미래 전장에서 다수의 지상로봇들이 획득한 표적정보는 원격에 위치한 통제장치로 실시간 전송된다. 통제장치는 정찰영상과 디지털 지도위에 지상로봇들의 현재 동작 상태를 표시한다. 본 논문은 다수의 지상로봇들로부터 동일 표적에 대한 위치 정보가 수신될 경우 이에 대한 융합처리 방안을 제안한다. 이러한 융합처리를 통해 표적위치 정확도를 개선할 수 있으며, 이동 경로 추정을 통해 표적의 초기 탐지시간을 단축할 수 있다.
항공영상이나 위성영상을 이용하는 원격 감지 기술(Remote Sensing)은 무인 비행, 지리 정보 시스템(GIS) 그리고 도시 계획에 이용되고 있다. 원격 감지 기술과 함께 사용될 수 있는 또 하나의 기술로는 자동 표적 탐색 기술이 있으며 현재 많은 연구가 진행되고 있으나, 대부분 특정적인 시험용 영상에만 적용되고 있어서 항공 영상과 같이 복잡하고 불규칙적인 경우에는 적용이 어렵다. 본 논문에서는 Distance Weighted Intensity Transformation (DWIT)와 Coefficients Filtering(CF) 방법을 이용하여 영상의 이동, 회전, 배경에 불변적인 항공 영상 표적 탐색 기법을 제안한다.
무기-표적할당(Weapon-Target Allocation: WTA)은 방어 무기체계의 신속하고 정확한 교전결심을 지원하기 위한 핵심적인 기술로서, 다수의 표적이 아군을 위협하는 상황에서 다수의 표적을 효과적으로 요격할 수 있도록 제한적인 무기자산을 효율적으로 할당하는 최적의 해를 찾는 문제이다. 최적의 해에 대한 평가 기준은 무기-표적 쌍들에 대한 요격확률의 합으로 계산된다. 요격확률은 무기가 표적을 요격하는 시점에 따라서 달라지므로, 정밀한 교전결심을 위해서는 요격 시점을 고려하여 무기를 할당하는 것이 중요하다. 특히나 초고속표적을 대응할 때는 표적의 속도가 매우 빨라 요격할 수 있는 시간이 매우 짧기 때문에 더욱 중요하다. 이러한 요구사항에도 불구하고 기존 연구에서는 요격 시점을 고려한 무기할당에 대한 연구가 미진하였다. 본 논문에서는 요격 시점을 고려한 무기할당 알고리즘을 제안하고자 하며 알고리즘에 대한 성능으로 표적에 대한 요격률뿐만 아니라, 표적 출현부터 요격까지의 소요시간인 교전반응시간을 분석하여 신속대응에 대한 성능도 함께 제시한다.
무선 센서 네트워크에서 음향 표적의 식별은 환경 감시, 침입 감시, 다중 표적 분리 등에서 많이 연구된다. 무선 센서 네트워크의 센서 노드에서 사용하는 기존의 신호 처리기법은 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법과 수신 신호를 압축하여 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 전자의 경우 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않고 후자의 경우는 센서 노드에서의 신호처리 및 전송에 소모되는 에너지가 높아 센서의 생존시간이 줄어들게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 원신호 대비 28%로 줄이는 알고리듬을 제안한다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 백터와 4개의 국부적 특징 백터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.
본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 자체적으로 개발된 항공기의 적외선 열상표적 시스템의 모델링, 설계, 성능시험 결과 등에 대하여 기술한다. 개발된 시스템은 적외선 형상과 강도를 제어할 수 있도록 설계되어서 적외선 형상과 방사되는 강도가 실물 항공기와 유사하다. 본 논문에서 제시한 기술을 적용한 결과 완전가동 상태에서 실물항공기의 적외선열상 이미지와 같은 열상을 만드는데 오직 30㎾정도의 전력만을 소비됨을 확인하였다 성능실행시험 후에는 표적적응유도시험. 유도조종 로직시험 등과 같은 성능평가시험 단계를 통하여 본 논문에서 개발된 적외선 열상표적을 휴대용 대공유도무기의 표적으로 실용화하였다.
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 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 적외선 센서와 초음파 센서를 동시에 사용하여 이동하는 표적의 위치를 실시간으로 추적하는 위치추적 시스템을 설계하였다. 위치 추적 시스템은 2 개의 적외선 센서를 이용하여 표적이 감시영역에 침입하는 것을 확인하고, 4 개의 초음파 센서를 이용해서 각 센서에서 표적까지의 거리를 탐지하여 이동하는 표적의 위치좌표 (x,y)를 구하였다. 특히 초음파 센서가 가지고 있는 안테나의 빔폭 특성 때문에 4 개 센서 중 2개 센서에만 표적이 탐지될 경우에도 표적의 위치를 정확하게 결정하는 방법을 제시하였다. 또한 개발된 알고리즘을 설계된 시스템에 장착하여 시험한 결과 감시시스템이 실험실 내에서 실시간 정확하게 구동하는 것을 확인하였다.
다중 빔 탐색 3D 레이다는 디지털 빔 형성 기술을 이용하여 수신시 적층 빔을 형성하는 최신의 3D 레이다 기술이다. 본 논문에서는 다중 경로 환경 상태에서 다중 빔 3D 레이다의 저고도 표적의 고도 추출을 위한 방법을 제안하고 고찰해 보고자 한다. 다중 빔 레이다에서 저고도 표적에서 발생하는 다중 경로 전파 및 레이다 신호 발생 모델링에 대해 기술하고, 거울 반사 상황에서 효과적으로 표적 고도를 추출하기 위해 nelder-mead simplex multipath reduction(NMSMR) 기법에 대해 기술한다. 제안된 알고리듬의 성능을 다양한 표적 고도와 레이다 주파수에 대해 시뮬레이션으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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