수자원 관리를 위하여 활용되고 있는 레이다 센서는 도플러 주파수를 추정함으로서 표면 유속을 측정한다. 따라서 도플러 주파수 추정치에서의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구된다. 그러나 유속 관련 도플러 스펙트럼은 측정 환경 및 기상 상태에 따라 매우 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 따라서 현재 레이다 센서에서 사용되는 기존의 유속정보 추출 알고리즘의 정확도 및 신뢰성에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선할 수 있는 도플러 스펙트럼 첨두치 주파수 추정에 의한 유속 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존 방법에 비하여 더 정확한 유속의 측정이 가능함을 보여준다.
본 연구에서는 다목적 레이다 시스템의 신호처리부 설계방안과 알고리즘에 대해 분석하였다. 충돌방지 및 기상모드로 동작하는 신호처리부는 이 두 모드에 대해 ADC, NCI, STC, CFAR의 처리구조를 갖도록 설계하였다. NCI와 CFAR기법으로 제시된 여러 알고리즘의 특성을 분석하였다. 오경보율을 낮추고, 검출확률을 향상시키는데 CVI 알고리즘과 CMLD 알고리즘이 우수한 성능을 갖는 것으로 분석되었다. 시스템 계산 성능을 고려하여 CMLD에 M=16~20, Ko=M-4를 적용하는 것이 적절하다. CVI에 많은 계산 시간이 되므로, CVI에 2개 이상의 프로세서가 할당되어야 한다. 따라서, 4개의 프로세서를 고려하는 시스템에서는 ADC 입력 처리와 NCI의 VID처리, STC와 CFAR를 각각 1개의 프로세서에서 처리하고 2개의 프로세서가 CVI를 처리하여야 한다.
과학 기술의 발전으로 전장의 영역이 확대되고 있고 전자파와 네트워크를 통한 사이버전자전 개념이 제시되었다. 사이버전자전 영역에서 활용되는 다양한 무기체계들 중 드론은 배터리, 항법장치 등의 발전을 통해 활용도가 증대되고 있다. 한편, 드론 위협에 대응하기 위해 다양한 드론 탐지 기술들이 활용되고 있으며, 그 중 레이다는 장거리 탐지가 가능하고 기상의 영향을 받지 않아 핵심적인 기능을 수행한다. 그러나 전장 환경에서는 높은 신호 잡음이 발생하여 탐지 정확도가 감소하며, 탐지 자산의 안전성과 효율성이 보장되어야 하는 특수한 상황이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사이버전자전의 작전 환경을 고려하여 잡음 제거를 위한 신호처리, 저피탐 레이다의 활용, 레이다 운용 개수 최적화 방법 등 드론 탐지 레이다의 운용 발전 방안을 제시한다.
가상용 도플러 레이다의 경우 기상이변 등을 탐지하기위해서는 대상지역의 강우량, 풍속의 변화, turbulence정도 등을 거리 및 방위각별로 세밀하게 측정, 표시하여줄 수 있어야 한다. 이러한 목적으로 쓰여지고 있는 알고리즘으로 pulse pair추정방법이 가장 효율적인 것으로 인정되어지고 있다. 그러나 이 방법은 레이다 반사신호의 스펙트럼이 비대칭일 경우 bias오차가 크게 생길 수 있으며 두개이상의 peak 점을 갖는 스펙트럼의 경우에는 무의미한 결과가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 bias 오차에 대해서 분석하였으며 이러한 오차를 줄이기 위한 개선된 방법을 제시하였다. 또한 여러개의 peak점을 갖는 스펙트럼이나 비대칭의 정도가 심할 경우 mode 추정 방법을 이용한 탐지 기법에 대해서도 연구, 검토되어졌다.
국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.
본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권 영향을 분석하기 위해 대기 굴절에 의한 고도 오차 및 주파수별 전리층 시간 지연에 의한 거리 오차를 레이다 고각에 따라 도출하였다. 이를 위해 국내 기상관측소 측정 데이터를 이용하여 지역별/계절별 특성을 고려한 전파 굴절도 프로파일을 모델링하고, 광선추적법을 이용하여 전파 굴절에 의한 고도 오차를 도출했으며, 주파수에 따른 전리층 거리 오차를 도출하였다. 또한, 해외 우주감시레이다 및 국내 제안된 우주감시 레이다를 토대로 레이다 오차 특성에 따른 레이다 설계 고려사항에 대해 알아보았다. 따라서 이러한 지구 대기권에 의한 우주감시레이다 오차 특성 분석은 향후 우주감시레이다 설계 시 레이다 위치, 레이다 조향 범위 및 주파수 선정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
비행체 탑재 레이다는 민군 겸용으로 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전 항행, 임무 감시, 사격 통제, 충돌 회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공 전자 장치이다. 본 논문에서는 헬기 탑재 다중 모드 X-밴드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행 시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, MTI, DSP 기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, 도플러 추정보상 기법, 비행 안정화 및 TWS 추적 처리기를 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 지상 고정 및 이동 시험과 헬기 탑재 비행 시험을 통하여 이동 비행체 이동 클러터 보상과 MTD 성능을 확인하였다.
본 연구에서 고안 설계한 적설 관측용 수위 센서는 야외에서 일 변화량은 0.1 mm 내외의 적은 양의 오차를 기록하여 강설관측 센서로 적합한 것으로 판명되었으며, 실내 검정 결과 기상청에서 요구하고 100 mm의 강수 검정범위에 대해서 1%이하의 신뢰성 있는 검정결과를 나타내어 강설량 관측에 적합한 것으로 판명되었다. 또한 $-20^{\circ}C$의 테스트에서도 0.1 mm에 해당하는 아주 작은 변화 값을 타나내어 겨울철 야외환경에도 적합한 것으로 판명되었다. 깔때기가 없으며 수수구의 크기에 제한을 받지 않는 새로운 강수 관측구조는 적은 양의 강설관측이 가능하여 겨울철 예보에 필요한 레이다. 영상과 위성 영상에 의한 강설 연구와 해석에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한 적설상당수량 관측이 가능하여 수자원 분야의 연구에도 많은 도움이 될 수 있다. 부동액을 사용하므로 고체 상태의 강설에 대해서 직접 관측이 가능하여 강설 관측에 있어 문제점으로 지적이 되고 있는 신적설 관측의 어려움을 해결할 수 있으며, 추후 야외 관측용 모델을 제작하여 야외 환경에서 여타 장비들과 비교 실험을 통해서 성능을 검정하고 개선할 계획이다.
실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.
전자공학 기술의 응용으로 자동차를 지능화하고, 안정성을 현격하게 높이려는 연구가 주목받고 있다. 이러한 자동차의 지능화에서 중요한 요소 기술이 되는 것이, 자동차의 주변 즉 전방/후방의 차량이나 장애물을 인식하는 주변감시 기술이다. 본 논문에서는 이러한 자동차용 장애물 인식 레이더 시스템인 FMCW 레이더 신호처리시스템을 개발한다. 이 차량용 시스템이 실제 도로 환경에서 이용되기 위해서는 무엇보다 시스템의 안정된 신뢰도가 요구되며, 즉, 기상환경 및 다양한 도로환경에 무관하게 안정적인 시스템 신뢰도를 유지하기 위한 개발에 그 최종적인 목적이 있다. 이에 레이다 시스템을 통해 자차와의 거리 및 상대속도를 인지함으로서 최종적인 장애물(선행차, 교행차) 및 자차의 주행상황을 통해 안정적인 주행경보시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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