나로우주센터 추적레이더가 획득한 실시간 위치 정보는 발사통제시스템에서 위치, 속도, 비행궤도 표시, 예상궤도 진입여부 및 안전을 위한 비행종료시점 판단 등의 중요한 데이터로 사용된다. 추적레이더에서 발사통제시스템으로 전송하는 표적의 위치 정보는 추적레이더 중심의 좌표값 데이터이며, 발사통제시스템에서 추적레이더로 전송하는 Slaving 데이터는 발사대 중심의 좌표값 데이터이다. 이렇듯 추적레이더와 발사통제시스템 간의 송수신 데이터는 각 시스템에 맞게 적절하게 좌표 변환이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 나로우주센터 추적레이더 간의 상호 데이터 송수신 및 발사통제시스템과의 데이터 통신에 사용되는 각각의 좌표계 및 좌표계 간의 좌표 변환에 대해 기술하였다.
본 논문은 레이더를 통해 입력받은 데이터를 분석하여 같은 물체에 관한 데이터를 구분하는 방법을 제시한다. 큰 영역을 감시하는 레이더에 비해 영역이 좁을 때 레이더는 한 물체에 대해서 물체 형태에 따라 데이터가 들어오게 된다. 이 데이터들은 같은 물체인지 아닌지 구분이 없어서 응용된 알고리즘을 적용하기 힘들다. 따라서 응용된 알고리즘을 적용하기 전 하나의 물체에 대한 데이터의 그룹핑 작업이 필요하다. 본 논문에서 그룹핑 방법을 제시하며 실제 도로에서 취득한 데이터를 가지고 시뮬레이션을 하였다.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
낮은 비용으로 넓은 관측 범위를 갖는다는 장점으로 최근 해양 감시 시스템 개발을 위해 HF 레이더를 이용한 선박 검출 및 추적 연구가 수행되고 있다. HF 레이더를 이용한 해양 감시를 위해 수많은 선박 관측과 추적 알고리즘이 개발되었지만, 각 연구에 사용된 데이터는 선박의 이동 경로와 크기 등 대상 선박에 대한 조건이 다르기 때문에 동등한 조건에서 그 성능을 비교할 수 없다. 본 논문에서는 선박 크기와 이동 경로에 따른 데이터를 생성할 수 있는 콤팩트 HF 레이더 기반 데이터 생성 시뮬레이터를 제안한다. 이를 통해 생성된 데이터를 이용하면 동일한 선박 조건에서 성능 비교가 가능할 것이다. 실험에서는 제안하는 시뮬레이터에서 생성된 데이터와 SeaSonde HF 레이더 사이트에서 실제 관측된 데이터를 비교하였다. 비교 결과, 제안하는 시뮬레이터를 사용하여 생성된 데이터와 실제 환경에서 획득된 데이터가 유사함을 확인할 수 있었다. 그러므로 선박의 크기 및 이동 경로에 따라 생성된 시뮬레이션 데이터를 사용함으로써, 알고리즘의 검출 및 추적 성능을 각각 비교, 분석 할 수 있을 것이다.
기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이동식 기상 레이더를 효율적으로 운용하기 위한 자료 처리시스템에 관하여 논하였다. 이동식 기상 레이더는 특별한 목적을 위해 관찰 지역을 이동할 수 있다는 점에서 매우 유용한 장비이다. 무엇보다도 이 장비의 효용성을 높이기 위해서는 레이더 시스템과 기상 센터간의 원격지 데이터 전송이 이루어져야 한다. 또한 전송된 원시 데이터를 가지고 대기의 특성을 분석하고 사용자가 원하는 형태로 저장하고 표출할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 이런 목적을 이루기 위해 레이더 시스템과 원격지 기상센터간에 데이터를 주고받기 위하여 무선 LAN 방식을 사용하였으며 또한 전송된 데이터를 이용하여 이동식 레이더에 효율적인 영상 표출 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 실시간 에코 추적과 그래픽 및 동영상 검색에도 사용될 수 있다.
본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
레이저레이더 탐색기를 장착한 유도무기를 개발하고 실험하기 위하여 실제로 레이저레이더 탐색기가 장착된 유도무기를 사용하기는 현실적으로 어렵다. 따라서 레이저레이더 탐색기를 사용하여 표적을 촬영한 것처럼 시뮬레이션 할 수 있는 컴퓨팅 환경을 구축해야 하며, 이를 위해서는 지표의 지형, 지물에 대한 3차원 모델이 필요하다. 또한 레이저레이더 시뮬레이션은 대용량 데이터를 다뤄야 하고 벽면의 재질이나 반사도와 같은 속성을 저장, 검색, 분석하여야 한다. 그러나 현재 사용되고 있는 대부분의 3차원 모델은 파일 기반의 데이터 구조를 가지고 있으며 토폴로지 구조를 가지고 있지 않고, 가시화에 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구에서 테스트하고자 하는 레이저레이더 시뮬레이션에는 연산 속도나 가시화 성능 문제로 인하여 기존의 3차원 모델을 적용하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 공간 데이터베이스의 사용과 이를 위한 3차원 데이터 모델링 기법을 제시하였으며 이를 레이저레이더 시뮬레이션에 적용하였다. 기존에 연구되었던 3차원 모델은 서로 다른 목적에 맞도록 모델링 되었기 때문에 어떠한 모델이 레이저레이더 시뮬레이션에 가장 적합한 모델인지 알 수 없다. 따라서 본 연구에서는 레이저레이더 시뮬레이션을 위한 네 가지 종류의 3차원 데이터 모델을 정의하고 각각의 모델들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 테스트 결과를 획득하였다. 네 가지 모델 중 레이저레이더 시뮬레이션에 가장 적합하다고 판단되는 Body-Face 모델을 선정하였다.
최근 소형 레이더는 한번의 타격으로 표적의 시스템을 무능화시키기 위해 높은 거리해상도를 갖는 소형 밀리미터파 레이더 개발을 요구한다. 높은 거리해상도를 갖는 소형 밀리미터파 레이더가 표적을 획득하고, 추적하기 위해서는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리해야한다. 본 논문에서는 소형 밀리미터파 레이더에서 요구하는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 실시간 데이터 전처리 방법을 정리하였다. 또한 실시간 데이터 전처리 방법으로 제시한 디지털 IF(Intermediate Frequency) 수신기, Window처리, DFT(Discrete Fourier Transform)를 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용하여 구현하였다. 마지막으로 구현한 실시간 데이터 전처리 모듈은 소형 밀리미터파 레이더를 위한 신호처리기에 적용하여 실시간 데이터 전처리 기능과 관련된 성능시험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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