• 제목/요약/키워드: 수신계의 고도화

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SSBL 방식과 핑거동기 방식을 조합한 바이오텔레메터리 방식의 개발 (1) -시스템의 설계 및 제작 - (Development of Biotelemetry Method by Combining the SSBL Method and the Pinger Synchronizing Method (1) - Design and production of system -)

  • 박주삼;고탁창언
    • 수산해양기술연구
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    • 제39권3호
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    • pp.218-229
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    • 2003
  • 이상의 연구 성과를 정리하면 다음과 같다. 1) 장비의 설치 및 취급이 간편하고, 해양생물의 순간적인 상세한 행동을 비교적 쉽게 추적할 수 있는 새로운 바이오텔레메터리 방식을 개발하였다. 바이오텔레메터리 방식에서 핑거에 수온, 압력센서 등의 추가는 핑거를 부착하는 어류에 많은 부담이 되기 때문에 수신계를 고도화함으로써 행동추적을 행하는 방법으로 하였다. 이 방식은 거리-방위의 측정원리를 이용한다. 즉, 거리를 계측하기 위해서 핑거동기 방식을 이용하고, 방위를 계측하기 위해서 SSBL방식을 채용하여, 거리와 방위를 조합(SPB 방식)함으로서 대상어의 수파기에 대한 상대위치를 구한다. 최대감도방식은 어류의 상세한 위치를 특정하기가 어렵고, 음원측위방식은 항주하는 선박에 의해 넓은 범위의 추적이 곤란하며, 또한 장비의 설치나 취급이 간편하지 못하였으나, SPB 방식에 의해 이들 결점을 대폭 해결할 수 있었다. 2) 새로운 방식으로서 개발한 SPB 방식의 시스템을 설계하였으며, 시작시스템을 제작하였다. 설계에서는 SSBL 방식과 핑거동기 방식의 기술을 조합함과 동시에 각각의 기술을 고도화하여 SPB 방식에 의해 고정도 또는 광범위 검지가 가능하도록 하였다. 따라서, 수파기는 1개로 하여 어레이의 구성의 변환에 의해 검지범위 또는 방위측정정도를 선택할 수 있도록 2개의 빔 모드로 구성 하였다. 주파수는 70kHz로 하였으며, 음원음압 136dB에서 최대검지거리 258m와 457m, 검지빔폭 76$\circ$와 29$\circ$ 를 실현할 수 있었다. 전체적인 시작시스템은 핑거, 2개의 빔모드로 구성된 수파기, 2개의 빔 모드용에 각 2개의 채널로 구성된 수신기, 디지털오실로스코프, 퍼스널컴퓨터로 구축하였다. 핑거동기 방식의 이용에 따른 측정거리오차는 수온변화에 의한 송신주기의 변화를 측정하여 최소화하도록 하였다. 핑거 부근의 수온을 알 수 있다면 핑거 송신주기의 수온특성을 보정하여 74%정도 측정거리오차를 줄일 수 있지만, 장기간에 걸쳐 추적을 하기 위해서는 다른 보정방법의 개발이 필요함을 알 수 있었다.

라이다 파장 분석 방법론에 대한 연구 (Analysis Method for Full-length LiDAR Waveforms)

  • 정명희;윤의중;김천식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제44권4호통권316호
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    • pp.28-35
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    • 2007
  • 최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.