• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.467-470
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• 2004

잠수함 정숙화 추세와 복잡한 해양 환경으로 대잠수함전에서 미약한 표적신호를 지속적으로 탐지하기 매우 어려워지고 있어 소나 운용자가 장시간 지속적으로 전방위 표적 탐색하는 부담이 매우 크므로 표적 자동탐지 추적 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 장거리 예인 수동소나에 적합한 표적의 자동 탐지 및 추적기법을 제안하고 시뮬레이션과 실제 해상 환경에서 수중 표적신호로 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.565-566
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• 2023

적외선 영상에서 정확하게 표적을 포착하기 위해서는 수많은 거짓 표적과 참표적을 실시간으로 구별하고, 최종적으로 참 표적 하나만을 추적 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 추적 게이트의 이동거리 및 이동 방향을 실시간 감시하여 추적 게이트의 이상 움직임 유무를 확인하고, 추적 필터가 설정한 임계값 대비 높은 수치로 이동하거나, 한 방향이 아닌 다양한 방향으로 움직일 경우 해당 게이트를 신속하게 제거하여 거짓 표적에 대한 추적을 방지하도록 하였다. 또한 추적 게이트 이동 거리 및 확장 크기를 동적으로 조절함으로써 표적의 크기 변화와 표적의 움직임에 강인하게 추적 필터가 동작 되도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.441-445
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• 2011

본 논문에서는 적외선 스테레오 카메라를 이용하여 고속으로 날아가는 표적의 좌표들을 측정하고 회귀분석을 통한 오차특성을 이용하여 추정하는 시스템을 제안한다. 표적과 배경의 온도차이로 표적 영역을 검출하고 적외선 스테레오 카메라 정합과 카메라 파라미터를 이용하여 표적의 좌표를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위해 3차원 궤적(x,y,z) 측정기로 표적의 속도와 거리를 측정하여 표적 궤도를 예측하고, 여러 차례 실험한 비디오 데이터로부터 스테레오 정합을 이용하여 z, x축의 거리(좌표)들을 구하고 회귀 분석(regression analysis)을 사용하여 최소 자승법(Least squares method)으로 표적의 궤적들을 비교하였다. 적외선 스테레오 정합 시스템에 오차특성을 적용하여 표적의 좌표를 보정할 수 있었다. 향후 다양한 표적들의 오차를 모델화하여 고속표적들의 좌표 측정을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.9
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• pp.736-743
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• 2013

In IRST(infrared search and track) system, the small target detection is very difficult because the IR(infrared) image have various clutter and sensor noise. The noise and clutter similar to the target intensity value produce many false alarms. In this paper. We propose the adaptive detection method which obtains optimal target detection using the image intensity information and the prior information of target. In order to enhance the target, we apply the human visual system. we determine the adaptive threshold value using image intensity and distance measure in target enhancement image. The experimental results indicate that the proposed method can efficiently extract target region in various IR images.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.2
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• pp.225-233
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• 2024

Active sonar transmits sound waves to detect covertly maneuvering underwater objects and detects the signals reflected back from the target. However, in addition to the target's echo, the active sonar's received signal is mixed with seafloor, sea surface reverberation, biological noise, and other noise, making target recognition difficult. Conventional techniques for detecting signals above a threshold not only cause false detections or miss targets depending on the set threshold, but also have the problem of having to set an appropriate threshold for various underwater environments. To overcome this, research has been conducted on automatic calculation of threshold values through techniques such as Constant False Alarm Rate (CFAR) and application of advanced tracking filters and association techniques, but there are limitations in environments where a significant number of detections occur. As deep learning technology has recently developed, efforts have been made to apply it in the field of underwater target detection, but it is very difficult to acquire active sonar data for discriminator learning, so not only is the data rare, but there are only a very small number of targets and a relatively large number of non-targets. There are difficulties due to the imbalance of data. In this paper, the image of the energy distribution of the detection signal is used, and a classifier is learned in a way that takes into account the imbalance of the data to distinguish between targets and non-targets and added to the existing technique. Through the proposed technique, target misclassification was minimized and non-targets were eliminated, making target recognition easier for active sonar operators. And the effectiveness of the proposed technique was verified through sea experiment data obtained in the East Sea.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.329-331
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• 2016

일반적으로, 비행 표적의 궤적을 예측하기 위해 회귀분석이 사용되어왔다. 그러나 이 방법은 표적이 매우 다이내믹한 움직임을 보일 경우에는 오차가 크다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 수식을 생산해 내는 유전자 알고리즘을 이용하여 비행 표적의 다음 궤적을 예측해 내는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 통해 생산된 예측식을 토대로 비행 표적의 궤적을 3D 형태로 시각화 하였으며, 실제 관측 데이터와 예측된 데이터의 오차를 통해 정확도를 검증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.1
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• pp.34-39
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• 1996

Target state estimation is a fundamental problem of the sonar signal processing. In this paper, the covariance analysis techniques are applied to enhance the performance of the target state estimation of a monopulse sonar system. MOST, the artificial target signal generator based on the highlight model is used to generate signals in various target states. The performance of the developed method has been evaluated by applying it to the various S/N. The enhanced performance of the covariance analysis method presented in this paper is discussed.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.1
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• pp.75-81
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• 2015

In active sonar system, clutters degrade performance of target detection/tracking and overwhelm sonar operators in ASW (Antisubmarine Warfare). Conventional clutter reduction algorithms using consistency of local peaks are studied in multi-ping data and tracking filter research for active sonar was conducted. However these algorithms cannot classify target and clutters in single ping data. This paper suggests a single ping clutter reduction approach to reduce clutters in mid-frequency active sonar system using echo shape features. The algorithm performance test is conducted using real sea-trial data in heavy clutter density environment. It is confirmed that the number of clutters was reduced by about 80 % over the conventional algorithm while retaining the detection of target.

• The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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• v.7 no.1
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• pp.45-53
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• 1995

목적 : 뇌정위 방사선수술은 AVM(ateriovenous malformation)이나 작은 크기의 종양에 1회에 고선량의 방사선을 조사하는 기술이다. 선형가속기를 이용한 방사선 수술을 하기 위하여 최근 본원에 설치한 Philips SL 75-5 선형가속기와 isocentric sub system(ISS)에 의한 뇌정위 방사선 수술에 있어서 표적의 위치선정과, gantry와 couch의 회전시 기하학적 오차가 중요시 되는데 isocentric sub system의 오차를 분석 하였다. 대상 및 방법 : 방사선원으로는 Philips SL 75-5 선형가속기의 5MV 광자선을 사용하였고, 원형의 작은 광자선속을 위하여 isocenter에서의 직경이 26mm인 secondary cone을 gimbal baaring에 삽입하여 사용하였다. 표적의 크기와 좌표를 정하기 위하여 CT나 angio localizer를 이용하고, 표적좌표 선정을 위하여 BRW phantom base와 target pointer를 이용하여 임의의 BRW-coordinator를 바꾸어 가면서 gantry angle와 ISS head 각도를 임의로 바꾸어 가면서 film에 방사선을 조사하였다. 흑화된 film을 view box 위에 놓고 광학판독기구로 film 가장자리의 오차를 scale 확대경으로 측정하여 오차를 분석하였다. 결과 : 표적좌표 선정의 정확도를 확인하기 위하여 임의의 표적좌표에 gantry의 10개각도 ISShead의 10개각도에서 각각 광자선을 조사시켜 film을 이용하여 오차를 측정한 결과 collimator cone의 직경이 26mm일때 전체 평균오차가 0.219+-0.03mm이었다. 결론 : Isocentric sub system은 gantry head와 ISS arm 사이에 gimbal bearing이 있어서 이 부위를 flexible하게 연결함으로 gantry의 회전에 무관하게 정확한 isocenter를 유지시켜 주고 ISS head는 couch와 독립되어 움직이므로 isocentric sub system isocenter의 오차를 최대한 줄일수 있음을 알았다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.28 no.7
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• pp.560-570
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• 2017

Recently, well-known SAR imaging algorithms have been developed to form the focused SAR images for stationary targets. In general, the conventional methods exploit the range variation only defined by the motion of radar platform and SAR geometry. However, for SAR imaging of ground moving targets, the motion of the targets induces an additional range shift, yielding the blurred SAR images. To overcome the problem, in this paper we propose an effective motion compensation algorithm operated under a multi-channel SAR, named along-track interferometry(ATI) and phase unwrapping to directly estimate the motion parameters of the targets. In simulations, 50 Monte-Carlo simulation results show the effectiveness of the algorithm in the presence of noise.