본 연구는 레이다 시스템의 성능 검증 및 개선을 위한 표적 신호 모의장비의 표적별 레이다반사면적(RCS) 데이터의 수집 및 분석을 목적으로 민항기(B-747, B-737) 및 전투기(F-16) 기종에 대한 VHF 대역의 모노스태틱/바이스태틱 RCS를 전자기장 분석한 연구이다. 분석에 앞서, 전자기장 분석 도구들에 대한 데이터 교차 검증 및 분석 시간 비교를 통해 소요 시간을 최소화하였으며, 분석 해상도에 따른 보간 오차를 검토하여 분석범위를 선정하였다. 각 기종별로 획득된 RCS 데이터는 입/반사 고각 및 주파수별로 나누어 분석하였으며, 기체 모양 및 입/반사 각도에 따른 RCS 특징을 기술하였다. 마지막으로 RCS 분포 히스토그램을 통해 각 기종별 통계적 RCS 분포값을 제시한다. 향후 본 연구를 통해 획득한 RCS 데이터베이스는 VHF 대역 레이다 시스템의 항적 신호 모의를 위한 신호모사장치에 활용할 예정이다.
본 논문은 기록된 항적 데이터를 이용하여 혼잡한 공항의 비행 절차별 위험도를 분석하는 방법론을 제시하고, ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 데이터를 기반으로 재생성된 100일 치의 항적 데이터를 사용하여 인천국제공항과 김포국제공항의 비행 절차별 위험도를 분석한 결과를 보여준다. 위험도 분석은 DWC (detect and void well clear) 를 이용하였으며, 이를 통해 비행 절차별로 가장 높은 위험도가 나타나는 구간과 위험 발생이 잦은 구간을 평가하였다. 그 결과, 인천국제공항의 표준계기출발절차 중 RNAV BOPTA 1L의 SI712 - RANOS Fix 구간에서 가장 높은 위험도가 나타났으며, 표준계기도착절차 중에서는 RNAV GUKDO 1N에서는 SI947-DANAN Fix 구간에서 가장 높은 위험도가 나타났다. 또한 김포국제공항의 표준계기출발절차 중에서는 RNAV BULTI 1X의 SS726 - SS727 Fix, 표준계기도착절차 중에서는 RNAV OLMEN 1D의 KAKSO - KALMA Fix 구간에서 가장 높은 위험도가 나타났다.
해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.
VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.
레이더를 이용한 항적 융합 알고리즘은 반드시 필요하며, 이를 통해서 높은 신뢰성을 확보할 수 있다. 본 논문에서는 칼만필터 보다 성능이 좋다고 알려진 IMM(Interacting Multiple Model) 필터를 이용하여 다중 레이더 융합 알고리즘을 제안하였다. 분산형 융합 방식을 적용하였고, 부필터 3개, 주필터 1개를 이용하였다. 성능분석은 등속운동, 가속운동, 선회 등 항공기 기동을 묘사한 가상의 레이더 데이터를 이용하여 분석하였다. 성능분석 결과, 항공기가 기동하는 구간에서도 좋은 추적 성능을 보였다.
해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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