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저자정보
Jaeseong Park (Handong Global University) Kyungmo Ahn (Handong Global University) Chanyeong Oh (Handong Global University) Yeon S. Chang (Korea Institute of Ocean Science and Technology)
저널정보
한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제32권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
561 - 568 (8page)

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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(T<SUB>P</SUB>)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(R<SUB>val > k</SUB>)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
#X-band radar #significant wave heights #machine learning #artificial neural network (ANN) #peak period #X-band 레이다 #유의파고 #머신러닝 #인공신경망 #첨두주기

목차

Abstract
요지
1. Introduction
2. Estimation of Significant Wave Heights
3. Conclusion
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Ahn, K. / 2014 / New calibration method applicable to significant wave heights obtained by X-band radar / Coastal Engineering Proceedings (34):15~15 google schola Ahn, K. / 2015 / Algorithm for detection of current and water-depth using X-band marine radar / Procedia Engineering 116:818~823 google schola Alpers, W. / 1982 / Spectral signal to clutter and thermal noise properties of ocean wave imaging synthetic aperture radars / International Journal of Remote Sensing 3(4):423~446 google schola Borge, J. N. / 2000 / Analysis of directional wave fields using X-band navigation radar / Coastal Engineering 40(4):375~391 google schola Nieto Borge, J. / 2004 / Inversion of marine radar images for surface wave analysis / Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 21(8):1291~1300 google schola

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