본 논문에서는 FPGA를 이용하여 디지틀 방식으로 영상 레이다에 사용하는 주파수 변조된 첩(Chirp) 신호를 생성하고, 이 신호를 I-Q 변조하여 RF 신호로 변환 한 후 24 주파수 체배기로 체배하여 94 GHz W-대역에서 광대역 첩 신호발생 장치의 설계, 제작한 연구 결과를 제시한다. 개발된 첩 발생기는 94 GHz의 캐리어 주파수와 960 MHz의 대역폭을 가지는 주파수 변조된 신호이며, 평탄도는 IF단(3.9 GHz)에서 1 dB 이내, W-대역에서 2 dB 이내 그리고 3 W의 출력을 보여주고 있다.
In order to establish an autonomous driving environment, it is necessary to study traffic safety and demand prediction by analyzing information generated from the transportation infrastructure beyond relying on sensors by the vehicle itself. In this paper, we propose a real-time traffic information generation method using sensor convergence technology of transportation infrastructure. The proposed method uses sensors such as cameras and radars installed in the transportation infrastructure to generate information such as crosswalk pedestrian presence or absence, crosswalk pause judgment, distance to stop line, queue, head distance, and car distance according to each characteristic. create information An experiment was conducted by comparing the proposed method with the drone measurement result by establishing a demonstration environment. As a result of the experiment, it was confirmed that it was possible to recognize pedestrians at crosswalks and the judgment of a pause in front of a crosswalk, and most data such as distance to the stop line and queues showed more than 95% accuracy, so it was judged to be usable.
2012년 5월 다목적실용위성 KOMPSAT-3 발사 성공 이후, 2013년 8월 KOMPSAT-5, 2015년 3월 KOMPSAT-3A의 발사 성공으로 국내는 광학, 레이더, 열적외선 센서를 통합 운영할 수 있게 되었으며, 각 센서들의 특성을 융합 활용할 수 있는 기반을 마련하였다. 단일 센서가 가지고 있는 활용의 적용 범위나 산출물 정확도에 한계점을 극복하고자 다중 센서들의 장점을 취하고 단점은 상호 보완하는 다종센서간 영상융합기술이 대두하게 되었다. 본 논문에서는 다목적실용위성 군을 활용한 영상 융합 및 고부가 산출물 생성을 위한 소프트웨어(InFusion) 개발에 대하여 소개하고자 한다. 먼저 각 센서들의 특징 설명과 융합 소프트웨어 개발의 필요성에 대하여 기술하고, 개발 전과정에 대하여 상세히 설명하고자 한다. 국내외 다목적실용위성 군의 자료 활용성을 증대시키고 고부가 제품생성을 통한 국내 소프트웨어의 우수성을 알리는 계기가 되고자 한다.
전 세계적으로 홍수와 가뭄 발생 빈도는 가파르게 증가하고 있고, 태풍 및 가뭄 발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 광범위한 관측과 정확한 예측, 즉각적 대처 능력 확보를 위한 수자원 관리 기술 확보가 필요하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 독립적이고 주도적인 관측인프라 및 분석 기반 확보를 통해 수재해 관리 기반을 획기적으로 혁신하고, 기후변화에 대비한 물안보 및 재해로부터 안전성을 확보하기 위하여 저궤도 수재해 감시 중형급(500kg이하) 위성 개발 방안을 제시하고자 하였다. 수자원 수재해 위성은 주야 및 악천후에도 지표면의 변화탐지 및 수문인자 관측이 가능할 뿐만 아니라, 독자적인 기술 확보기 가능한 C밴드 영상레이더 탑재체 및 시스템을 선정하여 세부적인 개발 방안을 제시하였다. 이를 통해 국가가 추진하는 차세대중형위성 2단계 사업 계획에 반영하여 광역 물 관련 재해 감시 체계 구축을 위한 기반 확보가 가능하게 되었다.
본 논문에서는 실내 전파환경에서의 페이딩을 분석하기 위하여 영상법 기반의 3차원 광선추적법에 패치산란모델을 첨가한 모델을 제시하였다. 영상법 기반의 광선추적법은 정확한 경로를 얻을 수 있다는 장점 때문에, 안테나의 빔패턴 및 편파, 그리고 전파의 진행에 따른 편파를 고려함으로써 페이딩 특성 분석이 가능하다. 또한 실내 구조물을 모델링하기 위한 패치산란모델은 패치형태의 직사각형 평면에 대한 RCS (Radar Cross Section)를 이용하여 입사에 대한 산란현상을 정의한 것으로써, 책상이나 테이블 같은 평면적인 실내 구조물에 대한 산란현상을 각각의 구조물에 대한 영상 안테나를 발생시키는 복잡한 과정 없이 간단하게 해석하기 위한 것이다. 제안된 모델은 신호강도 뿐만 아니라 채널의 페이딩 특성을 예측할 수 있기 때문에 안테나 종류별 편파 다이버시티 기법의 성능을 분석하는데 이용될 수 있다.
본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 아리랑 5호의 고해상 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 생성을 위해 수정된 주파수 스케일링 알고리듬(FSA: Frequency Scaling Algorithm)을 제안한다. 부 개구면(sub-aperture) 처리 과정에서 부정확한 기하 파라미터의 사용이 야기하는 방위압축 성능 저하문제를 개선하기 위해, 정확한 시간-주파수 분석을 통해 전 개구면(full-aperture) 신호처리 알고리듬을 설계한다. 이와 더불어, 아리랑 5호의 이동 집중조사(sliding-spotlight) SAR 신호처리에 적합한 전 개구면 신호처리 알고리듬을 위해 방위 스케일링 함수를 새롭게 제안하였다. 기존의 부 개구면 FSA 방식과 달리, 제안된 방법은 아리랑 5호의 모든 운용 모드에 적용 가능한 일관된 신호처리기 구조를 제공한다는 장점이 있다. 점표적 모의실험을 통해, 제안된 알고리듬이 기존의 전 개구면 데이터 처리 기법들에 비해 우수한 방위압축 성능을 제공함을 확인한다. 또한 아리랑 5호에서 획득된 실 데이터 처리 결과를 제시함으로써 제안된 기법의 유용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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