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        • KCI등재

          항해용 X-band 레이다를 이용한 해운대해수욕장 이안류 자동탐지 및 특성 분석

          오찬영,안경모,천세현 한국해안,해양공학회 2019 한국해안해양공학회 논문집 Vol.31 No.6

          The observation system has been developed to investigate the rip currents at Haeundae beach using Xband marine radar. X-band radar system can observe shape, size, and velocity of rip currents, which is difficult to obtain through field observation by conventional device. Algorithms which automatically detect locations, shapes, and magnitudes of rip currents were developed using time averaged X-band radar sea clutter images. X-band sea clutter images are transformed through 3D FFT into 2D wave number spectrum and frequency spectrum. Rip current velocities were estimated using differences in wave-number spectra and wave frequency spectra due to Doppler shift. The algorithm was verified by drift experiments. At Haeundae beach, the radar system exactly located the rip currents and found to be sustained for 1-2 days at fixed locations. 본 연구진에서 개발한 항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑 및 이안류 관측 시스템을 해운대 해수욕장에 설치하여 이안류를 관측하였다. 기존 이안류 현장관측 방법으로는 측정하기 어려운 이안류의 형태와 크기 및 유속을 X-band 레이다 영상분석을 통해 관측하였다. 본 연구에서는 시간평균한 X-band 레이다 영상으로부터 이안류 발생위 치와 크기 및 형태를 자동탐지하는 알고리즘을 개발하였다. X-band 레이다 영상을 3차원 푸리에 변환하고, 도플러 유속이 포함된 분산방정식 조건으로 이안류 유속을 계산하였다. X-band 레이다 영상분석을 통한 이안류 발생위치와 유속 계산 기법은 표류부이 실험으로 검증하였다. 해운대 해수욕장 이안류 조사 결과 한번 발생한 이안류는 1~2일 동안 지속되며, 발생위치가 크게 바뀌지 않는 것이 관찰되었다.

        • SCOPUSKCI등재

          우리나라 가족계획사업(家族計劃事業)에 있어서의 문제점(問題點)에 대(對)한 고찰(考察)

          오찬영,Oh,,Chan-Young 대한예방의학회 1974 Journal of Preventive Medicine and Public Health Vol.7 No.2

          An examination of avalable data relevant to several problems in the Korean family planning program led us to the following conclusions: 1. The high incidence of discontinuance in the use of IUD appears to be one of the foremost problems which effectiveness of the family planning program in Korea. Thus, the development of technologies and program strategies to decrease the discontinuance rate is badly needed to increase effectiveness and efficiency of the program. 2. The monthly supply of oral pill was found inadequate in terms of timing at the end and beginning of the year. 3. The frequency of home visiting showed discrepancy between service statistics and survey result. Evidences indicate that the latter figure is more correct. Program strategies should be developed to make home visiting activities more effective. 4. It was observed that the unit cost of the family planning program was increased fairly rapidly. It calls for the necessity of increasing cost efficiency of the program.

        • KCI등재

          드론과 광학원격탐사 기법을 이용한 천해 수심측량

          오찬영(Chan Young Oh), 안경모(Kyungmo Ahn), 박재성(Jaeseong Park), 박성우(Sung Woo Park) 한국해안해양공학회 2017 한국해안해양공학회 논문집 Vol.29 No.3

          드론을 이용하여 고도 100 m에서 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 천해 해저지형 측량을 시도하였다. 쇄파대 내의 수심측량은 해안침식의 원인분석 등 관련 연구를 위해 가장 중요한 입력자료 중의 하나이다. 특히 이동한계수심 이내의 천해 수심자료는 연안 침퇴적 수치모델링을 위한 가장 중요한 입력자료 임에도 불구하고 정확한 해저지형측량 자료를 얻을 수 없었다. 그 이유는 선박을 이용한 상세 수심측량이 흘수 등을 고려할 때 수심 2 m 이내에서는 거의 불가능하며, 또한 쇄파와 연안류로 인해 선박 또는 사람이 직접 충분한 해상도로 측량하기에 매우 어렵기 때문이다. 따라서 소형 드론과 고해상도 카메라 이미지를 이용한 광학원격탐사는 매우 효과적인 천해수심측량 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지의 적색, 녹색, 청색 그리고 회색 밴드 이미지를 다변수 선형회귀분석법으로 분석하여 천해 수심을 추정하고 실측한 수심자료와 비교하여 천해수심측량의 가능성과 정확도를 검토하였다. 드론에서 촬영한 이미지를 해저 지질, 바닷물의 색상, 부유사의 농도 등의 영향을 고려하지 않고 수심추정 알고리즘을 이용하여 분석한 결과 수심 5 m 이내에서 상관계수 0.99 이상, 절대오차 0.2 m 이하로 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다. Shallow-water bathymetry survey has been conducted using high definition color images obtained at the altitude of 100 m above sea level using a drone. Shallow-water bathymetry data are one of the most important input data for the research of beach erosion problems. Especially, accurate bathymetry data within closure depth are critically important, because most of the interesting phenomena occur in the surf zone. However, it is extremely difficult to obtain accurate bathymetry data due to wave-induced currents and breaking waves in this region. Therefore, optical remote sensing technique using a small drone is considered to be attractive alternative. This paper presents the potential utilization of image processing algorithms using multi-variable linear regression applied to red, green, blue and grey band images for estimating shallow water depth using a drone with HD camera. Optical remote sensing analysis conducted at Wolpo beach showed promising results. Estimated water depths within 5 m showed correlation coefficient of 0.99 and maximum error of 0.2 m compared with water depth surveyed through manual as well as ship-board echo-sounder measurements.

        • KCI등재

          Estimation of Significant Wave Heights from X-Band Radar Using Artificial Neural Network

          박재성,안경모,오찬영,장연식 한국해안,해양공학회 2020 한국해안해양공학회 논문집 Vol.32 No.6

          Wave measurements using X-band radar have many advantages compared to other wave gauges including wave-rider buoy, P-u-v gauge and Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP), etc.. For example, radar system has no risk of loss/damage in bad weather conditions, low maintenance cost, and provides spatial distribution of waves from deep to shallow water. This paper presents new methods for estimating significant wave heights of X-band marine radar images using Artificial Neural Network (ANN). We compared the time series of estimated significant wave heights (Hs) using various estimation methods, such as signal-to-noise ratio ( ), both and the peak period (TP), and ANN with 3 parameters (, TP, and Rval > k). The estimated significant wave heights of the X-band images were compared with wave measurement using ADCP(AWC: Acoustic Wave and Current Profiler) at Hujeong Beach, Uljin, Korea. Estimation of Hs using ANN with 3 parameters (, TP, and Rval > k) yields best result.

        • KCI등재

          동해항 전면 해역에서의 Freak Waves 발생확률

          안경모(Kyungmo Ahn), 오찬영(Chan Young Oh), 정원무(Weon Mu Jeong) 한국해안해양공학회 2015 한국해안해양공학회 논문집 Vol.27 No.4

          지난 20년 동안 해양구조물과 선박 등에 예상치 못한 피해를 주는 freak waves에 대한 연구자들의 관심이 증가하고 있다. 다양한 연구결과에도 불구하고 아직 freak waves의 발생원인, 발생 메커니즘, 발생확률 등에 대한 상반된 결과로 인해 합의된 결과가 도출되지 못하고 있다. 본 논문에서는 동해항 전면 해상에서 측정된 파랑자료를 분석하여 freak waves에 대한 발생확률을 추정하였다. 유의파고 2.5 m 보다 크고 Hm/Hs≥2인 freak waves 3개를 발견하였다. Freak waves의 발생확률은 극치파고분포함수를 사용하여 추정하기 적절하며, Mori, Rayleigh, 그리고 Ahn의 극치파고분포함수는 freak wave의 발생확률을 각각 약 O(10<SUP>-1</SUP>), O(10<SUP>-2</SUP>), 그리고 O(10<SUP>-3</SUP><SUP></SUP>) 정도로 추정하였다. 본 논문에서 분석된 파랑자료의 freak waves의 발생확률은 O(10<SUP>-2</SUP>)와 O(10<SUP>-3</SUP>) 사이에 위치하였다. 즉, Rayleigh와 Ahn의 극치파고분포함수에 의해 예측된 발생확률의 중간에 위치하였다. 현재 Rayleigh와 Ahn의 극치파고분포함수 중에 어떤 분포함수가 정확한지에 대한 판단은 좀 더 다양한 해역에서의 freak waves의 발생확률에 대한 분석이 필요하다고 판단된다. Over the last 20 years, freak waves have attracted many researchers because of their unexpected behaviors and damages on offshore structures and vessels in the ocean and coastal waters. Despite many researches on the causes, mechanisms and occurrence of freak waves, we have not reached consensus on the results of the researches. This paper presents the occurrence probability of freak waves based on the analysis of wave records measured at coastal waters of Donghae harbor in the East Sea. Three freak waves were found which satisfied conditions of Hs≥2.5m and Hm/Hs≥2. The occurrence probabilities of freak waves were estimated from extreme distributions by Mori, Rayleigh and Ahn, and found to be on the orders of O(10<SUP>-1</SUP>), O(10<SUP>-2</SUP>), and O(10<SUP>-3</SUP>), respectively. The occurrence probabilities of freak waves measured from waves records were estimated between O(10<SUP>-2</SUP>) and O(10<SUP>-3</SUP>), which were located between predictions by Rayleigh and Ahn's extreme probability distributions. However, we need more analysis of wave records obtained from diverse field conditions in order to verify the accuracy of the estimation of occurrence probability of freak waves.

        • KCI등재

          CNN 강우여부 분류기를 적용한 ANN 기반 X-Band 레이다 유의파고 보정

          김희연(Heeyeon Kim), 안경모(Kyungmo Ahn), 오찬영(Chanyeong Oh) 한국해안해양공학회 2021 한국해안해양공학회 논문집 Vol.33 No.3

          항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다. Wave observations using a marine X-band radar are conducted by analyzing the backscattered radar signal from sea surfaces. Wave parameters are extracted using Modulation Transfer Function obtained from 3D wave number and frequency spectra which are calculated by 3D FFT of time series of sea surface images (42 images per minute). The accuracy of estimation of the significant wave height is, therefore, critically dependent on the quality of radar images. Wave observations during Typhoon Maysak and Haishen in the summer of 2020 show large errors in the estimation of the significant wave heights. It is because of the deteriorated radar images due to raindrops falling on the sea surface. This paper presents the algorithm developed to increase the accuracy of wave heights estimation from radar images by adopting convolution neural network(CNN) which automatically classify radar images into rain and non-rain cases. Then, an algorithm for deriving the Hs is proposed by creating different ANN models and selectively applying them according to the rain or non-rain cases. The developed algorithm applied to heavy rain cases during typhoons and showed critically improved results.

        • KCI등재

          Estimation of Significant Wave Heights from X-Band Radar Using Artificial Neural Network

          Jaeseong Park(박재성), Kyungmo Ahn(안경모), Chanyeong Oh(오찬영), Yeon S. Chang(장연식) 한국해안해양공학회 2020 한국해안해양공학회 논문집 Vol.32 No.6

          항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(√SNR) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다. Wave measurements using X-band radar have many advantages compared to other wave gauges including wave-rider buoy, P-u-v gauge and Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP), etc.. For example, radar system has no risk of loss/damage in bad weather conditions, low maintenance cost, and provides spatial distribution of waves from deep to shallow water. This paper presents new methods for estimating significant wave heights of X-band marine radar images using Artificial Neural Network (ANN). We compared the time series of estimated significant wave heights (Hs) using various estimation methods, such as signal-to-noise ratio (√SNR ), both √SNR and the peak period (TP), and ANN with 3 parameters (√SNR, TP, and Rval > k). The estimated significant wave heights of the X-band images were compared with wave measurement using ADCP(AWC: Acoustic Wave and Current Profiler) at Hujeong Beach, Uljin, Korea. Estimation of Hs using ANN with 3 parameters (√SNR, TP, and Rval > k) yields best result.

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