국방부에서는 "국방개혁 2.0"의 과학화 훈련체계 확대에 따라 가상현실·증강현실 기반의 실감형 전투 모의 훈련체계를 구축하기로 하였다. 실감형 전투 모의 훈련체계는 훈련자간 교전을 통해 실전과 같은 긴장감 조성과 훈련효과를 극대화 할 수 있어야 한다. 또한, 엄폐훈련을 통해 실전과 유사한 사격훈련과 동시에 생존훈련 효과 배가가 가능해야 한다. 선행 연구들은 훈련자의 사격 정밀도를 향상 시키기에는 적합한 기술이지만 실전과 같이 쌍방 교전을 연습하기는 어려우며 특히 엄폐물을 활용한 전투사격 훈련을 하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상 사격 훈련자의 스크린에 상대 훈련자의 사격 자세를 인식하여 가상의 아바타를 생성하기 위해 Depth센서를 통해 취득된 깊이 정보를 토대로 훈련자와 엄폐물을 인지하고 훈련자의 자세를 추정할 수 있는 S/W 알고리즘을 제시한다.
착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 포탄 형태의 표적을 식별하기 위해 레이더 단면적(radar cross section: RCS)을 이용하여 퍼지 구분기를 최적화하는 연구를 제시한다. 일반적인 포탄 형태의 표적들에 대한 RCS 데이터베이스를 일정 각도 간격으로 획득하기 위해 모멘트법(method of moments: MOM)을 이용한다. 상대적인 자세각들을 포탄들의 다양한 비행 시나리오로부터 추정하고, 그 각도들에 연관된 RCS 값들을 일정한 각도 간격으로 만들어진 RCS 데이터베이스로부터 보간한다. 그 보간된 RCS 값들로부터 최초 멤버쉽 함수들을 결정하고, particle swarm optimization(PSO)을 이용하여 퍼지 구분기의 멤버쉽 함수들을 식별 확률의 관점에서 최적화 한다.
본 논문에서는 저가의 스트랩다운 센서 및 탐색기 기반의 정밀한 유도필터 설계를 다룬다. 고려된 스트랩다운 센서는 3축의 가속도계와 자이로로 구성된 IMU, 3 축 자기장계 및 압력고도계이다. 유도탄의 위치, 속도, 자세 및 압력고도계의 바이어스 오차가 유도필터의 상태변수로 고려된다. 상태방정식 및 측정방정식의 비선형성이 크기 때문에 UKF(Unscented Kalman Filter)를 도입한다. 제안된 유도필터는 표적 위치오차가 없을 경우 항법필터로 동작한다. 표적오차가 존재하는 경우에도 유도탄-표적간 상대 정보를 정확히 추정함으로서 정밀한 유도성능을 보장한다. 특수한 교전상황에서는 유도필터의 가관측성 문제가 발생함이 확인되었다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
인공위성 Synthetic Aperture Radar(SAR)는 물리해양학적 현상을 정량적으로 관측하는데 가장 유용한 도구 중의 하나이다. SAR의 도플러 편이(Doppler shift) 현상은 센서와 해양표면 유체와의 상대적인 움직임 차이로 인해 발생될 수 있다. 따라서, 단 채널 SAR 원시자료에 기록된 도플러 정보는 해양의 유체 이동속도를 추정하는데 유용하다. 유체의 이동속도는 측정된 도플러 중심주파수(estimated Doppler centroid)와 예측된 도플러 중심주파수(predicted Doppler centroid) 사이의 차이를 측정함으로써 계산될 수 있다. 예측된 도플러 중심주파수는 표적이 움직이지 않는다고 가정했을 때의 중심주파수로서 위성의 궤도, 시선 각, 자세 등과 같은 기하모델을 통해 계산될 수 있고, 측정된 도플러 중심주파수는 실제 SAR 촬영시 표적의 움직임에 해당하는 도플러 중심주파수로서 원시자료에 기록된 정보를 이용하고 평균상관계수법(Average Cross Correlation Coefficient; ACCC)을 적용하여 추출될 수 있다. 이렇게 추출된 도플러 속도에서 브래그 공명을 일으키는 표면 장력파의 위상속도를 제거하여 좀더 정밀한 표층 해류의 속도를 추출하였다. 이러한 기법들을 동해를 촬영한 Envisat ASAR 원시자료에 적용하였으며, 추출된 해류속도를 HF-radar에서 관측한 해류속도와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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