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적외선 신호 해석을 위한 해양 기상 표본 추출법
A New Sampling Method of Marine Climatic Data for Infrared Signature Analysis 원문보기

大韓造船學會 論文集 = Journal of the society of naval architects of korea, v.51 no.3, 2014년, pp.193 - 202  

김윤식 (선박해양플랜트연구소 미래선박연구부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a new method of sampling the climatic data for infrared signature analysis. Historical hourly data from a stationary marine buoy of KMA(Korean Meteorological Administration) are used to select a small number of sample points (N=100) to adequately cover the range of statistics(PDF...

주제어

#해양 기상관측 부이   #표본추출법   #적외선 해석   #주성분 분석법   #누적분포함수   #상관관계  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 기상청에서 운용하고 있는 부이에서 관측된 해양기상 관측데이터를 함정의 적외선신호 해석용으로 활용하기 위하여 제한된 수의 표본데이터를 추출하는 방법을 제안하였다. 표본추출을 위한 여러 요구조건들을 적용함으로써 추출된 표본들이 방대한 양의 해양기상관측데이터가 갖는 통계적 특성을 잘 따르도록 하고, 다양한 기상조건을 포함할 수 있도록 하였다.
  • 이 연구에서는 실제 관측된 해양기상 데이터에서 함정의 신호 해석에 활용 가능하도록 적절한 표본집단을 추출하고 그 표본집단에 대하여 신호 해석을 수행하면 전체 관측데이터에 대한 해석 결과를 추정할 수 있을 것으로 가정하였다. 이러한 특성을 만족 시키기 위해 표본집단 추출을 위한 요구조건을 설정하고 적절한 표본을 추출하기 위한 방법을 이 논문에서 제안한다. 추출된 기상 표본집단을 이용한 함정 적외선신호 해석 및 평가 과정에 대해서는 별도의 연구논문으로 발표할 예정이다.

가설 설정

  • 이 연구에서는 실제 관측된 해양기상 데이터에서 함정의 신호 해석에 활용 가능하도록 적절한 표본집단을 추출하고 그 표본집단에 대하여 신호 해석을 수행하면 전체 관측데이터에 대한 해석 결과를 추정할 수 있을 것으로 가정하였다. 이러한 특성을 만족 시키기 위해 표본집단 추출을 위한 요구조건을 설정하고 적절한 표본을 추출하기 위한 방법을 이 논문에서 제안한다.
  • 첫째, 모든 기상변수들이 독립적으로 변화할 수 있다고 가정함으로써 실제 기상특성과 차이를 발생시킬 수 있다. 즉, 기온, 수온, 상대습도, 풍속 등의 해양기상 변수들 중 임의의 변수는 다른 변수들의 변화특성과 무관하게 변화할 수 있다고 가정하고 있다. 그러나 실제 해양기상관측데이터를 통해 기상변수들간의 상관관계를 분석하면 서로 독립적으로 변화하지 않는다는 것을 알 수 있다.
  • 이와 같은 기존의 기상조건 설정법은 다음과 같은 문제점들이 있다. 첫째, 모든 기상변수들이 독립적으로 변화할 수 있다고 가정함으로써 실제 기상특성과 차이를 발생시킬 수 있다. 즉, 기온, 수온, 상대습도, 풍속 등의 해양기상 변수들 중 임의의 변수는 다른 변수들의 변화특성과 무관하게 변화할 수 있다고 가정하고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
함정의 적외선(IR, InfraRed) 스텔스 성능은 무엇에 큰 영향을 받는가? 함정의 적외선(IR, InfraRed) 스텔스 성능은 해양의 기상조건 변화에 매우 큰 영향을 받는다. 함정 적외선신호(IR signature), 대함 미사일에 의한 피탐거리(detection range) 등에 대한 해석을 위해서는 대상함이 운용될 수 있는 해상의 기상조건(기온, 수온 등)을 정확하게 적용하여 해석해야만 대상함의 신호 및 피탐특성을 정확하게 예측할 수 있다 (Vaitekunas, 2006).
해양기상 관측데이터를 직접 해석에 적용하는 것이 불가능한 이유는 무엇인가? 해양기상 관측데이터는 그 방대한 관측데이터로 인해 직접 해석에 적용하는 것은 불가능하다. 이로 인해 국내외에서는 적외선 신호해석을 위해서 월별 평균기상조건을 설정하고 해석을 수행하는 방법을 활용해왔다 (Kim, 2012; Vaitekunas, 2010).
적외선 신호해석을 위해서 월별 평균 기상조건을 설정하고 해석을 수행하는 방법은 어떤 과정을 통해 이루어지는가? 이 방법은 다음과 같이 요약할 수 있다. 먼저 기상변수(기온, 수온 등)별로 월별 평균/표준편차를 구하고 12개월 각각에 대한 평균기상조건을 설정한다. 그리고 각 조건별로 함의 신호를 해석한 후 가장 큰 신호(또는 피탐거리)를 나타내는 달과 그 신호값을 구한다. 이후 각 기상요소들의 월별 표준편차를 이용한 영향 평가를 통해 함의 신호변화 특성을 고찰한 후 가장 큰 신호를 나타내는 기상조건(‘기준환경’) 등을 설정한다.
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참고문헌 (8)

  1. Ang, A.H-S. & Tang, W.H., 2007. Probability Concepts in Engineering - Emphasis on Applications to Civil and Environmental Engineering. 2nd Ed. John Wiley & Sons, Inc: San Francisco. 

  2. Jolliffe, I.T., 2010. Principal Component Analysis, 2nd Ed. Springer-Verlag: New York. 

  3. Kim, Y., 2012. A Study on the Infrared Signature of a Naval Ship under the Marine Climate. Journal of the Society of Naval Architects of Korea, 49(3), pp.264-272. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. Korea Meteorological Administration (KMA), 2013. KMA Business-Marine Observation. [Online] Available at:http://web.kma.go.kr/aboutkma/biz/observation07.jsp [Accessed 18 July 2013]. 

  5. Korea Meteorological Administration (KMA), 2006, User Manual of the Real Time Quality Control System of the Climate Observation Data(I). Korea Meteorological Administration: Seoul. 

  6. Vaitekunas, D.A., 2006, Validation of shipIR(v3.2): methodology and results. Proceeding of the SPIE 6239, Targets and Backgrounds XII: Characterization and Representation, 62390K (04 May 2006), doi:10.1117/12.666790. 

    crossref

  7. Vaitekunas, D.A., 2010, IR susceptibility of naval ships using ShipIR/NTCS. Proceeding of the SPIE Defense, Security and Sensing, Orlando, Florida, USA, 5-9 April 2010, (SPIE Paper No. 7662-31). 

  8. Wikipedia, 2013. Wikipedia - Principal component analysis. [Online] Available at: http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis [Accessed 19 July 2013]. 

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