• 제목/요약/키워드: 기동 표적

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정지위성 방위각 정보를 활용한 전자 컴퍼스 편차 자동보정기법 연구 (A Study on Automatic Correction Method of Electronic Compass Deviation Using the Geostationary Satellite Azimuth Information)

  • 이재원;이건호
    • 한국항해항만학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.189-194
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    • 2017
  • 이동형해상감시레이더는 해안을 따라 이동하며, 해역을 감시하는 기능을 수행한다. 초기 레이더의 방향은 차량의 선수방향으로 정렬되어 있기 때문에 전개지 이동 후 신속하게 표적의 방위각을 획득하기 위해서는 변경된 차량의 선수방향을 아는 것이 중요하다. 차량의 선수방위각은 자이로 컴퍼스, GPS 컴퍼스 혹은 전자 컴퍼스로 획득할 수 있다. 그 중에서 전자 컴퍼스는 가격이 저렴할 뿐만 아니라, 부피가 작고, 안정화 시간이 짧아서 빠른 기동성을 요구하는 이동형해상감시레이더에 적합하다. 하지만, 지자계 센서를 사용하다보니 주변 자장의 영향으로 오차가 발생될 수 있으며, 발생된 오차는 초기 위성의 자동추적을 어렵게 하고, 레이더의 탐지정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이동형해상감시레이더 및 정지 위성간의 두 위치좌표로부터 측지학적 역 문제 해석을 통해 기준 방위각을 산출하고 이를 위성 안테나가 실제 지향한 방위각과 비교 산출하여 얻어진 보정값을 레이더에 반영하는 자동보정절차를 제안하고 제안된 방법을 실제 운용 중인 이동형해상감시레이더에 적용함으로써 운용가능성 및 편리성을 검증하였다.

국가기반시설 물리적 방호체계 운영개념 및 설계방법 개선방안 연구: 원자력발전소를 중심으로 (A Study on the Concept of Operations and Improvement of the Design Methodology for the Physical Protection System of the National Infrastructure - Focused on Nuclear Power Plants -)

  • 나석종;성하얀;최선희
    • 시큐리티연구
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    • 제61호
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    • pp.9-38
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    • 2019
  • 한국의 국가기반시설은 시설규모가 증가하고 밀집되어 강화된 북한의 국지도발, 테러공격을 위한 풍부하고 매력적인 잠재적 표적으로 식별될 것이다. 또한 드론위협, 주 52시간 근무제도에 따른 경비병력 부족 등의 보안환경 변화에 따라 현 물리적 방호체계에 대한 유효성과 적절성을 재평가하고 전환을 고려할 시점으로 사료된다. 본 연구에서는 국가기반시설 중 원자력발전소의 외곽 물리적 방호체계에 집중하여 국가 기반시설 외곽 물리적 방호체계의 전환 방향과 개선방안을 운영개념 및 설계 방법론 측면에서 연구하였다. 원자력발전소에 집중하는 이유는 원자력발전소는 피해 시 전기발전 중단의 단기적인 피해와 함께, 방사능 물질 유출과 오염에 따르는 광범위하고 장기적인 피해가 발생하므로 가장 높은 보안수준을 필요로 하기 때문이다. 개선방향 도출 목표로 국내 연구동향과 국내·해외 관련법을 종합 검토하고 한국의 특수성을 고려하여, 과학화, 기동화, 유연성으로 운영개념을 재설정하고 체계전환의 기준을 수립하였다. 새로운 외곽 물리적 방호체계의 기술적 성능개선을 위하여 개별설계에서 탈피, 고신뢰성·다방법론 기반의 통합설계 방법론 적용방안을 연구하고 구매제도 개선 및 해외 수출, 타(他)국가기반시설로의 확대적용을 제언한다.

무장 선택을 위한 딥러닝 기반의 비행체 식별 기법 연구 (A Study on Deep Learning based Aerial Vehicle Classification for Armament Selection)

  • 차은영;김정창
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.936-939
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    • 2022
  • 최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.