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X, S, Ka 멀티밴드 통합레이다(O-STAR Radar)의 다기능 활용
최군환(Gunhwan Choi),장기호(Kiho Jang),김미정(Mijeong Kim),김효선(Hyoseon Kim) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10
디지털전환의 핵심 저변기술은 빅데이터의 실시간 확보 능력이다. 국가 성장전략 중 해양주권 강화와 해상 안전·안보 인식강화로 실시간 해양광역데이터 확보와 대상추적 탐지, 구조․구난에 동시 활용 가능한 기술이 요구되고 있다. 본 연구는 X, S, Ka 주파수 밴드의 멀티밴드 통합레이더 기술로써, 거리별 환경 노이즈를 감쇄하여 대상의 식별수준을 높이고, 표적의 추적성과 예측성을 보유하여 해양빅데이터 확보의 핵심 저변기술이다. O-STAR(Ocean Space Technology Analysis Recording) Radar는 실시간 광대 해역 데이터와 기상데이터를 동시 획득하여 GIS DB 구축을 통해 해양디지털트윈에 활용 가능한 물리해양 환경(CPS)과 가상현실실험에 활용될 수 있다. 이는 해수면 표면 변화를 시간축 및 공간 좌표를 따라 측정한 정보와 Ka 주파수 밴드 기반 비/강우 데이터를 획득 후 감쇄 보정을 통해 X 밴드 안테나 전력을 제어하여 외부객체와 관련된 이미지 데이터 획득하는 방식과 레이더 표적 좌표를 추적하는 적외선 열화상카메라를 통해 외부객체의 상태 분석을 수행하는 방식을 선택적으로 적용한다. 환경데이터 : 파고, 해수유동, 연안이상류(이안류), 지진해일, 풍향·풍속, 강우, 구름 외부객체 : 해양부유물(해양플라스틱, 폐선망), 유출유(범위, 두께, 흐름예측), 조난선박, 인명구조, 양식장 시설물 : 항만안전시설(안벽, 계류주, 방파제, 부유식 방파제, 발전소(원자력, 화력, 파력발전) The key technology for digital transformation is the ability to secure big data in real time. Strengthening maritime sovereignty and enhancing maritime safety and security awareness among national growth strategies, technologies that can be simultaneously utilized for real-time ocean data acquisition, target tracking and detection and rescue are required. This study is a multi-band integrated radar technology of X, S, and Ka frequency bands, which reduces environmental noise by distance to increase the level of target identification, and possesses the traceability and predictability of the target, a core base technology for securing ocean big data. O-STAR Radar acquires real-time wide-area data and meteorological data at the same time and can be used for cyber physical system(CPS) and virtual reality experiments that can be used for ocean digital twins through GIS DB construction. This is a method of acquiring image data related to external objects by controlling the X-band antenna power through attenuation correction after acquiring information measured along the time axis and spatial coordinates of sea level surface changes and Ka frequency band-based rain/rainfall data, and radar target coordinates The method of performing state analysis of external objects through an infrared thermal imaging camera that tracks Env. data : Wave height, Water circulation, Coastal anomalies(rip current), Tsunami, Wind direction·Wind speed, Rainfall, Cloud object : Marine debris(marine-plastic, abandoned-net), Spilled oil(range, thickness, flow-prediction), Ship in distress, Life saving, Aqua farm Facility : Seaport safety facilities(quay, mooring, breakwater, floating breakwater, power plant(nuclear power, thermal power, wave power))
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드론과 HD 카메라를 이용한 수심측량시 잘피에 의한 오차제거 알고리즘
김경엽(Gyeongyeop Kim),최군환(Gunhwan Choi),안경모(Kyungmo Ahn) 한국해안해양공학회 2020 한국해안해양공학회 논문집 Vol.32 No.6
드론 항공사진을 L*a*b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다. This paper presents an algorithm for identifying and eliminating errors by seagrasses in coastal bathymetry surveying using drone and HD camera. Survey errors due to seagrasses were identified, segmentated and eliminated using a L*a*b color space model. Bathymetry survey using a drone and HD camera has many advantages over conventional survey methods such as ship-board acoustic sounder or manual level survey which are time consuming and expensive. However, errors caused by sea bed reflectance due to seagrasses habitat hamper the development of new surveying tool. Seagrasses are the flowering plants which start to grow in November and flourish to maximum density until April in Korea. We developed a new algorithm for identifying seagrasses habitat locations and eliminating errors due to seagrasses to get the accurate depth survey data. We tested our algorithm at Wolpo beach. Bathymetry survey data which were obtained using a drone with HD camera and calibrated to eliminate errors due to seagrasses, were compared with depth survey data obtained using ship-board multi-beam acoustic sounder. The abnormal bathymetry data which are defined as the excess of 1.5 times of a standard deviation of random errors, are composed of 8.6% of the test site of area of 200 m by 300 m. By applying the developed algorithm, 92% of abnnormal bathymetry data were successfully eliminated and 33% of RMS errors were reduced.
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