• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1222-1230
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• 2022

다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.

• Composites Research
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• 제36권5호
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• pp.335-341
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• 2023

본 연구에서는 고온용 Circuit-analog 전파흡수구조(CA-RAS)를 제안하고, 350℃ 및 열 수분 환경에서의 전파흡수성능 및 인장 물성을 평가하였다. Glass/cyanate ester와 사각형 저항 패턴층을 통해 CA-RAS를 구현하였으며, 자유공간 측정장비를 이용하여 350℃ 환경과 열 수분 환경 노출 후의 반사손실을 측정했다. 또한 ASTM D638 규격에 따라 환경 노출 후의 인장강도를 측정했다. 제안된 CA-RAS는 350℃까지 4 GHz 이상의 -10 dB 흡수 대역과 -20 dB 이상의 피크 값을 보였으며, 열 수분 환경 노출 후에도 전파 흡수 성능의 저하가 확인되지 않았다. 또한 환경 노출 후에도 Glass/cyanate ester의 상온 인장강도 대비 95% 이상의 인장강도 값이 확인되었다. 이를 통해 본 연구에서는 제안된 전파흡수구조의 고온 및 열 수분 환경에 노출되는 저피탐 구조물로서의 적용 가능성을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.73-81
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• 2023

과학 기술의 발전으로 전장의 영역이 확대되고 있고 전자파와 네트워크를 통한 사이버전자전 개념이 제시되었다. 사이버전자전 영역에서 활용되는 다양한 무기체계들 중 드론은 배터리, 항법장치 등의 발전을 통해 활용도가 증대되고 있다. 한편, 드론 위협에 대응하기 위해 다양한 드론 탐지 기술들이 활용되고 있으며, 그 중 레이다는 장거리 탐지가 가능하고 기상의 영향을 받지 않아 핵심적인 기능을 수행한다. 그러나 전장 환경에서는 높은 신호 잡음이 발생하여 탐지 정확도가 감소하며, 탐지 자산의 안전성과 효율성이 보장되어야 하는 특수한 상황이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사이버전자전의 작전 환경을 고려하여 잡음 제거를 위한 신호처리, 저피탐 레이다의 활용, 레이다 운용 개수 최적화 방법 등 드론 탐지 레이다의 운용 발전 방안을 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.763-769
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• 2023

무인항공기용 비행제어컴퓨터는 높은 신뢰성이 요구되는 항전 장비로, 고장에 대한 마진을 위해 다중화 설계되는 것이 일반적이다. 다중화 된 비행제어컴퓨터는 채널 간 동기화 및 고장분리를 위해 디스크리트 신호 및 CCDL (cross channel data link)을 통한 인터페이스가 포함되어야 한다. 무인항공기 기술이 발전함에 따라 민간 및 군에서 AAM (advanced air mobility) 및 저피탐 등 다양한 형태의 플랫폼들이 개발되고 있으며, 이러한 플랫폼들은 고성능 비행제어를 위한 제어 성능 고도화 및 탑재장비의 SWaP (size, weight and power) 최적화를 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 무인항공기용 최적화된 다중화 비행제어컴퓨터 아키텍처를 설계하고 입출력 제어를 위한 소프트웨어 설계를 수행하였다. 또한 구현된 비행제어컴퓨터와 입출력 소프트웨어를 통해 입출력 처리 성능을 평가 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.198-207
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• 2016

바이스태틱(Bistatic) 레이다는 기존의 모노스태틱(Monostatic) 레이다로는 수행하기 어려운 저피탐(stealth) 표적에 대한 탐지 및 식별을 용이하게 해준다. 하지만 표적식별을 위해 바이스태틱 레이다의 수신신호로부터 고해상도 거리 측면도(high resolution range profile: HRRP)를 형성할 시, 바이스태틱 고유의 기하구조로 인해 바이스태틱 HRRP 내 왜곡현상이 발생하고, 이는 표적에 대한 정확한 거리 정보를 획득하기 어렵게 한다. 더욱이 바이스태틱 HRRP 내 나타나는 표적의 전자기적 산란 메커니즘은 바이스태틱 기하구조에 따라 다양하게 변하기 때문에 효율적인 훈련 데이터베이스 구축은 바이스태틱 표적식별에서의 핵심 사항이 된다. 본 논문에서는 모노스태틱 표적식별에서 효과적인 성능을 보였던 비행 시나리오에 기반한 훈련 데이터베이스 구축 기법을 바이스태틱 표적식별에 적용해 보고, 그 성능과 효율성을 분석한다. 시뮬레이션에서는 레이다와 표적의 거리가 충분히 먼 경우, 비행시나리오에 기반한 데이터베이스를 이용하여 효율적으로 바이스태틱 표적식별을 수행할 수 있음을 보인다.