적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.
본 논문에서는 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar: SAR) 장비의 성능 분석을 위하여 레이다 표적모의장치를 설계, 제작한 결과를 선보인다. 먼저 표적모의장치의 기능과 성능에 대해 설명하고, SAR 장비와 연동하기 위한 표적 시나리오 생성방법에 대해 설명하였다. 또한 제작된 표적모의장치를 이용하여 SAR 장비의 시간지연 값을 간단하고 정확하게 측정하고 보상하는 방법을 개발하였다. 시간지연이 보상된 SAR 장비와 표적모의장치를 이용하여 SAR 영상에서 점표적을 획득하고, IRF(Impulse Response Function) 분석을 통해 성능을 분석하였다. 그 결과, 방위방향 IRF의 PSLR(Peak to Side Lobe Ratio)은 -13.25 dB, 해상도는 0.49 m로 이론값과 매우 유사한 값을 보였다.
Fission Moly 생산을 위한 조사시설로 HANARO가 사용점에 있어서 충분한 타당성을 갖는지에 대해 원자로 운전중 표적장전에 따른 노심반응도의 영향, 표적의 최대 표면 열출력밀도, Mo-99 생산능력 측면에서 평가하였다. 그 결과 운전중 표적 장전으로 인한 반응도가(reactivity worth)가 약 0.2 %Δ$\rho$정도로 제한치인 1.25 %Δ$\rho$보다 현저히 작고, 최대 표면 열출력밀도 또한 2.76 Mw/$m^2$보다 현저히 작음을 볼 수 있었다. 또한 OR공 한 개만을 사용한다. 할지라도 Mo-99의 상업생산 목표를 충분히 만족시킬 수 있음을 알 수 있었다 따라서 HANARO를 Fission Moly 생산을 위한 조사시설로 사용하는 것은 타당하다 할 수 있다.
본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 측정방정식의 상태값을 효과적으로 추정할 수 있는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter/EKF)와 확장칼만필터의 변종들 그리고 코스트 레퍼런스 파티클필터(Cost-Reference Particle Filter/CRPF)를 이용하여 이차원 공간에서 표적추적 성능에 관하여 연구한다. 확장칼만필터의 변종으로 분산점칼만필터(Unscented Kalman Filter/UKF), 중심차분칼만필터(Central Difference Kalman Filter/CDKF), 제곱근 분산점칼만필터(Square Root Unscented Kalman Filter/SR-UKF) 그리고 제곱근 중심차분칼만필터(Square Root Central Difference Kalman Filter/SR-CDKF)를 소개한다. 본 연구에서는 노이즈가 불확실한 표적에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 각 필터들의 평균제곱오차(Mean Square Error/MSE)를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 확장칼만필터의 변종들 중에서 제곱근 중심차분칼만필터가 속도와 성능 면에서 가장 우수한 결과를 보여주었다. 코스트 레퍼런스 파티클 필터는 확장칼만필터와 다르게 노이즈의 확률 분포를 알 필요가 없다는 유리한 특성을 가지고 있으며 시뮬레이션 결과 제곱근 중심차분칼만필터보다 처리속도 및 정확도 면에서 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.
본 논문에서는 영상에서 반복적인 가우시안 커널을 사용하여 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법은 우선 페이싯 모델을 원 영상에 적용하여 국부 극대 값을 검출하고 $3{\times}3$ 가우시안 커널을 반복적으로 사용한다. 이때 반복횟수에 따른 국부 극대값 $D_2$를 비교하여 이에 따른 소형 표적의 크기를 결정한다. 또한 계산의 복잡성을 줄이기 위하여 커널을 반복적으로 사용할 때 가우시안 피라미드를 사용하였다. 실험에서는 소형 표적의 크기와 위치가 반복 횟수에 따라 정확히 검출되는 것을 확인하였고 기존의 방법에 비하여 처리속도가 개선된 것을 확인하였다.
수동 소나 시스템에서 음원 깊이를 구분하는 연구는 수 십 년 동안 진행되어 왔다. 그 이유는 음원 깊이 구분을 통해 표적이 수상함인지 잠수함인지 식별할 수 있기 때문이다. 본 논문은 표적으로부터 수신된 소음 (또는 신호)의 채널 임펄스 응답을 이용하여 음원 깊이를 구분하였다. 송신신호에 대한 정보가 없는 상황에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되었다. 추정된 채널 임펄스 응답의 패턴에서 교차점은 음선의 상대적 도달 시간에 의하여 결정되며, 이는 표적 깊이 구분에 이용된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실험 데이터를 통하여 검증하였다.
전립선암의 진단은 전립선을 10-12구역으로 나눠서 무작위로 조직을 얻는 체계적 생검 방식이 표준적으로 사용되어 왔다. 그러나 종괴의 위치나 유무와 상관없이 조직의 획득이 이루어지기 때문에 일부 전립선암을 놓치거나 임상적으로 중요하지 않은 암을 과도하게 발견한다는 점에서 비판을 받고 있다. 이를 보완하기 위해 자기공명영상 기반 전립선 표적 생검이 제안되었으며 이는 자기공명영상에서 의심 병변을 발견 후 이를 토대로 초음파 유도 혹은 MRI 유도하에 표적 생검을 하는 방식이다. 본 종설에서는 자기공명영상 기반 표적 생검의 방식에 대해서 살펴보고 최근 전립선암 진단에 있어서의 가이드라인과 최근 동향에 대해 다루고자 한다.
고해상도 위성 SAR 영상은 주파수 특성, 안테나 설계 변수, 시스템 내부 잡음 및 간섭 신호에 영향을 많이 받으며, 특히 표적의 RCS(Radar Cross Section)에 따라 표적 특성의 품질이 달라지기 때문에 영상 예측을 위한 시뮬레이션이 복잡해진다. 본 논문에서는 STK(Systems Tool Kit)과 매트랩을 결합하여 작성한 SAR 운용 시뮬레이터를 구축하고, 추출된 데이터를 적용하여 SAR 시뮬레이션을 수행한다. 점 표적의 품질을 판별할 수 있는 중요 변수 특성을 분석하며, 향후 위성 SAR 영상의 검보정에 활용할 수 있음을 보인다. 또한, 위성의 궤도 위치에 따라 변화하는 표적의 RCS를 적용하고, 발생 가능한 RF 간섭 신호를 반영하여 SAR 영상에서의 표적물 품질변화 예측을 수행할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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