• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.53-59
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• 2020

This paper proposes color segmentation for detecting missing persons in a smart lighting system using radar and camera sensors. Recently, smart lighting systems built-in radar and cameras have been efficient in saving energy and searching for missing persons, simultaneously. In smart lighting systems, radar detects moving objects and then the lights turn on and camera records. The video recorded is useful to find out missing persons. The color of their clothes worn in missing persons is one of critical hints to look for missing persons. Therefore, color segmentation is an effective means for detecting the color of their clothes. In this paper, during the color segmentation step, the ROI(Region of interest) setting based on the size of an object is applied and the background is reduced. According to experimental results, the color segmentation has good accuracy of more than 97%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.30 no.5
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• pp.418-426
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• 2019

Recently, many studies on vital sign detection using a radar sensor related to Internet of Things(IoT) smart home systems have been conducted. Because vital signs such as respiration and cardiac rates generally cause micro-motions in the chest or back, the phase of the received echo signal from a target fluctuates according to the micro-motion. Therefore, vital signs are usually detected via spectral analysis of the phase. However, the probability of false alarms in cardiac rate detection increases as a result of various problems in the measurement environment, such as very weak phase fluctuations caused by the cardiac rate. Therefore, this study analyzes the difficulties of vital sign detection and proposes an efficient vital sign detection algorithm consisting of four main stages: 1) phase decomposition, 2) phase differentiation and filtering, 3) vital sign detection, and 4) reduction of the probability of false alarm. Experimental results using impulse-radio ultra-wideband radar show that the proposed algorithm is very efficient in terms of computation and accuracy.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.247-252
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• 2004

민항기나 군용항공기의 경우 대부분 항행 안전성을 확보하기 위해 다양한 기능을 수행하는 레이다가 부착되어 있으나, 소형항공기 및 저가의 헬기의 경우 무게, 비용 등의 제약으로 항행 안전을 확보할 수 있는 레이다가 장착되어 있지 않는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 민항기 및 군용 항공기뿐만이 아니라 헬기 및 소형항공기에 장착하여 충돌감지, 이착륙보조, 기상관측 등의 기능을 수행할 수 있는 레이다로 35GHz 밀리미터 대역의 항공기 탑재형 레이다의 적용에 대한 제반 요건과 필요성에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 제안된 레이다를 이용하면, 저속 항공기 및 헬기에서는 치명적인 사고를 유발시킬 수 있는 전력선 탐지가 가능함을 확인함으로써, 제안된 레이다가 항행 안전성을 높일 수 있음을 보임으로써 밀리미터 대역 레이다의 적용이 가능함을 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.2
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• pp.123-131
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• 2020

The system performance of naval multi function radar is affected by radar beam operation. Multi f function radar has to operate complicated beam better than search radar and tracking radar which have single operation. This paper describes fabricating analysis tool for the verification method for system performance of naval multi function radar. We composed the model that naval ship with MFR and radar which are detecting targets to verification the system performance. The targets are composed anti-aircraft and anti-ship. We integrate each model and make naval MFR simulator that applied resource management of track beam and search beam. We verify analysis tool by simulation in operating scenario after adjusting system parameter to analysis tool.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_2
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• pp.793-810
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• 2022

Synthetic Aperture Radar (SAR) is considered to be suitable for near real-time inundation monitoring. The distinctly different intensity between water and land makes it adequate for waterbody detection, but the intrinsic speckle noise and variable intensity of SAR images decrease the accuracy of waterbody detection. In this study, we suggest two modules, named 'morphology module' and 'edge-enhanced module', which are the combinations of pooling layers and convolutional layers, improving the accuracy of waterbody detection. The morphology module is composed of min-pooling layers and max-pooling layers, which shows the effect of morphological transformation. The edge-enhanced module is composed of convolution layers, which has the fixed weights of the traditional edge detection algorithm. After comparing the accuracy of various versions of each module for U-Net, we found that the optimal combination is the case that the morphology module of min-pooling and successive layers of min-pooling and max-pooling, and the edge-enhanced module of Scharr filter were the inputs of conv9. This morphologic and edge-enhanced U-Net improved the F1-score by 9.81% than the original U-Net. Qualitative inspection showed that our model has capability of detecting small-sized waterbody and detailed edge of water, which are the distinct advancement of the model presented in this research, compared to the original U-Net.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.22 no.1
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• pp.88-106
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• 2011

최근 고해상도의 영상 레이다(Syntetic Aperture Radar. SAR) 기술의 급속한 발전으로 기상의 변화에 관계없이 전천후로 지구의 환경 변화를 관측하거냐 고정밀도의 표적 탐지 및 식별이 가능해짐에 따라 레이다 영상을 이용한 활용 분야가 군사 목적의 정밀 감시 정찰뿐만 아니라 과학 및 민수용으로도 활용범위가 넓어지고 있다. SAR의 역사는 1950년대부터 약 50년의 기술 역사를 가지고 있지만 2010년을 기점으로 최근 3~4년 사이에 전 세계적으로 유사 이래 가장 많은 10여개 이상의 저궤도 SAR 위성들을 발사하므로서 비로소 "저궤도 위성 SAR 전성시대"로 진입하게 되었다. 우리나라에서도 최근 다목적 실용위성 5호에 SAR를 탑재하는 최초의 영상 레이다 위성을 2011년 중반에 궤도에 집입시키기 위하여 현재 발사를 준비하고 있다. 본 논문에서는 2011년 9월 26~30일 한국에서 처음으로 개최되는 국제영상 레이다 학술대회(Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Rader: APSAR 2011)에 즈음하여 위성 SAR 개발 동향을 중심으로 SAR 기술 특정과 활용 기술 및 최근 기술 발전 동향을 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2338-2340
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• 2004

탐지레이다 또는 TWS 레이다의 측정 정밀도는 추적 필터 설계에서 quantization 문제로써 고려해야 한다. 본 논문에서는 측정 정밀도가 추적필터에서 quantization 문제로 변환됨을 보이고 오차면적과 추정성능을 비교한다. 또한 오차면적을 줄이는 방안과 quantization이 존재하면 측정잡음과 관계한 공정잡음의 power spectral density를 선정함을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.28 no.5
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• pp.373-381
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• 2017

DBS(Doppler Beam Sharpening) algorithm is a way to improve azimuth resolution performance in radar. Since DBS image includes the is information about the search area of radar, various clutter components exist besides the target to be detected. To detect and track the desired target in a DBS image, it must be able to identify a target and the clutter components. In this paper, we describe how to use image size and terrain information(DTED) to identify the target in a DBS image. By using morphological filter and chain code, it acquires image size and excludes the clutter components. By matching with DTED, we determine target.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.5 no.1
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• pp.100-110
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• 1994

레이다 신호는 대표적인 전자파 신호로서 주변환경에 따라 시간, 주파수, 공간 영역에서 고유한 신호특성을 가지고 있으며, 신호처리 기법도 다양하다. 본 논문에서는 먼저 레이다를 위한 전파 신호처리 의정의와 필요성을 언급한뒤, 레이다 신호환경 특성을 살펴보고 신호처리를 위한 신호의 시간 및 스펙트럼 특성에 대해 기술하였다. 그리고, 신호특성에 적합한 신호처리기의 구현을 위해 레이다 신호처리에 관 련된 주요 기법에 대해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 신호처리 분야는 일반적으로 잘 알려진 음성이 나 영상신호처리 분야와 달리 고유한 알고리듬과 구조가 요구된다. 신호처리기법으로서 레이다 파형설 계, 해상도 모호성, 펄스압축, 클러터제거, 도플러처리, 일정오경보탐지, 클러터 지도, 표적군 형성/ 추출, 표적식별, 레이다영상기법, 적응배열처리 등에 관해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 선호처리 기술은 "스마트"한 레이다를 위한 두뇌 역할을 하기때문에 그 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 고속, 대용량의 신호를 주어진 빔 주사시간동안에 실시간으로 처리하여 표적 정보를 추출해야 하기 때문에 아직도 상용 프로세서의 속도 한계내에서 알고리듬의 수행에 다소 제약을 받고 있으나, 최근 디지탈 신호처리 전용의 고속 칩의 출현으로 많은 발전을 가져오고 있다. 끝으로, 향후 레이다 신호처리 발전 추세와 응용분야에 대해 살펴보았다. 응용분야는 군수 및 민수용의 겸용 파급효과가 매우 크고, 군용의 대공탐색 및 조기경보, 전장감시뿐만 아니라 전투기 탑재용으로 필수적이며, 특히 민수용의 공 항, 항공기, 선박, 위성 등 매우 다양하다. 최근 발전추세에 따른 기술로서 다중모드 신호처리, 고집적 회로기술, 적응배열, 디지탈 빔형성, 적응성, 고분해능 및 방향성, 표적식별, 다차원 신호처리에 대해 언급 하였다.