ARPA(Automatic Radar Plotting Aid)는 자동레이더 플로팅 장치로써, 레이더 물표의 상대침로와 상대방위로 구성된 운동벡터에 본선의 침로와 방위로 구성되는 운동벡터를 가감 연산(벡터연산)하여, 물표의 진침로와 진방위 및 최근접점과 근접시간을 계산하는 장치를 말한다. 본 연구의 목적은 ARPA 레이더를 구현하기 위한 물표의 획득 및 추적 기술을 개발하는 것으로, 이에 관한 여러 선행 연구를 검토하여 적용 가능한 알고리듬 및 기법을 조합하여 기초적인 ARPA 기능을 개발하였다. 주요 연구내용으로, 레이더 영상에서 물표를 획득하기 위하여, 회색조 변환, 가운시안 평활 필터 적용, 이진화 및 라벨링(Labeling)과 같은 순차적 영상 처리 방법을 고안하였고, 이전 영상에서의 물표가 다음 영상에서의 어느 물표인지를 결정하는데 근접이웃탐색알고리듬을 사용하였으며, 물표의 진침로와 진방위를 계산하는 거동해석에 칼만필터를 사용하였다. 또한 이러한 기법을 전산 구현하여 실선실험을 수행하였고, 이를 통해 개발된 ARPA의 기능이 실용상 사용가능함을 검증하였다.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RCS를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 값을 근사적으로 구할 수 있는 레이더 신호모델을 제안한다. 제안된 방법에서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RE를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수 밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 간을 근사적으로 구할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에 서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
소형 레이더 신호를 정량적으로 분석하여 해상물표의 운동정보를 실시간으로 추출 및 표시하기 위한 radar target extractor(RTX)를 개발하고, 이 장치를 소형 레이더 장치에 부착시켜 소형 연근해 어선에서도 타선의 진운동정보나 충돌회피정보와 같은 각종의 항해정보를 활용토록 하기 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 RTX는 IBM PC 의 ISA bus를 통해 데이터를 입출력할 수 있도록 설계된 신호처리장치로서, 일반 선박용 레이더에서 출력되는 video signal, trigger, antenna bearing pulse, antenna heading mark를 직접 입력할 수 있도록 하였다. 이 장치는 레이더 펄스신호가 해상에 존재하는 물표로부터 반사되어 수신될 때, 그 물표의 신호정보 및 위치좌표정보를 PC 의 CPU 에 의해 처리하지 않고 RTX 자체에 내장된 전용 DSP를 이용하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 이 장치에 서 video 신호는 analog devices 사의 AD9042 (12 bit, 40 MHZ monolithic A/D converter)를 이용하여 digital 신호로 변환되고, 그 화상 신호는 CRT에 PPI 방식으로 표시되었다. 이 때 안테나가 회전하면서 탐지한 레이더 물표의 echo 신호는 echo 신호의 강도가 증가하면서 다른 물표의 위치와 구별되면 하나의 물표로서 판정한다. 이 경우, 표적식별 알고리즘은 물표가 미리 설정한 물표포착영역(target acquiring zone)내에 있고, 해당 물표의 크기와 다른 물표와의 거리등에 대한 데이터가 식별기준을 만족하는가에 대한 처리를 수행하도록 개발되었다. 본 연구는 현재 소형어선에 탑재되고 있는 소형레이더의 성능 향상에 크게 기여할 것으로 판단되고, 또한 소형어선용 저가형 ARPA 시스템의 국산화에 필요한 기반기술을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
선박충돌사고를 재현하고 분석하기 위해서는 레이더 기반 선박충돌사고 데이터에서 물표 정보를 정확하게 확보하는 것이 매우 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 HSV 색공간과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 물표 정보를 추출하는 방법을 분석하였고, 실제 상황에 적용한 프로그램도 개발하였다.
현재, 세계 여러나라에서 해상물표를 정확하게 탐지 및 검출하기 위한 방안으로 레이더 clutter 신호를 효과적으로 억제 및 제거하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 일반적으로 레이더 반사파에 대한 envelope 신호의 진폭는 Rayleigh 분포에 따라 변동하는 특성을 나타내지만, clutter의 진폭분포의 파라 메터가 변동하여 분포형상이 변화하면, 오경보확률(false alarm probability)에도 변화가 발생하기 때문에 오경보확률을 충분히 낮은 일정치로써 억제시켜 일정오경보확률(constant false alarm rate, CFAR)을 유지하는 처리가 필요하다. (중략)
본 연구에서는 컴퓨터 비전 기반의 딥러닝 객체 인식 기술을 이용하여 속초해수욕장에서 수집한 레이더 이미지에서 선박, 섬 및 부유체에 대해 탐지(Detection), 인식(Recognition)하는 연구를 수행하였다. 2021년 8월에 수집한 레이더 영상을 이용하여 본 연구를 수행하였으며, 움직이는 물표와 섬 등을 구분하였다. 일부 환경적인 제약에 따라 에러 발생이 있었지만, 향후 현재까지 수집한 레이더 영상을 추가하여 정확도를 높일 예정이다.
선박용 레이더 주파수 대역에서 운영되고 어떤 레이더 물표의 탐지와 식별을 향상시키기 위한 송수신 겸용 장치(일종의 마이크로파 송수신기)로 해상의 선박에서 발사된 레이더 펄스를 수신한 후, 이 신호를 분석하여 분석된 신호에 대응되는 인식신호를 수신된 신호와 동일한 주파수의 전파에 변조시켜 응답하는 장치를 국산화 개발하였다.
선박 운항 안전을 위한 기술은 선박 자체 뿐만아니라 육상 해상교통관제 시스템(VTS)에서도 매우 중요한 역할을 수행한다. 최근 국제적으로 e-Navigation을 지향한 최신 IT기술을 반영한 새로운 안전운행을 지원하기 위한 VTS 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 국제적 변화와 더불어 최근 국내에서는 초고속 선박인, 위그선이 개발되어 곧 운항될 예정이므로, 기존의 VTS에서(>70NM) 추적할 수 있는 물표의 속도 범위를 벗어나고 있다. 따라서 물표 추적 및 융합 알고리즘의 위그선 환경을 고려한 개선된 기술개발 필요성이 제기되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 초고속 선박 환경에서 국내 VTS 시스템에서 적용 가능한 방안을 연구하고, 이들을 비교하여 실제 적용할 수 있는 기술개발 방향을 정립하고자 한다.
최근 자율주행과 관련한 시장의 관심은 기존 자동차 자율주행에서 선박 자율운항으로 자연스럽게 이동하고 있다. 이에 인공지능 및 빅데이터 등과 같은 최근 기술을 선박 자율주행에 적용하는 자율운항선박(MASS: Maritime Autonomous Surface Ship) 개발이 활발히 진행되고 있으며, 레이더 및 카메라 등과 같은 센서 정보를 선박 자율운항에 적용하여 다양한 선박 운동 및 정보를 획득하는 연구 기술이 집중되고 있다. 이러한 경향에 따라 IMO(International Maritime Organization)과 같은 국제기구에서도 자율운항선박 표준화 본격 논의로 기술표준 선점 경쟁에 참여하고 있다. 이 중 연안 자율운항선박 개발은 IMO에서 주관하는 무인화 핵심기술로 여겨지고 있어, 기존 대양 항해 기술과 함께 연안 항해에 대한 기술 개발의 중요성이 높아지고 있다. 특히 항만 인근 해역에서는 다수의 선박이 입출항함으로 인해 해상에서의 안전과 물류의 효율화가 요구되기 때문에 고도화된 자율운항 기술개발이 필요하다. 하지만 자율운항선박에서의 상황인식 기술은 탑재된 센서의 제한된 시야각 및 기상조건에 따른 인식률이 떨어지는 문제가 생긴다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 육상에 설치된 레이더를 활용하여 선박을 탐지할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 육상 레이더를 기반하여 얻어진 레이더 화면상의 물표 정보를 이용해 인공지능 기법에 활용하기 위한 라벨링 자동 생성 방법에 대해 소개한다. 얻어진 물표 정보에 인공지능 기법을 적용하여 선박 길이 정보를 추정하는 기술에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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