항공기나 위성에 탑재되어 지표면의 영상을 획득하기 위한 합성 개구 레이더의 영상 분해능은 거리 방향 분해능(Range Resolution)과 이에 수직한 방향의 분해능(Azimuth Resolution)으로 구분할 수 있다. 레이더 센서를 이용한 영상의 해상도를 향상시키기 위해서는 신호처리를 위한 첩 펄스를 광대역화 할 필요가 있으며, 본 논문에서는 고해상도의 영상을 획득 할 수 있는 디지털 첩 펄스 발생기를 설계하였다. 디지털 첩 펄스 발생기는 크게 AWG방식과 DDS방식으로 구분할 수 있으며 본 연구에서는 DDS방식의 첩 펄스 발생기로 선형 주파수 변조(LFM) 파를 발생시키는 300MHz 대역의 광대역 디지털 첩 펄스 발생기를 개발하였다. 개발된 첩 펄스 발생기는 거리 방향 분해능이 50cm 이상 되는 고해상도 영상 레이더 시스템을 구현할 수 있는 성능을 가진다.
도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.
기상레이더의 발전과 더불어 국내외적으로 정밀한 기상레이더를 이용한 토네이도, 돌발홍수 등의 돌발적인 기상현상에 대한 기상데이터 분석 및 기상현상 예측 기술 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그에 반해 레이더 자료에 대한 시각화 및 표출 방법에 대한 관심이 증가하고 있지만, 현재까지의 기상과 관련한 각 국가 기관 등에서는 단순히 표출된 레이더영상을 GIS 데이터에 사상하여 해석하는 데 급급한 실정이다. 본 논문은 저고도에서 일어나는 국지성, 기습성 기상변화를 관측하고 효과적으로 대응하기 위해, 시 공간적고해상도를 갖는 기상레이더로부터 관측된 데이터 자료를 효과적으로 표현하기 위해 다양한 GIS 플랫폼에서 서비스할 수 있는 고해상도 기상관측 데이터의 표현 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 기상레이더로부터 획득된 데이터를 이용하여 래스터 및 벡터 형태의 고해상도 자료구조로 변환하여 GIS 플랫폼 상에서 정확한 좌표위치와 고도에 직관적으로 인지할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시하였다. 실험결과 GIS 플랫폼과 융합된 고해상도 기상데이터를 이용함으로써 돌발성 기후변화, 국지성 폭우, 토네이도 등의 정확한 위치와 고도 등의 정보를 포함하여 기상상황을 직관적으로 인지하고, 상세히 분석할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 고해상도 광대역 영상레이더의 성능을 분석하기 위하여 시간, 주파수 및 Numeric 영역에서 아날로그, RF 및 디지털 신호처리 해석을 통합할 수 있는 시스템 시뮬레이션 툴인 Agilent사의 ADS Ptolemy DF(TSDF: Timed Synchronous DataFlow)를 이용하여 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. 영상레이더용 하드웨어 시스템은 안테나, 통제장치 및 송수신 장치로 크게 구성되며, 송수신 장치는 고주파 변환 장치, 고출력 송신 장치, 그리고 송수신 전단 장치로 구성된다. 본 논문에서는 시스템의 하드웨어 성능에 영향을 미치는 오차 변수를 정의하고, 이들 오차 변수의 오차 원인이 되는 부품에 대한 특성을 모델링하였다. 영상레이더는 TSDF 모델링 기법을 이용하여 순방향 전송 임펄스 특성($S_{21}$), 고주파 소자의 비선형 특성(이득 비선형, 3차 intercept 및 믹서 교차변조), 채널간 전파 특성, 주파수 합성기 위상 잡음, TWTA의 진폭/위상 특성, 파형 발생기의 샘플링 주파수 및 I/Q 밸런스 등에 대한 모델링을 수행하여 SAR 성능을 분석하였으며, 최종 임펄스 응답 특성 분석을 통한 시스템의 하드웨어 규격을 도출하였다.
본 논문에서는 고해상도 광대역 영상 레이더용 X-대역 송수신기를 설계, 제작하고 성능 보정을 위한 연구를 수행하였다. 영상 레이더용 송수신기는 송신기, 수신기, 송수신 경로기 및 주파수 발생기로 구성되며, 특히 수신기는 지상 이동 표적 탐지를 위한 2 채널 모노펄스 구조를 가진다. 송수신기는 운용 모드에 따라 고해상도 모드를 위한 deramping 수신 기능을 제공하며, SAR 운용 모드에 적합하게 수신 대역폭 선택 기능을 가진다. 송수신기는 X-대역에서 300 MHz 이상의 대역폭을 가지며, T/R 모듈을 구동시키기에 적합하도록 송신 출력은 13.3dBm이며, 수신 이득은 39 dB, 잡음 지수는 3.96 dB 이하인 성능을 얻었다. 수신 이득은 6 비트 디지털 감쇠기에 의해 제어되며, 이득 조절 범위는 30 dB를 보였다. 수신 동적 범위는 30 dB이며, 수신 I/Q 채널 간 진폭 오차는 ${\pm}$0.38 dB 이내, 위상 오차는 ${\pm}$3.47도 이내를 보였다. 시험 결과, 송수신기는 영상 레이더에서 요구되는 전기적인 성능을 만족하였으며, 또한 영상 레이더의 성능을 크게 좌우하는 펄스 오차 항목이 분석되었으며, 임펄스 응답 특성을 개선하기 위한 보정 기법을 적용하여 개발 목표 규격을 만족하는 것을 확인하였다.
극 초단의 임펄스를 사용하여 지중 매설물을 탐색하기 위한 지반탐사 영상 레이더를 개발하였다. 개발된 지반 탐사 레이더는 Gaussian 임펄스, 임펄스 송수신을 위한 초 광대역 소형 모노폴 안테나, 수신 신호 저장을 위한 고속 A/D로 구성된다. 탐지 깊이와 시스템의 크기를 고려하여 임펄스 발생기 및 초광대역 안테나가 설계되었다. 지중 매설물의 영상화를 위해 여러 가지 이미지 기법이 사용되었다. 발표에서는 구현된 시스템의 시제품을 소개하고, 개발된 시제품을 사용하여 가상의 모래 시험장에서 측정된 결과를 보일 것이다.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 레이더를 이용하여 얻은 신호를 처리해 영상을 획득하는 기술로서, SAR 영상의 활용도와 고해상도 영상에 대한 요구가 증가하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 영상 데이터의 고속 처리를 위해 SAR 영상처리 알고리즘을 다중코어 기반의 컴퓨터 구조에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 구현하기 위한 연구를 수행했다. 고해상도 영상에 따른 방대한 양의 입출력에 의한 성능 저하를 개선시키기 위해 메모리를 최대한 활용하는 성능 최적화 기법을 적용하고 OpenMP의 동적 스케쥴링 기법과 중첩 병렬성(nested parallelism)을 사용해 코드의 병렬화 비율을 높였다. 그 결과 전체 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 병렬 성능의 최대 한계치를 크게 높일 수 있었으며, 제안된 기법을 10개 코어를 가진 다중코어 시스템에 적용한 결과 기존 대비 8배 이상의 성능 향상이 있었다. 본 연구 결과는 대용량 메모리를 가진 다중코어 시스템을 대상으로 하는 고해상도 SAR 영상처리 소프트웨어 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
영상 레이더 (Synthetic Aperture Radar)는 기상 상황이나 밤낮에 관계없이 지구 표면을 고해상도로 관측을 가능하게 하는 강력하고 잘 정립된 마이크로웨이브 원격 탐사 기술이다. 본 논문은 우선 기본적인 SAR 이론과 SAR 위성의 개발 동향을 정리하였고 다음으로 미래의 SAR 시스템을 위한 새로운 기술들에 대한 전반적인 내용을 정리하였다. SAR 위성을 위한 새로운 혁신적인 개념과 기술들은 디지털 빔포밍 기술, 고해상도 광역 관측 기술, 파형 부호화 기술, 단계적 스캔에 의한 지형 관측 기술 등이 될 것이다. 이러한 기술들은 미래의 우주의 SAR 위성 분야에서 중요한 역할을 할 것이다.
본 논문에서는 최근에 개발된 고해상도 지구관측위성의 본체 형상설계 동향에 대해 기술하고자 한다. 인공위성의 본체는 임무, 탑재체, 발사환경, 임무특성, 자세제어 및 추진시스템에 따라 다양한 형상을 갖는다. 또한 2000년대 들어서 시작된 위성영상의 상업화에 따른 영상수요의 증가는 고해상도 영상을 신속히 많이 획득할 수 있는 위성시스템을 요구하고 있다. 이러한 요구에 맞춰 위성의 본체는 가벼우면서도 안정적으로 탑재체를 지지할 수 있도록 설계되고 있으며, 이 중에 형상설계 변화를 본 논문에서 집중적으로 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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