소형 적외선영상 호밍센서는 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 유도무기의 눈에 해당된다. 유도무기 내부에 여러 구성품들과 함께 전원과 통신 라인을 함께 사용하기 때문에 전자기파 간섭에 대한 부분이 매우 중요하다. 특히 케이블로 연결되어 있는 전원과 통신 라인을 통한 CE(Conducted Emission)의 영향이 매우 중요하다. 케이블을 통하여 유도무기 다른 구성품들에 전기적 영향을 직접적으로 줄 수 있다. 본 논문에서는 케이블을 통하여 입력되는 전원과 통신 라인에 대한 전자기 간섭 회피를 위한 EMI 필터와 케이블 설계에 대하여 설명한다. 또한 설계된 EMI 필터 제작 후 MIL-STD-461G의 CE102 시험을 통하여 설계 만족에 대하여 설명한다.
최근 드론 기술의 대중화와 함께 저비용의 소형 무인기를 다수 또는 군집으로 운용함으로써 상당한 군사적 효용성을 얻을 수 있음이 알려지면서, 군집무인체계의 전장 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국방과학연구소에서는 이와 관련한 주요기술로 군집제어, 군집통신, 군집정보, 군집협업 기술을 식별하였으며, 1단계로써 대상 무인체를 운용하는 데 필요한 군집제어와 군집통신 기술에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 소형 고정익 무인기 기반의 군집무인기시스템을 설계 및 제작하고, 군집제어 및 군집통신 기술을 비행시험으로 검증한 과정을 소개한다. 최종비행시험에서 무인기 19대가 군집비행을 수행함으로써 국내 최초로 군사적으로 활용도가 높은 고정익 무인기 약 20대 규모의 군집 비행시험에 성공하였다.
전투기 또는 무장헬기 날개에 장착된 무기체계의 전달정렬 성능 향상을 위해서는 정확한 플렉셔 모델이 필요하다. 플렉셔를 역학적, 확률적으로 모델링하는 방법들이 연구되고 있지만, 여전히 무기체계에 적용하기엔 모델링의 정확도가 낮다. 최근 연구되고 있는 딥러닝 기법들은 이러한 플렉셔의 비선형 특성을 모델링하기 적합하지만, 그에 앞서 딥러닝 모델링을 위해 다량의 플렉셔 데이터를 확보하는 과정에서 전투기를 운용하여 필요한 데이터를 얻는 것은 현실적으로 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터 생성을 위해 활발히 연구 중인 생성적 적대 신경망 알고리즘을 활용하여 이미 획득한 플렉셔 데이터를 다량으로 늘리는 알고리즘을 연구하고, 생성적 적대 신경망의 대표적인 정량적 평가기법을 활용하여 실제 원본 데이터와의 유사도를 평가하였다.
수중에서 능동소나를 이용하여 표적을 탐지하기 위하여, 송신음이 표적에 반사된 반향을 수신함으로써 표적의 위치를 감지한다. 이때 산란체로부터의 잔향이 발생하며, 이는 표적 반향의 탐지를 방해하게 된다. 효과적인 표적 탐지를 위해 자기회귀 모델기반의 백색화 기법이나 주성분역산 등의 잔향 제거 기법이 연구된 바 있으며, 최근에는 비음수 행렬 분해 기반의 기법이 고안되었다. 비음수 행렬 분해 기반의 잔향 제거 기법은 기존의 기법에 비해 향상된 성능을 보여주지만, 송수신기의 위치 및 거리에 의한 감쇠 등이 고려되지 않았다. 본 논문에서는, 양상태 소나에서 지속파 송신 파형을 사용하는 경우에 대하여 수신기의 방향성과 그에 관련된 도플러, 그리고 거리에 대한 감쇠 등의 전처리를 통해 성능을 개선하였다. 본 연구에서 고안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 잔향 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다, 시뮬레이션 결과 1 %의 낮은 오탐지율에서 기존의 비음수 행렬 분해 기법 대비 10 % ~ 40 %의 탐지율 성능 향상이 있음을 확인하였다.
터보 부호화 같은 반복 부호에서 채널 신뢰도 추정은 시변하는 수중 음향 채널에서 성능 향상을 위한 중요한 요소로서, 부정확한 채널 신뢰도 추정은 오히려 성능을 더욱 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호화된 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 최적의 채널 신뢰도 추정 방식을 분석하였다. 추정(Estimation Bit Error Rate, E-BER) 알고리즘은 복호된 데이터를 재부호화시켜 수신된 신호와의 차이를 산정하는 방식이며, 채널 신뢰도의 변화에 따른 E-BER을 구하여 최적의 채널 신뢰도를 결정할 수 있다. 성능 분석을 위해 문경의 호수에서 거리 300 m ~ 500 m의 이동성 실험을 하였으며, 데이터를 복호하지 못하는 패킷에 대해 최적의 채널 신뢰도를 추정하여 적용한 결과, 모두 복호하였음을 확인하였다.
RF-Fingerprint 기술은 전송된 파형에서 송신기의 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안 분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 논문은 무선 단말기의 In-phase(I)와 Quadrature(Q) 값을 입력으로 동종 무선 단말기 및 이기종 무선 단말기를 식별할 수 있는 fingerprint 특징을 추출하고 이를 식별할 수 있는 딥러닝 구조를 제안한다. 동종/이기종 무선 단말기를 식별하기 위한 특징으로 I/Q를 극좌표로 변환한 후 크기 값을 시간축으로 배열한 데이터를 무선 단말기의 fingerprinting 특징으로 제안하고 이를 식별하기 위해서 수정된 1차원 ResNet 모델을 제안한다. 실험을 위해서 동일 모델 10대의 두 종류 무선 단말기를 대상으로 제안한 딥러닝 구조의 성능을 분석한다. 제안한 딥러닝 구조 및 fingerprint 특징의 성능 검증을 위해서 4000개의 데이터셋 중에서 20%인 800개 데이터셋을 이용하여 성능 분석한 결과 약 99.5%의 식별 성능을 보였다.
S-STEP 은 관심 지역의 시한성 긴급 표적 및 군사적 이상 징후를 감시하기 위한 초소형 SAR 위성 임무로, 고도 510 km의 저궤도에 32 대의 위성군을 배치하여 관심 지역에 대해 평균 재방문 주기를 30 분 이하로 달성한다. S-STEP의 임무 운용 모드는 표준 모드, 관측 모드, 통신 모드, 궤도유지 모드 등으로 구분되며, 이에 따라 자세 기동 모드 역시 초기 각속도 안정화, 태양 지향, 목표지점 및 지상국 지향, 추력 방향 유지 등으로 세분화된다. 이 연구에서는 S-STEP 임무 운용 시나리오의 예비 설계 결과와 위성체의 특성을 바탕으로 초기 각속도 안정화 및 태양 지향 모드와 관측 궤도 운용 모드에서의 자세 성능을 분석하였다. 분석 결과, 할당된 시간 이내에 필요한 자세 제어를 완료하여 각 모드에서 요구되는 자세 제어 정확도를 달성함을 확인하였다.
본 연구에서는 KV의 유도조종오차를 최소화하여 직격요격 성능을 확보하고자 DACS 구동장치에 대한 위치정확도 점검방안을 제안하였다. DACS 구동장치의 정확도 성능은 탄도미사일 요격에 중요한 성능 중 하나이다. DACS 구동장치의 정확도 성능을 검증하기 위해 위치정확도란 점검 항목을 도출하였고, 이에 대한 점검시스템 설계 및 점검절차를 기술하였다. 핀틀 위치정확도 점검시스템은 레이저 변위센서를 이용하여 핀틀의 구동변위를 외부 계측할 수 있도록 구성하였고, 외부 계측한 데이터는 실시간으로 구동명령 및 피드백 데이터와 비교분석할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 위치정확도 점검시스템은 DACS 조립체 뿐만 아니라 유도탄 조립체 단위에서도 점검이 가능하도록 설계하였다. 설계된 점검시스템을 이용하여 핀틀의 위치정확도 점검을 수행하였고, 점검 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 적으로부터 은밀히 아군에게 통신 신호를 전송하기 위해서 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 기반 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 돌고래 휘슬음을 여러 개의 OFDM 심볼과 대응되는 시간 슬롯들로 나눈 후, 매 슬롯에서 돌고래 휘슬음이 위치한 주파수 대역을 갖는 부반송파에 Differential Phase Shift Keying(DPSK) 심볼을 매핑하여 변조한다. 제안한 방법은 기존의 Chirp Spread Spectrum(CSS)와 Frequency Shift Keying(FSK) 기반의 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법들에서 발생하는 주파수 윤곽의 불연속성을 줄일 수 있고, 변조 차수를 증가시켜도 모방 성능 열화량이 작다는 장점이 있다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법의 Bit Error Rate(BER)과 모방 성능이 기존의 CSS와 FSK에 비해 우수함을 보였다.
역합성개구면레이다(ISAR) 영상은 표적의 주요 산란 부위를 보여주는 강력한 도구이다. 표적을 식별 및 분류하는데 주로 사용된다. ISAR 영상의 산란점 정보를 찾는 것은 표적 특징을 모델링하는데 중요하다. 본 논문에서는 ISAR 영상 데이터와 모델링 함수와의 근사오차를 최소화함으로서 산란점 정보를 추출하는 모델링 방법을 제안한다. 여기서 추출된 산란점 정보는 시뮬레이션에서 사용될 표적의 산란점 위치뿐만 아니라 표적 산란점의 오차요소를 고려하는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 표적 산란점 위치오차의 통계적 정보도 포함한다. 또한 제안된 방법에 의해서 얻어진 산란점 정보로부터 영상을 재구성하고 원래의 ISAR 영상을 잘 근사하는지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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