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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조성억 (부경대학교) 안지혜 (부경대학교) 이양원 (부경대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
1,187 - 1,198 (12page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.5.1.28

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2022

Sentinel-1 SAR 영상과 인공지능 기법을 이용한 연안해역의 고해상도 해상풍 산출
조성억 수로학연협동과정 2022.01 학위논문

2021

Sentinel-1 SAR 영상과 인공지능 기법을 이용한 연안해역의 고해상도 해상풍 산출
조성억 ,  안지혜 ,  이양원 대한원격탐사학회지 2021.10 학술저널

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해상풍 데이터는 최근 들어서 신재생 에너지 개발의 일환으로 해상 풍력발전 단지가 각광받으면서 더욱중요성을 더하고 있다. 본 연구에서는 2015~2020년 부울경(부산, 울산, 경남) 연안해역을 촬영한 Sentinel-1 영상368장과 저해상도 수치모델의 UV 컴포넌트를 이용한 DNN (Deep Neural Network) 모델을 개발하여 해상풍 데이터를 공간해상도 10 m 수준으로 정밀하게 생산하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 CMOD (C-band Model) 함수에 비해 40% 정도 오차가 감소하였으며, U 컴포넌트와 V 컴포넌트는 각각 상관계수 0.901, 0.826의비교적 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구에서 부울경 해역(해안선으로부터 3 km 버퍼 영역)에 대해 산출한 10 m 해상도의 바람장 지도를 작성해 보면, 내륙에서 외해로 갈수록 풍속이 강해지는 일반적인 경향을 따르면서도 공간적으로 상세화된 바람 패턴을 잘 나타낼 수 있었다. 이러한 고해상도 해상풍 지도는 해상 풍력발전을 위한 상세조사뿐 아니라, SAR를 활용한 전천후 연안 방재 및 연안레저 정보 제공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
#Sea wind #Sentinel-1 #SAR #Deep neural network

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