• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.277-280
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• 2008

무선 센서 네트워크에서 표적의 감시는 크게 표적의 탐지 및 추적과 표적의 식별로 나누어진다. 기존의 센서 노드에서의 신호 처리는 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 이런 기존의 방법은 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 줄이는 알고리듬을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.65-72
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• 2017

함정 전투실험의 사후분석에서는 객체에 대한 자함의 표적 탐지능력와 무장 교전능력을 분석한다. 따라서 사후분석을 위해서는 전장 환경의 위협 객체와 센서에서 탐지한 표적간 연관 맺을 수 있는 정보가 필요하다. 기존의 공학급 교전 시뮬레이터는 이러한 객체-표적 연관정보를 제공하였다. 그러나 사용된 시뮬레이터의 잠수함모델에는 실제 소나시스템의 신호처리 알고리즘이 탑재되어있다. 소나신호처리 과정을 통해 얻은 표적정보에서는 실제 객체정보가 무엇인지 연관지을 수 없으며, 사용된 시뮬레이터도 그러한 정보를 제공하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 객체정보와 소나신호처리에서 얻은 표적의 방위각, 거리, 속도 등의 기동정보를 이용하여 객체-표적 연관정보를 생성하였다. 객체-표적 연관정보를 생성하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.629-632
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• 2004

수중 표적을 식별하기 위해서는 표적이 방사하는 소음의 특징을 미리 알고 있어야 한다. 소음의 특징은 스펙트럼상의 상이한 주파수나 특징적 패턴을 형성하는데 수중에서 표적을 구별하는 주요 성분이다. 이 논문에서는 이런 표적의 고유 식별 정보를 모델링하고 구축하는 수중 음향 분석 시스템을 설계, 구현하였다. 이로써 표적관련 음파 특징 정보를 수치화하고 체계적으로 구축해 정밀분석의 토대를 마련하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.131-134
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• 2000

본 논문에서는 각 지역의 수중 음향 센서로부터 중앙의 정보 융합 센터로 전송되어진 동일한 또는 상이한 표적의 Identity 정보들을 종합해 최종적으로 표적의 Identity를 결정하는 Decision Fusion 기법을 다룬다. 기존의 연구는 표적의 속성 정보로부터 정보 융합을 통해 표적의 Identity를 선택하는 기법을 주로 다루고 있다. 그러나 본 논문에서는 기존의 연구보다 한 단계 나아가 선택된 표적의 Identity들로부터 운용자가 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 표적의 Identity 결정을 위한 Decision Fusion 기법을 제안한다. 이러한 수중 음향 표적 식별 시스템에서의 Identity Decision Fusion 기법으로 Voting 기법, 센서 정보의 신뢰도를 고려한 Weighted Voting 기법, 그리고 다 기준 의사 결정 기법인 Analytic Hierarchy Process (AHP) 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.539-542
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• 2009

해군에서는 소나를 이용하여 수중 표적을 효과적으로 탐색하기 위한 소나운용전술을 개발하기 위해 노력하고 있다. 효율적인 소나운용전술 개발을 위해서는 먼저 다양한 운영전술에 대한 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 시뮬레이션 시스템은 해양환경 정보, 자함 정보, 소나 정보, 그리고 수중표적의 정보를 매개변수로 입력받아 운용전술에 대한 시뮬레이션을 수행하며, 시뮬레이션의 진행에 따른 다양한 정보를 제공할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 환경에서 수중표적에 대한 함정의 최적 탐색 전략을 평가할 수 있는 탐색효과도 분석용 시뮬레이션 시스템을 설계 개발하였다. 시뮬레이션 시스템은 다양한 형태의 해양상태를 반영할 수 있도록 소나방정식 및 탐지확률곡선을 이용하여 개발되었으며, 표적의 실제적인 행동패턴을 고려하여 여러 가지 형태의 기동 패턴을 시스템에 묘사하였다. 개발된 시스템은 앞으로 수중표적에 대한 효율적인 소나운용전술을 개발하고 발전시키는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.736-743
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• 2013

적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.242-244
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• 2006

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.432-440
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• 2007

본 논문에서는 복잡한 배경을 가지는 전방 관측 열상(FLIR; forward looking infrared) 영상에서의 소형 표적 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 이전 프레임과 현재 프레임의 차를 구하여 표적의 움직임 정보를 획득할 뿐만 아니라 시간적으로 발생하는 배경 잡음을 제거한다. 이때 먼 거리에서 다가오는 표적이나 속도가 느린 표적의 경우 차 영상 내에서의 표적의 움직임 정보는 매우 작은 명암도 값을 가진다. 이런 작은 명암도 값을 두드러지게 하여 표적 탐지를 용이하게 하기 위하여 프레임 차 영상에 국부 감마교정을 행한다. 이렇게 표적이 개선된 영상에서 국부적인 통계적인 특성을 이용하여 탐지 지표를 계산한 후 가장 낮은 탐지 지표 값을 탐지하고자하는 표적으로 선정한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 표적의 탐지성능이 기존의 탐지기법보다 우수하였음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.43-49
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• 1999

다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 이와 같은 시스템에서는 여러 개의 표적물들에 관한 위치정보들과 추적중인 표적물들과의 정보융합과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 경우에 추적중인 표적물들이 지니는 예측위치들의 신뢰구간을 이용하여 측정한 위치정보들을 각각의 표적물들에 할당하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실제의 교통정보에 적용하여 그 우수한 특성을 살펴보았다.

• 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.