본 논문에서는 DSP (Digital Signal Processing)를 이용한 차량용 레이다 수평안정화장치 구동 전략을 제안한다. 지대공 유도 미사일용 차량용 레이다는 전방향으로 일정 속도로 회전하며 감시정찰 임무를 수행한다. 수평안정화장치는 4세트의 수평구동모듈을 이용하여 차량 플랫폼의 수평을 유지하여 레이다의 안정적인 회전을 가능하게 한다. 이를 실시간으로 구현하기 위해 임베디드시스템인 DSP를 적용하여 경사도를 측정하고, 구동모듈에 구동 명령을 인가하여 수평을 유지한다. 수평구동모터는 감속기를 통하여 모터 토크를 증가시켜 수평 안정 동작을 수행한다. 본 논문에서는 수평구동모듈 1세트를 모델링하여 수평안정화장치를 축소 구현한다. 제안하는 구동 전략의 유효성은 시뮬레이션으로 입증한다.
다중 센서 데이터 융합(Multi-Sensor Data Fusion)에 기반하여 자율관리 기능을 갖는 상황인식시스템에 대해 연구하였다. 다양한 형태의 센서들이 대규모의 네트워크로 연결된 환경에서 센서로부터 실시간으로 입력되는 데이터들을 융합하여 상황인식처리를 수행하는 시스템으로 노드에 설치된 소프트웨어 콤포넌트의 이상 유무를 자동 감지하고 치료하는 자율관리(Autonomic management) 기능을 갖는다. 제안한 시스템은 유비쿼터스 및 국방 무기체계의 감시·정찰, 지능형 자율 로봇, 지능형 자동차 등 다양한 상황인식 시스템에 적용가능하다.
사이버 감시정찰은 공개된 인터넷, 아군 및 적군 네트워크에서 정보를 획득한다. 사이버 ISR에서 에이전트를 활용하여 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 C&C 서버에 전송하여 수집한 데이터를 분석 한 후 해당 분석 결과를 이용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 하지만 네트워크 구성에 따라 침투한 컴퓨터에 심어진 에이전트와 외부 네트워크에 존재하는 C&C 서버 간 정기적인 통신이 불가능하게 되는 경우가 존재한다. 이때 에이전트는 C&C 서버와 통신이 재개되는 짧은 순간에 데이터를 C&C 서버에 전달하고, 이를 받은 C&C 서버는 수집한 데이터를 분석한 후 다시 에이전트에게 명령을 내려야한다. 따라서 해당 문제를 해결하기 위해서는 짧은 시간 내에 빠르게 학습이 가능하며, 학습 과정에서 많은 자원을 소모하지 않고도 학습할 수 있어야한다. 본 연구에서는 점진적 학습 방법을 일괄 학습 방법과 비교하는 실험을 통해 우수성을 보여주고 있다. 점진적 학습 방법을 사용한 실험에서는 500M 이하의 메모리 리소스로 제한된 환경에서 학습소요시간을 10배 이상 단축시키는 결과를 보여 주었으나, 잘못 분류된 데이터를 재사용하여 학습 모델을 개선하는 실험에서는 재학습에 소요되는 시간이 200% 이상 증가하는 문제점이 발견되었다.
Unmanned surface vehicles(USVs) have been developed for special operations in foreign navies. These will be employed to conduct critical missions including inspection, coast guard, ISR, fire protection, precision strike, mine interception warfare and antisubmarine warfare. It is also known the USVs will be deployed at the front line of the network-centric warfare to replace the manned naval operations. The unmanned operation can, thus, minimize unnecessary risk to personnel and enhance the success probability for the imposed mission. In this research, the USVs which are under operation and development in foreign navies are investigated. Based on this, an USV with $7\~10m$ of length and 10ton of weight for the Korean Navy which can be deployed near the Northern Limit Line(NLL), is proposed.
최근 드론 기술이 발전함에 따라 드론을 이용한 악의적 공격이 문제가 되고 있고, 악의적 공격을 목적으로 한 공격 드론을 탐지하는 안티 드론 기술(Anti -Drone Technology)이 요구되고 있다. 그러나 현재 사용되는 드론 탐지 시스템은 고가이면서도 운영인력이 많이 필요하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공격드론을 감시 정찰 가능한 안티드론에 대한 분석과 알고리즘을 이용한 안티드론 방식을 제안한다. 본 논문에서는 스니핑을 이용해 공격 드론을 파악하고 탐지한 후 현 GPS기반 탐지 시스템을 이용해 스푸핑을 통한 포획 및 탈취 알고리즘을 제안한다.
감시정찰용 영상장비는 표적의 형상을 실시간으로 관측하거나, 표적의 위치를 정밀하게 측정하여 신뢰성 있는 위치정보를 제공하는 장비로서 정보 지식 기반의 현대 무기체계에서 필수적인 장비로 발전하고 있다. 운용 방식도 고정형, 차량형, 복합형 등으로 운용되고 있고, 또한 운용 개념에 따라 다양한 센서들이 여러 형태의 기구 구조로 제작되어 장/탈착이 용이한 분리형 일체형 기구 구조로 형상화된 통합형 형태로 제작되고 있다. 통합형 구조에 사용되는 다양한 센서들의 핵심부품 들은 자성을 띠고 있기 때문에 위치 측정에 사용되는 디지털 나침반에 영향을 준다. 따라서 정확한 기준점 산출에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 물리적 자성의 영향을 줄이기 위해 차폐제 사용이 제안되었지만, 선호도가 높은 통합형 구조에서는 장비의 무게, 휴대성 때문에 차폐제의 활용이 제약을 받는다. 본 논문에서는 통합형 구조에서 디지털 나침반을 사용할 경우의 정확한 위치측정 알고리즘에 관하여 연구하였다. 구체적으로, 부품의 장착 위치에 따른 선행 모델링을 통해 차폐제를 사용하지 않은 경우의 사례에 대해 연구하였다. 또한 시스템이 PAN & Tilt와 같이 이용된다는 점에도 착안하여, 수동으로 수행하는 기존의 정치 방식을 자동으로 수행할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 결과적으로 기존의 방위각 중심의 6지점 정치를 방위각과 고각에 따라 12지점을 측정함으로써 측정 범위는 넓히고, 측정시간은 줄이고, 운용자가 측정 중 발생 할 수 있는 영향성을 최소화 할 수 있는 기법임을 확인하였다.
본 논문에서는 해상에서 수상감시정찰 및 수중탐색임무를 수행할 수 있는 복합임무 무인수상정을 설계하였으며, 설계된 복합임무 무인수상정의 선체부는 유리섬유강화플라스틱을 이용하여 제작하였다. 수상감시정찰 및 자율운항 임무를 수행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라 등과 같은 다양한 항법센서를 마스트에 장착하였으며, 특수임무를 수행하기 위한 더미건 장비를 선수부 갑판에 장착하였다. 악천후의 해상상태에서 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 갑판에 탑재된 구조물들에 대한 강성확보가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 정하중, 횡하중 및 수직방향 운동에 따른 마스트 구조물의 강도해석 및 더미건 장비의 충격량에 대한 선체부의 강도해석을 시뮬레이션 및 실험을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과에 따라 본 연구에서 설계된 마스트 구조물 및 더미건 장착부의 선체부는 충분한 강성을 확보하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 드론의 표적탐지 임무 수행 시 상대운동 정보 제공을 위하여 지정된 표적을 탐지하고 인식하는 스마트 표적탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 적절한 정확도(i.e. mAP, IoU) 및 높은 실시간성을 동시에 확보할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 중점을 두었다. 제안된 시스템은 Google Inception V2 딥러닝 모델의 100k 학습 후 test 결과가 1.0에 가까운 정확성을 보였고 실시간성도 Nvidia GTX 2070 Max-Q를 기반으로 한 고성능 노트북 활용 시에 추론 속도가 약 60-80[Hz]를 기록하였다. 제안된 스마트 표적탐지 시스템은 드론과 같이 운용되어 컴퓨터 영상처리를 활용하여 표적을 자동으로 인식하고 표적을 따라가면서 감시정찰 임무를 성공적으로 수행하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 임베디드 시스템을 이용한 차량용 다기능 레이다(Multi-Function Radar, MFR) 수평구동장치(Auto-Leveling Equipment, ALE) 구동 전략을 제안한다. 차량용 레이다는 일정 속도로 회전하며 지대공 유도미사일, 유인/무인 전투기 감시정찰 임무를 수행한다. 수평구동장치는 수평구동모듈 4세트로 구성하고 레이다 차량의 수평을 유지하여 시스템의 안정성을 확보한다. 차량의 수평은 임베디드 시스템을 이용하여 경사도를 측정하고, 구동모터를 이용하여 차량의 수평각을 유지한다. 본 논문에서는 수평구동모듈 1세트를 모델링하여 수평구동장치를 축소 구현하여 수평구동장치 설계 향상에 기여한다. 제안하는 구동 전략의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션으로 입증한다.
본 논문은 임베디드시스템을 적용한 대용량 고부하 레이다 플랫폼의 구동 제어 방안을 제안한다. 군사적 방어 목적용 지대공 유도 미사일 시스템의 구성품인 다기능 레이다 시스템은 고중량의 안테나를 구동해야하는 대용량 고부하 레이다 구동 플랫폼이 필수이다. 이 다기능 레이다 시스템은 360도 방위각 전방향을 일정한 속도로 방위각 회전하며 감시정찰 및 방어 임무를 수행한다. 여기서 대부하 레이다 구동 플랫폼은 방위각회전 구동장치를 이용하여 일정한 속도로 360도 방위각 방향으로 안정적인 회전을 가능하도록 구동 제어한다. 본 구동 제어를 실시간으로 구현하기 위해 임베디드시스템인 DSP(Digital Signal Processor)가 포함된 제어모듈은 구동모듈에 회전구동 명령을 인가하여 일정한 회전각속도로 구동하도록 회전구동 모터를 실시간 제어한다. 고부하 레이다 플랫폼은 직구동모터타입의 회전구동모터, 회전체에 신호와 전원을 공급하기 위한 회전슬립링, 회전체의 회전각도를 측정하기 위한 회전센서로 구성된 방위각회전구동장치와 전체 전원을 공급받아 사용 목적에 맞게 변환하여 공급하는 전원모듈, 구동모터에 구동전원을 공급하기 위한 구동모듈, 회전구동 명령에 따라 구동제어하기 위한 제어모듈로 구성된 제어장치로 구분된다. 본 논문에서는 대부하 레이다 구동 플랫폼을 시뮬레이션 모델링으로 구현하고 제안하는 구동 제어 방안은 구동제어시뮬레이션으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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