• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.135-140
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• 2009

본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을 수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식 결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한 인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 교신에 대만 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징 인자로는 합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.434-437
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• 2011

차세대 지능적 무기체계의 자동화를 목표로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 신호를 이용한 표적 인식률 향상을 위한 여러가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 연구들은 SAR 영상의 고차원 특징을 그대로 사용했기 때문에 표적 인식의 성능저하가 있었다. 본 연구에서는 정보 획득 거리가 길고, 날씨에 제약이 없이 전천후 작전 운용이 가능하도록 레이더의 특징과 고해상도 영상을 결합한 SAR 이미지를 이용한 표적 인식률 향상 방법을 제안한다. 효과적인 표적 인식을 하기위해 고차원의 특징벡터를 저차원의 특징벡터로 축소하는 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 하는 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 표적 인식 기법을 사용하였고, PCA 기반의 SVM 분류기를 이용한 표적 인식이 SVM 만을 사용한 표적 인식보다 향상된 성능을 보인 것을 확인하였다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2007년도 추계학술 발표회
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• pp.288-293
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• 2007

미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.370-380
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• 2002

전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권9호
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• pp.731-734
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• 2018

대지 유도무기의 명중률 개선을 위해 지상 클러터 사이에서 표적을 정확하게 탐지하고 인식하는 연구가 많이 수행되고 있다. 지상 표적보다 클러터의 신호가 다양하고 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 자기유사성(self-similarity)의 특징을 가지는 프랙탈 차원(fractal dimension) 계산을 통해 표적의 고유한 특징을 추출하고, 이를 기반으로 표적을 인식하고 종류를 구분하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 수행 결과, 전차와 트럭으로 인식하는 확률이 각각 100 %, 98.89 %로 나오며, 98 % 이상 확률로 표적의 종류를 구분한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.177-180
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• 2019

유도무기의 명중률 개선을 위해 해상 클러터 환경에서 표적을 정확하게 탐지하고 인식하는 연구가 다수 수행되고 있다. 해상 표적과 클러터의 신호가 다양하고 복잡한 특성을 보이기 때문에 능동 표적인식 기술에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 스캔 영상(scan image)으로 형성된 이미지에 프랙탈 차원기법(fractal dimension)인 FS(Fractal Signature) 분류기와 영상정합기법(scene matching)인 HRTI(High Resolution Target Image)을 적용하여 표적과 클러터를 구분하고 표적 간의 인식하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 수행 결과, HRTI 분류기는 표적1과 표적2를 모두 100 %, FS 분류기는 표적 1과 표적 2를 각 각 90 %, 93 % 이상 구분 및 인식한다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제3권5호
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• pp.31-37
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• 1997

본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.93-100
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• 2000

수중 능동소나에 의해 표적을 분류하는데 있어 표적신호의 특징파라미터는 매우 중요하다. 광대역이고 상관성이 높은 두 개의 펄스가 시간 T의 간격으로 분리되어 있을 때, 스펙트럼에서 리플간의 1/T Hz에 해당하는 TSP, 즉 피치 성분을 가진다. 음향산란 실험에 사용된 축소표적신호 또한 이러한 TSP 특징을 잘 반영하고 있다. 본 논문에서는 각 표적신호의 특징에 해당하는 TSP 정보를 FFT를 이용하여 효과적으로 추출하였다. 네 개의 표적과 각 표적의 자세각에 따라 추출된 TSP 특징파라미터를 패턴인식 기법에 적용하여 표적을 분류하고 각 표적의 특징을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2505-2511
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• 2013

수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.63-73
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• 2021

본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.