KR101255736B1 - 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법 - Google Patents

단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 단일편파 레이더에서 관측되는 자료(반사도)로부터 산출되는 특성 변수들을 이용해 레이더 에코를 기상 및 비기상 에코로 판별하여 분류하는 방법에 관한 것으로, 단일편파 레이더 시스템에서 수집된 과거 관측 자료로부터 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제1특성변수로써 구하고, 상기 제1특성변수의 소속함수 및 가중치를 산출하는 제1단계; 상기 단일편파 레이더 시스템에서 실시간 수집되는 관측 자료로부터 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제2특성변수로써 구하고, 상기 제2특성변수에 산출한 제1특성변수의 소속함수 및 가중치를 적용하여 기상 에코 및 비기상 에코를 판별한 후 비기상 에코를 제거하는 제2단계; 및 고립점 검사, 연속성 검사, 클러터 확장, 지형에코 지도 비교 및 태양섬광 에코 제거 중 적어도 하나 이상을 수행하는 후처리를 통해 비기상 에코를 제거하는 제3단계를 포함한다.

Description

단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법{Method for classifying meteorological/non-meteorological echoes using single polarization radars}
본 발명은 에코 분류 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 단일편파 레이더에서 관측되는 자료(반사도 자료)로부터 산출되는 특성 변수들을 이용해 레이더 에코를 기상 및 비기상 에코로 판별하고 비기상 에코를 제거할 수 있는 기상 및 비기상 에코 분류 방법에 관한 것이다.
레이더 관측시 얻어진 반사도 자료는 강수량을 추정하는데 중요한 정보를 제공한다. 즉, 반사도 자료는 강수량의 정량적 추정과 단시간 정량적 강수 예측에 있어서 필수적이다. 이러한 반사도 자료에는 강수에 의한 에코뿐만 아니라 지형 에코와 이상 전파, 새, 벌레 등에 의한 비강수 에코도 함께 존재한다. 비강수 에코는 레이더를 기반으로 강수량을 산정함에 있어서 과대 추정을 야기시키기 때문에 비강수 에코를 제거하는 품질 관리는 강수량의 정량적 추정에 아주 중요한 역할을 한다.
비강수 에코 중에서 통상적으로 가장 많은 영향을 미치는 요소 중 하나가 지형 에코이다. 지형 에코는 레이더에서 송신한 전자기파가 강수 시스템이 아닌 산이나 언덕과 같은 지형에 의해 반사되어 되돌아온 신호로서 큰 반사도 값을 가진다. 또한, 지형은 시간이 지남에 따라 변하지 않기 때문에 지형에 의한 반사도는 레이더의 관측 레인지 상에 지속적으로 그리고 동일한 지점에서 발생하는 특징이 있다. 이러한 지형 에코의 특징에 의해 정량적 강수량 추정시 강수 에코뿐만 아니라 지형 에코가 포함되면 강수량이 과도하게 추정되는 문제점을 야기한다.
따라서 정량적 강수량 추정을 위해서는 지형 에코와 같은 비기상 에코를 정확하게 구별하여 제거할 수 있는 기술이 필요하다.
이와 같은 요구에 따라 본 발명은 단일편파 관측변수, 즉 반사도 자료를 이용해 퍼지논리(fuzzy logic)를 적용함으로써 기상 및 비기상 에코를 구별하여 비기상 에코를 제거할 수 있는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 통해 비기상 에코를 정확하게 구별하여 제거할 수 있어 자료의 품질 향상은 물론 정량적 강수 추정에 기여할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 형태는, 단일편파 레이더 시스템에서 수집된 과거 관측 자료로부터 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제1특성변수로써 구하고, 상기 제1특성변수의 소속함수 및 가중치를 산출하는 제1단계; 상기 단일편파 레이더 시스템에서 실시간 수집되는 관측 자료로부터 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제2특성변수로써 구하고, 상기 제2특성변수에 산출한 제1특성변수의 소속함수 및 가중치를 적용하여 기상 에코 및 비기상 에코를 판별한 후 비기상 에코를 제거하는 제2단계; 및 고립점 검사, 연속성 검사, 클러터 확장, 지형에코 지도 비교 및 태양섬광 에코 제거 중 적어도 하나 이상을 수행하는 후처리를 통해 비기상 에코를 제거하는 제3단계;를 포함하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법을 포함한다.
이때, 반사도의 스핀체인지(SPINchange)는 계산된 SPINchangecount에 총 수행한 게이트의 수로 나누어 주어 100을 곱한 값으로 정의되며, 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
Figure 112012076956178-pat00001
Figure 112012076956178-pat00002
(여기서, Z는 반사도를, i는 게이트 수를, j는 방위각 수를, k는 레이더의 관측 고도각의 수를, Zthresh는 (i+1, j, k)에서의 반사도와 그 이웃하는 (i, j, k)에서의 반사도 차이를 각각 나타낸다.)
또한, 상기 제1단계는, 상기 단일편파 레이더 시스템으로부터 과거 관측 자료 중 반사도 자료를 수집하는 단계; 수집된 반사도 자료를 이용해 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제1특성변수로써 산출하는 단계; 상기 제1특성변수의 분포함수를 산출하는 단계; 및 산출된 분포함수로부터 소속함수 및 가중치를 산출하는 단계;를 포함한다.
이때, 상기 소속함수는 기상 에코에 대한 빈도 값과 기상 에코 및 비기상 에코의 빈도 값의 합에 대한 비로 정의되며, 하기 수학식에 의해 산출되는 것일 수 있다.
Figure 112012076956178-pat00003
(여기서, MF는 소속함수를, P는 제1특성변수를, F는 제1특성변수의 빈도 값을, PRE는 기상(강수) 에코를, GRE는 비기상(지형) 에코를 나타낸다.)
이때, 상기 가중치는 상기 기상 및 비기상 에코에 대한 제1특성변수의 분포함수가 중첩하는 영역에 반비례 관계이며, 하기 수학식에 의해 산출되는 것일 수 있다.
Figure 112012076956178-pat00004
(여기서, W는 가중치를, A, B, C는 기상 에코와 비기상 에코의 특성변수 각각에 대한 분포함수의 중첩 영역, D는 기상 에코와 비기상 에코에 대한 분포함수의 중첩 영역의 역수의 합을 나타낸다.)
또한, 상기 제2단계는, 상기 실시간 수집된 관측 자료 중 반사도 자료로부터 제2특성변수를 산출한 후, 산출된 제2특성변수에 산출된 소속함수 및 가중치를 적용하여 소속값을 산출하는 단계; 산출된 소속값의 합을 구하여 총 소속값을 산출하는 단계; 산출된 총 소속값과 미리 설정된 임계치를 비교하여 에코를 판별하는 단계; 및 판별된 비기상 에코를 제거하는 단계;로 이루어진다.
이때, 상기 에코를 판별하는 단계는, 상기 산출된 총 소속값이 상기 임계치보다 크면 비기상 에코로 판별하고, 작으면 기상 에코로 판별할 수 있다.
또한, 상기 고립점 검사는 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀의 주변 픽셀 중 에코 자료가 존재하는 픽셀 수가 주변 픽셀의 50% 이하일 경우 상기 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀을 제거하는 것이며,
상기 연속성 검사는 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀의 주변 픽셀 중 기상에코인 픽셀 수와 비기상에코인 픽셀 수를 비교하여 비기상에코인 픽셀 수가 많으면 상기 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀을 제거하는 것이며,
상기 클러터 확장은 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀이 비기상 에코이면, 상기 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀의 주변으로 한 픽셀씩 확장하여 모두 제거하는 것이며,
상기 지형에코 지도 비교는 지형에코 지도와 비교하여 지형에코 지도의 지형에코와 상응하는 지점을 일괄 제거하는 것이며,
상기 태양섬광 에코 제거는 방위각 방향으로 연속성 검사를 수행하여 불연속성을 나타내는 경우 태양섬광 에코로 판단하여 제거하는 것일 수 있다.
본 발명에 따르면, 산이 많은 국내 지형을 고려한 특성변수(스핀체인지)를 사용함으로써 비기상 에코를 더 효과적으로 제거할 수 있고, 이를 통해 단일편파 레이더 자료의 품질향상을 도모할 수 있으며, 또한, 정량적 강수 추정의 정확도를 높일 수 있어 기상 예보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 일차적으로 비기상 에코를 제거한 후 후처리를 통해 제거되지 않은 비기상 에코를 한번 더 제거함으로써 단일편파 레이더 자료의 품질향상을 더욱 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 시스템의 전체 구성을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 도 2에 도시된 특성변수들의 소속함수 및 가중치 산출 단계에서 일례로 특성변수들 중 반사도의 표준편차에 대한 소속함수 산출 과정을 도식화한 예시도이다.
도 4는 도 2에 따라 얻은 소속함수를 나타낸 예시도이다.
도 5는 도 2에 도시된 특성변수들의 소속함수 및 가중치 산출 단계에서 일례로 특성변수들 중 반사도의 표준편차에 대한 가중치 산출 과정을 도식화한 예시도이다.
도 6은 도 5에 따라 얻은 가중치를 나타낸 예시도이다.
도 7은 도 2에 도시된 에코 판별 단계를 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 도 2에 따라 비기상 에코 제거를 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이다.
도 9는 도 2에 도시된 후처리 수행 단계를 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 도 9의 고립점 검사 과정을 설명하기 위한 참조도 및 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이다.
도 11은 도 9의 연속성 검사 과정을 설명하기 위한 참조도 및 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이다.
도 12는 도 9의 클러터 확장 제거 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 13은 도 9의 지형에코 지도를 이용한 지형에코 제거 과정을 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이다.
도 14는 도 9의 태양 섬광 에코 제거 과정을 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이다.
이하, 본 발명의 실시 예에 대해 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 또한, 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다. 그리고, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 동일한 부호를 붙였다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 시스템의 전체 구성을 나타낸 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 기상 및 비기상 에코 분류 시스템(20)은 통계분석방법에 기초한 퍼지논리를 이용하며, 자료 수집부(21), 특성변수 산출부(22), 소속함수 및 가중치 산출부(23), 에코 판별 및 제거부(24) 및 후처리부(25)를 포함한다. 여기서, 특성변수 산출부(22), 소속함수 및 가중치 산출부(23), 에코 판별 및 제거부(24)는 퍼지논리를 이용하여 비기상 에코를 제거하기 위한 기능부로써 역할을 수행할 수 있다.
각 구성에 대해 구체적으로 설명하면, 자료 수집부(21)는 단일편파 레이더 시스템(10)으로부터 과거 관측 정보 및 실시간 관측 정보를 수집한다. 여기서, 관측 정보는 수평 편파 정보를 포함하는 정보이며, 상기 수평 편파 관측 자료를 이용하여 레이더 반사도를 얻는다.
그리고, 특성변수 산출부(22)는 자료 수집부(21)에서 수집한 과거 관측 자료로부터 기상 및 비기상 에코에 대한 제1특성변수들을 산출한다. 여기서 제1특성변수들은 소속함수 및 가중치를 구하기 위해 과거 관측 자료로부터 산출되는 변수들이며, 이러한 제1특성변수들은 반사도의 표준편차, 반사도의 연직기울기, 반사도의 스핀체인지(SPINchange)를 적어도 포함한다.
또한, 특성변수 산출부(22)는 자료 수집부(21)에서 실시간 수집한 관측 자료로부터 제2특성변수들을 실시간 산출한다. 상기 실시간 산출된 제2특성변수들은 이후 에코 판별 및 제거부(24)에서 에코 판별에 이용된다.
그리고, 소속함수 및 가중치 산출부(23)는 과거 자료의 통계분석을 통한 소속함수 및 가중치를 산출하는 기능부로, 기상 및 비기상 에코에 대해 산출한 제1특성변수들 각각의 분포함수를 도출하고, 도출한 제1특성변수들 각각의 분포함수로부터 그 특성을 분석하여 비기상 에코 각각에 대한 소속함수 및 가중치를 산출한다. 즉, 소속함수 및 가중치 산출부(23)는 과거 관측 자료를 통계분석하여 비기상 에코에 대한 소속함수 및 가중치를 산출한다.
그리고, 에코 판별 및 제거부(24)은 퍼지변수 산출부(22)에서 실시간 관측 자료로부터 산출된 제2특성변수들에 과거 관측 자료로부터 산출한 소속함수 및 가중치를 적용하여 기상 에코 및 비기상 에코를 판별한다. 즉, 에코 판별 및 제거부(24)은 기상 에코 및 비기상 에코 각각의 제2특성변수들에 대한 소속값을 구하고, 구해진 소속값의 총합, 즉 총 소속값을 산출한다. 그런 다음, 에코 판별 및 제거부(24)은 산출된 총 소속값을 미리 설정된 임계치와 비교하여 산출된 총 소속값이 임계치 이상일 경우 비기상 에코로 판별하고, 산출된 총 소속값이 임계치 이하일 경우 기상 에코로 판별하고, 비기상 에코로 판별된 경우, 이를 제거한다.
그리고, 후처리부(25)는 에코 판별 및 제거부(24)를 통해 제거되지 않고 남아있는 비강수 에코를 제거하는 기능부로, 고립점 검사, 연속성 검사, 클러터 확장, 지형에코 지도 비교 및 태양섬광 에코 제거 중 적어도 하나 이상을 수행하여 후처리를 수행할 수 있다. 여기서, 고립점 검사는 주어진 임의의 지점(이하, 픽셀이라고 함) 주위로 에코 자료가 50% 이상 없을 경우 주어진 픽셀을 제거하는 방법이며, 연속성 검사는 주어진 픽셀 주위의 에코 자료를 수집하여 기상에코와 비기상에코의 개수를 비교하고, 비기상에코 수가 많으면 모두 제거하는 방법이다. 클러터 확장은 주어진 픽셀이 클러터로 확정되면 해당 픽셀 주위로 한 픽셀씩 확장하여 모두 제거하는 방법이며, 여기서 클러터는 레이더에서 지면, 해면, 빗방울 등으로부터 발생하는 불필요한 반사파에 의해 나타나는 반사 장애 에코이다. 지형에코 지도 비교는 지형에코 지도와 비교하여 지형에코와 상응한 지점에 대한 에코를 비기상에코로 판단하고 이를 제거하는 방법이다. 태양 섬광 에코 제거는 태양 섬광 에코를 제거하는 방법이다.
이하, 본 기상 및 비기상 에코 분류 시스템의 동작에 대한 상세한 설명은 하기 도 2 내지 도 14를 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 본 방법은 도 1에서 설명한 기상 및 비기상 에코 분류 시스템에 의해 이루어질 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 기상 및 비기상 에코 분류 방법은 크게 네 부분으로 나뉘며, 퍼지변수의 소속함수 및 가중치 산출 단계(S100), 에코 분류 단계(S200), 비기상 에코 제거 단계(S300) 및 후처리 수행 단계(S400)를 포함하여 이루어진다.
먼저, 제1특성변수의 소속함수 및 가중치 산출 단계(S100)는 단일편파 레이더로부터 미리 수집된 과거 관측 자료를 이용하여 비기상 에코에 대한 특성변수들의 소속함수 및 가중치를 산출하는 과정이다. 여기서, 과거 관측 자료는 반사도 자료이다.
구체적으로, 단일편파 레이더로부터 관측된 과거 관측 자료, 즉 반사도 자료를 수집하고, 수집된 과거 반사도 자료를 이용해 비기상 에코에 대한 제1특성변수(feature fields)들을 산출한다(S110). 여기서, 제1특성변수는 반사도의 표준편차, 반사도의 연직기울기 및 반사도의 스핀체인지(SPINchange)를 적어도 포함한다.
우선, 특성변수를 생성하기 위한 반사도(Reflectivity, Zh)는 대기 중의 강수입자가 레이더의 수평편파에 의해 반사되어 되돌아 온 신호의 강도를 나타내는 변수로, 하기 수학식 1에 의해 계산된다.
Figure 112012076956178-pat00005
여기서, D는 입자의 사이즈를, N(D)는 D의 사이즈를 가지는 입자의 개수를, dD는 입자크기의 간격을 각각 나타낸다.
수학식 1에 따르면, 반사도는 입자 사이즈(D)의 6승에 비례하므로, 반사도가 크다는 것은 강수 입자의 사이즈가 크다는 것이며, 이것은 강한 강수임을 의미한다.
그리고, 반사도의 표준편차(SD(Z))는 각 변수들이 균질하게 분포하는지를 나타내는 것으로, 하기 수학식 2에 의해 계산된다.
Figure 112012076956178-pat00006
여기서, Z는 반사도, n은 표준편차 계산시 사용되는 레이더의 픽셀 수를 각각 나타낸다.
수학식 2에 따르면, 반사도의 표준편차는 주어진 영역에 대해서 예를 들면 10개의 게이트(레이더에서 한 픽셀을 의미)에 대하여 평균한 평균반사도와 10개 게이트의 각각의 반사도의 차이를 이용하여 구해진다.
이러한 표준편차는 기상(강수) 에코의 경우 공간적 분포가 균질하기 때문에 표준편차가 작게 나오고, 비기상(지형) 에코의 경우 공간적 분포가 비균질해서 표준편차가 기상 에코와 비교하여 크게 나온다.
그리고, 반사도의 연직기울기(VGZ)는 고도에 따른 반사도 값의 변화를 나타낸 것으로, 하기 수학식 3에 의해 계산된다.
Figure 112012076956178-pat00007
여기서, Z는 반사도를, i는 게이트 수를, j는 방위각 수를, k는 레이더의 관측 고도각의 수를 각각 나타낸다.
수학식 3에 따르면, 반사도의 연직기울기(VGZ)는 주어진 지점의 i번째 게이트, j번째 방위각, k번째 고도각에 해당하는 반사도 값과 i와 j는 동일하고 k+1번째 고도각에 해당하는 반사도 값의 차이를 k+1에 해당하는 고도각과 k에 해당하는 고도각의 차이로 나누어 준 값에 의해 구해진다.
즉, 지형에 의한 비강수 에코가 지상 부근에 주로 발생하므로 주어진 지점에 비강수 에코가 있다면 높은 고도의 반사도와 낮은 고도의 반사도 값의 차이가 크게 나타나게 되고 반사도의 연직기울기(VGZ)도 큰 값을 갖는다.
반면 주어진 지점에 강수 에코가 있다면 높은 고도의 반사도와 낮은 고도의 반사도 값의 차이가 작게 나타나게 되고 반사도의 연직기울기(VGZ)도 작은 값을 갖는다.
이후, 이러한 반사도의 연직기울기(VGZ)의 분포 특징을 이용해서 퍼지 소속함수를 구한다.
그리고, 반사도의 스핀체인지(SPINchange)는, 반사도의 공간적 변동성을 정의한 것으로, 하기 수학식 4에 의해 계산된다.
Figure 112012076956178-pat00008
Figure 112012076956178-pat00009
여기서, , Zthresh는 (i+1, j, k)에서의 반사도와 그 이웃하는 (i, j, k)에서의 반사도 차이를 의미하는 것으로, 레이더 시스템마다 그 값은 달라질 수 있고, 본 실시예에서는 4dBZ로 설정할 수 있다.
수학식 4에 따르면, 스핀체인지(SPINchange)는 계산된 SPINchangecount에 총 수행한 게이트의 수 10개로 나누어 주어 100을 곱한 값으로 계산된다.
즉, SPINchangecount는 주어진 지점(i, j, k)의 반사도 값과 그 보다 한 게이트 더 진행한 지점(i+1, j, k)의 반사도 값의 차이가 주어진 임계값(Zthresh)보다 크고, (i,j,k)와 (i+1,j,k) 지점의 반사도 값의 부호가 서로 반대이면 그 지점을 SPINchange가 나타난 것으로 판단하여 SPINchangecount에 1을 더해준다. 즉, SPINchangecount는 11개 게이트에서 SPINchange가 나타난 총 개수이다.
구체적으로, 스핀체인지는 (i, j, k)부터 시작하여 (i+10, j, k)까지 각 픽셀에 대하여 계산된다. 여기서, 총 11개의 픽셀이지만 두 개 픽셀씩 빼주어야 하므로 총 10회 계산하게 된다. 그러므로, ALLcounts의 수는 10개이다. 그리고, SPINchangecount에는 최소 0에서 최대 10까지의 값을 가지며, 두 지점의 반사도 값 차이가 주어진 반사도의 임계값(Zthresh)보다 크고, 두 지점의 반사도 값의 부호가 서로 반대여야 한다. 이 조건들을 만족할 때 스핀체인치의 카운터가 1 증가한다.
예를 들어, Z(i+1, j, k) 값이 4 dBZ, Z(i, j, k) 값이 -1 dBZ라 하면 이 두 값의 차이는 5 dBZ이고 두 값의 부호가 하나는 양이고 하나는 음의 부호를 가진 값이므로 SPINchangecount에 1이 더해진다. 만일 Z(i+1, j, k) 값이 6 dBZ, Z(i, j, k)값이 1 dBZ라 하면 두 값의 차이는 5 dBZ이지만 두 값의 부호가 둘 다 양이기 때문에 SPINchangecount에 1이 더해지지 않는다. 이러한 방법으로 이웃하는 10개의 픽셀에 대해서 스핀체인지를 계산한다.
즉, 지형에 의한 비강수 에코는 반사도 값의 불연속이 심하게 나타나므로 스핀체인지(SPINchange)가 비강수 에코의 경우 그 값이 강수 에코에 비해 크게 나타난다. 이러한 스핀체인지의 특징을 이용해 산이 많은 국내 지형에 대한 비강수 에코를 판별할 수 있다.
이후, 이러한 스핀체인지(SPINchange)의 분포 특징을 이용해 퍼지 소속함수를 구한다.
그런 다음, 산출된 기상 및 비기상 에코 각각에 대한 제1특성변수의 분포함수를 도출한다(S120). 반사도의 표준편차의 경우, 기상 에코에 대한 분포함수는 낮은 값에 집중되어 분포하고 있으나, 비기상 에코에 대한 분포함수는 높은 값까지 넓게 분포되어 있다. 그리고, 반사도의 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)의 경우, 기상 에코에 대한 분포함수는 낮은 값에 집중되어 있으나, 비기상 에코에 대한 분포함수는 높은 값에 분포되어 있다.
이어서, 도출된 기상 및 비기상 에코 각각에 대한 제1특성변수의 분포함수로부터 소속함수 및 가중치를 산출한다(S130).
소속함수는 기상 에코에 대한 빈도 값과 기상 에코 및 비기상 에코의 빈도 값의 합에 대한 비로 정의되며, 하기 수학식 5에 의해 산출된다.
Figure 112012076956178-pat00010
여기서, MF는 소속함수를, P는 제1특성변수를, F는 제1특성변수의 빈도 값을, PRE는 기상(강수) 에코를, GRE는 비기상(지형) 에코를, i는 특성변수의 인덱스를 각각 나타낸다.
그리고, 가중치(W)는 기상 에코에 대한 제1특성변수들의 분포함수와 비기상 에코에 대한 제1특성변수들의 분포함수가 중첩되는 영역에 반비례하는 변수로, 하기 수학식 6에 의해 각각 계산된다.
Figure 112012076956178-pat00011
여기서, A, B, C는 기상 에코와 비기상 에코의 제1특성변수들 각각에 대한 분포함수의 중첩 영역, D는 기상 에코와 비기상 에코에 대한 분포함수의 중첩 영역의 역수의 합을 나타낸다.
다음으로, 기상 및 비기상 에코 각각에 대한 제1특성변수들의 소속함수 및 가중치가 산출되면(S100), 이를 이용해 에코 분류를 수행한다(S200).
에코 분류 단계(S200)는 실시간 관측된 관측 자료로부터 제2특성변수들을 산출한 후 총 소속값을 산출하고, 산출된 총 소속값을 이용해 에코를 판별하는 과정으로 이루어진다.
구체적으로, 단일편파 레이더 시스템에서 실시간 관측되는 관측자료, 즉 반사도 자료를 수집하고, 실시간 수집한 반사도 자료로부터 제2특성변수들을 산출한 후(S210), 산출된 제2특성변수들에 S100 단계에서 산출된 소속함수 및 가중치를 적용하여 총 소속값을 산출한다(S220).
여기서, 총 소속값은 각 제2특성변수들의 소속값과 가중치의 곱의 합과 각 제2특성변수들의 가중치 합의 비로 정의되며, 하기 수학식 7에 의해 산출된다.
Figure 112012076956178-pat00012
이때, MFtot는 총 소속값을, MF는 특성변수의 소속값을, W는 특성변수의 가중치를, i는 특성변수의 인덱스를 각각 나타낸다.
이러한 총 소속값은 0과 1 사이의 값을 가지며, 0은 기상 에코일 확률이 100%로 이며, 1은 비기상 에코일 확률이 100%임을 나타낸다.
그런 다음, 산출된 총 소속값을 미리 설정된 임계값과 비교하여 에코 판별을 수행한다(S230). 본 실시예에서는 0.5를 임계치로 설정하며, 산출된 총 소속값이 임계치 이상이면 비기상 에코로, 산출된 총 소속값이 임계치 이하이면 기상 에코로 판별한다.
이어서, 비기상 에코로 판별되면, 비기상 에코를 제거한다(S300).
그런 다음, 특성 변수를 이용한 비기상 에코의 제거가 수행된 결과에 대해 후처리를 수행한다(S400). 구체적으로, 후처리 수행 단계(S400)는 고립점 검사, 연속성 검사, 클러터 확장, 지형에코 지도 비교 및 태양섬광 에코 제거 중 적어도 하나 이상을 수행하여 앞 단계(S300)의 처리 결과에서 남아있는 비강수 에코 노이즈를 제거하는 것일 수 있다. 여기서, 고립점 검사는 주어진 임의의 지점(이하, 픽셀이라고 함) 주위로 에코 자료가 50% 이상 없을 경우 주어진 픽셀을 제거하는 방법이며, 연속성 검사는 주어진 픽셀 주위의 에코 자료를 수집하여 기상에코와 비기상에코의 개수를 비교하고, 비기상에코 수가 많으면 모두 제거하는 방법이다. 클러터 확장은 주어진 픽셀이 클러터로 확정되면 해당 픽셀 주위로 한 픽셀씩 확장하여 모두 제거하는 방법이며, 여기서 클러터는 레이더에서 지면, 해면, 빗방울 등으로부터 발생하는 불필요한 반사파에 의해 나타나는 반사 장애 에코이다. 지형에코 지도 비교는 지형에코 지도와 비교하여 지형에코와 상응한 지점에 대한 에코를 비기상에코로 판단하고 이를 제거하는 방법이다. 태양 섬광 에코 제거는 태양 섬광 에코를 제거하는 방법이다.
도 3은 도 2에 도시된 제1특성변수들의 소속함수 및 가중치 산출 단계에서 일예로 반사도의 표준편차에 대한 소속함수 산출 과정을 도식화한 예시도이다.
도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 기상 에코에 대한 반사도의 표준편차의 분포함수는 검정선으로, 비기상 에코(지형에코)에 대한 반사도의 표준편차는 붉은선으로 각각 도시되어 있다. 그리고, 기상 에코의 분포함수는 표준편차가 작게 나타나며, 비기상 에코(지형에코)는 표준편차가 크게 나타남을 알 수 있다.
도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 소속함수(Membership Function, MF)는 반사도의 표준편차에 대한 두 빈도 값의 합에 대한 하나의 빈도 값의 비로 정의되며, 비기상 에코에 대한 소속함수는 기상 및 비기상 에코 각각의 빈도 합에 대한 비기상 에코의 빈도 값의 비이다. 비기상 에코에 대한 반사도 표준편차의 소속함수(MFGRE(SDZi))는 도 3의 (b)에 도시된 수학식에 의해 계산하면 도 3의 (c)와 같은 소속함수의 그래프가 산출된다.
도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 소속함수의 그래프에서 x축은 반사도의 표준편차(dB)를, y축은 소속값을 나타내며, 기상 에코에 대한 분포가 0일 경우, 소속함수의 값은 1이 된다.
이러한 과정으로 3가지 특성변수(반사도의 표준편차, 반사도의 연직기울기, 반사도의 스핀체인지)에 대해서 각각 소속함수를 구한다.
도 4는 도 2에 따라 얻은 제1특성변수들의 퍼지 소속함수를 나타낸 예시도이다. 여기서, 반사도의 강도에 따라 반사도(Z)의 등급을 네 등급(Z>30, 30>Z>20, 20>Z>10, 10>Z>0)으로 구분해 소속함수를 세분화하여 구하였다.
여기서, (a)는 반사도의 표준편차에 대한 소속함수를, (b)는 반사도의 연직기울기의 소속함수를, (c)는 스핀체인지(SPINchange)의 소속함수를 각각 나타내며, 도 4의 (a) 내지 (c)에 도시된 소속함수 그래프에서 소속값이 1이면 완전 비기상 에코이며, 소속값이 0이면 완전 기상 에코임을 알 수 있다.
도 5는 도 2에 도시된 제1특성변수들의 소속함수 및 가중치 산출 과정에서 각 제1특성변수들에 대한 가중치 산출 과정을 도식화한 예시도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 제1특성변수들의 가중치(W)는 기상 에코에 대한 제1특성변수들의 분포함수(검은색 선)와 비기상 에코에 대한 제1특성변수들의 분포함수(붉은색 선)가 중첩되는 영역에 반비례하는 값으로, 중첩 영역(A, B, C)은 기상 에코와 비기상 에코가 섞여 있는 부분이며 비기상 에코에 대한 소속함수가 1이 되지 않기 때문에 소속함수가 1이 되지 않는 영역을 말하며, 중첩 영역이 작을수록 기상 에코 및 비기상 에코의 구별이 잘되는 것을 의미한다. 즉, 중첩 영역이 작은 변수에 큰 가중치를 부여하도록 하기 위해 수학식 6과 같은 식을 이용하여 가중치를 구한다.
도 6은 도 5에 따라 얻은 가중치를 나타낸 예시도이다. 여기서, 반사도의 강도에 따라 반사도(Z)의 등급을 네 등급(Z>30, 30>Z>20, 20>Z>10, 10>Z>0)으로 구분하여 각 제1특성변수에 대한 가중치를 세분화하여 구하였다.
도 6에 도시된 바와 같이, 반사도(Z)가 20 dBZ 이상인 경우에는 스핀체인지(SPINchange)의 가중치가 가장 작으며, 반사도의 표준편차의 가중치가 가장 높다.
이 결과는 20 dBZ 이상의 반사도 영역에서 기상 에코 및 비기상 에코를 판별하는 데 있어서 3개의 제1특성변수 중 반사도의 표준편차가 가장 중요한 변수임을 의미한다.
그리고, 반사도(Z)가 10 dBZ이상 20 dBZ 이하인 경우에는 반사도의 연직기울기의 가중치가 가장 작고, 반사도의 표준편차의 가중치가 가장 크다.
이 결과는 20 dBZ 이하의 반사도 영역에서 기상 에코 및 비기상 에코를 판별하는 데 있어서 3개의 제1특성변수들 중 반사도의 표준편차가 중요한 역할을 함을 의미한다. 또한, 스핀체인지의 기여도는 반사도의 강도가 약해질수록 점점 높아짐을 의미한다.
그리고, 반사도(Z)가 0 dBZ이상 10 dBZ 이하인 경우에는 반사도의 연직기울기에 의한 강수 및 비강수에코의 판별은 불가능하고 반사도의 표준편차와 스핀체인지에 의해서만 판별이 가능하다.
따라서 본 발명에서는 제1특성변수들이 기상 에코 및 비기상 에코를 정확하게 판별하는 데 중요한 변수임을 알 수 있다.
도 7은 도 2에 도시된 에코 분류 단계를 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 실시간 수집된 단일편파 레이더의 관측 자료에 산출된 소속함수 및 가중치를 적용하여 총 소속값(MFtot)을 산출한다(S231).
그런 다음, 산출된 총 소속값(MFtot)과 설정된 임계치(MFthresh)를 비교하여 기상 에코 또는 비기상 에코를 판별한다(S232).
판별 결과, 산출된 총 소속값이 임계치보다 크면, 비기상 에코로 판별하고(S233), 반대로 산출된 총 소속값이 임계치보다 작으면, 기상 에코로 판별한다(S234).
이어서, 판별된 비기상 에코는 제거한다(S300).
도 8은 도 2에 따라 비기상 에코 제거를 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이며, (a) 내지 (c)는 관측된 반사도를 표시한 영상이며, (d) 내지 (f)는 본 발명에 따른 단일편파 레이더를 이용한 기상 에코 및 비기상 에코 분류 방법을 적용한 후의 반사도 영상을 나타낸다. 여기서, (a) 및 (d)는 2010년 10월 01일(0401 LST)에 관측된 지형 에코 사례를, (b) 및 (e)는 2010년 9월 21일(1101 LST)에 관측된 강수 에코 사례를, (c) 및 (f)는 2010년 12월 28일(0201 LST)에 관측된 강수 에코 중 눈이 온 사례이다.
도 8의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이, 비기상 에코는 붉은 색으로 표시된 영역에 해당하며 기상 에코와는 달리 주변의 에코에 비해 불연속적으로 강한 반사도를 보이는 것을 알 수 있다.
반면, 도 8의 (d) 내지 (e)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 단일편파 레이더를 이용한 비기상 에코 제거 방법에서 퍼지변수(특성변수)를 이용한 비기상 에코 제거 과정을 적용한 결과, 붉은 색의 강한 지형 에코(비기상 에코)는 판별되어 모두 제거되어 있음을 알 수 있다.
도 9는 도 2에 도시된 후처리 수행 단계를 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 후처리 수행 단계(S400)는 고립점 검사, 연속성 검사, 클러터 확장, 지형에코 지도 비교 및 태양섬광 에코 제거 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다.
먼저, 주어진 임의의 지점(이하, 픽셀이라고 함)에 대한 고립점 검사를 실행하여 주어진 픽셀 주위의 에코 자료가 50%가 되지 않을 경우, 해당 픽셀의 제거를 수행한다(S410). 즉, 주어진 픽셀 주변의 8개의 격자 중 에코 자료가 존재하는 격자 수가 전체에 대해 50%를 넘지 않으면, 주어진 픽셀을 노이즈로 판단하여 픽셀 제거를 수행한다.
그런 다음, 고립점 검사가 완료되면, 주어진 픽셀 주위의 에코 자료를 수집하여 연속성 검사를 실행하고, 주위 격자에서 비기상 에코 수가 많으면 해당 픽셀의 제거를 수행한다(S420). 즉, 주어진 픽셀 주변의 에코 자료를 수집하고, 주변 8개의 격자 중 기상 에코에 해당하는 픽셀 수와 비기상 에코에 해당하는 픽셀 수를 비교하여 비기상 에코에 해당하는 픽셀 수가 많으면 주어진 픽셀을 노이즈로 판단하여 픽셀 제거를 수행한다.
이어서, 연속성 검사가 완료되면, 클러터 확장을 실행하여 해당 픽셀과 해당 픽셀 주위로 한 픽셀씩 확장하여 제거를 수행한다(S430). 즉, 주어진 픽셀이 클러터, 즉, 비기상 에코로 확정되면, 상기 주어진 픽셀 주변으로 한 픽셀씩 확장하고, 주어진 픽셀과 확장된 픽셀까지 모두 제거를 수행한다.
그런 다음, 클러터 확장 제거가 완료되면, 지형에코 지도와 비교하여 지형에코와 상응하는 지점에 대한 에코의 제거를 수행한다(S440). 즉, 클러터 확장 제거가 수행된 결과에 대해 지형에코 지도와 비교하고, 지형에코 지도의 지형에코와 상응하는 지점의 에코를 제거한다.
이어서, 지형에코 지도의 비교에 따른 에코 제거가 완료되면, 태양 섬광 에코의 제거를 수행한다(S450). 즉, 기상레이더가 태양에서 방사되는 전파에 영향을 받기 때문에 태양 고도각이 낮은 이른 아침과 저녁에 태양이 위치한 방향으로 태양섬광 에코가 나타나므로, 방위각 방향으로 연속성 검사를 수행하여 불연속성이 나타나는 에코를 태양섬광 에코로 판단하고 이를 제거한다.
이로써 후처리 과정이 완료되고, 퍼지변수를 이용한 비기상 에코 제거 후에 남아있는 비기상 에코 노이즈에 대한 제거가 수행될 수 있다.
도 10은 도 9의 고립점 검사 과정을 설명하기 위한 참조도 및 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도로, (a)는 고립점 검사 과정을 설명하기 위한 참조도, (b) 및 (c)는 고립점 검사를 실제 사례에 적용하기 전과 후의 예시도다.
도 10의 (a)를 참조하면, 주어진 픽셀(P)의 주변에 존재하는 8개의 픽셀 중 파란색으로 나타낸 3개의 픽셀에 대한 에코 자료만 존재하므로, 즉, 50% 이상의 에코 자료가 없으므로, 해당 픽셀(P)에 대한 제거를 수행한다.
도 10의 (b) 및 (c)를 참조하면, (a)의 원으로 표시된 부분(X)에 대한 고립점 검사 수행 결과 비기상 에코 노이즈의 제거((b)의 X')가 수행되었음을 알 수 있다.
도 11은 도 9의 연속성 검사 과정을 설명하기 위한 참조도 및 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도, (a)는 연속성 검사 과정을 설명하기 위한 참조도, (b) 및 (c)는 연속성 검사를 실제 사례에 적용하기 전과 후의 예시도다.
도 11의 (a)를 참조하면, 주어진 픽셀(P)의 주변에 존재하는 8개의 픽셀 중 기상에코(강수에코)는 파란색으로 나타낸 2개의 픽셀이며, 비기상에코(지형에코)는 회색으로 나타낸 6개의 픽셀이므로, 비기상에코의 개수가 기상에코의 개수보다 많으므로, 해당 픽셀(P)에 대한 제거를 수행한다.
도 11의 (b) 및 (c)를 참조하면, (a)의 원으로 표시된 부분(Y)에 대한 연속성 검사 수행 결과 비기상 에코 노이즈의 제거((b)의 Y')가 수행되었음을 알 수 있다.
도 12는 도 9의 클러터 확장 제거 과정을 설명하기 위한 참조도로, (a)는 클러터 확장 제거를 수행하기 전, (b)는 클러터 확장 제거를 수행한 후에 관한 참조도이다.
도 12의 (a) 및 (b)를 참조하면, 주어진 픽셀(P)이 클러터, 즉, 비기상 에코로 확정되면, 주어진 픽셀(P)의 주위의 파란색으로 나타낸 3개의 픽셀이 기상에코이더라도, 해당 픽셀(P) 주위로 한 픽셀씩 확장하여 (b)와 같이 모두 제거된다. 이러한 클러터 확장 제거는 주어진 픽셀의 전후좌우에 위치하고 있는 에코를 무조건적으로 제거하기 때문에 에코를 과도하게 제거하는 효과를 가진다.
도 13은 도 9의 지형에코 지도를 이용한 지형에코 제거 과정을 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도이며, (a) 및 (c)는 지형에코 지도를 이용한 지형에코 제거 과정을 실제 사례에 적용하기 전, 후에 관한 예시도이며, (b)는 지형에코 지도를 나타낸 예시도이다.
도 13의 (a) 내지 (c)를 참조하면, (a)의 붉은색 원으로 나타낸 영역이 (b)의 지형에코 지도와 비교한바, 지형에코에 해당하는 영역임을 알 수 있다. 따라서, (a)의 붉은색 원으로 나타낸 영역에 대한 지형에코 지도 비교를 통해 비기상 에코 노이즈의 제거가 (c)의 붉은 색 원으로 나타낸 영역과 같이 수행되었음을 알 수 있다.
도 14는 도 9의 태양 섬광 에코 제거 과정을 실제 사례에 적용한 예를 나타낸 예시도로, (a)는 및 (b)는 각각 태양 섬광 에코 제거 과정을 실제 사례에 적용하기 전, 후에 관한 예시도이다.
도 14의 (a) 및 (b)를 참조하면, (a)의 붉은 색 원으로 표시된 부분과 같이 태양이 위치한 방향으로 태양섬광 에코가 나타난다. 이러한 태양섬광 에코는 기상레이더가 태양에서 방사되는 전파에 영향을 받기 때문에 태양 고도각이 낮은 이른 아침과 저녁에 태양이 위치한 방향으로 에코가 나타나게 된다. 그러므로, 방위각 방향으로 연속성 검사를 수행하여 태양섬광 에코를 제거할 수 있다.
따라서, (a)의 붉은 색 원으로 표시된 부분에 대한 태양 섬광 에코 노이즈의 제거가 (b)의 붉은 색 원으로 표시된 부분과 같이 수행되었음을 알 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들을 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에 따른 장치 및 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
10. 레이더 시스템 20. 기상 및 비기상 에코 분류 시스템
21. 자료수집부 22. 특성변수 산출부
23. 소속함수 및 가중치 산출부 24. 에코 판별 및 제거부
25. 후처리부

Claims (14)

  1. 단일편파 레이더 시스템에서 수집된 과거 관측 자료로부터 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제1특성변수로써 구하고, 상기 제1특성변수의 소속함수 및 가중치를 산출하는 제1단계;
    상기 단일편파 레이더 시스템에서 실시간 수집되는 관측 자료로부터 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제2특성변수로써 구하고, 상기 제2특성변수에 산출한 제1특성변수의 소속함수 및 가중치를 적용하여 상기 제2특성변수 각각의 총 소속값을 산출하고, 산출된 총 소속값과 임계치를 비교하여 기상 에코 및 비기상 에코를 판별한 후, 판별된 비기상 에코를 상기 관측 자료로부터 제거하는 제2단계; 및
    고립점 검사, 연속성 검사, 클러터 확장, 지형에코 지도 비교 및 태양섬광 에코 제거 중 적어도 하나 이상을 수행하는 후처리를 통해 비기상 에코를 제거하는 제3단계;를 포함하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    반사도의 스핀체인지(SPINchange)는 계산된 SPINchangecount에 총 수행한 게이트의 수로 나누어 주어 100을 곱한 값으로 정의되며, 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
    Figure 112012076956178-pat00013

    Figure 112012076956178-pat00014

    (여기서, Z는 반사도를, i는 게이트 수를, j는 방위각 수를, k는 레이더의 관측 고도각의 수를, Zthresh는 (i+1, j, k)에서의 반사도와 그 이웃하는 (i, j, k)에서의 반사도 차이를 각각 나타낸다.)
  3. 제1항에 있어서, 상기 제1단계는,
    상기 단일편파 레이더 시스템으로부터 과거 관측 자료 중 반사도 자료를 수집하는 단계;
    수집된 반사도 자료를 이용해 반사도에 대한 표준편차, 연직기울기 및 스핀체인지(SPINchange)를 제1특성변수로써 산출하는 단계;
    상기 제1특성변수의 분포함수를 산출하는 단계; 및
    산출된 분포함수로부터 소속함수 및 가중치를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 소속함수는 기상 에코에 대한 빈도 값과 기상 에코 및 비기상 에코의 빈도 값의 합에 대한 비로 정의되며, 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
    Figure 112012076956178-pat00015

    (여기서, MF는 소속함수를, P는 제1특성변수를, F는 제1특성변수의 빈도 값을, PRE는 기상(강수) 에코를, GRE는 비기상(지형) 에코를, i는 특성변수의 인덱스를 나타낸다.)
  5. 제4항에 있어서,
    상기 가중치는 상기 기상 및 비기상 에코에 대한 제1특성변수의 분포함수가 중첩하는 영역에 반비례 관계이며, 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
    Figure 112012076956178-pat00016

    (여기서, W는 가중치를, A, B, C는 기상 에코와 비기상 에코의 특성변수 각각에 대한 분포함수의 중첩 영역, D는 기상 에코와 비기상 에코에 대한 분포함수의 중첩 영역의 역수의 합을 나타낸다.)
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제2단계는, 상기 실시간 수집된 관측 자료 중 반사도 자료로부터 제2특성변수를 산출한 후, 산출된 제2특성변수에 산출된 소속함수 및 가중치를 적용하여 소속값을 산출하는 단계;
    산출된 소속값의 합을 구하여 총 소속값을 산출하는 단계;
    산출된 총 소속값과 미리 설정된 임계치를 비교하여 에코를 판별하는 단계; 및
    판별된 비기상 에코를 상기 관측 자료로부터 제거하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 에코를 판별하는 단계는, 상기 산출된 총 소속값이 상기 임계치보다 크면 비기상 에코로 판별하고, 작으면 기상 에코로 판별하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 총 소속값은 각 퍼지변수의 소속값의 총합이며, 하기 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
    Figure 112013003205727-pat00017

    (여기서, MF는 특성변수의 소속값을, MFtot는 총 소속값을, W는 특성변수의 가중치를, i는 특성변수의 인덱스를 각각 나타낸다.)
  9. 제1항에 있어서,
    상기 고립점 검사는 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀의 주변 픽셀 중 에코 자료가 존재하는 픽셀 수가 주변 픽셀의 50% 이하일 경우 상기 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀을 제거하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 연속성 검사는 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀의 주변 픽셀 중 기상에코인 픽셀 수와 비기상에코인 픽셀 수를 비교하여 비기상에코인 픽셀 수가 많으면 상기 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀을 제거하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 클러터 확장은 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀이 비기상 에코이면, 상기 주어진 임의의 지점에 해당하는 픽셀의 주변으로 한 픽셀씩 확장하여 모두 제거하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 지형에코 지도 비교는 지형에코 지도와 비교하여 지형에코 지도의 지형에코와 상응하는 지점을 일괄 제거하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 태양섬광 에코 제거는 방위각 방향으로 연속성 검사를 수행하여 불연속성을 나타내는 경우 태양섬광 에코로 판단하여 제거하는 것을 특징으로 하는 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 디지털 신호 처리 장치에 의해 판독되고 실행될 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체.
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