수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
TEMPEST란 통신장비나 정보처리장비에서 발산되는 미약한 전자신호가 탐지, 도청되는 현상인데 각국에서는 명칭에 대한 의미조차도 비밀로 제한하기 때문에 이 분야에 대한 정확한 기술현황 파악은 어렵다. 일반적으로 전산터미널 또는 전동타자기에서 발산되는 전자파는 단순 주파수성분을 가지며 신호의 크기도 상당히 강하므로 고감도 수신장비를 사용하면 신호를 탐지, 재생시켜 정보를 획득할 수 있다. 또한 암호장치를 사용한 통신장비의 신호도 탐지가능할 뿐 아니라 암호화되기 전의 전도성 발산신호와 안테나를 통한 복사성 발산신호를 비교하여 암호장치 자체의 알고리즘도 탐지가능하게 될 것으로 예측된다. 이와같은 전자파도청을 방지하기 위해 주요 통신 장비나 전자장비는 차폐상자를 사용하여 전자파의 복사성 발산신호를 비교하여 암호장치 자체의 알고리즘도 탐지가능하게 될 것으로 예측된다.
반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 수중 천이신호 탐지를 위하여 시간주파수 영역에서 신호분석이 가능한 웨이브렛을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측신호로부터 천이신호를 탐지하기 위하여 고차통계 기법과 웨이브렛을 사용하였으며, 웨이브렛을 이용하여 신호를 주파수 영역에서 분해한 다음 고차통계 기법을 이용하여 분해된 웨이브렛 계수들의 정규분포 특성을 측정하였다. 제안한 방법으로 천이신호를 탐지할 경우 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측 신호로부터 천이신호를 잘 탐지할 수 있었다.
수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 신호 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 등으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속하게 되며 또한 임펄스성의 주변잡음 성분과 혼재하여 어느 토널이 연속적으로 탐지되는지가 모호하게 되는 경우가 많고 정밀하게 신호 성분만을 탐지, 추출하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 신호 성분만을 탐 지, 추출할 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.
영상 검지기를 통한 차량 탐지 방법은 날씨와 같은 환경에 민감하게 반응하여 차량의 미탐지 및 오탐지가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 다양한 일기조건하에서 차량 추적 방법에 대해 제안한다. 다양한 일기 조건하에서의 차량 추적은 눈, 비, 안개 환경에서 각 날씨의 특징을 분석, 반영하여 차량을 탐지하고 추적한다. 눈이 내리는 환경에서는 눈이 카메라 가까이에서 차량 blob으로 잘못 탐지되는 blob을 제거하기 위해 카메라와의 거리에 따른 실제 크기를 구하는 size filtering 방법을 사용한다. 비, 안개 환경에서는 흐릿해진 영상 때문에 차량이 교통신호등에 의해 차량 정체시 여러 차량이 하나의 blob으로 탐지되는 문제점을 해결하기 위해 이전 영상에서의 차량 위치 정보를 이용한 재 blob화 방법을 사용한다.
수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적소음에서 나타나는 신호 주파수선 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경에서 표적의 신호 주파수선 성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화 때문에 어려움이 따른다. 이 연구에서는 자동 연상 기억장치 신경망을 이용하여 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 방식을 제안한다. 모의 실험 및 실제 표적 신호에 적용하여 제안한 방식이 우수한 신호 주파수선 탐지성능을 나타냄을 보인다.
일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
신호를 송출하는 신호원의 방향을 추정하기 위하여 다수개의 안테나를 이용하는 방향 탐지 장치는 조난자를 구출하거나 규정된 송신원의 위치를 파악하기 위하여 사용된다. 방향 탐지를 수행할 때에는 방향 탐지 장치와 다수개의 안테나를 탑재한 시스템의 외형과 재질에 따라서 반사파가 존재하고 신호의 왜곡이 발생된다. 따라서 신호원의 방위각을 정확하게 추정하기 위해서는 방향 탐지 장치 개발 간에 안테나 배치와 시스템 외형에 따른 영향성을 반영하기 위한 보정을 수행해야만 한다. 본 논문에서는 항공 시스템을 이용한 통신신호 방향 탐지 장치 개발을 위하여 수행되는 비행 보정기법을 설명하고, 비행 보정을 통하여 얻게 된 위상 보정 데이터를 적용할 경우의 방향 탐지 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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