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채프에코 식별 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015227509
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 비강수 에코인 채프에코에 대한 정적 및 동적(시계열) 클러스터링을 통해 각 클러스터의 특성을 분석함으로써 강수 에코와 채프 에코를 식별할 수 있는 채프에코 식별 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
Int. CL G01S 13/95 (2006.01) G01W 1/10 (2006.01)
CPC G01S 13/95(2013.01) G01S 13/95(2013.01) G01S 13/95(2013.01) G01S 13/95(2013.01) G01S 13/95(2013.01) G01S 13/95(2013.01)
출원번호/일자 1020110089713 (2011.09.05)
출원인 대한민국(기상청장), 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1181326-0000 (2012.09.04)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120910) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.09.05)
심사청구항수 27

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 대한민국(기상청장) 대한민국 서울특별시 동작구
2 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김용현 캐나다 경상남도 김해시 분성로***번길
2 김성신 대한민국 부산광역시 해운대구
3 김수대 대한민국 부산광역시 영도구
4 이한수 대한민국 부산광역시 사상구
5 이종호 대한민국 서울특별시 동작구
6 허복행 대한민국 서울특별시 동작구
7 함동주 대한민국 서울특별시 동작구
8 한혜영 대한민국 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한치원 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **, *층 (서초동)(특허법인 아이피에스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 대한민국(관리청:특허청장, 승계청:기상청장)
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.09.05 수리 (Accepted) 1-1-2011-0692478-68
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.07.20 수리 (Accepted) 9-1-2012-0056873-37
4 등록결정서
Decision to grant		 2012.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0512583-69
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000027-56
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.01.13 수리 (Accepted) 4-1-2016-5004891-78
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.09 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004005-98
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004797-18
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번호 청구항
1 1
수집된 UF레이더데이터를 이용하여 설정값보다 큰 반사도를 갖는 데이터포인트들을 각각 하나의 클러스터로 정의하고, 하나의 클러스터의 공간좌표를 기준으로 임의의 거리 내 존재하는 다른 클러스터들을 하나의 클러스터로 묶어 새로운 클러스터로 클러스터링하는 군집화 실행 모듈;특정 시간의 클러스터의 중심좌표 및 크기를 기준으로 이전 시간의 클러스터의 중심좌표 및 크기를 각각 비교하여 유사도를 계산하여 동일 클러스터를 판단하는 유사도 판단 모듈;동일 클러스터로 판단된 시간데이터 개수를 임의의 설정값과 비교하여 채프 에코를 식별하는 에코 식별 모듈; 및특정 시간의 레이더 자료에서 채프 에코로 판단된 클러스터를 제거한 후 UF레이더데이터를 생성하는 UF레이더데이터 합성모듈;을 포함하는 채프에코 식별 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 군집화 실행 모듈은, 하나의 클러스터의 공간좌표를 기준으로 임의의 거리 내 존재하는 다른 클러스터가 없으면 새로운 클러스터에 대한 클러스터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 유사도 판단 모듈은, 특정 시간의 클러스터의 중심좌표와 이전 시간의 클러스터의 중심좌표 간 유클리드 거리차 및 크기 간 차이를 산출하고, 산출된 유클리드 거리차 및 크기차를 이용해 유사도를 계산한 후 임의의 설정값과 비교하고, 계산된 유사도가 설정값 이상이면 상기 이전 시간의 클러스터를 동일 클러스터 후보로 판단하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 유사도 판단 모듈은, 판단된 동일 클러스터 후보들 중 최대 유사도 값을 갖는 클러스터를 동일 클러스터로 판단하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 유사도 판단 모듈은, 상기 계산된 유사도가 설정값 미만이면 상기 특정 시간의 클러스터를 새로운 클러스터로 판단하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
6 6
제1항에 있어서,상기 에코 식별 모듈은, 특정 시간의 클러스터에 대한 특성 분석을 수행하고, 시간 변화에 따른 동일 클러스터에 대한 특성 변화량 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 에코 식별 모듈은, 동일 클러스터로 판단된 시간 데이터 개수와 임계값을 비교하여 상기 동일 클러스터로 판단된 시간데이터 개수가 임계값 미만이면, 상기 특정 시간의 클러스터에 대한 특성 분석 결과를 이용해 채프 에코를 식별하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 에코 식별 모듈은, 동일 클러스터로 판단된 시간데이터 개수와 임계값을 비교하여 상기 동일 클러스터로 판단된 시간데이터 개수가 임계값 이상이면, 상기 특정 시간의 클러스터에 대한 특성 분석 결과와 시간 변화에 따른 동일 클러스터에 대한 특성 변화량 분석 결과를 이용해 채프 에코를 식별하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
9 9
제1항에 있어서,상기 UF레이더데이터 합성 모듈은, 수집된 UF레이더데이터를 제1 레이더 자료 형태로 변환하고, 채프에코만을 포함하는 좌표계를 극좌표계로 변환한 후 제2 레이더 자료 형태로 변환하고, 제2 레이더자료 형태에서 채프에코에 해당하는 인덱스와 그 인덱스에 인접한 인덱스들을 제거할 인덱스 영역으로 지정한 후 제1 레이더 자료 형태에서 지정된 인덱스 영역을 삭제하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 UF레이더데이터 합성 모듈은, 지정된 인덱스 영역을 삭제한 제1 레이더 자료 형태를 UF 레이더데이터 형태로 변환한 후 출력하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 시스템
11 11
특정 시간대의 수집된 레이더데이터에서 설정값보다 큰 반사도값을 갖는 데이터포인트(datapoint) 각각을 하나의 클러스터로 정의하는 1단계;정의된 클러스터들 중 임의의 한 클러스터의 3차원 공간좌표를 중심으로 공간상의 임계 거리 내에 존재하는 다른 클러스터를 상기 임의의 한 클러스터와 묶어 새로운 클러스터로 정의하는 2단계; 및정의된 새로운 클러스터에 대해 상기 2단계를 수행하고, 수행 결과, 공간상의 임계 거리 내에 존재하는 다른 클러스터가 없다면, 상기 1단계에서 정의된 클러스터 중 다른 클러스터에 대해 상기 2단계를 수행하는 3단계;를 포함하는 레이더데이터의 정적 클러스터링 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 1단계에서 정의된 모든 클러스터에 대해 상기 2단계 및 3단계를 순차 수행하는 4단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더데이터의 정적 클러스터링 방법
13 13
특정 시간대의 클러스터들 중 하나의 클러스터의 중심좌표 및 크기를 이전 시간대의 클러스터들의 중심좌표 및 크기와 각각 비교하여 차이를 산출하는 1단계;비교결과, 두 클러스터의 중심좌표 간 유클리드 거리차 및 크기차를 이용해 유사도를 계산하는 2단계;계산된 유사도와 설정된 임계값을 비교하여 상기 계산된 유사도가 임계값 이상이면 동일 클러스터 후보로 판단하는 3단계; 및동일 클러스터 후보로 판단된 클러스터들 중 최대 유사도 값을 갖는 클러스터를 동일 클러스터로 판단하는 4단계;를 포함하는 동적 클러스터링을 이용한 유사도 판단 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 4단계는, 계산된 유사도가 임계값 미만이면 새로운 클러스터로 판단하는 5단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동적 클러스터링을 이용한 유사도 판단 방법
15 15
제13항에 있어서,상기 방법은, 특정 시간대의 모든 클러스터 각각에 대해 상기 1단계 내지 상기 4단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 동적 클러스터링을 이용한 유사도 판단 방법
16 16
특정 시간대의 클러스터의 특성을 분석하는 1단계;시간의 변화에 따른 동적 클러스터링을 통해 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 특성 변화량을 분석하는 2단계;상기 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 시간데이터 개수가 임의의 설정값 미만이면, 특정 시간대의 클러스터의 특성 분석 결과를 기초로 채프 에코를 식별하는 3단계; 및상기 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 시간데이터 개수가 임의의 설정값 이상이면, 상기 특정 시간대의 클러스터의 특성 분석 결과 및 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 특성 변화량 분석 결과를 기초로 채프 에코를 식별하는 4단계;를 포함하는 클러스터 특성 분석을 이용한 에코 식별 방법
17 17
제16항에 있어서,상기 3단계 및 4단계는, 채프 에코로 구분된 클러스터를 특정 시간대의 레이더데이터에서 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클러스터 특성 분석 방법을 이용한 에코 식별 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 방법은, 구분된 채프 에코 및 강수 에코를 각각 이진 파일로 저장하는 5단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클러스터 특성 분석 방법을 이용한 에코 식별 방법
19 19
제16항에 있어서,상기 클러스터의 특성은 클러스터의 고도 좌표값, 평균 반사도, 최대 반사도, 모양 및 크기를 포함하는 것을 특징으로 하는 클러스터 특성 분석 방법을 이용한 에코 식별 방법
20 20
특정시간대의 수집된 레이더데이터에서 설정값보다 큰 반사도값을 갖는 데이터포인트(datapoint) 각각을 하나의 클러스터로 정의하고, 정의된 클러스터들 중 임의의 한 클러스터의 3차원 공간좌표를 중심으로 공간상의 임계 거리 내에 존재하는 다른 클러스터를 상기 임의의 한 클러스터와 묶어 새로운 클러스터로 정의하는 클러스터링 실행 단계;특정 시간대의 클러스터들 중 하나의 클러스터의 중심좌표 및 크기를 이전 시간대의 클러스터들의 중심좌표 및 크기와 비교하여 두 클러스터의 중심좌표 간 유클리드 거리차 및 크기차를 산출하고, 두 클러스터의 중심좌표 간 유클리드 거리차 및 크기차를 이용해 유사도를 계산하고, 계산된 유사도를 이용해 동일 클러스터 여부를 판단하는 유사도 판단 단계;특정 시간에 따른 클러스터의 특성 분석 및 시간 변화에 따른 클러스터의 특서 변화량 분석을 기초로 채프 에코를 식별하는 에코 식별 단계; 및특정 시간의 레이더 자료에서 채프 에코로 판단된 클러스터를 제거한 후 UF레이더데이터를 생성하는 UF레이더데이터 합성 단계;를 포함하는 채프에코 식별 방법
21 21
제20항에 있어서,상기 클러스터링 실행 단계는, 새롭게 정의된 클러스터의 공간좌표를 중심으로 공간상의 임계 거리 내에 다른 클러스터가 존재하지 않을 때까지 클러스터링을 반복하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
22 22
제21항에 있어서,상기 클러스터링 실행 단계는 모든 데이터포인터에 대해 실행되는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
23 23
제20항에 있어서,상기 유사도 판단 단계는, 계산된 유사도와 설정된 임계값을 비교하고, 계산된 유사도가 임계값 이상이면 동일 클러스터 후보로 판단하고, 판단된 동일 클러스터 후보 중 최대 유사도 값을 갖는 클러스터를 동일 클러스터로 판단하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
24 24
제23항에 있어서,상기 유사도 판단 단계는, 계산된 유사도가 임계값 미만이면 특정 시간대의 클러스터를 새로운 클러스터로 판단하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
25 25
제20항에 있어서,상기 에코 식별 단계는, 특정 시간대의 클러스터의 특성을 분석하는 단계;시간의 변화에 따른 동적 클러스터링에 의해 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 특성 변화량을 분석하는 단계;상기 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 시간데이터 개수가 임의의 설정값 미만이면, 분석된 특정 시간대의 클러스터 특성 분석을 기초로 채프에코 및 강수에코를 구분하는 단계; 및상기 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 시간데이터 개수가 임의의 설정값 이상이면, 상기 분석된 특정 시간대의 클러스터 특성 분석 및 동일 클러스터로 판단된 클러스터의 특성 변화량 분석을 기초로 채프 에코를 식별하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
26 26
제24항에 있어서,상기 에코 식별 단계는, 구분된 채프 에코 및 강수 에코를 각각 이진 파일로 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
27 27
제20항에 있어서,상기 UF레이더데이터 합성 단계는, 특정 시간대의 수집된 UF레이더데이터를 제1 레이더 자료 형태로 변환하는 단계;채프 에코만을 포함하는 좌표계를 극좌표계로 변환한 후 제2 레이더 자료 형태로 변환하는 단계;상기 제2 레이더자료 형태에서 채프 에코에 해당하는 인덱스와 그 인덱스에 인접한 인덱스들을 제거할 인덱스 영역으로 지정한 후 상기 제1 레이더 자료 형태에서 지정된 인덱스 영역을 삭제하는 단계; 및지정된 인덱스 영역을 삭제한 제1 레이더 자료 형태를 UF레이더 자료 형태로 변환한 후 출력하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 채프에코 식별 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.