나타났다.
본 논문에서는 얼굴의 속성에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 다양한 얼굴 데이터를 클러스터링한 후 가장 효과적인 알고리즘을 선택적으로 사용하여 인식 성능을 높이는 방법을 제안하였다. 인식기 융합 문제는 인식결과를 결정짓는 문제에서 많이 사용하는 방식이며, Kuncheva는 데이터를 기준을 두어 영역별로 구분한 후. 각 데이터 영역에 맞는 분류기가 어떠한 것인가를 찾는 방법을 제안하였다. 분류기 여러개를 선택하여 사용할 경우, 어떻게 결과를 융합할것 인가에 대한 문제는 제시하지 않고 있다. 단지. 각 영역에 대하여, 어떠한 분류기를 사용하는 것이 좋을 것인가에 대한 문제만을 해결한다. 어떠한 영역의 데이터는 여러개의 분류기를 적용해도 된다는 결론하에, 각 분류기가 유사한 성능을 나타내므로, 어떠한 분류기를 사용하든 무관하다는 방향으로 전개한다. 따라서 본 논문에서는 각 데이터 영역별로 어떠한 분류기가 좋을 것인지 판단하며, 각 분류기에서 나온 결과값들을 융합하는 방법에 대하여 제안한다.
합성 환경/실험 체계 전술객체 표현 기술 연구는 전술객체들의 위치를 실시간으로 탐지·추적하고 이를 가상현실 내에서 모의하기 위한 기반 기술을 확보하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 기술로써 전술객체 위치 추적 및 모의 기술, 모델 간 공유기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 우선 센서 데이터 융합과 좌표계 통일을 위한 알고리즘을 연구하였고, 추적자의 유도 방식인 PNG(Proportional Navigation Guidance)를 적용한 추적 기술, 공학급 및 상급 모델의 회피 알고리즘을 적용한 회피 기술을 연구하였다. 또한, 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 전술객체의 위치 모의를 연구하였다.
이 연구에서는 토양의 유전상수 (dielectric constant) 표면의 거칠기 (surface roughness)와 지표면의 기하 (geometric) 등과 같은 다양한 물리적 요소들의 정보를 포함하고 있는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료를 이용하여 강화도 갯벌의 표층 퇴적환경을 분석하였다. JERS-1, ENVISAT과 ALOS 위성의 다양한 SAR 자료로부터 레이더 후방산란계수 (backscattering coefficient)를 추출하여 각 퇴적환경 요소들과의 관계를 파악하고 시간변화에 따른 지표의 변화 정도를 알 수 있는 긴밀도 (coherence)를 추출하여 퇴적상과 비교하였다. SAR 영상으로부터 추출한 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 강화도 갯벌 퇴적환경 특성을 분석한 결과 높은 긴밀도를 갖는 지역은 입도가 작은 펄이 많이 포함된 펄 퇴적상이며 긴밀도가 낮을수록 큰 입도가 많이 분포하는 지역임을 알 수 있었다. 강화도 갯벌은 다른 갯벌과는 달리 조류로가 많이 발달하여 썰물 시 수분함유량에 많은 영향을 주어 모래 퇴적상과 혼합 퇴적상은 갯벌의 노출시간이 증가함에 따라 토양 수분함유량이 감소하여 후방산란계수가 점차 감소한다. 그러나 펄 퇴적상에서는 지형 고도가 높아 해수의 많은 영향을 받지 않으며 조류로의 밀도가 높기 때문에 토양 수분함유량이 감소하지만 후방산란계수가 높게 나타났다. 또한 갯벌은 토양 수분함유량뿐만 아니라 표면에 남아있는 잔존수도 많아 강우량이 많은 날은 지표 잔존수가 증가하기 때문에 비교적 후방산란계수가 낮게 나타나는 경향을 보였다. 이 연구의 결과, 긴밀도, 후방산란계수와 각 퇴적환경 요소들의 상관관계를 알 수 있었으며, 향후 강화도 갯벌 퇴적환경의 공간적 분석을 위해 각각의 요소들이 미치는 영향에 대한 정량적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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