광대역 주파수 스펙트럼과 이미지처리를 이용한 기계학습 모델 기반 날씨 예측 시스템 설계

Q: 이 논문에서 정의한 PSD(Power Spectrum Density)란 무엇인가?

주파수 영역에서 신호의 전력 분포를 나타내는 값으로, 특정 주파수 대역에서 신호의 강도를 의미한다. 본 연구에서는 Hack RF를 통해 100MHz에서 2.5GHz 사이의 광대역 주파수 스펙트럼을 측정하여 날씨 변화에 따른 전력 밀도 변화를 감지하는 지표로 활용한다.

Q: 주파수 스펙트럼의 PSD 값과 이미지 RGB 비율은 날씨 예측에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 2.3GHz~2.5GHz의 고주파 대역에서 PSD 값이 37W/Hz~39W/Hz로 측정될 때 강수 현상이 나타났다. 또한 맑은 날은 청색 RGB 분포가 높고 흐린 날은 RGB 분포가 균일해지는 특성을 보이며, 이러한 데이터 결합이 기계학습 기반의 정밀한 날씨 예측을 가능하게 한다.

정보석; 이세현; 홍익표

doi:10.14801/jkiit.2025.23.2.187

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정보석 (국립공주대학교) 이세현 (국립공주대학교) 홍익표 (국립공주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제2호(JKIIT, Vol.23, No.2)

발행연도: 2025.2

수록면: 187 - 195 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2025.23.2.187

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본 연구에서는 1MHz~6GHz의 SDR 기기인 Hack RF와 Raspberry Pi 5를 활용하여 주파수 스펙트럼 및 이미지처리를 통한 기계학습 모델 기반 정밀 날씨 예측 시스템을 구현하였다. 보다 정밀한 날씨 예측을 위하여 온도, 습도, 기압 데이터는 Raspberry Pi의 BME 280 센서를 사용하여 수집하고, Hack RF를 통해 100MHz~300MHz, 600MHz~800MHz, 2.3GHz~2.5GHz 총 3개의 주파수 대역에서의 PSD(Power Spectrum Density) 변화와 OV5647 이미지 센서를 이용해 날씨 이미지의 RGB 비율 변화를 감지하였다. 수집된 데이터를 텍스트 파일로 전처리 후 소켓 통신을 이용하여 노트북으로 전송하였다. 전송받은 데이터는 파이썬의 RandomForestClassifer 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하고 날씨 예측을 할 수 있으며, 이를 기존 기상 예보와 비교하여 본 연구에서 제안한 새로운 접근법의 정확성을 검증하였다.

#AI #radio frequency #hack RF #raspberry pi #image processing

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