• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.400-407
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• 2016

본 논문은 레이더장비에 적용되는 저압전력계통의 서지보호장치 기능개선에 관한 연구이다. 레이더장비 초도양산 중 전체 서지보호장치(직류 전원, 교류 전원, 통신선) 중에서 교류 전원 관련 서지보호장치에 대한 규격 강화의 필요성이 확인되었다. 그에 따라 레이더 시스템의 서지보호장치에 대한 사전 품질 확보 목적으로 장비의 안정적 성능 구현 여부 검토 및 기능개선에 대한 연구를 수행하였으며, 연구 결과 기능 및 신뢰성이 강화된 서지보호장치를 레이더 시스템에 적용하여 안정적 저압 서지보호기능을 확보하였다. 본 논문에서는 개발당시 적용된 규격인 IEEE C62.41 Cat B3에서 초도양산시 변경된 KS C IEC61643-11 규격에 따라 서지보호장치의 KS규격에 명시된 요구사항 및 시험방법을 기반으로 한 성능 시험을 하였고, 그 결과 일시적 열안정성(Thermal Stability) 시험에서 서지보호장치가 파괴됨을 확인 하였다. 그 결과에 따른 원인분석 및 개선방안을 도출하였고, 개선된 서지보호장치에 대하여 재시험 결과 성능을 충족하지 못한 열안정성시험에 대한 개선이 되었음을 확인하였다. 또한 개선된 서지보호장치로 인해 레이더 시스템 단위에서의 안정적 동작여부를 확인하기 위하여 체계영향성 확인을 위한 체계 부착시험을 수행하였고, 그 결과 레이더 시스템단위에서 모든 기능이 정상임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.809-817
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• 2020

소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권10B호
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• pp.1777-1784
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• 2000

본 논문에서는 최소의 하드웨어 요구사항으로 위성탑재용 고해상도 SAR의 광 대역 신호 생성 및 처리를 위한 스티칭(Chirp Stitching) 알고리듬과 이의 구현에 적합한 송.수신 부를 제안한다. 송신 부는 두 개의 협 대역 신호를 발생한 후 스티칭 기법을 사용, 협 대역보다 두 배의 주파수 대역폭을 갖는 광 대역 신호를 생성하며 수신부는 광 대역 신호 처리에 요구되는 데이터 고속처리의 어려움을 해결하기 위하여 송신 부에서 이루어진 방법을 역으로 처리하는 방법, 즉 광 대역 신호를 두 개의 협 대역 신호로 분리하여 저속으로 데이터를 처리하는 세그멘테이션 방법을 적용한다. 시뮬레이션을 통하여 100 MHz의 대역폭을 갖는 신호를 생성, 처리하였고 성능을 평가함으로써 제안된 스티칭 알고리듬 및 송.수신부의 타당성을 입증하였다.부의 타당성을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.121-127
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• 2020

소형 추적 레이다는 저속으로 기동 중인 큰 RCS를 갖는 바다위의 함정 표적 및 고속으로 기동하는 작은 RCS를 갖는 항공기(전투기, 무인기, 헬기 등)에 대하여 빠른 김발구동으로 표적을 향하고 실시간으로 표적을 탐색/ 탐지 하여 추적하는 펄스 방식의 레이더이다. 추적 레이다를 실제 환경에서 성능시험을 수행하는 것은 많은 비용이 발생을 한다. 또한 실제 환경에서는 성능을 정량적으로 측정하기가 어렵다. 본 논문에서는 소형 추적 레이다의 성능을 확인하기 위한 실험실 환경의 종합성능시험 시설의 구성과 각 구성의 주요 요구사항 및 구현에 대하여 설명한다. 실 환경을 모사하기 위한 무반향 챔버, 실 표적의 신호를 모사하기 위한 모의표적발생부, 표적의 이동을 모의하기 위한 혼안테나 구동장치, 추적레이다의 비행환경을 모사하기 위한 FMS(Flight Motion Simulatior)로 구성되며 각각의 설계와 구현에 대하여 설명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.