• 전자공학회논문지SC
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• 제44권2호
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• pp.10-17
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• 2007

의료용 초음파 시스템으로 혈류 속도를 측정할 때, 순수한 혈류 신호의 검출이 필요하다. 초음파 트랜스듀서를 통해 들어오는 반사 신호는 체세포 조직(tissue), 혈관 벽(blood wall), 적혈구(red blood cell), 잡음(noise) 등이 혼합된 신호이다. 혼합된 신호에서 체세포 조직과 혈관 벽 신호를 클러터(clutter)라고 한다. 본 논문에서는 ICA(independent component analysis)를 적용하여 클러터 신호와 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제시하였다. Field II 초음파 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 초음파 반사 신호를 생성하고, ICA를 사용하여 각 독립 신호들을 분리, 클러터 신호를 제거하여 혈류 신호를 추출했다. 추출전 혈류신호를 2D 자기상관(autocorrelation) 방법으로 혈류 속도를 측정했다. 그리고 PCA(principal component analysis)방법을 적용한 고유 필터(autocorrelation) 방법으로 클러터를 제거한 결과와 비교하였다. 그 결과 잡음 환경에서의 혈류 속도 측정에 ICA 방법이 우수한 적용 결과를 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권5호
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• pp.613-621
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• 2013

This paper presents the direction finding proximity fuze sensor using the clutter rejection method and the adaptive target detection algorithm for anti-air missiles. To remove effects by clutter and detect a target accurately, the clutter rejection method of Legendre sequence with BPSK(Bi phase Shift Keying) modulation has been proposed and the Doppler signal which has cross correlation characteristics is obtained from reflected target signals. Considering the change of the Doppler signal, the adaptive target detection algorithm has been developed and the direction finding algorithm has been fulfilled by comparing received powers from adjacent three receiving antennas. The encounter simulation test apparatus was made to collect and analyze reflected signal and test results showed that the -10 dBsm target was detected over 10 meters and the target with mesh clutter was detected and direction was distinguished definitely.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.12-18
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• 2010

주로 열상(FLIR: Forward-Looking Imfra-Red)을 이용하여 표적을 탐지하는 자동표적탐지(ATD: Automatic Target Detection)장비는 전처리단계, 잠재적 표적탐지 및 클러터 제거 등 3단계를 적용하여 표적을 탐지한다. 열상영상의 전처리단계 및 잠재적 표적탐지단계를 통해 열상영상의 모든 표적후보를 구한다. 이때, 표적후보군에는 표적 및 클러터가 공존하게 되는데, 클러터 제거 단계에서 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하여 표적을 분류함으로서 오경보(False Alarm)를 줄이는 기능을 한다. 본 논문은 표적탐지단계 중 클러터 제거방법에 대한 연구내용에 대해 기술하였으며, 연구의 특징은 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하기 위하여 표적후보영상의 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한 형태적 특징 및 외곽선 영상(Edge Image)의 통계적 특징을 이용한 표적제거기법을 제시하였다. 주성분분석법 특징값은 미리 선정한 대표표적에 대해 차원축소 고유벡터를 구한 후 표적후보군 영상을 고유벡터에 투영한 유클리드 거리를 이용하였으며, 통계적 특징은 표적후보군의 외곽선영상에 대해 분산 및 표준편차를 이용한 통계적 특징을 적용하였다. 주성분 특징과 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하기 위해 선형판별법(LDA: Linear Discriminant Analysis)을 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능확인을 위해 수행한 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 주성분분석법 특징 또는 통계적 특징 등 단일특징을 적용하였을 때 보다 좋은 결과를 도출하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1077-1083
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• 2009

MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권3호
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• pp.177-186
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• 2010

In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.175-181
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• 2014

In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1292-1299
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• 2014

기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.140-146
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• 1989

일반적으로 레이다 표적은 클러터 환경에 있으며 클러터 제거가 요구된다. 클러터는 지표, 기상 조건의 변화로 부터 발생되는 원하지 않는 레이다 반사파로 클러터의 통계적 특성은 시간, 거리 그리고 방향에 따라 변화함으로 효과적인 클러터 제거를 위하여 적응 신호 처리가 필요하다. 본 논문에서는 clutter whitening filter와 doppler filter bank를 이용한 클러터 제거 알고리듬을 제안하였으며 그 성능을 종래의 비적응 클러터 제거 알고리듬의 성능과 비교하였다. Clutter whitening filter 알고리듬 Burg가 제안한 최대 엔트로피 방법을 이용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1559-1565
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• 2007

The many target-detection methods that use forward-looking infrared (FUR) images can deal with large targets measuring $70{\times}40$ pixels, utilizing their shape features. However, detection small targets is difficult because they are more obscure and there are many target-like objects. Therefore, few studies have examined how to detect small targets consisting of fewer than $30{\times}10$ pixels. This paper presents a small target detection method using clutter rejection with stochastic hypothesis testing for FLIR imagery. The proposed algorithm consists of two stages; detection and clutter rejection. In the detection stage, the mean of the input FLIR image is first removed and then the image is segmented using Otsu's method. A closing operation is also applied during the detection stage in order to merge any single targets detected separately. Then, the residual of the clutters is eliminated using statistical hypothesis testing based on the t-test. Several FLIR images are used to prove the performance of the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm accurately detects small targets (Jess than $30{\times}10$ pixels) with a low false alarm rate compared to the center-surround difference method using the receiver operating characteristics (ROC) curve.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.61-68
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• 2018

본 논문에서는 FOD (foreign object debris) FMCW (frequency modulated continuous waveform) 레이다에 대한 지상 클러터 모델링 및 검출 성능에 미치는 영향을 분석한다. 레이다 수신신호에는 FOD에 의해 반사된 신호 뿐 만 아니라 활주로 표면 및 잔디영역에 의해 반사된 신호까지 포함된다. FOD의 RCS (radar cross section)가 잔디영역의 RCS와 거의 같기 때문에 클러터 제거 알고리즘을 적용하지 않으면 FOD의 검출이 어렵다. 또한, FOD와 클러터 모두가 움직이지 않기 때문에, 대표적 클러터 제거 알고리즘인 MTI (moving target indicator) 기법의 적용이 어렵다. 따라서 클러터 맵을 이용한 클러터 제거 기법이 필요하고, 이를 위해서는 활주로 표면을 고려한 클러터 맵을 정확하게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 클러터 맵을 생성하기 위해 FOD가 없는 표면의 경우에만 모든 범위의 레인지 빈에 대해 각각의 비트신호를 생성하고, 생성된 비트 신호를 100번 누적하였으며 RCS 값에 웨이블 분포를 적용하였다. 시뮬레이션 결과는 생성된 클러터 맵을 FOD FMCW 레이다에 적용함으로써 FOD가 제대로 검출됨을 보인다.