비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 레이더용 평면형 능동 위상 배열 안테나 시스템의 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개한다. 설계된 안테나는 X-대역에서 대역폭 10 %를 만족하며, 이중 슬롯 급전 마이크로스트립 패치 안테나와 편파 스위치의 사용으로 이중 편파 사용이 가능하다. 배열 구조는 $16\times16$의 삼각 배열 구조이고, 각 배열은 출력 40 dBm 이상의 TR(Transmit & Receive) 모듈로 구성된다. TR 모듈은 디지털 감쇄기와 위상 변위 기를 포함하고 있어서 임의의 빔 형성/빔 조향을 할 수 있으며, 전자적 빔 조향 범위는 방위각/고각 방향으로 각각 ${\pm}60^{\circ}$ 범위에서 가능하다. 또한 수신 구조는 부배열로 구성하여 수신 패턴은 각 채널로부터의 RF 빔 합성으로 얻어진다. 안테나의 성능 검증을 위해서 근접 전계 측정 시설에서 안테나 패턴을 측정하였으며, 패턴 측정 결과는 예측된 빔 패턴과 거의 일치하였고, 이로부터 제어에 의한 빔 조향/빔 형성이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기를 기반으로 강수 에코와 비(非)강수 에코를 분류하는 방법을 제시한다. 강수 에코와 비(非)강수 에코를 분류하기 위하여 기상레이더 자료의 특성을 분석하였다. 이를 기반으로 UF 데이터의 전처리를 실시하여 입력변수(DZ, SDZ, VGZ, SPN, DZ_FR, VR)를 선정 하였고 학습데이터 및 테스트데이터로 구성하였다. 마지막으로, 기상청에서 사용되고 있는 QC 데이터는 제안된 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 사용하였다.
모노펄스 급전기는 공간 급전 방식을 사용하는 다기능 레이더 또는 추적 레이더의 복사 패턴 특성에 가장 큰 영향을 미친다. 세 개의 모노펄스 채널에 대해 최적 개구면 분포를 가지는 삼중 모드 방식 모노펄스 급전기의 설계 및 측정 결과에 관해 본 논문에 기술하였다. 측정 결과 설계 및 제작된 급전기는 최적 개구면 분포 특성을 만족할 뿐만 아니라 X-대역의 10 % 대역폭에서 매우 낮은 반사 손실 특성을 보였다. 급전기의 이러한 특성은 적용될 안테나가 저부엽 특성과 높은 모노펄스 기울기 특성을 보유함을 의미한다.
본 논문에서는 단일 측정 사이클 내에서 단일 물체의 범위와 속도를 동시에 측정하기 위한 근거리 차량용 레이더 시스템에 장착되는 24.4GHz 2채널 송신 및 4채널 수신 패치 배열 안테나를 Rogers사의 RO4350B(εr=3.48, 0.5T) 기판을 사용하여 설계·제작하였다. 측정을 통해 24.4GHz 주파수에서 안테나 이득( > 10dBi 이상) 및 복사패턴(Elevation HPBW > 10deg.)의 설계 사양을 만족하는 것을 확인하였다.
최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.
본 연구에서는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상의 보정에 사용되고 있는 반사기(corner reflector, CR)를 이용하여 목표물의 식별과 인식을 위한 기초적인 연구를 실시하였다. 사각형 삼면 전파반사기를 기반으로 전방향(omni-directional) 반사기를 제작하였다. 여기서는 한 변의 길이가 15cm인 4-배열 사각형 삼면 전파반사기를 사용하여 C-밴드(주파수: 5.3 GHz) 의 편파별(VV, HH, VH, HV) RCS(radar cross section)특성을 해석하였다. 전파반사기는 대칭형이므로 방위각 180도 범위에 대해서 레이더 산란단면적 패턴을 측정하였다. VV편파의 경우, 방위각에 따른 RCS값의 차이가 8dB정도로 다른 편파보다 전방향 특성이 더 좋은 것으로 확인되었고, 방위각이 $0^{\circ}$ (단면과 동일 방향)와 $45^{\circ}$ (이웃하는 단면들의 중앙) 일 때, 가장 높은 RCS값을 보였다. 또한, 실험에서 얻어진 RCS값을 수치 해석 시뮬레이션과 이론적 계산과 비교를 실시한 결과, 서로 잘 일치하는 것으로 나왔다.
디스플레이는 장치는 아날로그 또는 디지털 시스템에서 발생되는 문자, 도형, 영상, 패턴 형태의 정보를 인간의 육안으로 판별 가능하도록 전달함으로써 인간과 기계를 연결시켜주는 중요한 영상정보통신시스템 장치이다. 이러한 장치를 활용해 보여주는 기능이 중시되면서 정보를 정확하고 신속하게 표출하기 위한 핵심적인 기능과 역할이 절대적으로 필요하다. 아날로그 시대의 대명사였던 브라운관(CRT)에 PPI Scope 주사방식 시스템 신호를 CRT에 표시함으로써, CRT에 표시된 정보를 통해 기계적인 시스템에서 발생된 신호를 인간인 판독할 수 있도록 전달하는 중간 매개체 역할을 통해 정보를 분석하였다. 본 연구는 이와 같이 수신된 신호를 정보로 표출하는 레이더 디스플레이 장치에 관한 것으로, 디스플레이 장치의 수직 블랭킹 간격(Vertical blanking interval)과 버퍼스왑(Buffer swap)을 통한, 고정함수 그래픽 파이프라인 고속 대용량 처리형태의 알고리즘을 적용하였다. 발생될 수 있는 오차를 제거하기 위해 FPGA 및 내부 알고리즘, H/W로직을 동기화 처리로 표출정보 끊김 현상을 제거하고, 고속으로 영상정보가 표출될 수 있도록 구현함으로써, 별도의 고가 고성능 그래픽 연산장치 GPU 없이 구현된 FPGA 로직에 수행알고리즘을 적용하여 경제성은 물론 레이더 정보표출 신뢰성과 성능을 향상시켰다. 이를 통해 기존 아날로그 신호에 따라 동작하는 CRT 레이더 디스플레이를 구비한 레이더 시스템에서 디스플레이를 평면 디스플레이로 교체할 수 있도록 한 레이더 디스플레이 장치에 관한 연구이다.
본 논문에서는 T/R(Transmit/Receive) 모듈을 이용한 항공기용 평면형 능동 전자주사식 위상 배열(AESA) 레이더 프로토 타입을 설계, 제작 및 시험하였다. LIG넥스원은 항공기용 레이더 개발에 필요한 핵심 기술 확보를 목적으로 AESA 레이더 프로토 타입을 개발하였다. 본 프로토 타입은 복사 소자 배열, 다수의 T/R 모듈, RF 급전기, 전원 분배, 빔 조향기, 아날로그/디지털 변환기(ADC)를 가지는 소형화된 수신기 및 액냉식 냉각과 지지 구조체로 구성되어 있다. 안테나 장치는 590 mm 직경에, 536개의 능동 소자를 배열할 수 있는 크기를 가진다. 각 T/R 모듈들은 삼각 배열을 적용하여 $14.7\;mm{\times}19.5\;mm$ 간격으로 배치하였다. 송신 최대 듀티 운용시 2,310 W의 전력이 입력되며, 발열은 1,554 W를 발산하게 된다. AESA 레이더 프로토 타입은 근접 전계 챔버에서 시험하였고, 그 결과 정확하고 유연한 제어에 의한 빔 조향과 빔 형성을 제공하는 빔 패턴을 확인할 수 있었다.
적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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