유도무기는 표적을 인지하는 탐색기 성능과 유도 조종기술에 따라 정확도가 결정되며, 탐색기의 종류는 적외선(IR), 레이다 전자파(RF)를 사용하는 레이다파, 현재 실용화의 첫발을 내딛은 밀리미터파 탐색기가 있다. 모든 탐색기의 생명은 센서라고해도 과언이 아니며 센서의 성능에 따라 미사일의 정확도가 결정된다
초음파 발신기(핑거)에 의해 원격으로 해양생물을 추적하는 방법(이하 바이오텔레메터리 라고 한다)은 해양생물에 핑거를 부착하여, 핑거가 발사하는 음을 표적으로 해양생물의 행동생태를 파악하는 중요한 수단이다. 바이오텔레메터리의 최대 장점은 대상생물의 순간적인 행동생태와 서식환경을 동시에 상세하게 조사할 수 있다는 것으로, 이것은 다른 방법으로는 실현하기가 어렵다. (중략)
3차원 레이다는 거리, 방위각 및 고도에 대한 3차원 첩보를 확보함으로써 신속하고 정확한 표적 탐지 및 추적은 물론 기능 및 운용에서도 2차원 레이다 보다 유리합니다. 현재 우리는 2차원 레이다의 국내개발을 통해 전지역 대공 감시를 수행하려는 시점에서 이른 감이 있지만, 장차 국내 레이다 기술발전 및 방공무기의 국내개발과 대공무기체계의 효율성을 고려하면 3차원 레이다에도 관심을 기울여야 합니다
목적 : 환자의 호흡에 의한 움직임 및 부정확한 환자 자세 setup 때문에 3 차원 전신 정위 방사선치료,3 차원 입체조형 방사선치료 IMRT와 같은 방사선 치료기술에서 병소에 대한 정확한 표적 위치측정은 매우 어려운 실정이다. 그러므로 본 연구는 방사선 치료시 환자의 움직임을 최대한 고정시켜 줄 수 있으며 환자 자세에 대한 setup 오차를 감소시키고 환자 전신에 산재한 병소의 위치를 좌표화할 수 있는 전신 정위 프레임 제작과 제작한 프레임에 대한 고정효과 및 재현성을 나타내는 환자 자세의 setup 오차를 평가하는데 있다. 재료 및 방법 : 자체 제작한 전신 정위 프레임 구조는 CT 영상 촬영 가능성에 중점을 두고 병소 표적의 좌표실현 및 환자체형에 따른 다양성 그리고 프레임에 대한 견고성 및 안정성 확인에 초점화하여 제작하였다. 이렇게 제작된 전신 정위 프레임에 대한 방사선 투과율 측정 실험과 CCTV 카메라와 DVR(Digital Video Recorder)를 이용해 환자 자세 변화에 대한 영상을 획득하여 matlab으로 구현한 오차분석용 프로그램으로 환자 외부자세에 대한 오차 비교 평가하고 CT 촬영에 의한 가상표적 위치측정 실험을 수행하였다. 또 한 고정벨트 추가 사용으로 인한 환자의 고정효과 정도를 살펴보았다. 결과 : 제작된 전신 정위 프레임에 대한 방사선 투과율은 마그네트론 10, 21 MeV의 에너지에서 95, 96% 의 투과율이 측정되었고 30 $^{\circ}$. 60 。각도의 경사로 빔이 전달될 때는 90.3, 94.4% 가 측정되었다. CCTV 카메라를 이용하여 흉부 및 복부의 움직임을 촬영한 영상을 Matlab프로그램으로 구현한 오차분석 프로그램을 적용한 결과, 환자 자세에 대한 오차의 평균값은 흉부의 lateral 방향에서는 3.63$\pm$1.4 mm, AP 방향에서는 2.1$\pm$0.82 mm이었다. 그리고 복부의 later의 방향에서는 7.0$\pm$2.1 mm, AP 방향에서는 6.5$\pm$2.2 mm 이었다. 또한 표적 위치측정을 위해서 환자의 피부에 임의의 가상표적을 부착하고 CT 촬영한 영상결과, 프레임으로 가상표 적에 대한 위치를 정확히 파악할 수 있었다. 결론 : 제작된 프레임을 적용하여 방사선투과율 측정실험, 환자 외부자세에 대한 오차 측정실험, 가상표적 위치측정 실험 등을 수행하였다. 환자 외부자세에 대한 오차 측정실험 경우, 더 많은 Volunteer를 적용하여 보다 정확한 오차 측정실험이 수행되어야 할 것이며 정확한 표적 위치 측정실험을 위해서 내부 마커를 삽입한 환자를 적용한 임상실험이 수행되어야 할 것이다. 또한 위치결정에서 획득한 좌표값의 정확성을 알아보기 위해서 팬톰을 이용한 방사선조사 실험이 추후에 실행되어져야 할 것이다. 그리고 제작된 프레임에 Rotating X선 시스템과 내부 장기의 움직임을 계량화하고 PTV에서의 최적 여유폭을 설정함으로써 정위 방사선수술 및 3 차원 업체 방사선치료에 대한 병소 위치측정과 환자의 자세에 대한 setup 오차측정 결정에 도움이 될 수 있을 것이라고 사료된다.
향후 민간항공분야에서 지상감시 장비로 중요한 역할을 담당할 MLAT을 국내 개발을 위해 세계적인 변화에 대응하고자 항공감시와 관련한 기술현황을 조사하고 MLAT에 대한 기술개발을 추진하고자 이와 관련하여 국내개발방안에 대한 연구를 수행하였다. 항공감시 기술현황과 관련해서는 현재 및 미래에 사용될 항공감시 장비에 대한 기술을 소개와 기술발전 전망을 예측해 보았다. 그리고 MLAT 시스템을 국내개발하기 위해 MLAT 기술을 조사하고 국내개발 시스템에 대한 구성도를 설계하였다. MLAT은 SSR과 같이 독립적으로 표적을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 ADS-B정도의 정밀도를 가지고 있어 향후 미래 항공의 주 시스템으로써의 역할을 할 것이다.
같은 단일 주파수를 갖고 위상만 다른, 즉 코히런트(coherent)한, 두 개의 신호가 비슷한 각도에서 동시에 입사하면 두 신호의 위상이 0도 혹은 180도 다를 경우 각도 추정에 큰 오차가 발생한다. 항공기용 레이다는 신호의 대역폭이 비교적 작으므로 지표면 혹은 해면 가까이 낮게 나는 표적의 경우에 직접파와 표면 반사파가 같은 거리 빈(range bin)에 위치하여서 이와 같은 현상이 일어날 수 있다. 본 논문에서는 항공기용 레이다에 있어서 단일 주파수를 사용하였을 경우, 저고도 표적의 다중경로 간섭에 의한 각도 추정의 크래머 라오 하한(Cramer-Rao lower bound: CRLB)를 보이고, 두 개의 주파수를 사용하였을 경우 CRLB가 낮아짐을 보였다.
Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.
미래 전장은 IT기술 및 생명공학, 무인화, 인공지능 분야의 민간기술 발전이 군사기술 발전과 전투수행 방법을 선도하고, 인공지능 및 인지기술 등 무인화기술의 발전으로 정보수집, 표적식별, 지뢰제거 및 오염제독 등 지원임무는 물론 교전임무를 수행할 수 있는 무인장비가 개발됨으로써 무인전투개념이 가시화되고 있다. 그러므로 이번 논고에서는 무인장비 중 군사용 로봇에 대해 살펴보고 활용 방안을 제시해보고자 한다.
임상에서 정확한 진단을 위해 양질의 초음파 영상을 얻는 것은 중요하다. 본 연구에서는 초음파 진단기의 주파수와 동적 영역(dynamic range, DR) 설정 및 프로브 유형에 따른 초음파 영상의 변화를 관찰하였다. 실험에서 고형 및 낭성 종괴 병변과 유사한 초음파 평가 팬텀(539,551, ATS, USA)의 6가지 LCS(low contrast sensitivity) 표적(-15, -6, -3, +3, +6, +15 dB)에 대한 영상을 대상으로 평가하였다. 초음파 영상은 볼록형(convex, C3-7IM) 및 선형(linear probe, L5-12IM) 두 가지 탐촉자(Probe)에 대해 SA-9900(Medison Ltd, Korea)을 이용하여 얻었다. 주파수는 4가지 방식(gen, pen, res, harmonic), 동적영역은 $40{\sim}100\;dB$ 범위에서 설정을 변화하면서 영상을 취득하였다. 취득한 영상의 질은 표적의 명목상 LCS 값과 영상에서 측정된 LCS을 비교하여 평가 하였다. 실험 결과 볼록형 탐촉자의 경우, 각 LCS 표적에 대해 주파수 방식 별로 동적영역 값을 40, 60, 80, 100 dB로 변화할 때, 초음파 영상의 질은 유의한 변화가 없었다. 그러나 낭종성 병변에 가까운 LCS 표적 -15 dB에서는 동적영역 60 dB과 하모닉 주파수 방식에서 LCS 값이 높게 나타났다. 선형 프로브에서는 -15 dB LCS 표적에서 동적영역 40 dB, 하모닉 방식에서 명목상 값에 근접하였다. LCS관점에서 정량화된 영상의 평가의 한계와 주관적인 평가 즉 심리적인 관점에서의 ROC(Receiver Operating Characteristic) 평가의 필요성에 대해 토의하였다.
본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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