한국형 구축함용 전투체계의 추적레이더(STIR)는 탐색레이더(MW08)의 3차원 표적 정보에 지정되어 표적을 획득하고, 추적 알고리즘에 의해 자동추적하는 레이더로서 표적획득 시간 및 추적루프의 정확도로 레이더의 성능을 판단 할 수 있다. 함정 측면에서 보면 추적레이더의 표적획득 시간에 관계되는 요소들은 여러 가지가 있을 수 있다. 본 논문에서는 이런 요소들을 식별하고 성능향상방법을 제안함으로써 추적레이더의 표적획득 시간을 단축시켰다. 여기에서는 주요요소 세 가지에 대한 분석과 성능향상방향을 제시하였다. 첫째는 추적알고리즘을 분석하였으며, 두 번째는 획득거리에 관계되는 요소를 조정하는 파라미터의 적절성 분석하였고, 세 번째는 함기준 센서의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 대함표적의 획득시간을 약 10초에서 3초로 성능을 향상시킬 수 있었다.
흔히 바늘구멍 공격(pin point attack)이라 불리는 초정밀 지상 공격 능력은 현대 공군의 실력을 가늠하는 척도로 평가된다. 특히 초정밀 유도무기체계의 등장은 현대 공군의 위상은 물론 현대전에서 공군의 역할과 중요성을 더욱 배가시키고 있다. 다양한 형태의 초정밀 유도무기체계가 등장해 전장에서 활약하고 있는 지금, 표적획득에서 공격까지의 정밀 폭격에 대해 알아본다.
본 논문에서는 레이더와 전자정보에서 획득한 방향정보 자료를 이용해서 전자파 정보를 융합하는 기술을 제시한다. 레이더에서 획득한 표적신호와 전자정보에서 획득한 정보신호를 융합하면 표적을 정확하게 확인할 수 있기 때문에 레이더의 탐지 오차율이 줄어들고 표적에 대한 상세 정보를 확보할 수 있어서 표적식별이나 목표물 선정에 쉽게 사용할 수 있다.
무장 전투기와 같은 공격용 항공기는 정밀한 공대공 또는 공대지 공격을 위해 표적의 정확한 위치 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 레이더나 FLIR과 같은 표적추적센서 없이 공대공 유도탄의 seeker head를 조종사의 머리가 가리키는 방향으로 유도하는 장비인 HMD만을 사용하여 공대지 표적의 위치정보를 획득하는 방법을 제시한다. 시뮬레이션 실험을 행한 결과 HMD를 수동 센서로 사용할 경우 다른 표적추적센서와의 연동 없이 HMD 만으로도 높은 정밀도의 표적 위치 정보를 획득할 수 있음을 발견하였다.
본 논문에서는 레이더와 전자정보 장비를 사용해서 획득한 각각의 정보를 종합해서 레이더에서 획득한 표적신호와 전자정보에서 획득한 전자파 정보를 융합하는 기술을 제시한다. 레이더와 전자정보 장비를 융합하면 표적을 정확하게 확인할 수 있기 때문에 레이더의 탐지 오차율이 줄어들고 표적에 대한 상세 정보를 확보할 수 있으며, 정보융합 모듈에서 융합한 내용을 종합표시기에서 통합된 정보를 표시할 때 장비의 성능을 향상시킬 수 있으며 표적식별이나 목표물 선정에 사용할 수 있다.
전투 모의 환경 하에서 실제 모의 대상의 탐지 성능 데이터를 모의 개체에 적절히 입력하는 것은 모의분석 결과에 큰 영향을 미친다. 주요 전투 시뮬레이션 도구에서 개체의 탐지 능력을 모의하기 위한 표적획득모델로 ACQUIRE-Target Task Performance Metric(TTPM)-Target Angular Size(TAS) 모델을 사용하며, 이 모델은 전투 개체의 조우 조건을 입력으로 받아 해당 개체 센서의 분해 곡선을 추정하고, 표적 유형에 따른 탐지 거리를 출력한다. 그런데 사용자가 입력을 원하는 새로운 탐지 개체의 성능을 표적획득모델에 적용하는 것은 쉽지 않다. 사용자는 탐지 거리를 표적획득모델에 입력하길 원하지만, 표적획득모델은 조우 조건에 따른 센서의 분해 곡선 데이터가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 표적에 대한 탐지 거리를 입력으로 하여 표적획득모델의 센서 분해 곡선 데이터를 역으로 도출하는 기법을 제안한다. 여기서 해당 센서 분해 곡선 데이터는 인원, 지상차량, 항공기의 3종류 표적 유형에 대한 각각의 탐지 거리를 동시에 만족한다. 마지막으로 여러 정찰 장비의 탐지 거리를 탐지 개체에 적용하여, 정찰 장비에 따른 탐지 효과도를 분석한다.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.
단일 센서 기반의 표적 탐지 문제에서 센서의 한계 요소에 의해 탐지 성능이 제한된다. 따라서, 최근 단일 센서 기반의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방안으로 각 센서의 강점을 효과적으로 융합하는 다중 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 정보 융합을 위해서는 각 센서별 영상 획득, 각 영상의 기하학적 정합, 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기술이 필요하며, 본 논문에서는 이에 대한 기술 및 개발 동향을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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