해양의 파도 정보는 선박 항해, 해양 구조물 설계 등 바다의 직간접적인 영향을 받는 다양한 분야에서 중요하게 여겨집니다. 그 중에서도 특히, 유의파고는 통계적 유의성 확보를 위해 활용될 수 있습니다.
부이를 활용하는 유의파고의 측정은 가장 널리 사용되는 방법입니다. 하지만, 특정 지점에 고정되어 있어야 하기 때문에 계류가 필수적이며, 수심이 깊은 지역에서 높은 설치 및 운영 비용을 필요로 한다는 단점이 있습니다.
반면에, X-band 레이더는 넓은 면적을 스캔하여 해상의 파도 정보를 획득할 수 있고, 야간 관측과 유지관리에 용이합니다. 이에 따라, 경제성과 정확도의 장단점을 보완할 수 있는 X-band 레이더를 활용하는 연구가 다양하게 진행되고 있습니다.
따라서, 우리는 X-band 레이더 이미지 시퀀스를 활용하여 딥러닝 모델을 구현하고, 기존의 전통적인 방식보다 빠르고, 정확하게 유의파고를 예측하는 방법을 연구합니다.
Paper Lists
- Ji-Woo Kwon, Won-Du Chang, Young Jun Yang, “Significant Wave Height Prediction from X-Band Marine Radar Images using Deep Learning with 3D Convolutions”, PLoS ONE, 2023(제출)
- 권지우, 장원두, 이유경, 양영준, “CNN을 활용하는 X-Band Rader Image 기반 유의파고 예측”, 대한전자공학회 하계종합학술대회, 2022.06.29-07.01