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실시간으로 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 이용하여 특정지역의 고해상도 영상 빅데이터를 수집하고, 이를 활용해 재난재해 여부를 분류하는 방법에 있어서,동일한 위치에 대한 서로 다른 시점의 두개의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상를 입력하고, 상기 입력되는 2개의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상에서 동일 지역의 SAR 이미지 세트 간의 변화여부를 감지(detection) 하는 1단계;상기 1단계에서 변화가 감지되는 SAR 이미지 세트의 경우, 변경된 영역의 이미지를 추출하는 2단계;사용 가능한 데이터 집합에서 SAR 영상의 상기 변경된 영역 유형을 기반으로 하는 클러스터링을 수행하는 3단계;상기 3단계에서 수행된 클러스터 세트를 기반으로, 새롭게 제공된 SAR 이미지를 분류하는 4단계;상기 분류된 SAR 이미지를 사용하여 재난 및 재해 여부에 대한 자동 확률 분포분석을 수행하는 5단계;를 포함하는, SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 1에 있어서,상기 1단계의 상기 특정 지역은, 하천을 포함하는 지역이며, 입력되는 영상은 일정한 폭과 길이를 가지는 동일 하천 지역을 포함하는 SAR 이미지 세트이며,상기 3단계는, 상기 SAR 이미지 세트 상에 노출되는 하천의 폭의 차이 값을 기준으로 하천의 재해유무를 클러스터링하며,상기 5단계는, 분석된 결과를 바탕으로 홍수 및 가뭄의 예측을 수행하는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 2에 있어서,상기 2단계에서 추출되는 하천을 포함하는 이미지 세트에서 변경된 영역의 이미지를 유형화하여 데이터 베이스에 저장하고,상기 3단계는, 퍼지논리 모델을 이용하여 하천의 유동상태를 분류하되,상기 특정 지역에 포함되는 하천의 이미지에 대하여,특정시간에 기준이 되는 강폭(Sr)과 현재의 강폭(Sti)의 차이를 계산(DR(Sti-Sr)) 하는 단계;현재 강폭 이미지(Sti)와 다음 영상 강폭 이미지(St+1)의 차이를 계산(DN(Sti-St+1))하는 단계;DR 및 DN 계산 후, DR은 하천 초기 상태(RIS의 경우 FIS) 퍼지 논리 모듈에 대한 퍼지 추론 시스템에 입력되어, 하천의 현재 상태의 이상 유무를 분류 및 분석하는 것을 특징으로 하는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,상기 1단계는,입력되는 두개의 상기 SAR 이미지에 대한 전처리 단계를 수행하되,상기 전처리는, SAR 이미지의 신호 레벨의 변화를 줄이기 위한 정규화(normalization) 및 표적의 화소로부터 분리(segmentation)를 수행하여 영상을 다른 세그먼트로 나누고 관심영역을 추출하며, 상기 입력되는 2개의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 이미지 간의 변화여부를 감지하여 정상과 비정상으로 구분하는 감지과정이 수행되는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 4에 있어서,상기 분리과정은,분할 알고리즘(Color Thresholder(CT)을 사용하여 색상 이미지를 이진 영상으로 변환하는 색상 임계값 지정 알고리즘을 적용하여 수행되는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 5에 있어서,상기 입력되는 2개의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 이미지 간의 변화여부를 감지하는 것은,두개의 이미지 사이의 상관 관계의 강도 여부를 통해 감지하되,하기의 {식 1}에 따른 상관계수를 사용한 비교법을 적용하는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 4에 있어서,상기 2단계는,변경감지부에서 서로 다른 시간에 동일한 위치에 대한 두개의 이미지를 정지영상으로 추출하고,변경영역추출부에서 두개의 이미지를 비교하여 변경사항의 여부를 감지하고, 이미지 차이점 보관 방법을 통해 얻은 변경된 영역의 이미지를 추출하는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 4에 있어서,상기 하천의 현재 상태의 이상 유무를 분류 및 분석하는 것은, 퍼지 추론 시스템에 의해 하천의 유동유무를 분석하되,하기의 {순서도 1}의 순서로 진행되되,RIS의 FIS의 입력 변수는 기준(DR)과의 차이, 출력은 하천 흐름 초기 상태(RIS)의 결과를 임피던스(DR)(St-Sr) 변수와 차이에 대한 다섯 가지 멤버십 함수(MF)로 정의하는 것을 특징으로 하는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 8에 있어서,상기 다섯가지 멤버쉽 함수(MF)는, HN(High Negative), LN(Low Negative), Z(Zero), LP(Low Positive), HP(High Positive)로 정의되며,하천 흐름 초기상태(RIS)는 D(Draught), LD(Low Draught), NF(Normal Flow), LF(Low Flood), F(Flood)의 다섯가지 멥버쉽 함수로 정의되는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 9에 있어서,상기 퍼지논리 모델을 이용하여 하천의 유동상태를 분류하는 것은,RFS(River Flow Status; 하천 흐름 상태)에 대하여 다섯가지 출력에 대한 멤버쉽 함수(MF)로 정의하되,하천 상태 퍼지 추론 시스템(RFS FIS)에 대해 정의되되, 입력 변수 RIS 및 DN과 출력 변수 RFS의 언어적 용어를 해당 값과 함께 하기의 분류표 1과 같이 정의되는,SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법
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청구항 10에 따른 SAR 기반 빅데이터를 활용한 재난재해 분류 및 분석 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
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