• 제목/요약/키워드: 조난탐지

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소방조난 탐지구조 단말장치 설계 및 제작 (Design and Implementation of Fire distress Detection and Rescue user Terminal)

  • 김군중;나상근;김영완
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.557-559
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    • 2012
  • 본 논문에서는 소방 조난자를 탐지하고 조난자 위치를 파악하여 구조할 수 있는 단말로 사용가능한 소방조난 탐지구조 단말장치를 설계하고 구현하였다. 기존 통신시설과 지원 인프라 운영이 가능하지 않은 환경에서 조난자의 상태를 감지하여 조난신호를 발생하고, 조난신호를 3각 측정법에 의해 조난자 방향을 감지하여 조난자에게 접근할 수 있다. 2.45 GHz 대역을 사용하여 소형 안테나를 실장하였으며, 소형 RF 송수신부와 제어부로 구성되어 휴대 장착이 가능한 구조를 갖는다. $60^{\circ}$ 또는 $120^{\circ}$ 지향각을 갖는 안테나를 실장하여 3개 방향을 탐지하고, 개별식별번호를 부여하여 조난자를 구분 관리하고, 아울러 5.8 GHz 대역의 양방향 음성채널을 지원하는 구조를 갖는다.

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LEOSAR 및 MEOSAR 시스템의 조난신호 탐지시간 해석 (Analysis of the Detection Time of Distress Signal for LEOSAR and MEOSAR Systems)

  • 임상석
    • 한국항행학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.377-384
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    • 2006
  • 본 논문에서는 선박이나 항공기 조난에 대비하여 운용 중인 인공위성을 기반으로 하는 수색 및 구조 시스템의 조난신호 탐지시간에 관한 문제를 고려한다. 현재 운용 중인 LEOSAR 시스템은 저궤도 위성을 사용하며 시스템에 속한 위성의 수가 적고 커버리지는 지구전체가 아닌 국지이다. 따라서 조난자의 비컨 신호가 탐지되어 구조본부까지 전달되려면 장시간이 소요된다. 이와 대조적으로 새로 제안된 중궤도 항행위성시스템에 기반한 MEOSAR 시스템을 추가로 도입하는 경우를 가정하면 커버리지가 지구전역으로 확대되고 시스템의 안정도가 개선되어 조난신호 검출 또는 탐지시간이 크게 감소하므로 수색구조 효율이 크게 개선된 결과를 얻는다. 본 논문에서는 비컨에 대한 장애물의 영향을 고려했을 경우에 대하여 LEOSAR 및 MEOSAR 시스템에 대한 조난신호 탐지시간을 시뮬레이션을 통하여 계산하고 그 결과를 비교 해석한다.

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드론 영상 기반 조난 선박 탐지를 위한 해양 환경 시뮬레이션을 활용한 딥러닝 모델 개발 (Development of a Deep-Learning Model with Maritime Environment Simulation for Detection of Distress Ships from Drone Images)

  • 오정효;이주희;전의익;이임평
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1451-1466
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    • 2023
  • 해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.

원형배열 안테나의 위상차 패턴을 이용한 방향탐지 기법 (Direction Finding Method of the Uniform Circular Array Antenna Using the Pattern of Phase Differences)

  • 임중수
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.1-6
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    • 2019
  • 본 논문에서는 원형배열 안테나의 위상차와 위상차 배열 패턴을 비교하여 전파 신호원의 방향을 찾는 방법을 연구하였다. 위상비교 방향탐지 방식에서는 안테나 기준선 길이가 입사신호의 0.5파장보다 길면 같은 위상차에서 두 개 이상의 방위가 계산되는 방위각 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 0-360도 방위각에서 전파 신호가 입사될 때 5개 안테나에서 검출된 위상차 패턴을 융합하여 방위각 모호성을 제거한다. 개발된 모호성 제거 기법은 안테나가 5개인 균일원형배열 구조에서 안테나 기준선이 입사신호의 1.236파장 이하이면 방위각 모호성 없이 방향탐지를 정확하게 수행하였다. 본 알고리즘은 조난구조와 전자정보시스템의 방향탐지 장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Wavelet과 Morphology Median 필터를 이용한 선박용 Radar 탐지 효율 향상을 위한 연구 (A Study on Enhancing Ship`s Radar Detecting Efficiency by Wavelet and Morphology Median Filter)

  • 정기룡
    • 한국항해항만학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.28-34
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    • 2002
  • 해면에 난반사되어 돌아오는 신호는 잡음이 되는데, 이를 클러터(Clutter)라 한다. 클러터는 레이더 화면에 백색 가우시안 잡음과 같은 형태로 나타나게 되며, 이들은 선박용 레이더의 탐지 효율을 저하 시킨다 따라서 클러터 제거를 위한 연후는 안테나의 개선 또는 여러 종류의 필터 등을 통해 환발하게 진행되고 있다. 본논문에서는 선박 레이더와 탐지 효율을 향상을 위하여, 웨이브렛(Wavelet)과 수리형태학(Morphology)의 $3{\times}3$SQ(Square) 형태소를 적용한 메디언 필터를 사용하여 조난 또는 구조 선박의 수색을 용이하게 할수 있는 알고리듬을 제안한다.