4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 발전은 국방 분야에서도 적극적으로 활용되는 추세이다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰 능력은 미래 군 병력 감축을 대비하고 경계 능력을 비약적으로 보강하는 등 군 전투력 발전에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 소형 감시정찰 드론의 전투 효율을 단순화하여 드론이 중대급 군사작전에 얼마나 도움이 될 수 있는지 시뮬레이션을 통해 분석한다. 드론과 적은 작전지역을 탐지확률 등을 수치화한 2차원 공간 내에서 가장 효율적인 최단 경로를 찾아 움직인다. 탐지 가능성이 가장 낮은 경로를 따라 침투하는 적의 탐지확률을 기준으로 드론이 추가 투입될 때마다 발생하는 탐지확률 변화를 제시하고 드론 추가 투입에 따른 전투 효율을 분석한다. 중대급 작전지역 같은 소규모 작전지역에서는 드론이 추가 투입될수록 전투 효율의 상승 값이 적어짐을 시뮬레이션을 통해 증명한다. 본 연구는 중대급 야전부대에서 한정된 수량의 드론을 효율적으로 운영하도록 기여하고, 전투력 향상을 위해 바람직한 드론 전력화 소요를 결정하는 데 도움이 될것으로 기대한다.
최근 여러 나라들이 해양산업 개발에 관심을 가지면서 다양한 기술들이 개발되고 발전하고 있다. 이중 해양 환경에서 사용하는 무선 통신은 그 연구의 역사가 오래되었으며, 지금도 발전하고 있는 분야이다. 해양에서 무선을 이용한 환경 관측은 다양한 전파 매체를 통해 데이터 전송을 한다. 기술의 발달함에 따라 데이터 전송에서 문제점인 전원의 제한, 거리의 제한, 해수에 의한 부식, 수밀 등의 부분의 해양관측의 제약 요소 등에 관해서도 많은 발전을 거듭하였다. 이와 함께 점점 더 다양화되는 요구 데이터들과 실시간 관측 및 데이터 전송 면에서는 육상과 같이 다양한 통신방식과의 연계가 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 연안환경, 어장 환경 등에서 활용 가능한 RF 통신을 이용한 Ad-Hoc Network를 구축하고 영상매체를 통한 실시간 관측과 센서를 이용한 환경 변화에 대한 데이터 수집을 통하여 효율적으로 관리할 수 있는 무선 관리 시스템을 구축하고자 한다.
항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.
Recently, the Defense Advanced Research Projects Agency(DARPA) in the United States is studying a new concept of war called Mosaic Warfare, and MUM-T(Manned-Unmanned Teaming) through the division of missions between expensive manned and inexpensive unmanned aircraft is at the center. This study began with the aim of deriving the priority of autonomous functions according to the role of unmanned aerial vehicles in the present and present collaboration that is emerging along with the concept of mosaic warfare. The autonomous function of unmanned aerial vehicles between the presence and absence collaboration may vary in priority depending on the tactical operation of unmanned aerial vehicles, such as air-to-air, air-to-ground, and surveillance and reconnaissance. In this paper, ACE (Air Combat Evaluation), Skyborg, and Longshot, which are recently studied by DARPA, derive the priority of autonomous functions according to air-to-air collaboration, and use AHP analysis. The results of this study are meaningful in that it is possible to recognize the priorities of autonomous functions necessary for unmanned aircraft in order to develop unmanned aerial vehicles according to the priority of autonomous functions and to construct a roadmap for technology implementation. Furthermore, it is believed that the mass production and utilization of unmanned air vehicles will increase if one unmanned air vehicle platform with only essential functions necessary for air-to-air, air-to-air, and surveillance is developed and autonomous functions are expanded in the form of modules according to the tactical operation concept.
Although infrared focal plane array (IRFPA) detectors have been commonly used, non-uniformity correction (NUC) remains an important problem in the infrared imaging realm. Non-uniformity severely degrades image quality and affects radiometric accuracy in infrared imaging applications. Residual non-uniformity (RNU) significantly affects the detection range of infrared surveillance and reconnaissance systems. More effort should be exerted to improve IRFPA uniformity. A novel NUC method that considers the surrounding temperature variation compensation is proposed based on the binary nonlinear non-uniformity theory model. The implementing procedure is described in detail. This approach simultaneously corrects response nonlinearity and compensates for the influence of surrounding temperature shift. Both qualitative evaluation and quantitative test comparison are performed among several correction technologies. The experimental result shows that the residual non-uniformity, which is corrected by the proposed method, is steady at approximately 0.02 percentage points within the target temperature range of 283 K to 373 K. Real-time imaging shows that the proposed method improves image quality better than traditional techniques.
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.
With the development of robot technology, the expectation of autonomous mission operations has increased, and the research on robot control architectures and mission planners has continued. A scalable and robust control architecture is required for unmanned surface vehicles (USVs) to perform a variety of tasks, such as surveillance, reconnaissance, and search and rescue operations, in unstructured and time-varying maritime environments. In this paper, we propose a robot control architecture along with a new utility function that can be extended to various applications for USVs. Also, an additional structure is proposed to reflect the operator's command and improve the performance of the autonomous mission. The proposed architecture was developed using a robot operating system (ROS), and the performance and feasibility of the architecture were verified through simulations.
In remote USV (Unmanned Surface Vehicle) maritime operation, the remote operation and control technic and autonomous control technic is required and the emergency mode algorithm is needed certainly for sailing and accomplishing various surveillance, reconnaissance, and underwater search missions of USV. In this paper, we review the countermeasures in emergency situation of the existing USV system (Barracuda) and propose the emergency mode algorithm considering the operation and control, and autonomous control level for the stable USV operation in case of emergency. We analyzed the autonomous control level in view of the mission complexity and environmental difficulty, and human interface, and verified the performance of the autonomous control level when we apply four emergency mode algorithms. It is expected that more stable and reliable operation and cotrol are possible if the proposed algorithm is applied to the environments requiring the various multi-mission USV sailing and mission achievement.
The small unmanned robot developed in this paper can perform tasks such as surveillance and reconnaissance in the battle field. The noise generated during the operation of the robot may expose the operation area. Therefore, in this study, we developed a method to quantitatively measure the noise of the developed small unmanned ground robot. The criteria for noise measurement in indoor and outdoor are presented. It was used for statistical verification method to verify the reliability of the developed noise measurement method. The noise was measured at different places, and the correlation was analyzed. Thus, we proposed a method to predict the noise level in the operation area where the robot is operated by the noise test data measured during the development process.
In this paper, we present a new efficient event detection algorithm for sensor networks with faults. We focus on multi-attributed events, which are sets of data points that correspond to interesting or unusual patterns in the underlying phenomenon that the network monitors. Conventional algorithms cannot detect some events because they treat only their own sensor readings which can be affected easily by environmental or physical problem. Our approach exploits spatio-temporal correlation of sensor readings. Sensor nodes exchange a fault-tolerant code encoded their own readings with neighbors, organize virtual sensor readings which have spatio-temporal correlation, and determine a result for multi-attributed events from them. In the result, our proposed algorithm provides improvement of detecting multi-attributed events and reduces the number of false-negatives due to negative environmental effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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