OpenMP 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료 경합과 같은 병행성 오류는 디버깅을 위하여 반드시 탐지되어야만 한다. 그러나 이를 탐지하는 것은 어려운 일이다. 접근사건의 발생 후 관계를 기반으로하는 경합 탐지 기법은 프로그램의 수행 중에 발생하는 스레드의 병행성 정보를 식별하기위한 레이블을 생성하고, 생성된 스레드의 레이블을 기반으로 공유변수에 접근하는 사건을 접근역사를 통해 감시함으로써 경합을 탐지한다. 이러한 경합 탐지의 방법에서 레이블 생성을 위한 NR 레이블링 기법은 병행성 정보생성 시에 지역자료 구조를 사용함으로써 병목현상이 발생하지 않으며, 접근역사에 저장하는 레이블의 크기가 상수 값을 갖는 공간적 효율성을 제공한다. 또한 부모스레드의 정보역사를 정렬된 리스트 형태로 가져 병행성 정보 비교 시에 이진탐색이 가능하므로 시간적 효율성을 가지는 우수한 기법이다. 그러나, NR 레이블링은 레이블의 생성시에 부모스레드의 정보역사를 유지하기 위해서 내포 병렬성의 깊이에 의존하는 시간적 비용이 요구된다. 본 논문에서는 부모스레드의 정보역사 유지를 위해 상수적인 시간 및 공간적 복잡도를 갖도록 NR 레이블링 기법을 개선한다. 합성 프로그램을 이용하여 실험한 결과에서 개선된 기법은 최대 병렬성의 증가에 따라 레이블의 생성과 유지시 기존의 기법보다 평균 4.5배 빠르고, 레이블링을 위해 평균 3배 감소된 기억공간을 요구하며, 내포 병렬성에 의존적이지 않음을 보인다.
감시경계 분야에서 진동센서를 이용한 발자국 탐지방안 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 진동센서는 탐지성능은 우수하나 야외 환경에서 사용 시 잡음에 매우 민감하게 반응한다. 본 논문에서는 비선형 주파수 차감 후 기본 발자국 모델 신호와 입력 신호 간의 교차상관을 수행하여 잡음은 감쇄시키고 발자국 신호는 증대시켜 탐지성능을 높일 수 있는 NSSC 방법을 제안한다. 이러한 잡음 제거과정 이후 탐지 이벤트 구간에 대한 식별 과정을 수행함으로써 실제 사람 발자국 여부를 최종 판단한다. 제시된 알고리즘의 성능 검증을 위하여 맑은 날, 비 오는날에 수집된 발자국 신호에 대한 실험 결과를 제시하였다.
There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.
미래의 4차원 교전 개념은 항공기, 수상함, 잠수함 및 육상기지로부터 미사일에 의한 동시다발적인 원거리 정밀 공격능력으로 특징지어지는 위협특성과 함정자체의 센서와 무기의 능력향상으로 인한 전투공간의 확대에서 비롯된다고 볼수 있습니다. 그러나 이러한 전장환경의 변화는 표적의 조기탐지 및 식별, 전투공간 확대로 인해 그 수량이 폭발적으로 증가되는 정보의 처리, 제한된 함정자원을 활용하여 자함의 생존성을 극대화시켜야 하는 문제를 야기시키게 되었으며, 이와 같은 문제를 해결하고자 제시된 대안이 통합 전투체계의 개발인 것입니다
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 활발히 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 센서노드의 적외선 센서에서 측정한 척외선 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현한다. 알고리즘의 주 목표는 감사정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위하여 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 갖도록 하는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 APIDA 알고리즘은 평지일 경우 90% 이상의 탐지 성공률과 2회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장${\cdot}$발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.
국가의 중요한 통로가 되는 항만과 연안지역은 밀수선, 적국의 침투선, 해적선등과 같은 위협이 상존하고 있다. 이와 같은 위협 선박의 침입을 막아내기 위해서는 연안지역을 지속적으로 감시하여 이들의 침입을 탐지, 경보할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 감시인원이 넓은 연안지역을 감시하면서 위협선박을 식별해 내기에는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 연안 및 항만을 감시하면서 운항금지구역등에 침입하는 선박에 대해 자동으로 경보를 발생시키면서, 선박의 영상식별을 통해 자동으로 선박의 종류를 분류하여 실제 위협선박인지의 여부를 판별할 수 있도록 하는 시스템과 그 구성을 제안하였다.
USN은 인간과 환경의 상호작용 방식의 대변혁을 초래할 수 있다는 점에서 사회 경제 문화 전반에 걸쳐 다시 한 번 인류의 삶을 근본적으로 변화시킬 수 있는 혁신적인 기술로 주목받고 있다. 최근 USN 응용 서비스에 대한 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 하나가 감시정찰 센서네트워크 시스템이다. 본 논문에서는 기존의 대 규모 감시정찰 센서네트워크 시스템 체계와 다른 저 전력 센서노드들로 이루어진 환경 하에서 높은 신뢰성과 탐지정확성을 가지는 식별 및 트래킹 알고리즘을 제안한다. 또한 각 알고리즘의 성능을 측정하고 평가하여 효율적인 감시정찰 센서네트워크 시스템 구축방안을 제시한다.
Sting Ray는 현대의 첨단기술로 제작된 경어뢰로서, 완전히 디지털 컴퓨터 제어에 의해 작동한다. 항공기에 장착된 유도미사일과 그 기능을 견줄수 있는 최첨단 수중유도무기이며, 수중에서의 음파탐지 및 식별에 수반되는 각종 난관을 극복하였다. 수중에서의 음의 반사 및 굴절효과로 인해 복잡성이 가중된 잡음의 근원과 바닷물의 특성이 수시로 변화되는 상황에서 음향장치 사용을 결정하는 것은 매우 어려운 과제이나, Sting Ray는 이러한 어려운 환경을 극복할수 있도록 설계되었다. 또한 선박, 항공기 또는 헬기등 어디에서 발사되더라도 자율적으로 자체의 전술을 창조하는 Shaped Charge형 탄두는 어떠한 표적에도 치명적 피해를 줄수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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