• 한국전자파학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.966-980
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• 2011

레이더는 표적으로부터 반사된 신호의 크기, 도플러 속도로부터 표적의 거리, 속도 정보를 알 수 있으며, 이런 반사 신호의 특징들은 표적의 반사 특성과 기동에 의해 결정된다. 표적의 위치 정보에 대한 각도 오차는 합채널에 대한 차채널의 크기 비로부터 추출된다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 성능을 평가하고 분석하기 위한 레이더 반사 신호 모의 장치(RSSE)에 대해 소개하였다. 개발된 레이더 반사 신호 모의 장치는 다채널 직접 디지털 합성(MC-DDS)을 이용하여, 재밍 신호를 포함한 다중 표적 환경을 모사할 수 있도록 구현되었으며, 효율적인 하드웨어 구조 설계를 통해 모사할 수 있는 표적의 수를 용이하게 확장할 수 있도록 설계되었다. 개발된 모의 장치의 요구 성능 및 기능을 시험 환경에서 확인하였으며, 신호 처리기(RSP)와의 연동 시험 구성에서 표적 탐지 성능을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.419-424
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• 2017

수중 음원의 위치를 추정하기 위해 도달 시간차와 도달 방향이 활용될 수 있다. 하지만 위치 추정 성능은 표적과 수신단 사이의 상대적인 위치, 수신기들의 기하학적인 배치 구조 및 음속 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 추정된 다수의 표적 정보들을 조합하여 위치 추정 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 도달 시간차, 도달 방향 및 음속 값을 변수로 사용하며, 비선형 최적화 과정 가운데 하나인 LM(Levenberg-Marquardt) 방법이 적용되었다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 분석되었다. 결과에서 제안된 방법의 평균 위치 추정 오차가 기존의 방법을 사용한 경우보다 낮게 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.104-113
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• 2022

본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권2호
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• pp.187-196
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• 2021

The Network-Centric warfare over weapon data link networks has been developed for the recent decade. Since the US navy had begun to develop tactical digital information chain, it has gradually transformed into weapon data link technology. As data link network system and its protocol have been advanced into high-technology, focusing and targeting on moving targets become possible in net-enabled environments. However, it is difficult to identify the primary information from numerous battlefields and understanding approaches to damage a target in a timely manner. In this paper, to better understand the targeting assessment, we suggest a specific solution: Bomb Hit Indication(BHI) using information in weapon data link messages. In order to prove our suggestion, we implement the BHI solution and apply it into the weapon data link integrating system.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권8호
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• pp.766-773
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• 2011

항공기용, 함정용 레이더에 비해 비교적 정적인 지상 레이더의 운용 환경을 고려하면 정적인 환경에서 경사면을 측정하는 경사계 등에 사용되는 가속도계로 레이더의 정적인 자세각을 측정할 수 있지만, 바람 및 돌풍 또는 회전하는 안테나의 원심력 등에 의해 동적인 움직임이 발생하게 되는 경우 각가속도가 발생하여 자세각 측정에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 위와 같이 발생한 자세각 측정 오차와 표적 위치에 따른 추적 오차에 대해 분석하고, 가속도계만을 사용한 동적 자세각 측정방법을 제시하고 이에 따라 개선된 추적오차를 시뮬레이션을 통해 결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.159-166
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• 2016

본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권2C호
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• pp.156-165
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 사람 키 높이 추정기법을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스데레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18$\%$의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.359-365
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• 2001

본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.304-309
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• 2013

본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.159-162
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• 2002

본 논문에서는 능동 소나망의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동소나는 구성 방법에 따라서 크게 Monostatic, Bistatic, Multisatic으로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다. 본 논문에서는 각 수신기가 거리합 정보와 방위각 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 LS를 이용한 Multisatic 소나망 정보의 융합 방법을 제안하였으며, Monostatic, Bistatic 소나망과 비교를 수행하였다. 모의 실험 결과 Multistatic 소나망의 위치 추정 RMSE가 Monostatic, Bistatic 소나망에 비해 약 57％ 우수했다.