부설된 기뢰를 소해하기 위해 기뢰매설 예상구역에 대한 탐색을 수행한다. 이 때 기뢰탐색은 기뢰의 위험성, 아군의 안정성 등을 고려하여 자율무인잠수정을 이용한다. 매설된 기뢰를 식별하기 위한 소나시스템은 측면주사소나, 합성개구소나 등을 탑재한다. 본 논문은 측면주사소나 특성에 따른 기뢰탐색효과도 분석에 대해 기술한다. 각 측면주사소나의 특성을 바탕으로 음향조사역 및 인식확률을 모델링 하였고, AUV의 주행패턴에 따라 분석을 수행하였다. AUV의 주행패턴은 측면주사소나 음영구역의 유무에 따라 3가지 탐색패턴을 정의하였다. 분석결과는 각 탐색패턴 마다 탐지시간, 탐지확률을 도출하고 최종적으로 측면주사소나 음영구역의 유무에 따른 탐색 향상도를 도출하였다.
측면주사음탐기(side scan sonar) 센서는 해저면의 영상을 실시간으로 탐색하는 장비로서 해양탐사 및 지질조사, 해저통신 및 어초조사, 기뢰 및 잠수정 탐색 등 해양탐사와 관련한 대표적 장비라고 할 수 있다. 센서는 해저와 목표물을 표시하기 위해 소나 플랫폼의 움직임을 사용하며, 동작주파수 범위는 20kHz~500kHz이다. 이 주파수는 요구되는 깊이와 목표물의 크기에 의해서 결정된다. 센서는 수직으로 $45^{\circ}$, 수평으로 $2^{\circ}$ 정도의 신호전파 방사각도 폭을 가진다. 최근에는 해양탐사와 개발을 위해 빠른 스캔속도와 정확한 정보, 고해상도의 영상을 얻기 위해 해저면에 대한 다중빔 영상센서의 핵심기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 측면주사소나 센서의 기본 원리 및 종류, 디중빔측면주사소나 기술동향, 응용분야의 사례를 소개함으로써, 국내 기반기술 및 상용화 개발이 취약한 측면주사 음탐기 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.
측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임 정보를 고려한 영상재결합 방법을 기반으로 한 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 그러나 국부 움직임이 있는 영역에서는 영상재결합이 효과적이지 않으므로 적절한 문턱값을 이용하여 이러한 영역을 결정하고 에지를 이용한 보간 방법으로 순차주사화 한다. 또한 잘못된 움직임 추정으로 야기되는 문제들을 해결하기 위해, 각 영역과 입력 영상에 따라 다른 움직임 에러를 고려해서 정규화 값(regularization parameter)을 결정함으로 움직임 에러를 효율적으로 제거하였다 제안된 방법은 주관적 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.
측면주사 소나 영상 획득의 효율성을 향상시키고자 저해상도의 수중 영상을 복원 기법을 이용하여 고화질 영상으로 개선시키는 연구가 시도되고 있다. 측면주사 소나 영상은 광학 영상과 같은 2차원 신호를 사용한다는 측면에서 기존 광학 영상 복원에 적용된 기법의 응용을 고려할 수 있다. 광학 영상에 대한 가장 대표적인 복원 방법 중 하나는 스파스 코딩이며, 수중 영상의 희소성을 분석하여 스파스 코딩 기법을 수중 영상에 적용할 수 있음을 증명하는 연구가 진행되었다. 스파스 코딩은 입력 신호에 대하여 사전과 스파스 계수의 선형 결합으로 복원 신호를 얻는 방식이다. 하지만 스파스 계수의 값을 정확히 추정하기 위해서는 많은 연산량을 필요로 한다. 본 연구에서는 스파스 코딩 기반의 수중 영상 초해상도 복원을 수행하되, 수중 영상 내 객체 영역에 한해서 선택적으로 복원 기법을 적용하는 방법을 제안함으로써 전체 연산 시간을 단축시킨다. 이를 위하여 수중 영상에서 경계를 검출하고 그 분포에 따라 객체 영역과 비객체 영역을 구분하는 방법을 제안하고, 이를 스파스 코딩 기반의 초해상도 복원 기법과 접목시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방식과 동일 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 수치를 유지하며, 영상 복원에 필요한 시간은 32 % 만큼 단축시킴을 확인함으로써 제안 방법의 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱을 이용하여 측면 주사 소나 영상의 해상도를 향상하는 초해상도 기법을 다룬다. 딥러닝과 압축 센싱이 접목된 학습 기반 압축 센싱은 구조적인 측면에서 피드-포워드(feed forward) 네트워크 형태이며 학습을 통하여 파라미터들을 자동으로 설정하게 된다. 본 논문에서는 초해상도 과정에서 필요한 추가 정보들을 다양한 초기화 방법을 통해 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 모의 실험에서 제안하는 방법은 기존 방식보다 Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) 및 Structure Similarity Index Measure(SSIM) 지표상 향상된 성능 결과를 나타내었다.
In order to successfully detect and identify underwater targets located on the seabed, unmanned surface vehicles (USVs) typically acquire acoustic signals with a side-scan sonar device and reconstruct information about the target from the processed images. As the quality of the side-scan sonar images acquired by USVs depends on the environment and operating parameters, using modeling and simulation techniques to design side-scan sonar devices can help optimize the reconstruction of the sonar images. In this work, we study a side-scan sonar design for use in USVs, that takes the movement of the platform into account. First, we constructed a simulated seabed environment with underwater targets, and specified the maneuvering conditions and sonar systems. We then generated the acoustic signals from the simulated environment using the sonar equation. Finally, we successfully imaged the simulated seabed environment using simple signal processing. Our results can be used to derive USV side-scan sonar design parameters, predict the resulting sonar images in various conditions, and as a basis for determining the optimal sonar parameters of the system.
추천천 하구 근처에 홍수퇴적물 분포 패턴을 분석하기 위해, 측면주사소나(side scan sonar) 이미지와 해저퇴적물의 특성을 수심 50 m 이하 연안지역에서 조사하였다. 소나 이미지 분석을 바탕으로 연구 지역의 해저는 기반암, 모래질펄, 홍수퇴적물 분포지역, 3개 지역으로 구분된다. 각 지역의 측면주사소사 이미지의 색상은 아주 검은 색, 비교적 밝은색, 그리고 암회색으로 표시된다. 해저퇴적물은 암회색 지역에서 자갈 33.73%, 모래 62.88%, 실트 3.37%, 점토 0.02%이고, 모래질 펄 지역에서 모래 10.31%, 실트 56.42%, 점토 33.27%로 분석되었다. 특히 암회색 지역의 퇴적물은 다량의 불에 탄 식물 조각편을 포함하고 있어 주변 연안에서 관찰할 수 있는 퇴적물과는 뚜렷한 차이를 보인다. 홍수퇴적물의 분포 형태는 추천천 하구에서 해양으로 해안선에 수직하게 분포하지 않고, 연안을 따라서 분포되어 있음을 확인할 수 있었다. 결론적으로 연구 지역의 연안류의 흐름이 해저퇴적상의 공간적 분포 형태에 지배적으로 영향을 주었다.
해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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