본 연구는 모선-자선 구조와 관제센터 지역의 특정 소형어선(선박)에게 클라우드 기반으로 항해에 필요한 전자해도, AIS, RADAR 정보를 제공한다. 현존하는 상용 통신망(3G, 4G 및 RF 네트워크)을 이용하여 시스템을 구축하였고, 실선 테스트를 통하여 본 연구를 통해 개발된 시스템이 정상 동작함을 확인하였다.
차세대 지능적 무기체계의 자동화를 목표로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 신호를 이용한 표적 인식률 향상을 위한 여러가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 연구들은 SAR 영상의 고차원 특징을 그대로 사용했기 때문에 표적 인식의 성능저하가 있었다. 본 연구에서는 정보 획득 거리가 길고, 날씨에 제약이 없이 전천후 작전 운용이 가능하도록 레이더의 특징과 고해상도 영상을 결합한 SAR 이미지를 이용한 표적 인식률 향상 방법을 제안한다. 효과적인 표적 인식을 하기위해 고차원의 특징벡터를 저차원의 특징벡터로 축소하는 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 하는 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 표적 인식 기법을 사용하였고, PCA 기반의 SVM 분류기를 이용한 표적 인식이 SVM 만을 사용한 표적 인식보다 향상된 성능을 보인 것을 확인하였다.
One Source Multi-Use(원 소스 멀티 유스)'란 하나의 소재를 서로 다른 장르에 적용해 파급효과를 노리는 마케팅 전략을 말한다. 이 같은 '원 소스 멀티 유스'의 대표적인 소재가 바로 만화다. 그러나 근래에 들어서는 만화를 비롯하여 소설, 게임, 애니메이션, 영화 등을 원천소스로 하여 다양한 장르로 변형되고 있다. 그중 대표적인 것이 '공포의 외인구단'과 '바람의 나라'를 들 수 있다. '공포의 외인구단'은 이현세의 원작이고(1982-1983)이고 '바람의 나라'는 김진의 만화가 원전이다(1992-2008현재). '공포의 외인구단은 곧바로 영화화 됐으며 20년 후인 2009년에 드라마로 만들어 졌다. '바람의 나라는' 1997년 국내 최초의 온라인게임으로 만들어져 현재까지 많은 사랑을 받으며 서비스되는 게임이며 또한 2006년과 2007년에는 뮤지컬로도 만들어졌고 최근에는 TV드라마로 만들어져 많은 인기를 얻고 있다. 또 다른 예로는 '툼레이더'를 들 수 있는데 이는 게임이 원작이고 게임의 인기를 업고 영화로 만들어졌으며 세계적인 흥행성공에 힘입어 속편까지 제작된 상태이다. 이에 본 연구에서는 '원 소스 멀티 유스'의 대표적인 성공사례인 '바람의 나라'와 '툼 레이더'의 여러 요소 중 시각적인 요소인 캐릭터와 영상이미지의 분석을 통해 흥행요인을 도출하고자 한다.
최근 한국에서는 많은 지반 침하 사고가 발생하고 있는데, 이는 상하수의 누수 및 손상된 하수관에 기인한 것이다. 본 연구는 지반 침하에 대한 GPR 탐지 데이터의 실증적 자료를 구축하는 것을 목표로 한다. 이러한 목적으로 테스트 베드가 제작되었으며, 제작 변수는 주철관 및 EPS의 매입 깊이 및 수평 거리이다. 탐사결과, 1.5m의 깊이로 매립된 EPS는 검출하기 어려웠으며, 0.5m 거리 내에서 주철관에 밀접하게 매설 된 EPS는 매우 강한 주철관 신호로 탐지가 불가능했다. 또한 본 연구에서는 GPR 탐사 이미지 결과를 처리하기 위해 GPR 이미지 처리 프로그램 (GPRiPP)을 개발했다. 그 주요 기능은 위글파 신호를 증폭시키는 게인 기능이며, 기존 프로그램과 GPRiPP의 이미지 처리 기능은 매우 유사함을 확인하였다.
준지도 학습(Semi-supervised learning)은 소량의 라벨이 있는 데이터와 다량의 라벨이 없는 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 효과적인 방법이다. 그러나 많은 논문에서 준지도 학습시 하나의 고정된 임계값을 사용하여 각 클래스별 서로 다른 이미지들의 특징별 차이를 고려하지 않고 임의 라벨을 만든다. 본 논문에서는 합성개구 레이더(SAR) 이미지 분류 준지도 학습시 모든 클래스가 하나의 고정된 임계값을 사용하는 대신 각 클래스에 대해 서로 다른 임계값을 적용한다. 모델에 임계값 학습 모듈을 추가하여 임계값을 학습하여 클래스별로 학습되는 차이를 고려하여 클래스별로 서로 다른 임계값을 얻는다. 서로 다른 임계값을 사용한 준지도 학습기반의 SAR 이미지 분류 방법을 적용유무를 비교하여 클래스별 임계값을 사용하는 이점에 대해 고찰하였다.
저항성 V 다이폴(RVD)은 V 안테나의 각 암(arm)에 연속적인 Wu-King 저항 프로파일을 실은 것이다. RVD는 매우 짧은 펄스를 한 방향으로 복사할 수 있고, 복사된 펄스는 입력 펄스의 미분 등으로 간단하게 연관되는 등 지표 및 지하 탐사를 위해 매우 좋은 특성을 가지고 있다. 또한 레이더 단면적이 적어 지표와 안테나 사이의 다중 반사를 줄일 수 있다. 단점으로는 높은 입력저항과 제작의 어려움을 들 수 있다. 본 연구에서는 저주파에서의 성능과 제작상의 문제를 개선하면서도 저항성 V 다이폴의 특성을 유지하기 위한 방법을 제시한다. 제작된 V 다이폴을 이용하여 간단한 바이스태틱 레이더를 구성하고 지하 구조물에 대하여 스캔하여 이미지로 나타내었다.
본 논문에서는 Ka-대역 소형 레이더에 적용하기 위한 65-nm CMOS 기반 2채널 이미지 제거 수신기를 기술하였다. 설계된 수신기는 Low-Noise Amplifier (LNA), IQ mixer 및 Analog Baseband (ABB) 회로로 구성된다. ABB 내에 complex filter를 포함하여 원하지 않는 이미지 성분을 억제할 수 있으며, RF 및 ABB의 가변 이득 증폭기 (VGA)에서 이득을 4.5-56 dB 범위에서 조절할 수 있어 수신기의 동적 영역을 확보할 수 있다. 이득 조절은 수신기에 내장된 SPI 컨트롤러를 통해 수행된다. 수신기 칩은 Ka-대역 목표주파수 내 이득 36 dB에서 잡음지수 <15 dB, OP1dB >4 dBm, 이미지 제거비 >30 dB, 채널 간 격리도 >45 dB 특성을 보였다. 본 수신기는 1.2 V 공급전압에서 420 mA를 소모하며, 칩 면적은 4000×1600 ㎛ 이다.
원격 탐사의 SAR 영상을 이용한다면 구름이나 기상 조건의 변화에 관계없이 지속적으로 영상을 얻을 수 있어 해빙 관측에 적합하다. 해빙에는 여러 가지 종류가 있어 이를 분류해서 결과를 관측한다면 종류별 변화를 보다 쉽게 볼 수 있다. 본 연구에서는 감독분류의 최소 거리(minimum distance) 기법을 이용하여 해빙을 분류하였다. SAR 영상을 이용했을 때와 텍스쳐 영상을 이용한 결과를 비교했을 때의 정확도를 비교하였다. Radarsat-2의 텍스쳐 영상을 사용했을 때 전체 정확도가 가장 높았지만, 대체적으로 SAR 영상을 사용하였을 때 전체 정확도가 높게 나타났다.
현재 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 지하투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR)를 이용하여 지하수면 및 함수량을 추정하였다. 비피압대수층 내에서의 얕은 포화대(saturated zone) 깊이을 산정하는 연구(livari and Doolittle, 1994, van Overmeeren, 1994)와 포화대 상부 습윤대(wetting fronts)의 거동를 조사한 연구(Vellidis et al, 1990) 등에 활용된 바 있는 GPR 기숙을 바탕으로 비피압대수층의 통기대와 포화대 내의 함수량 및 지하수면 추정을 위한 기초 실험을 수행하였다. 지하수면 및 함수량의 현장 적용성을 검증하기 위해서는 시간과 경제적인 면에서 비효율적인 점을 고려하여 사질토로 구성된 실험용 토조를 제작하여 건조시 획득된 GPR 자료, 지하수면의 변화에 따른 GPR 이미지를 비교하여 그 적용성을 검토하고 시${\cdot}$공간적 지하수면의 정확한 추정을 위해서 삼차원으로 비교${\cdot}$검토할 수 있도록 하였으며, GPR 자료의 정확성을 검증하기 위해서 토조 하부에 액주계(piezometer)를 설치하였다. 본 연구에서 적용된 GPR 실험은 획득된 이미지의 해석에 다소 어려움이 있지만 토양을 교란시키지 않고 비교적 간편하게 함수랑 및 지하수면의 위치를 파악하는데 매우 효과적이며, 추가적으로 GPR을 이용한 다양한 실험이 수행된다면 GPR 기술은 향후 기존 방법에서 쉽게 판단하기 어려운 시${\cdot}$공간적인 함수량 및 지하수의 분포 특성을 효율적으로 파악하는데 매우 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문은 Inverse SAR를 이용하여 속도를 모르는 움직이는 물체의 영상 이미지를 얻는 이미징 알고리즘을 제시하였고 실제 데이터를 알고리즘에 적용되었다. 실제 데이터는 stepped-frequency 변조된 레이더 신호를 송신하였고 수신된 데이터는 sampling rate이 충분하지 않으나 reference 신호를 mixing 시켜 unaliased 되게 만든 후 interpolation 에 의해서 해결하였다. 알고리즘을 적용시키는데 요구되는 물체의 속도는 subaperture processing 방법에 의해서 얻어졌으며 얻어진 속도에 의해서 squint-mode SAR geometry 로 변환한 후 최근에 제시된 approximation 이 없는 이미징 알고리즘을 사용하여 최종적으로 이미지를 얻게 되었다. 또한 ISAR가 데이터를 송수신 하는 동안 물체의 속도가 변하는 경우 이것을 보상하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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