• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.507-514
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• 2019

FCC (Federal Communications Commission)는 해군 레이더 및 고정지구국 제1 업무로 사용하고 있는 3.5 GHz (3,550 - 3,700 MHz) 대역을 공동사용으로 CBRS (citizen broadband radio service) 시스템이라는 스몰셀의 저전력망 구축이 가능하도록 규정을 제정하였다. CBRS를 위한 공동사용 기술은 3-tiered SAS (spectrum access system)에 기반하여 하위계층 유저로부터 상위계층 유저를 보호하고 가용 스펙트럼을 최적으로 이용할 수 있어 국내에서도 적극적으로 CBRS 도입을 검토하기 시작하였다. 그러나 3.5 GHz 대역은 국내에서 이미 5G용으로 할당되어 있어, 본 논문에서는 3,700 - 5,000 MHz 대역에서 주파수 공동사용 연구를 수행하였다. 그 결과 3.8 GHz 대역(3,800 - 3,900 MHz)이 FSS(fixed satellite service)용으로 한정되어 있어, 주파수 공동사용이 가능한 대역으로 검토되었으며 FSS 지구국에 미치는 간섭분석을 수행하여 국내의 CBRS 도입을 모색하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.131-139
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• 2009

기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.292-302
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• 2020

기계학습 알고리즘은 소나 및 레이더를 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 최근 개발된 GAN(Generative Adversarial Networks)의 변형인 Cycle-Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)은 쌍을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대해 검증된 네트워크이다. 본 논문에서는 높은 품질로 수중 선박 엔진음을 변환시킬 수 있는 변형된 CycleGAN을 제안한다. 제안된 네트워크는 수중 음향을 기존영역에서 목표영역으로 변환시키는 생성자 모델과 데이터를 참과 거짓으로 구분하는 개선된 식별자 그리고 변환된 수환 일관성(Cycle Consistency) 손실함수로 구성된다. 제안된 CycleGAN의 정량 및 정성분석은 공개적으로 사용 가능한 수중 데이터 ShipsEar을 사용하여 기존 알고리즘들과 Mel-cepstral분포, 구조적 유사 지수, 최소 거리 비교, 평균 의견 점수를 평가 및 비교함으로써 수행되었고, 분석결과는 제안된 네트워크의 유효성을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.984-984
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• 2012

지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.157-164
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• 2022

본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 산악 지형, 레이더 그리고 방공망 등을 3차원 환경으로 구현하고, Sampling 기반의 경로 계획 알고리즘인 PRM 알고리즘을 사용하여 경로 계획 및 재계획을 수행하는 방안에 대해 서술한다. 기존의 PRM 알고리즘의 경우 생성된 노드 사이에 장애물 존재 여부를 확인하기 위한 계산이 노드 간 1:1로 이루어지고 연속적으로 수행되어 노드 수나 노드를 연결하는 거리에 계산량이 크게 영향을 받는다. 이러한 부분을 개선하기 위해 제안하는 LineGridMask 기법을 통해 장애물 존재 여부 확인 방식을 단순화하고, 병렬화를 통해 경로 계획의 계산 시간을 감소시킨다. 마지막으로 기존 PRM 알고리즘과의 성능을 비교한 결과, 경로 계획에서는 최대 88%, 재계획의 경우 최대 94%까지 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.30-44
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• 2022

The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.204-204
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• 2020

환경부는 기존 대형 강우레이더 관측망에 대한 동해안 지역 관측공백 해소와 집중호우에 의한 재해예방을 목적으로 2기의 전파강수관측소를 삼척과 울진 통고산에 구축 운영하고 있다. 본 연구에서는 삼척 및 울진 전파강수관측소 관측 자료 품질 향상을 위한 다양한 품질 분석 기법을 소개하고 그 결과를 제시한다. 설치된 전파강수관측소의 시스템 특성 중 하나인 Short/Long 펄스 신호에 따른 자료의 연속/불연속성 및 피뢰침에 의한 자료 품질, 그리고 강수에 의한 신호감쇠에 따른 유효관측거리 등을 분석하였다. 이러한 분석을 기반으로 신호보정옵셋 및 피뢰침 위치 등을 조정하여 자료 품질을 향상하였다. 또한 삼척과 울진 전파강수관측소를 대상으로 분포형 비차등위상차 산정 기술을 적용하고 그 결과를 분석하였다. 비차등위상차는 시스템 편차나 우박 등의 영향에서 자유로워 특히 전파강수관측소와 같은 X 밴드 정량강우 추정에서 중요하다. 일반적으로 비차등위상차는 차등위상차에 대한 필터링 기법으로 산출하는데, 이 방법은 약한 강수에 대해 변동성이 크며 지형에코 등에 의해 영향을 크게 받는다는 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적인 필터링 기법에 의한 비차등위상차와 분포형 기법을 적용한 비차등위상차에 대해 비교 분석을 하였다. 전파강수관측소 강우 자료를 이용한 분포형 비차등위상차 시험적용 결과 기존 비차등위상차에 비해 정성적으로 우위를 보임을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.203-203
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• 2020

동해안에 위치한 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망의 밀도가 낮으며, 지상관측소의 관측한계를 보완하기 위해 사용되고 있는 기존 대형 레이더는 지형 차폐로 인해 영동지역에서는 정확한 강우정보를 관측하기 어렵다. 강우정보는 홍수예측을 위해 필수적인 정보이므로, 집중호우와 태풍으로 인한 홍수재해가 빈번히 발생하는 영동지역에서는 관측공백의 해소가 필요하다. 이를 위해 환경부에서는 동해안 지역에 2기의 전파강수관측소를 설치, 운영 중에 있다. 해당 관측소 자료는 30km 관측반경 범위 내에서 수 백 미터 이하의 격자 강우자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전파강수관측소의 자료를 강우 및 홍수 재해정보 생산에 활용하고자 한다. 대상지역은 영동지역에 위치한 삼척오십천으로 해당 지역은 친수적으로 조성되어 강우로 인한 시민의 인명피해가 위험이 존재하는 곳이다. 본 연구에서는 새로 설치된 삼척 전파강수관측소로 관측된 자료를 이용하여 고해상도 격자 및 유역평균강우정보를 생산하고, 지역특성을 반영하여 강우정보 기반으로 하천홍수 위험을 판단할 수 있는 하천흐름계산도표를 개발하여 평가하고자 한다. 생산된 고해상도 격자 강우자료는 70m 격자 해상도를 갖으며, 분포형 비차등위상차를 이용하여 추정된 강우정보이다. 유역평균강우는 삼척오십천 유역과 삼척시 동단위 행정구역별로 산출된다. 또한 하천흐름계산도표는 삼척오십천 유역의 현장답사를 통해 시민의 접근성, 하천수위 급상승으로 인한 피해가능성을 고려하여 6개 지점을 선정하여 개발하고, 전파강수관측소 관측강우정보를 활용하여 홍수예측정보로의 적절성을 평가한다.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권4호
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• pp.16-21
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• 2023

세계적으로 지뢰의 수는 감소하는 추세이지만, 과거에 묻힌 지뢰로 인한 피해는 계속되고 있다. 이에따라 본 연구는 지뢰탐지 장비의 개선과 미래 군인 수의 감소 등으로 인해 발생할 수 있는 문제점, 제한사항에 대한 해결방안을 생각하였다. 현재 지뢰탐지기들에는 데이터 저장 기능이 탑재되어 있지 않아 연구 등을 위한 데이터 구축에 제한사항이 있다. 그리고 실제 환경에서 데이터 구축은 많은 시간과 인력이 들어가게된다. 그래서 본 연구에서는 gprMax 시뮬레이션을 활용하여 데이터를 생성하고, CNN 기반의 경량 모델인 MobileNet을 학습시켰고, 실제 데이터로 검증한 결과 97.35%의 높은 식별율을 볼 수 있었다. 그러므로 딥러닝, 시뮬레이션 등의 기술이 지리탐지 장비 등에 접목되는 가능성을 보고, 미래 발생할 수 있을 문제점을 어느정도 해소하고 우리군이 미래 과학기술군이 되기위한 무기체계 발전의 발판이 되길 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.