• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.830-835
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• 2003

This paper describes a sonic polygonal multiple reflection range sensor (SPMRS), which uses multiple reflection properties usually ignored in ultrasonic sensors as disturbances or noises. Targets such as a plane, corner, edge, or cylinder in indoor environments can easily be detected by the multiple reflection patterns obtained with a SPMRS system. Target classification and feature data extraction, such as distance and azimuth to the target, are computed simultaneously by considering the geometrical relationships between the detected targets, and finally the environment model is generated by refining the detected targets. In addition, the narrow field of view of a sonar range sensor is increased and the scanning time is reduced by active motion of the SPMRS stepping servomechanism.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.418-424
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• 2018

수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 춘계학술대회 논문집 기술교육전문연구회
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• pp.62-65
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• 2003

When a mobile robot moves around autonomously without man-made corrupted bye landmarks, it is essential to recognize the placement of surrounding objects especially for self localization, obstacle avoidance, and target classification and localization. To recognize the environment we use many Kinds of sensors, such as ultrasonic sensors, laser range finder, CCD camera, and so on. Among the sensors, ultra sonic sensors(sonar)are unexpensive and easy to use. In this paper, we analyze the sonar data and propose a method to recognize features of indoor environment. It is supposed that the environments are consisted of features of planes, edges, and corners, For the analysis, sonar data of plane, edge, and corner are accumulated for several given ranges. The data are filtered to eliminate some noise using the Kalman filter algorithm. Then, the data for each feature are compared each other to extract the character is ties of each feature. We demonstrate the applicability of the proposed method using the sonar data obtained form a sonar transducer rotating and scanning the range information around a indoor environment.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.329-344
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• 2023

본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.149-150
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• 2008

일반적으로, 소나 표적의 식별을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음의 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 하모닉군을 구별하는 것은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 구별법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인 PSR 추정기가 제안되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 그 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제13권2호
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• pp.30-37
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• 1994

최근 표적의 고속화와 저표적강도화 추세에 따라 표적 탐지의 정확성이 요구되고 있다. 본 연구는 이에 부합하여 표적 운동 해석, 표적 분류, 소나 성능 예측 모델의 개발에 필수적인 표적 산란 잔향 신호의 주파수 및 시간별 특성의 파악과 그러한 특성을 포함한 표적 신호 시뮬레이션에 목적을 두고 있다. 표적 신호 시뮬레이션에는 음향 변환자 배열의 음원 준위와 빔패턴으로 구성되는 음원모델, 전달 손실 예측부인 환경모델, 복합 표적에 의한 신호의 신장 및 표적 강도와 음원과 표적의 상대운동을 표현하는 도플러 현상이 고려된 표적모델, 수신기의 감도 및 빔패턴과 각 채널의 시간이 고려된 수신 모델 등 주요한 4부분의 모델이 필요하다. 개발된 MOST(MOving Spread Target) 신호합성기는 환경모델을 제외한 3가지 모델로 구성 되어 있으며, 음원과 표적의 운동에 의한 신호 특성 시뮬레이션 등의 기능을 갖추고 있어, 소나 운용 체계 개발의 한 단계인 HILS(Hardware In the Loop Simulation)와 표적 상태 추정을 위한 신호 특성 분석 및 앞에서 언급한 각종 모델에서 신호 발생 장치로 이용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.22-29
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• 2016

수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 Fractional 푸리에 변환의 기본 개념과 최적 변환 차수에 대해 설명하고, 이를 이용하여 LFM 신호의 시간-주파수 특성과 스펙트럼 사이의 관계를 분석한다. 그리고 이러한 분석결과를 바탕으로 능동소나 표적 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 기존의 FFT를 이용한 정합필터와 성능을 비교하였다. AUC(Area Under the ROC Curve)의 측면에서 볼 때 제안된 방식이 기존의 방법보다 성능이 우수한 실험결과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.549-557
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• 2019

표적의 음향 산란 특성은 표적의 재료 특성과 구조적 특성에 영향을 받으며, 이는 음향을 이용하여 수중에서 표적을 탐지, 식별하고자 할 때 매우 중요한 정보가 된다. 특히, 얇은 탄성체의 경우 램파(Lamb wave)에 의해 표적 주변 유체에 산란파가 생성된다. 본 논문에서는 계단 주파수 스윕 사인 파형을 이용하여 수조에서 알루미늄 구의 산란 신호를 측정한 결과를 제시한다. 특히 알루미늄 구의 내부에 물이 채워져 있는 경우와 공기가 채워져 있는 경우에 대하여 산란 신호의 차이를 측정하고 이론 모델과 비교하였다. 또, 내부 물질에 따른 표적 산란 신호 차이를 유사 위그널-빌 분포를 이용하여 분석하고, 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 구의 내부에 물이 채워진 경우가 공기가 채워진 경우에 비해 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지가 증가하는 것을 확인하였으며 이는 이론적인 예상과 부합한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.345-356
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• 2023

수동소나의 표적신호는 수초 내 세기의 변화를 갖는 협대역 고조파 특성과 로이드 거울 효과에 의한 장시간 주파수 변이 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 지역 및 전역적 시계열 특징을 학습하는 게이트 순환 유닛 기반의 신호분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 게이트 순환 유닛을 이용한 다층 네트워크를 구성하고 확장된 연결을 통해 지역 및 전역적 시계열 특징들을 추출한다. 이후 어텐션 메커니즘을 학습하여 시계열 특징들을 가중하고 수동소나 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 네트워크는 96.50 %의 우수한 분류 정확도를 보였다. 이러한 결과는 기존의 잔차 연결된 게이트 순환 유닛 네트워크과 비교하여 4.17 % 높은 분류 정확도를 갖는다.

• 한국음향학회지
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• 제15권6호
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• pp.104-109
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• 1996

수동 소나 시스템에서는 표적을 탐지, 추적 및 식별을 위하여 표적의 방사 소음으로부터 발생되는 주파수선을 주요 특징 인자로 활용한다. 이 연구에서는 수중 표적의 방사 소음으로부터 시간 영역의 표본화된 데이타를 이용한 불안정 주파수선의 추출 기법에 대하여 연구하였다. 불안정 주파수선은 시간에 따라 주파수선이 변화되어 나타나므로 불안정 주파수선 추출을 위하여 비선형 시스템에 유용한 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용하였다. 모의 실험 및 표적 신호에 적용하여 제시한 방식이 불안정 주파수선을 추출할 수 있음을 보인다.