J Navig Port Res > Volume 46(6); 2022 > Article
X-밴드 레이더 파랑 계측과 기상 상태 연관성 고찰

요 약

본 논문은 X-밴드 항해용(선박용) 레이더를 이용한 파랑 계측시, 강설 및 강수에 의한 레이더 신호 변화 및 파랑 계측 저해 요소를 분석한다. 사용된 자료는 속초해수욕장 행정지원센터에 설치된 레이더를 활용하였으며, 비교 검증에 필요한 기상자료는 기상청과 국립해양조사원의 공공자료를 사용하였다. 기상청 공공자료는 레이더로부터 약 7km 떨어진 속초기상대에서 측정한 자료이며, 국립해양조사원 공공자료는 레이더로부터 약 3km 떨어진 해양관측부이에서 계측된다. 지금까지 강우나 강설에 의한 레이더 신호 변화는 경험적으로 전해졌을 뿐, 실제 기상데이터와 비교하여 분석한 사례는 전무하다. 이에 본 논문에서는 기상청의 강수, 강설 자료, CCTV, 레이더 신호를 시계열에서 종합적으로 분석하였다. 그 결과 강설 및 강우에 따라 레이더에서 계측된 파고의 경우 실제 파고 대비 감소되는 것을 확인하였으며, 거리에 따른 레이더 신호강도의 감소현상도 확인되었다. 본 논문은 강설 및 강우에 따라 레이더의 신호강도 감소 현상을 다각적으로 분석한 것에 그 의의가 있다.

ABSTRACT

This paper analyzes wave measurement using X-band navigation (ship) radar, changes in radar signal due to snowfall and precipitation, and factors that obstruct wave measurement. Data obtained from the radar installed at Sokcho Beach were used, and data from the Korea Meteorological Administration and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency were used for the meteorological data needed for comparative verification. Data from the Korea Meteorological Administration are measured at Sokcho Meteorological Observatory, which is about 7km away from the radar, and data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency are measured at a buoy about 3km away from the radar. To this point, changes in radar signals due to rainfall or snowfall have been transmitted empirically, and there is no case of an analysis comparing the results to actual weather data. Therefore, in this paper, precipitation, snowfall data, CCTV, and radar signals from the Korea Meteorological Administration were comprehensively analyzed in time series. As a result, it was confirmed that the wave height measured by the radar according to snowfall and rainfall was reduced compared to the actual wave height, and a decrease in the radar signal strength according to the distance was also confirmed. This paper is meaningful in that it comprehensively analyzes the decrease in the signal strength of radar according to snowfall and rainfall.

1. 서 론

해양환경정보는 선박 및 항해, 어업, 해양스포츠 등 다양한 분야에서 유용하게 활용되고 있고, 해당 내용이 미치는 파급효과와 영향력은 매우 크다(Suh et al, 2011). 또한 해양환경정보의 정확한 파악은 조선·해양·해안공학 등 각종 공학분야의 주요 파라미터로 활용가능한 바, 매우 중요하다. 이러한 해양환경정보에는 해양파, 해상풍, 해류, 해상풍, 수온 등 다양한 요소가 있으며, 본 논문에서는 X밴드 레이더를 이용한 파랑요소 중 파고 계측의 정확도에 영향을 미치는 기상요소(강우, 강수)에 대해 다루고자 한다. 또한 레이더를 이용한 파랑계측의 경우 공학적으로 생소할 수 있는 바, 다양한 파랑계측방법과 장·단점을 서론에서 기술하고자 한다.
해양파는 부유체, 선박, 해안 시설물등에 직접 영향을 미치며, 외력으로 작용한다. 이러한 이유로 상기 구조의 설계시 기초적인 자료로 사용되고 있다(Mei et al, 2005, Yang, 2015). 따라서 해양파 계측을 통한 해당 해역에서의 통계적 특성 파악이 선행된다.
해양파의 계측은 방법적 분류와 영역적 분류로 구분할 수 있다(Hauser et al., 2005). 우선 방법적 분류는 유체의 물리적 변화를 직접 측정하는 부이, 수압식 센서, 용량식 파고계, 저항식 파고계 등이 있다. 또한 장치에서 신호가 송신(transmit)되고 물표 및 표적에 반사되는 수신(receive)신호를 사용하는 초음파, 레이더 등 원격 계측(remote sensing)이 있고, 기타 경험자의 목측(eye measurement)도 사용되기도 한다. 영역적 분류는 지점(in-situ)계측과 공간(spatial)계측으로 나눌 수 있고, 지점에서 해양파 계측은 부이, 수압식센서, 용량식/저항식 파고계, 초음파 센서가 있으며, 공간에서의 해양파 계측으로는 C-밴드 레이더, X-밴드 레이더, HF레이더, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)등이 있다.
Fig. 1은 단주기 또는 장주기 해양파 측정에 사용되고 있는 센서를 총망라하였다. Fig. 1(a)는 주로 해양기상부이에 사용되는 센서(Steele et al., 1998)이며, 가속도등을 감지하는 센서에 의해 파고, 파주기, 파향을 계측한다. Fig. 1(b)는 압력센서(Woodwards, 1985)로, 해저면에 설치되어 해수면의 변화를 감지하여 파랑정보를 도출한다. Fig. 1(c)는 용량식(capacitance) 파고계(Lee et al., 2014)이며, 유체가 전선에 닿아 변하는 전기의 전하량을 측정하는 방식이며, 선형성(linearity)의 제약으로 인해 주로 수조등 실험에 사용된다.
Fig. 1(d)(h)는 원격 계측 방식으로, Fig. 1(d)는 초음파식 파고계(Armenio et al., 2018)이며, 해수면의 기울기 변화에 따라 장주기파 측정에 사용된다. Fig. 1(e)는 노르웨이 MIROS社의 C-밴드 레이더(Morin et al., 2017)를 이용한 해양파 계측 장비이며, 6군데의 개방된 센서에서 송신 및 수신 신호를 분석하여 해양파 정보를 획득한다. Fig. 1(f)는 대한민국 오션알앤디社의 X-밴드 레이더(Yang et al., 2018)를 이용한 파랑 계측 장비이며, 선박용 레이더 또는 VTS레이더를 이용할 수 있는 특징이 있다. Fig. 1(g)는 HF-밴드 레이더이며, 원거리(100km∼) 해류 탐지가 가능한 장점이 있다(Dzvonkovskaya et al., 2009). Fig. 1(h)는 합성개구레이더(Ubero 2017)이며, 항공기, 인공위성등에 탑재되어 사용된다.
주요한 특징으로 Fig. 1(e), C-밴드 레이더와 Fig. 1(g), HF-밴드 레이더는 송신 및 신호 위상 차이, 즉 도플러효과를 이용하며 이에따라 움직이는 물체위에 설치되기 보다는 고정된 곳에 설치되어 사용하는 것이 일반적이다. Fig. 1(f), X-밴드 레이더와 Fig. 1(h) SAR 레이더는 주로 X-밴드(약 9.4GHZ 대역)를 사용하며, 전파의 직진성이 강한 특성을 이용한다. 해당 X-밴드 레이더는 반사되는 신호의 강도(intensity)를 사용하며, 대기의 옅은 눈, 비, 구름 등의 현상은 투과하거나 반사신호의 손실이 작으나, 일정규모 이상의 대기 현상에서는 노이즈로 작용(Nieto Borge et al., 2008)할 수 있다. (때때로 X-band 선박용 레이더 역시 coherent 타입이 있어 위상(phase)을 이용하기도 한다(Horstmann et al., 2021). 목측의 경우 다수의 선원의 의견을 평균하여 해양파 계측 결과로 사용되기도 한다(ISO, 2015).
X밴드 레이더 파랑 계측 장비의 특징은 평균 해양파 주기 기준 10초 이하의 ‘wind wave’와 10초를 초과하는 swell의 에너지량을 3차원 파랑 스펙트럼에서 구분 가능한바, 해당 특성으로 인해 조선 및 해양 엔지니어링 분야 활용도가 높다.
기존 유사 연구에서는 강우여부 분류를 통해 신경망이론을 통해 유의파고를 보정한 연구가 있다(Ahn, 2021). 해당 논문은 강우의 유·무 여부를 통해 파고 추정에 필요한 신호대잡음비 값을 신경망이론을 적용하여 정확도를 향상하였다. 한편 해당 연구에서는 강우여부를 판단하기 위해 AWS자료를 바탕으로 레이더 영상의 기계학습을 통해 도출하였으며, 강설여부는 해당사항이 없다. 또한 선박용 X-밴드 레이더를 이용한 강우량 추정논문에서는 레이더의 신호를 분석하여 강우분포를 기상청의 기상레이더와 비교한 연구 사례가 있다(Kim et al, 2018). 인공위성에 탑재된 X-밴드 합성개구레이더를 활용하여 강우를 관측하는 연구에서는, 높은 입사각의 특징과 전자기파 송신 수신의 편파 특성을 이용하기도 한다(Weinman, et al, 2009).
본 논문은 속초해수욕장에서 X-밴드 레이더를 이용한 파랑계측 연구중, 지난 2021년 12월 24일부터 이틀간 집중된 폭설에 따른 신호 감쇄 현상을 확인하였고, 이에 따른 파고 변화 현상을 분석하고자 작성하게 되었다. 자료의 신뢰성 확보를 위해 2021년 6월부터 12월까지 강우, 강설에 따른 일자별 자료를 확보하여 분석하였으며, CCTV영상 등을 활용하여 상호 확인하였다. 그 중, 폭우 및 폭설에 따른 급격한 신호 감쇄 경우를 분석하였다. 또한 서론에 이어, 레이더 사이트 소개 및 핵심 알고리즘을 기술하고, 레이더 및 부이에서 각각 계측된 유의파고를 시간별 적설량 및 강수량과 함께 비교한다. 본 논문을 작성 하게 된 계기를 보여주는 폭설의 상황은 Fig. 2와 같고, 속초해수욕장 행정지원센터 앞의 모습이다.

2. 속초 레이더 사이트 및 파랑 계측

X-밴드 레이더를 이용한 해양환경 계측 연구를 수행하기위하여 속초해수욕장 행정지원센터 옥상에 장비를 설치하였다. 결과의 신뢰성 확보를 위해 레이더를 비롯하여, CCTV, 풍향풍속계를 설치하였다. Fig. 3과 같이 레이더를 설치하였고 다음의 절차를 통하였다. (1)시설물 사용 허가, (2)무선국 허가, (3)무선국 검사 순서이다.
시설물 사용 허가는 관할 관청인 속초 시의 협조를 통해 받았으며, 이를 토대로 시설물 설치 관련 설계자료를 도출하였다. 해당 자료를 근거로 관할 전파관리소에 무선국허가 신청후 허가를 받았고, 최종 전파진흥원의 검사증명서를 취득하였다. 국내의 경우 전파사용에 대한 규제가 지역별로 상이한 바, 상기 과정을 통해 합법적으로 운용중에 있다.
속초레이더 사이트를 선정한 이유는 레이더 계측 영역 내 국립해양조사원의 해양관측부이가 있어 레이더 계측 결과의 직접적인 비교가 가능한 장점이 있다. 본 시스템에서는 파랑의 분산성 관계(dispersion relation)를 사용하며, 국립해양조사원에서 제공하는 수심정보를 분산성 관계의 변수로 대입한다. 따라서 해안에서의 얕은 수심(shallow water)에서도 정확한 해석이 가능하다.
Fig. 4는 속초 레이더 사이트를 통해 수집된 레이더 영상의 일부이다. 해양파와 속초해수욕장 앞의 조도에 의해 회절되는 현상도 확인가능하다. 일반적으로 X-band 선박용 레이더의 영상의 경우 해면불요반사파(sea clutter)등의 노이즈 성분은 제거되어, 물표 정보만 도출하여 사용되고 있다.
레이더를 이용한 파랑 계측을 위해서는 해면불요반사파의 정보가 필수적이며, 전용으로 제작된 레이더 스캔 컨버터를 사용한다. 사용된 레이더 스캔 컨버터는 50MHz, 즉 거리방향으로는 최대 약 3m이며, 14bit 해상도를 가진다.
붉은색점은 국립해양조사원에서 설치한 해양관측부이이고, 흰색 사각형은 레이더 해석 영역 예시이다. 레이더 해석영역에서(Young and Rosenthal, 1985)의 알고리즘을 이용하여 파주기와 파향을 해석한다. 상기 알고리즘은 시간에 따른 다수의 영상을 3차원 FFT(Fast Fourier Transform)을 통해 파수(wave number) 및 주파수(frequency) 영역으로 변환하여, 에너지의 집중도를 통해 파주기 및 파향 정보 도출이 가능하며 주요식은 다음과 같다(Nieto Borge et al., 2008).
(1)
FW(2)(k)=ωthωcFW(3)(k,ω)dω
식(1)의 좌변은 우변의 3차원 파랑 스펙트럼을 적분한 결과이며, ωth는 나이키스트(Nyquist Freq.)를 회피하기 위한 주파수영역 기준이며, ωc는 주파수영역은 경계값이다. 레이더를 이용한 파랑계측 중, 파고(wave height)의 경우 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 널리 사용하며 다음과 같다.
(2)
SNR=ΩkαFW(2)(k)d2kΩBGNFBGN(3)(k,ω)d2kdω
FBGN(3)는 3차원 FFT결과의 배경잡음성분이며, 우변의 신호대잡음비는 분산성관계에 의한 파랑 에너지 성분과 노이즈 성분의 비율로 도출되며, 대기현상에 의해 노이즈 성분이 달라질 수 있고, 파고값 도출에 영향을 미친다. 특히 신호대잡음비는 분자는 파랑신호성분, 분모가 잡음(noise)성분이며, 강우 및 강설에 따라 분모의 값이 증가하고, 신호성분은 감소함에따라 신호대잡음비 값 자체가 감소하는 현상이 발생한다.
(3)
HS=A+BSNR
HS는 유의파고(significant wave height)이며, A와 B는 부이의 유의파고를 보정(calibration)을 실시하였으며 1차 곡선맞춤(1st-order curve fitting)을 통해 도출할 수 있다. 이를 위해서는 다양한 파고 조건에 대한 장기간 데이터 수집이 필요하다.
결국 신호대잡음비는 유의파고와 선형적으로 비례하기 때문에 SNR값이 줄어들면 유의파고가 줄어드는 현상으로 귀결된다. 해양파해석의 상세 과정은 Yang et al.(2008)학술대회 자료를 참고할 수 있다.

3. 파랑계측과 기상상태 연관성 고찰

3.1 강설에 따른 레이더 영상 변화 및 연관성

강설에 따른 파랑계측(파고)의 연관성을 확인하기 위하여 Fig. 5와 같이 다양한 자료를 동시에 비교할 수 있는 그래프로 표현하였다. 그래프에서 가로축은 시간을 나타내며, 좌측 세로축은 레이더에서 계측된 유의파고이며 파란색 점이다. 우측 세로축의 경우 국립해양조사원의 부이에서 계측된 유의파고이며 붉은색 점이다. 또한 그래프의 하단에 있는 초록색 막대그래프는 가로축-시간별 적설을 의미하며 단위는 센티미터이다. 기상청 자료에서는 강설량을 제공하고 있지 않아 누적 적설 자료를 활용하였다.
시간별 적설값에서, 21년 12월 24일 18시경부터 강설이 시작되었으며, 기상청 통보문에서 대설주의보 역시 같은날 15시, 18시 속초평지, 양양평지, 강릉평지에 발표되었다(Korea Meteorological Administration, 2021).
식(2), 식(3)을 통해 레이더를 통한 유의파고값을 도출하였으며, Fig. 5의 좌측 세로축 및 파란색 점을 통해 강설이 시작되는 18시부터 레이더로부터 계측된 파고값이 떨어진 값을 확인할 수 있다. 부이에서 계측된 유의파고의 경우 동시간대에 증가되는 값을 확인할 수 있다. 강설이 시작된 시간부터는 실제 약 4m의 유의파고 값이 부이에서 계측되지만, 레이더로부터 계측된 파고에서는 급격이 떨어진 것으로 확인되었다. 값은 모두 5분 간격으로 계측되었다.
강설이 잦아든 25일 06시의 경우 레이더에서 계측된 유의파고와 부이에서 계측된 유의파고가 유사한 값을 보이며 강설의 영향을 받지 않음을 확인할 수 있다.
Fig. 6은 2021년 12월 산점도(scatter plot)이며, 가로축은 레이더, 세로축은 부이에서 각각 계측한 유의파고이다. 상관계수 R은 0.667이며, 통상적인 레이더의 상관계수에 비해 낮은 값을 보인다(Yang 2015). 다수의 데이터를 통계 기반 상관성을 추정하면 선형적 특성에 따라 일부값은 벗어날 수 있지만, Fig. 6의 좌측 상단과 같이 선형성에 부합하지 않아 발생하는 문제로 확인되었다. 특히 Fig. 5에서 적설에 따라 레이더에서 낮게 계측된 유의파고(부이에서는 정상적으로) 자료가 Fig. 6의 좌측 상단 자료와 일치한다.
추가로 레이더 영상, 레이더 신호 강도(intensity), 및 레이더와 같은 곳에 설치된 CCTV 영상을 통해 확인하였다. Fig. 7(a)(e)에서 시간별 레이더 영상 변화를 확인할 수 있고, Fig. 8에서는 Fig. 7(a)Fig. 7(b)의 거리방향(12시방향)의 신호강도를 나타내고 있다. Fig. 9의 CCTV영상은 강설 시작 전·후를 확인할 수 있다. Fig. 7의 레이더 영상은 시간에 따라 파도의 패턴과 노이즈 발생여부를 확인할 수 있고, 실제 강설이 시작된 24일 18시부터는 강설에 의한 레이더 신호의 반사로 인해 파도의 패턴을 확인하기가 어려워진다. 패턴 확인이 어려워지면 식(2)의 분자값, 즉 파랑 신호에 해당하는 값이 줄어들고, 분모 값인 잡음 성분은 증가하게 된다. 이에 따라 파고 값이 감소하는 경향을 확인할 수 있으며, 거리방향에 따른 신호강도는 Fig. 8에서 확인할 수 있다.
Fig. 8Fig. 7(a), (b)에서 12시 방향에 대한 신호 강도를 거리에 따라 나타냈으며, 8bit로 변환한 결과값이다. 파란색 점은 Fig. 7(a)이고, 붉은색 점은 Fig. 7(b)이다.
Fig. 9의 강설 전후의 CCTV영상이며, Fig. 9(a)의 24일 오후 4시0분27초에 촬영된 영상에서는 날씨는 흐리지만, 육안으로 섬이 확인 가능하며, 모래사장의 모래상태와, CCTV렌즈의 상태로 옅은 강우로 추정된다. Fig. 9(b)는 같은날 23시이며, 강설을 확인할 수 있다.

3.2 강우에 따른 레이더 영상 변화 및 연관성

앞서 강설에 의한 파고의 감소를 확인하였으며, 3.2절에서는 강우에 따른 레이더 영상을 분석 및 파고 변화를 분석한다. 기존연구(Ahn 2021)에서는 강우여부에 따른 레이더 영상 비교 내용이 있지만, 두 영상사이의 시간차이가 있어 동일한 파고조건 대비 강우 발생 여부에 대한 내용을 파악하기 어렵다. 해당절에서는 동일한 해상조건일 때 강우 발생 여부에 따라 레이더 신호차이가 발생하고, 이에 따라 레이더로 계측한 유의파고가 실제 파고 대비 오차 발생 가능성을 확인하는점, 레이더 영상 변화 및 차이에 초점을 맞추고자 한다.
Fig. 10는 강수량에 따른 레이더에서 계측된 파고값의 경향을 확인하기 위하여 나타낸 그래프이다. 가로축은 시간, 좌측 세로축은 레이더에서 계측된 유의파고(파란색 점), 우측 세로축은 부이에서 계측된 유의파고(붉은색 점)이다. 계측된 자료는 2021년 8월 8일 11시부터 16시까지이며, 약한비에서 오후 15시부터 많은 강수(폭우)를 확인 할 수 있다. 강수의 경우 기상청-속초기상대 자료를 활용하였으며, 유의파고의 경우 국립해양조사원의 부이에서 계측된 값이다.
Fig. 10의 하단 파란색 막대그래프는 시간별 강수량이며, 14시 03mm의 강수량, 15시 45.1mm의 강수량을 기록하고 있다. Fig. 11(a)의 13시 레이더 자료를 확인해보면 입사파(incident wave)의 형태를 확인할 수 있으나, 2시간 후인 Fig. 11(b)의 15시 레이더 자료에서는 강우로 인한 파랑 패턴의 감소 및 실제 레이더를 통한 파고의 감소를 확인할 수 있다.

4. 결 론

2021년 속초해수욕장 행정지원센터에 설치한 X-밴드 레이더를 이용한 해양환경(파랑, 해상풍, 표층해류, 수심) 원격 계측 연구 수행하는 중, 파고 측정치의 오차를 발견하였다. 해당 오차의 원인을 파악하기 위하여 본 연구는 시작되었다. 약 6개월 가량의 A-스캔(raw data)자료를 재해석하고, 기상청의 기상상태자료, 인공위성자료, 국립해양조사원의 부이 자료 등과 상호확인을 통해 강우와 강설(폭설)시 레이더 영상에 잡음(noise)성분으로 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다.
특히 본 연구에서 사용된 다양한 기법 중, 파고계측의 경우 선형적 관계에 있는 신호대잡음비를 이용하고 있어 해당 값의 해석이 중요하다. 특히 폭우와 폭설시 레이더에서 송신된 전자기파가 공기중의 입자에 반사되는 노이즈 성분(식 2의 분모)의 증가를 확인 할 수 있다. 또한 파랑 패턴 신호(식 2의 분자)의 감소는 SNR값로 이어지며, 식 (3)의 유의파고 감소로 귀결된다.
Fig. 12와 같이 강설기간의 파고 데이터 제거시 상관계수는 0.823을 나타내며, 15%이상 향상되었다. 강설에 의해 발생되는 레이더 파고 계측의 정확도 저해 원인을 파악할 수 있다. Fig. 12에서, 레이더에서 계측한 파고와 부이에서 계측한 파고의 상관계수는 향상되었지만, 1차 함수로의 피팅시 기울기가 1이 아닌 문제가 있다. 이는 2개월 이내의 단기 계측 결과만을 통해 보정하여 발생되었다. 해당 문제는 장기간 계측(6개월 이상)을 통해 레이더의 SNR값과 부이의 유의파고와 보정(calibration)한다면 개선될 수 있을 것으로 판단된다.
Bole and Norris(2014)와 같이 X-밴드 선박용 레이더는 slotted array 타입의 안테나가 일반적이며, 방출되는 전자기파는 빔(beam)형태이다. 주(main) lobe와 주변(side) lobe 값이 있으며, 빔폭은 레이더 기종, 제조사에 따라 상이하나 수평 기준 ±15도 내외의 상하방향의 빔폭을 가진다. 이에 대기중의 다양한 현상, 낮은 구름등이 선박용 레이더로 관측 될 수 있는 이유이다. 자연과학분야에서 탐조(bird detection)시, X-밴드 선박용 레이더를 사용하기도 하는데, 위의 레이더 전자기파 빔의 특성이 타 분야에 활용 될 수 있음을 보여준다(Adam et al., 2007).
대기현상에 따른 신호대잡음비 감쇄 성분을 해결하기 위해서는 Fig. 8(b), Fig. 11(b)의 영상과 같이 강우·강설과 같은 대기 성분을 필터링을 통해 제거하는 것이 가장 근본적인 방법이 될 수 있다. 하지만, X-밴드 선박용 레이더의 특성상, 강한 노이즈 성분이 포함될 경우 기존 해수면 정보 신호 역시 미약해지거나 소거가 되어, 영상의 복원이 근복적으로 불가능 하다는 점을 본 논문을 통해 확인되었다. 다만, Fig. 7(d)와 같이 약한 눈(snow), 이슬비와 같은 대기현상의 경우, 노이즈를 제거하고 해수면에 대한 정보를 일부 복원하는 것은 가능할 것으로 판단된다.
선박용 레이더 영상은 파랑해석뿐만 아니라, 해수면복원을 통한 입사파의 예측, 부유체 운동 예측, 해양플랜트 입사파 분석을 통한 수명 연구등의 기초 자료로 활용될수 있는 바, 레이더 영상에 영향을 미치는 기상현상 분석은 그 시작으로 간주 될수 있다. 끝으로 폭설, 폭우 등에 의해 레이더 영상 신호 중 해수면 파랑 형상이 미약할 경우 레이더 영상을 통한 해양파 계측보다는 풍속, 대기상태등의 다양한 변수를 고려한 신경망알고리즘(neural network) 등을 포함하는 인공지능 기술의 적용이 필요하며 후속연구를 통해 밝힐 계획이다.

후 기

본 연구는 중소벤처기업부의 기술혁신개발사업의 일환으로 수행하였음(S2950374, 원격계측기술 기반 해수욕장 안전관리 통합 솔루션 개발). 또한 해양경찰청 재원으로 해양수산과학 기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(클라우드 기반 차세대 VTS 통합 플랫폼 개발). 끝으로 연구를 수행할 수 있도록 지원해주신 강원도 속초시청 관계자분께 감사 말씀드립니다.

Fig. 1.
Various kinds of sensors for wave measurement
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Fig. 2.
Photo of Sokcho beach
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Fig. 3.
Panoramic view of X-band radar at Sokcho beach
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Fig. 4.
Radar image with sea clutter at Sokcho beach
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Fig. 5.
Comparison of Significant wave height between radar and buoy with accumulated snow
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Fig. 6.
Significant wave height correlation btw. radar and buoy with snow on December 2021
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Fig. 7.
Time history of Radar image
KINPR-2022-46-6-517f7.jpg
Fig. 8.
Radar signal intensity along range direction
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Fig. 9.
CCTV images of radar site
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Fig. 10.
Comparison of Significant wave height between radar and buoy with accumulated snow
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Fig. 11.
Time history of Radar image
KINPR-2022-46-6-517f11.jpg
Fig. 12.
Significant wave height correlation btw. radar and buoy without snow on December 2021
KINPR-2022-46-6-517f12.jpg

REFERENCES

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