• 항공우주산업기술동향
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• 제7권2호
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• pp.25-32
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• 2009

본 논문에서는 외국의 유명 논문 및 학회에서 발표된 최신 합성개구레이더(SAR) 기술개발 동향을 조사 및 정리하였다. SAR의 목적은 Real Aperture Antenna(RAR) 단점을 보완하기 위해서이며, 1950년대 처음으로 소개되었다. 이로부터 많은 연구자들 및 기술자들로부터 다양한 신 SAR 운용개념 및 기법들이 제안되었고 실제 구현화 하는데 성공하였다. 최근의 학회에서 소개된 미래지향 SAR 시스템 관련 개념들이 소개 및 정리되어 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.443-461
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• 2022

Target Detection in synthetic aperture radar(SAR) image is critical for military and national defense. In this paper, we propose YOLOv4-Attention architecture which adds attention modules to YOLOv4 backbone architecture to complement the feature extraction ability for SAR target detection with high accuracy. For training and testing our framework, we present new SAR embedding datasets based on MSTAR SAR public datasets which are about poor environments for target detection such as various clutter, crowded objects, various object size, close to buildings, and weakness of signal-to-clutter ratio. Experiments show that our Attention YOLOv4 architecture outperforms original YOLOv4 architecture in SAR image target detection tasks in poor environments for target detection.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권1호
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• pp.105-113
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• 2010

SAR(Synthetic Aperture Radar) has characteristics well-suited for the measurement of geophysical parameters during day and night in all weather conditions. Recently, SAR data with high resolution acquired by satellites became available to the public. In such data, many features and phenomena of geometric structure of man-made objects and natural environments become observable. In this paper, we discuss main considerations including geometric distortion and coregistration for efficient utilization of high resolution SAR images. And, various advanced technologies in SAR application fields are introduced.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제40권4호
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• pp.225-235
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• 2023

This paper presents the structural design of a planar synthetic aperture radar (SAR) antenna applied to a microsatellite. For micro-satellite applications, the SAR antenna structure must be lightweight, flat, and designed to withstand the launch environment. To satisfy these conditions, our novel antenna structure was designed using aluminium (AL) alloy. Structural analysis was performed for quasi-static load, random vibration, and shock load to verify its robustness in the launch environment, and the results are presented here.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.99-101
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• 2017

최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1433-1435
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• 2003

Very decisive progress was made in advancing fundamental POL-IN-SAR theory and algorithm development during the past decade. This was accomplished with the aid of airborne & shuttle platforms supporting single -to-multi-band multi-modal POL-SAR and also some POL-IN-SAR sensor systems, which will be compared and assessed with the aim of establishing the hitherto not completed but required missions such as tomographic and holographic imaging. Because the operation of airborne test-beds is extremely expensive, aircraft platforms are not suited for routine monitoring missions which is better accomplished with the use drones or UAVs. Such unmanned aerial vehicles were developed for defense applications, however lacking the sophistic ation of implementing advanced forefront POL-IN-SAR technology. This shortcoming will be thoroughly scrutinized resulting in the finding that we do now need to develop most rapidly POL-IN-SAR drone-platform technology especially for environmental stress-change monitoring with a great variance of applications beginning with flood, bush/forest-fire to tectonic-stress (earth-quake to volcanic eruptions) for real-short-time hazard mitigation. However, for routine global monitoring purposes of the terrestrial covers neither airborne sensor implementation - aircraft and/or drones - are sufficient; and there -fore multi-modal and multi-band space-borne POL-IN-SAR space-shuttle and satellite sensor technology needs to be further advanced at a much more rapid phase. The existing ENVISAT with the forthcoming ALOSPALSAR, RADARSAT-2, and the TERRASAT will be compared, demonstrating that at this phase of development the fully polarimetric and polarimetric-interferometric modes of operation must be viewed and treated as preliminary algorithm verification support modes and at this phase of development are still not to be viewed as routine modes.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.147-155
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• 2024

Based on the recently developed deep learning technology, many studies have been conducted on deep learning networks that simultaneously detect and classify targets of interest in synthetic aperture radar(SAR) images. Although numerous research results have been derived mainly with the open SAR ship datasets, there is a lack of work carried out on the deep learning network aimed at detecting and classifying SAR ground targets and trained with the synthetic dataset generated from electromagnetic scattering simulations. In this respect, this paper presents the deep learning network trained with the synthetic dataset and applies it to detecting and classifying real SAR ground targets. With experiment results, this paper also analyzes the network performance according to the composition ratio between the real measured data and the synthetic data involved in network training. Finally, the summary and limitations are discussed to give information on the future research direction.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.102-104
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• 2017

최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.

• 우주기술과 응용
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 2021

본 논문에서는 총 무게 42 kg 이내의 요구사항을 토대로 차세대소형위성 2호 영상 레이다 시스템을 개발한 결과를 보고한다. 차세대소형위성 2호는 소형급 인공위성으로, 탑재체의 무게 비중이 전체 무게 대비 약 40% 정도를 차지하도록 설계하였다. 영상 레이다 시스템은 안테나, RF송수신기, 기저대역 신호처리기, 전력부 등으로 구성되며, 이 중에서 특히 무게 비중이 큰 부품은 영상 레이다의 핵심인 안테나이다. 안테나 설계시 이득, 효율 등을 고려한 다양한 선택이 가능하지만, 차세대소형위성 2호 사업에서 요구하는 무게, 전력 및 해상도 등을 반영하여 Micro-strip Patch Array 안테나를 채택하여 설계하였다. 차세대소형위성 2호의 임무 요구 조건에 부합하도록 안테나의 주파수는 9.65 GHz, 이득은 42.7 dBi 그리고 반사손실은 -15 dB로 규정하여 개발하였으며, 차량에 탑재한 현장시험을 통하여 요구 성능의 충족 여부를 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.487-495
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• 2022

본 논문에서는 차세대소형위성2호의 X 대역 합성 개구 레이더(SAR; synthetic aperture radar)에 탑재하기 위한 고출력 송·수신 모듈의 설계 및 개발에 관하여 논한다. 모듈은 X 대역의 대상 주파수 범위에서 100 MHz 의 대역폭을 갖는 고출력 펄스 신호를 출력하며, 수신신호에 대해 저잡음 증폭 기능을 수행한다. 제작된 모듈의 송신경로는 200 watt (53.01 dBm) 이상의 출력 신호 세기, 0.35 dB의 펄스폭 기울기, 송신 신호 출력간 0.04 dB 의 신호 세기 변화 및 1.7 ˚ 의 위상 변화를 갖고, 수신경로는 3.81 dB 의 잡음지수, 37.38 ~ 37.46 dB 의 이득을 가짐으로써, 요구되는 성능을 만족함을 확인하였다. 제작된 모듈은 차세대소형위성2호 비행모델에 장착되어 있으며, 추후 누리호에 탑재되어 발사될 예정이다.