본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 함포 사격 정확도를 향상시키기 위해 표적 위치 예측과 사격 오차 도출에서의 딥러닝 알고리즘 적용 가능성을 연구하였다. 표적 위치 예측 시 딥러닝 알고리즘의 하나인 LSTM 모델과 RN 구조를 적용했을 때 좀 더 정밀한 표적 위치를 예측할 수 있다는 가능성을 확인하고 모델을 설계하였다. 사격 오차 도출 시 사격제원 계산에 영향을 끼치는 요소들을 데이터 셋으로 관리하며, GAN을 사용하여 데이터 셋을 생성 후 강화 학습을 진행하여 사격 오차를 줄일 수 있는 모델을 설계하였다. 2가지 모델을 결합하여 사격 정확도를 향상시키기 위한 딥러닝 기반의 사격제원 계산 모델을 설계하였다.
본 논문에서는 사전에 알고 있는 해저 지형정보를 이용하여 송수신기의 위치와 해저 음속의 정확성을 향상시켜 탐지 범위에 따른 오차에 강인한 위치 측정 알고리듬과 최적의 수신기 개수를 제안하고자 한다. 송수신기 위치, 음속정보의 정확도는 표적 위치 측정의 성능에 영향을 미치며, 송수신기는 GPS를 통해 위치 정보를 얻는다. 그러나 GPS 오차에 의해 여전히 오차를 가지고 있으며, 음속 정보는 수온을 포함한 다양한 요인들에 의해 영향을 받는다. 먼저 송수신기 위치 오차, 음속 오차의 영향을 수학적으로 분석하고 해저 지형 정보를 이용하여 오차를 줄일 수 있는 방법을 확인한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬과 제안된 기법의 성능을 비교 평가하고, 탐지 범위에 따른 최적의 수신기 개수를 확인한다.
이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.
대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.
현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.
목적 : 감마나이프 치료계획용 소프트웨어인 감마플렌에서 처방선량을 계산하는 단위와 실제 시간을 설정하는 하드웨어인 조정판의 시간설정 단위의 차이에 의한 실제 처방선량에 끼치는 영향을 계산하였다. 대상 및 방법 : 감마나이프는 주어진 4 개의 헬멧을 가지고 최소 한번 또는 최대 20 번 이상의 방사선 조합으로 한번에 많은 방사선을 목표물에 조사한다. 감마나이프 방사선 수술을 위한 치료계획용 소프트웨어인 감마플렌 5.32에서는 처방선량에 대한 치료시간을 최대 지점 또는 지정하는 지점에 규격화하여 소숫점 두 자리 즉 0.6 초까지 계산한다. 그러나 실제 치료를 위한 조정판의 시간설정은 모델 B 에서는 소숫점 한자리까지 가능하게 되어있다. 그러므로 모델 B를 사용하는 기관의 치료계획 컴퓨터인 감마플렌에서는 소숫점 한자리로 만들기 위해 반올림과 내림을 하게 되며 이것을 프린트하여 사용하게 된다. 실제 임상에서 멀티삿에 대한 반올림과 내림에 대한 효과를 선량으로 환산하여 처방선량에 끼치는 영향을 연구하였다. 치료 계획에 서 처방선량을 입력한 후 계산된 각 조사에 대한 소숫점 두자리 시간을 화면에 표시한 후 스냅tit으로 스크린 캡쳐하여 프린트하였으며, 소숫점 한자리로 된 최종 치료계획을 프린트하여 서로 비교 계산하였다. 결과 : 20 여명의 환자에 대한 치료 결과에 대한 분석은 조사의 수나 처방선량에 관계하지 않고 우연히 올림이 많으냐 내림이 많으냐에 의존하였다. 최대지점에 대하여 분석한 결과는 -0.48부터 +0.47로 -2%부터 +1.9%의 정도로 영향을 끼쳤다. 결론 : 반올림과 내림의 결과는 처방선량을 줄일 수도 있고 늘일 수도 있었다. 그러나 이 연구는 최대선량 지점에 대해 비교를 하였으나 실제로는 각 조사의 위치가 서로 다르므로 영향은 이보다 훨씬 적을 것으로 생각되어 소숫점 한자리로 치료하여도 무방할 것으로 보인다.mm, AP 방향에서는 2.1$\pm$0.82 mm이었다. 그리고 복부의 later의 방향에서는 7.0$\pm$2.1 mm, AP 방향에서는 6.5$\pm$2.2 mm 이었다. 또한 표적 위치측정을 위해서 환자의 피부에 임의의 가상표적을 부착하고 CT 촬영한 영상결과, 프레임으로 가상표 적에 대한 위치를 정확히 파악할 수 있었다. 결론 : 제작된 프레임을 적용하여 방사선투과율 측정실험, 환자 외부자세에 대한 오차 측정실험, 가상표적 위치측정 실험 등을 수행하였다. 환자 외부자세에 대한 오차 측정실험 경우, 더 많은 Volunteer를 적용하여 보다 정확한 오차 측정실험이 수행되어야 할 것이며 정확한 표적 위치 측정실험을 위해서 내부 마커를 삽입한 환자를 적용한 임상실험이 수행되어야 할 것이다. 또한 위치결정에서 획득한 좌표값의 정확성을 알아보기 위해서 팬톰을 이용한 방사선조사 실험이 추후에 실행되어져야 할 것이다. 그리고 제작된 프레임에 Rotating X선 시스템과 내부 장기의 움직임을 계량화하고 PTV에서의 최적 여유폭을 설정함으로써 정위 방사선수술 및 3 차원 업체 방사선치료에 대한 병소 위치측정과 환자의 자세에 대한 setup 오차측정 결정에 도움이 될 수 있을 것이라고 사료된다. 상대적으로 우수한 것으로 나타났으며, 혼합충전재는 암모니아의 경우 코코넛과 펄라이트의 비율이 7:3인 혼합 재료 3번과 소나무수피와 펄라이트의 비율이 7:3인 혼합 재료 6번에서 다른 혼합 재료에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 4. 코코넛과 소나무수피의 경우 암모니아 가스에 대한 흡착 능력은 거의 비슷한 것으로 사료되며, 코코넛의 경우 전량을 수입에 의존하고 있다는 점에서 국내 조달이 용이하며, 구입 비용도 적게 소요되는 소나무수피를 사용하는 것이 경제적이라고 사료된다. 5. 마지막으로
최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 지상의 광학 관측 시스템에서 미지 우주물체를 짧은 주기로 촬영할 때의 연속 추적 가능성을 확인해 본다. 저궤도영역으로 한정된 대상 표적에 대해 모의 관측 데이터를 생성하였고, 표적특성을 고려하여 예측 오차의 성능지수를 설정하였다. 칼만 필터를 이용하여 표적의 다음 위치를 예측하였고, 등속도/등가속도 표적 기동 모델이 미지 우주물체의 방위각/고도각 두 축에 적용되었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과, 최대 비선형구간의 최대 오차 비율이 2% 미만으로 나타나 연속적인 추적을 보장할 수 있다고 판단할 수 있었다. 등가속도 모델이 케이스별 예측 오차값의 변화가 적어서, 미지 우주물체의 추적에 더 적합하였다. 이러한 분석은 광학 관측을 이용한 미지 우주물체 궤도 결정의 기초를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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