• 한국음향학회지
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• 제35권6호
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• pp.411-418
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• 2016

본 논문에서는 초저음파 신호를 이용하여 탄도미사일 발사위치를 추정하는 새로운 방법을 개발하였다. 양구와 철원에 설치된 기상청의 초저음파 관측망을 이용하여, 북한의 탄도미사일 발사시 발생한 초저음파 신호를 분석하였다. 신호의 탐지 및 발생위치 추정을 위하여 시간-주파수 분석, 도달 지연시간 측정 방법 및 구 삼각공식 등을 적용하였으며, 발사원점과 약 3 km 정도 차이가 나는 곳을 발사지점으로 추정하여 개발된 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권1호
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• pp.18-27
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• 2020

In order to estimate the launch point of a high-speed vehicle, predicting the various characteristics of the vehicle's movement, such as drag and thrust, must be preceded by the estimation. To predict the various parameters regarding the vehicle's characteristics, we build the IMM filter specialized in predicting the parameters of the post-launch phase based on flight dynamics. Then we estimate the launch point of the high-speed vehicle using Inverse Dynamics. In addition, we assume the arbitrary error level of the radar for accuracy of the prediction. We organize multiple-dimensioned IMM structures, and figure out the optimal value of parameters by comparing the various IMM structures. After deriving the optimal value of parameters, we verify the launch point estimation error under certain error level.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.921-930
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• 2020

대포병탐지레이더는 포탄의 궤적을 역으로 추적하여 화포 원점과 탄착점을 추정해 낸다. 부가적으로 추적 화포의 탄종을 식별하는 기능도 포함된다. 레이더를 통해 포탄의 궤적을 추적하는 중에는 포탄과 레이더의 위치에 따라 감지된 신호들이 다르게 나타나는 경우가 발생한다. 이는 포탄의 종류를 식별하기에는 모호한 부분이 있다. 본 논문은 레이더의 신호처리 과정 중에 산출하는 데이터를 바탕으로 퍼지이론과 인공지능을 이용하여 포탄의 종류를 구분하고 비교하였다. 연구 결과에 의하면 인공지능에 의한 정확도가 퍼지이론을 사용한 표적 식별 결과 대비 우수한 식별률이 나오는 것을 확인했다. 실험에 사용된 데이터는 포탄을 실제 발사하여 대포병탐지레이더-II로부터 얻은 것이다.