• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.412-421
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• 2018

선 배열 소나는 배열 이득으로 인해 단일 소나에 비해 상대적으로 음압이 낮은 표적 신호일 경우에도 방위 추정이 가능한 장점이 있다. 하지만 선 배열 소나에서는 표적의 방향을 나타내는 표적 방위각과 음파의 다중경로에서 발생되는 수직각의 영향으로 방위 오차가 발생하며 이로 인해 수신 신호로부터 표적 방위를 추정하는데 어려움이 존재한다. 수중의 음파 전달 환경에 의해 발생하는 다중경로는 각 경로별로 상이한 수직각을 가지므로 이러한 특성이 선배열 소나의 방위 추정에 미치는 영향에 대해 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 선 배열 소나에서 다중경로의 영향으로 인해 발생하게 되는 방위 오차를 확인하며 해저면 반사 경로에서 수직각에 의한 오차를 모의하여 환경에 따른 방위 오차의 차이를 분석한다. 또한 추정된 방위각에서 거리에 따라 방위 오차를 고려한 예상 표적 방위선을 도출한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.564-571
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• 2015

본 논문에서는 다중입력-다중출력(multiple-input, multiple-output: MIMO) 간섭계(interferometric) 레이다 네트워크 시스템을 기반한 MIMO 간섭계 역합성 개구면 레이다(inverse synthetic aparture radar: InISAR) 영상 형성기법에 관해 연구하였다. MIMO 간섭계 레이다 네트워크 시스템 내에서는 여러 바이스태틱 InISAR 영상들이 형성되며, 이들을 인코히리언트(incoherent)하게 합성함으로써 MIMO InISAR 영상을 형성할 수 있다. 여기서, 바이스태틱 InISAR 영상은 바이스태틱 기하구조 내에서의 표적에 대한 산란분포를 3차원의 형태로 도시한다. 상기 MIMO InISAR 영상에서는 다중 각도에서의 바이스태틱 산란 현상을 3차원의 형태로 도시하기 때문에, 표적의 다양한 산란 정보를 제공함과 더불어, 표적 식별 시 유용한 특징 벡터(feature vector)로써 활용될 수 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 MIMO InISAR 영상 형성 기법을 이용함으로써 표적에 대한 다중각도에서의 바이스태틱 산란분포가 3차원의 형태로 도시되는 것을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권1호
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• pp.25-29
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• 2011

Ryu 등은 방위각 이노베이션을 효율적으로 구할 수 있는 계산식을 가진 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘은 데이터연관 문제가 발생하지 않는다는 장점을 가지고 있다. Ryu 알고리즘의 효율적인 방위각 이노베이션 계산식은 선배열센서를 사용하는 경우에 대하여 유도하였기 때문에, Ryu 알고리즘은 선배열센서에만 적용이 가능하다. 다중표적 방위각 추적 문제를 연구하는 많은 분야에서 다양한 형태의 배열센서를 사용하고 있다. 특히, 소나(Sonar)에서는 선배열센서 뿐만 아니라 원통형 배열센서도 많이 사용되고 있으며, 원통형 배열센서를 사용하는 대표적인 소나로 선체고정형 소나(Hull Mounted Sonar)가 있다. 본 논문에서 Ryu의 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 원통형 배열센서에 적용할 수 있도록 수정하고, 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 수정된 알고리즘의 추적성능을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제25권4호
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• pp.184-190
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• 2006

최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.556-561
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• 2011

일반적으로 비선형 시스템에서 particle filter가 Kalman Filter보다 표적추적 성능이 뛰어나다고 알려져 있다. 그러나 particle filter는 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 particle filter 보다 적은 particle의 수, 즉 적은 연산량으로 동일한 성능을 가지는 Rao-Blackwellized particle filter의 모델의 민감성을 줄인 Rao-Blackwellized Multiple Model Particle Filter(RBMMPF)의 알고리즘을 소개하고 이에 다중센서 정보를 융합하는 자료융합 기법을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 단일센서 정보를 이용한 RBMMPF 표적추적 성능과 다중센서정보를 융합한 RBMMPF의 표적추적 성능을 비교, 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1840-1847
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• 2003

본 논문에서는 다중표적 추적을 위한 데이터 결합 기법 중에서 MHDA 스킴을 제안하였다. 이 구조는 기본의 JPDA보다 계산면에서 단축이 가능하여 실제 응용에 많은 적용이 기대된다. 인위적인 측정값과 표적을 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 MHDA는 기존의 JPDA보다 성능도 비슷한 특성을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.297-300
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• 2006

본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.135-140
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• 2009

본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을 수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식 결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한 인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 교신에 대만 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징 인자로는 합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.155-160
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• 2004

배열센서를 사용한 표적의 위치 추정은 레이다 및 소나에서 잘 알려진 문제이다. 최근에 Lee 등은 1 차원 수평 선배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3 차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 알고리즘에서 수중에서의 음속은 수심에 관계없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 수중환경에서는 그 추정성능이 현저히 저하된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 거리, 깊이, 방위각으로 구성되는 3 차원 위치 추정을 위해 비균일 음속환경에서의 음파전달모델(ray propagation model)을 이용한 ML 기법(maximum likelihood estimation)을 적용하였으며 일정한 음속을 가정한 Lee 기법의 추정치를 초기값으로 한 탐색을 통해 ML 기법의 연산량을 감소시켰다.