투하 가능 영역(LAR)는 공대지 유도 폭탄을 장착한 항공기가 표적을 성공적으로 타격하기 위하여 진입하는 영역을 말한다. LAR는 항공기 투하 조건, 표적 착탄 조건, 대기 환경 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 투하, 착탄, 환경 조건 등의 입력 조건을 변화시켜 많은 시뮬레이션을 통해 데이터베이스를 구축하여 LAR 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 시뮬레이션 결과를 통해 시험하였고, 공대지 유도폭탄의 LAR 도출에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 지상레이다가 추적 중인 항공기로부터 획득한 수신신호를 이용하여 도플러 형상(signature)을 추출하였다. 이를 위해 펄스열(pulse train) 파형의 수학적 모델로부터 레이다의 도플러 해상도를 검증하고, 비행 중인 항공기 도플러 형상이 엔진에 대한 레이다 측각(aspect angle)과 엔진의 제원에 따라 결정됨을 보였다. 이를 확인하기 위해 비행 중인 항공기에서 반사된 레이다 수신신호를 레이다 수신신호 저장장치를 이용하여 획득하고, 수신신호로부터 도플러 형상을 추출한 후, 항공기 추적 정보로부터 엔진에 대한 레이다 측각을 추정하였다. 이들 결과를 조합하여 측각에 대한 상대 도플러 형상 차이를 확인하고, 레이다에 사용가능한 표적인식용 도플러 프로파일을 제안하였다.
Unmanned air vehicles (UAVs) are getting popular not only as a private usage for the aerial photograph but military usage for the surveillance, reconnaissance and supply missions. For an UAV to successfully achieve these kind of missions, geolocation (localization) must be implied to track an interested target or fly by reference. In this research, we adopted multi-sensor fusion (MSF) algorithm to increase the accuracy of the geolocation and verified the algorithm using two multicopter UAVs. One UAV is equipped with an optical camera, and another UAV is equipped with an optical camera and a laser range finder. Throughout the experiment, we have obtained measurements about a fixed ground target and estimated the target position by a series of coordinate transformations and sequential Kalman filter. The result showed that the MSF has better performance in estimating target location than the case of using single sensor. Moreover, the experimental result implied that multi-sensor geolocation algorithm is able to have further improvements in localization accuracy and feasibility of other complicated applications such as moving target tracking and multiple target tracking.
Recently, utilization of building foundations as ground-coupled heat exchangers has attracted much attention because they reduce the cost and enhance the heat transfer. The objective of this study is to evaluate the performance of energy-slab ground-coupled heat exchanger installed in a commercial building. In order to demonstrate the energy transfer characteristics of the energy-slab, experiments were conducted from October 2010 to September 2011. The 1-year measurement results showed that the mean EWTs of brine returning from the energy-slab were $9.6^{\circ}C$ in heating season and $24.9^{\circ}C$ in cooling season, which were in a range of design target temperatures. In addition, the geothermal heat pump system with the energy-slab showed on-off operation according to the setting temperatures of secondary fluid in water storage tank. The results also showed that the energy-slab extracted heat of 198.6 kW from the ground and injected heat of 318.9 kW to the ground, respectively.
지상의 주력전차를 격추시키기 위한 공대지 유도미사일은 지상을 탐색하여 움직이는 표적을 탐지한 다음 위치를 추정하여 표적을 향해 나아가야 한다. 본 논문에서는 미사일이 향하는 전방의 지상을 좁은 빔 폭을 가진 빔을 기계적으로 좌우로 조향함으로써 일정한 지상구간을 탐색하며 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)를 활용하여 이동하는 표적을 탐지하고 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)를 통해 위치를 추정한다. 또한 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 기법을 통해 이동표적의 상대속도를 추정하여 레이다와 가까워지는 혹은 멀어지는 정도를 알 수 있으며 상대속도가 고려된 위상기록(phase history)을 통해 보정된 정합필터로 레이다 이미지(image)를 형성한다.
본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있을 경우를 가정하고, 해당 목표물의 고유 pole과 고유 공진주파수를 활용하여 목표물을 식별 및 위치를 추정하는 방안을 제시하였으며 가능성을 분석하였다. EM(Electromagnetic) 시뮬레이터를 활용하여 다양한 형태와 크기를 가진 완전도체(PEC: Perfect Electric Conductor)들을 모델링하였고, 이를 통해 획득한 EM 산란응답에 Cauchy 방법을 적용하여 물체의 고유 특성에 해당하는 고유 pole을 축적하여 pole 라이브러리를 생성하였다. 생성된 pole 라이브러리는 목표물에서 추출한 고유 pole과의 비교를 통해 목표물을 식별할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있음을 가정하고 EM 시뮬레이션 모델링을 통해 얻은 전자파 산란 데이터로부터 관심 목표물의 응답을 추출하였으며, 시간영역에서 임펄스 응답의 시간 지연을 이용하여 목표물의 위치를 추정할 수 있었다. 또한 MP(Matrix Pencil) 방법을 적용하여 목표물의 고유 pole을 추출하였다. 최종적으로 계산된 고유 pole과 고유 공진주파수를 pole 라이브러리와 비교하여 탐지된 목표물을 구 형태의 빈 공간(직경 0.2m)으로 추정할 수 있었으며, 계산된 목표물의 위치(깊이)는 약 84 ~ 93%의 정확도를 보였다.
Air Traffic Control Tower is one of the most important units in Airport operation. It provides services related to safe and efficient traffic flows that control aircraft on the ground maneuvering area and terminal airspace. Also It is responsible for managing of ground operators. The major objective of this study is to evaluates relative efficiency of ATC towers in Domestic airports using data envelopment analysis so that it helps the ATC authority to improve the tower efficiency, to decide the level of benchmarking target and to establish the best alternative. The results of this study are the following; First, as a result of analysis for the potential improvement, it has analysed that the common problems of each ATC tower are to increase its number of flight and to reduce its number of runway followed by airside area, the number of air traffic controller and the number of stand. Second, it has shown that the each tower in RKPC(8), RKPT(5), RKPK(l) and RKSS(l) are used as the reference set. Especially, the tower in RKPC analyzed as a relatively efficient unit is the most main target for the towers in RKTU, RKTH, RKPS and RKTY to do bench marking and to set up the strategy for improving relative efficiency of the tower. Third, tower is actually not able to control the input and output data in this study except the number of controller, so that ATC authority is recommended to improve inefficiency of the towers through handling the number of controller.
In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.
A composite guidance scheme is proposed for air-to-ground anti-tank missiles launched from an airborne platform. Long-range anti-tank missiles usually use a fiber optic line (FOL) for the datalink between an operator and the missile to obtain real-time target information and to command the missile. Also, impact angle control is used to maximize the warhead effectiveness, but it should be carefully implemented due to interference between the launch platform and the FOL. Thus, the proposed guidance scheme takes into account both impact angle and FOL constraints. Under system lag and acceleration limits, a selection method of guidance gains and calculation logic of the maximum achievable impact angle are proposed for a guideline of practical implementation. The performance of the proposed guidance scheme is investigated by nonlinear simulations with various engagement conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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