공간 분해능을 평가하기 위해서 이제까지는 일정하게 두 물체의 간격(이중 표적)을 근접한 것부터 점점 떨어진 간격으로 만들어진 테스트 패턴이나 팬텀을 이용하였다. 이러한 방법으로 공간분해능을 평가하면 분해능은 테스트용으로 제작된 팬텀에 있는 표적 간격으로 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하고자 1개의 단일 표적으로 공간 분해능을 간편하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 검증한 것이다. 이를 위해 PSF 및 JND를 이용하여 공간 분해능을 추정하는 개념을 제시하였다. 이렇게 유도된 공간 분해능 추정 이론을 검증하기 위해, 상용 팬텀을 이용하여 실험하였다. 실험으로 얻어진 디지털 영상에서 라인 픽셀 프로파일을 구하기 위해 만든 LabVIEW 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 본 연구에서 유도한 단일 표적을 이용한 공간 분해능 추정 이론과 실험적으로 일치하는 것을 알 수 있었다. 실험 결과로 디지털 영상에서 공간분해능의 상대적 평가는 단일 표적을 가지고도 충분하다는 것을 증명할 수 있었다. 따라서 단일 표적 공간분해능 평가법을 이용하면 이제까지 사용되어 왔던 이중 표적을 이용한 공간분해능 평가의 한계를 극복할 수 있다.
단일 센서 기반의 표적 탐지 문제에서 센서의 한계 요소에 의해 탐지 성능이 제한된다. 따라서, 최근 단일 센서 기반의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방안으로 각 센서의 강점을 효과적으로 융합하는 다중 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 정보 융합을 위해서는 각 센서별 영상 획득, 각 영상의 기하학적 정합, 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기술이 필요하며, 본 논문에서는 이에 대한 기술 및 개발 동향을 소개한다.
능동소나를 이용한 대잠전 환경에서 클러터는 표적탐지 및 추적성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 중주파수 능동소나에서 표적 피크 신호의 통계적 특징을 이용한 단일 핑 클러터 제거 기법을 제안한다. 기존의 표적 피크 영역을 제외한 잔향 존재 영역에서 오탐지율을 줄이는 기법이나 여러 핑을 누적하여 기동 패턴을 분석하여 표적과 클러터를 구분하는 기법들의 단점을 보완하기 위하여 단일 핑 데이터의 표적 피크 영역에서 통계적 특징 정보를 이용하여 클러터와 표적신호를 구분한다. 실제 표적을 이용한 해상실험에서 성능을 검증하였으며 기존 대비 클러터가 약 80 % 이상 제거되는 것을 확인하였다.
능동소나운용의 목적은 표적의 탐지 뿐만 아니라, 필요한 경우에는 표적의 분류 및 상태분석을 하는 데에 있다. 본 연구에서는, 3차원 해양환경에서 움직이는 표적의 표적상태를 분석하는 알고리듬에 관하여 2가지 방법을 알고리듬의 적용 가능한 조건의 분석과 시뮬레이션을 통해 장단점을 비교하여 표적상태 분석방법론의 방향을 제시하였다. 표적상태 분석방법은 거리에 따른 표적의 방위에 의한 방법, Range-Doppler Map을 이용하는 방법, 그리고 표적의 궤적을 사용하는 방법으로 구분될 수 있다. R-D Map은 소나 또는 표적이 움직이는 경우에만 적용할 수 있으며, 거리에 대한 표적의 방위각은 정지한 표적 또는 움직이는 표적에 모두 적용할 수 있다. 움직이는 표적의 궤적에 의한 표적상태 추정은 소나의 자체운동에 의한 궤적의 정보가 필수적이다. 시뮬레이션 결과와 장단점의 비교에 의하면 2가지의 방법은 독립적인 것이 아니라 서로 보완적으로 사용되어야 할 것으로 결론지어 진다.
영상분할은 영상 처리 및 패턴 인식에서 매우 어려운 전처리 과정 중 하나이다. 일반적으로는 단순하고 구현이 쉽기 때문에 OTSU의 방법이 많이 사용되고 있지만, 영상의 히스토그램이 단일 분포를 갖거나 단일 분포에 가까울 경우에는 영상 분할이 정확히 되지 못한다. 또한, 만일 표적이 영상에 비해서 소형인 경우 표적의 히스토그램 분포가 작아져서 단일 분포에 가까워진다. 본 논문에서는 소형 표적 검출을 위한 개선된 영상 분할 기법을 제안하였다. 단일 분포 히스토그램의 단점을 극복하기 위하여 배경 히스토그램의 영향을 감소시키는 기법을 적용하였으며, SNR을 높이기 위하여 지역 평균화 기법을 1D OTSU에 적용하였다. 실제 열 영상을 기반으로 실험을 수행한 결과 2D OTSU 방법에 비해서 연산 시간은 크게 줄었으며, 영상 분할 결과는 개선되었음을 확인하였다.
최근 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 거리 및 도플러 해상도가 높아짐에 따라 표적의 탐지 정확도는 향상되고 있지만 처리할 데이터 용량이 급증하고 있다. 기존의 단일 셀 기반 CFAR 검출기는 전체 영상 내에서 모든 거리 셀 데이터를 검사하여야 하므로 CFAR 검출기의 속도 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 다중셀 기반 CFAR 처리 방법을 2단으로 개선하여 1단계에서는 다중 셀 평균 기반 CFAR 검출을 이용하여 예상 표적 지역을 검출하고, 2단계에서는 예상 표적 지역에 대해서만 단일 셀 기반 CFAR 검출을 수행함으로써 처리 시간을 줄이고 표적의 탐지 성능을 획기적으로 향상시켰다. 제안된 기법에 대한 성능은 실제 SAR 영상을 통하여 기존의 단일 셀 기반 방식과 다중 셀 평균 기반 검출 방식을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 화행처리를 기반으로 한 중고자동차 매매 영역 대화시스템 구축 과정에서 활용한 자연언어 대화체 발화의 언표적 행위와 언표내적 행위 간의 관계를 살펴보고자 한다. 하나의 언표적 행위는 여러 상이한 언표내적 행위를 수행할 수 있으며 또 역으로 여러 언표적 행위가 동일한 언표내적 행위를 구성하기도 한다. 이처럼 언표적 행위와 언표내적 행위 간에는 획일적이고 일률적인 상관관계를 설정하기가 어렵다. 그럼에도 불구하고 대화에 나타나는 발화들은 어떤 행위를 구성하는 경향이 강하고 이 행위들은 각 발화의 언표내적 행위로 결정되며 단일 발화들이 모여서 이루는 대화에는 화행의 흐름이 있기 마련이다. 따라서 우리는 본 논문에서 대화시스템의 효율적인 대화관리를 위해서 실제 자연언어 발화와 그에 따른 언표적 행위, 언표내적 행위를 올바로 분석하고 그 관계를 규명하여 대화를 자연스럽게 유도하도록 한다.
본 논문에서는 위상비교모노펄스에서 근접한 두 표적의 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 Sherman의 기법을 근간으로 하기 때문에 기존 다른 기법들과 달리 단일표적상황에서도 사용할 수 있으며, 오직 단일 펄스만을 사용하여 근접한 두 표적의 위치를 추정하기 때문에 기존 Sherman이 제시한 기법의 단점도 개선할 수 있었다. 제안한 방법의 각도 추정 정확도는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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