• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1998년도 가을 학술발표대회 논문집(III)
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• pp.761-766
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• 1998

GPR(Ground Penetrating Radar) designed with a digital-based signal processing technology utilizes to identify very easily the location, the thickness and the level of either an underground embedment or an underground structure. Prior to use of this GPR equipment on pavement of about 15cm thick, the equipment should foremost be calibrated on a known sample under known condition. The purpose of this study is to verify the applicability of the GPR equipment to a model pavement of about 15cm thick. As part of this effort, the general approach of this study is to verify the applicability of the GPR equipment by various thickness levels and its error ranges thru a statistical analysis.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.171-181
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• 2013

최근 금속을 포함하여 다양한 재질의 지뢰를 탐지할 수 있는 지면 투과 레이더 (Ground Penetrating Radar, GPR)가 지뢰 탐지 분야에서 주목 받고 있으며 지면 투과 레이더를 이용한 지뢰 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 1차원 지면 투과 레이더 배열을 이용하여 지뢰가 존재할 가능성이 높은 후보 지점을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안 기법은 먼저 지면 투과 레이더에 수신되는 신호 세기의 비선형적 감쇠 특성을 반영하여, 지연 시간에 따른 지면 투과 레이더 응답 신호의 세기를 효과적으로 나타낼 수 있는 회귀 모델을 추정하였다. 이를 토대로 지면 투과 레이더 응답 신호를 분석해보면, 토양 신호들은 주로 회귀 모델의 근처에 밀집되어 있고, 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들은 회귀 모델로부터 멀리 떨어져서 분포하는 특성을 보인다. 이러한 사실을 기반으로, 지면 투과 레이더의 측정값과 회귀 모델의 예측 값에 대한 예측 오차를 계산하여 토양 신호로부터 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들을 분리하였다. 후보 신호에는 잡음과 표적 신호가 섞여 있으므로 표적 신호가 갖는 고유한 기하학적 특성을 이용하여 최종적으로 표적 신호를 검출하였다. 성능 검증을 위해 실내 환경에서 획득한 지면 투과 레이더 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 전처리 기법의 지뢰 탐지율 대비 오경보율이 낮은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1412-1415
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• 2012

본 논문에서는 주파수 및 토양의 수분 함유량 변화에 따라 지뢰 탐지용 지표투과레이더의 수신신호를 분석하였다. 한국 표준 토양인 식양토를 기준으로 토양의 유전율, 도전율 및 전자파 감쇄 손실을 계산하였고, FDTD를 이용하여 다양한 주파수에 따른 지표투과레이더의 지뢰 탐지 영상을 생성하였다. 레이더의 표적 신호 대 클러터 신호 비(SCR) 및 수신 전력을 분석하였으며, 주파수 가변 채널 방식이 다양한 토양 조건에서 지뢰 탐지용 지표 투과레이더에 적합함을 보였다.

• Wind and Structures
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• 제11권2호
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• pp.75-96
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• 2008

A better understanding of tornado-induced wind loads is needed to improve the design of typical structures to resist these winds. An accurate understanding of the loads requires knowledge of near-ground tornado winds, but observations in this region are lacking. The first goal of this study was to verify how well a CFD model, when driven by far field radar observations and laboratory measurements, could capture the flow characteristics of both full scale and laboratory-simulated tornadoes. A second goal was to use the model to examine the sensitivity of the simulations to various parameters that might affect the laboratory simulator tornado. An understanding of near-ground winds in tornadoes will require coordinated efforts in both computational and physical simulation. The sensitivity of computational simulations of a tornado to geometric parameters and surface roughness within a domain based on the Iowa State University laboratory tornado simulator was investigated. In this study, CFD simulations of the flow field in a model domain that represents a laboratory tornado simulator were conducted using Doppler radar and laboratory velocity measurements as boundary conditions. The tornado was found to be sensitive to a variety of geometric parameters used in the numerical model. Increased surface roughness was found to reduce the tangential speed in the vortex near the ground and enlarge the core radius of the vortex. The core radius was a function of the swirl ratio while the peak tangential flow was a function of the magnitude of the total inflow velocity. The CFD simulations showed that it is possible to numerically simulate the surface winds of a tornado and control certain parameters of the laboratory simulator to influence the tornado characteristics of interest to engineers and match those of the field.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.888-897
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• 2015

A flight capability to take a terrain following flight near the ground is required to reduce the probability that a fighter aircraft can be detected by foe's radar fence in the battlefield. The success rate for mission flight has increased by adopting TFS (Terrain Following System) to enable the modern advanced fighter to fly safely near the ground at the low altitude. This system has applied to the state-of-the-art fighter and bomber, such as B-1, F-111, F-16 E/F and F-15, since the research begins from 1960's. In this paper, the terrain following system and GCAS (Ground Collision Avoidance System) was developed, based on a digital database with UTAS's TERPRROM (TERrain PROfile Matching) equipment. This system calculates the relative location of the aircraft in the terrain database by using the aircraft status information provided by the radar altimeter and the INS (Inertial Navigation System), based on the digital terrain database loaded previously in the DTC (Data Transfer Cartridge), and figures out terrain features around. And, the system is a manual terrain following system which makes a steering command cue refer to flight path marker, on the HUD (Head Up Display), for vertical acceleration essential for terrain following flight and enables a pilot to follow it. The cue is based on the recognized terrain features and TCH (Target Clearance Height) set by a pilot in advance. The developed terrain following system was verified in the real-time pilot evaluation in FA-50 HQS (Handling Quality Simulator) environment.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.124-131
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• 2019

본 논문은 여러 송수신 레이다들이 지상에 고정된 MIMO(multiple input multiple output) 레이다 환경에서 이동표적을 이미징할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 평면파 근사를 사용한 polar format processing에 기반한 것으로 수신 레이다 간 이격이 큰 경우에도 복수의 송신 레이다를 사용해서 앨리어싱(aliasing) 현상이 배제된 이동표적 이미지를 얻을 수 있음을 보인다. 앨리어싱 현상을 줄이면서 해상도를 높일 수 있는 송신 레이다 배치에 대한 조건을 제시하며, 또한 각 송신 레이다에 의한 표적 산란 신호를 수신 레이다에서 분리시킬 수 있는 방법을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 제시된 MIMO 레이다 시스템의 성능을 검증한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.63-68
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• 2017

영상 레이다(Synthetic Aperture Radar)는 전자파를 이용하여 영상을 생성함에 따라 주 야간 상황과 무관하게 안정적인 광역 관측자료를 확보할 수 있으며 기상 제약 환경과 무관하게 전략적 상업적 목적으로의 감시 및 관찰 기능을 요구하는 임무에 광범위하게 활용될 수 있다. 그러나 SAR 위성 시스템의 경우 넓은 대역의 주파수를 사용하기 때문에 인접대역을 사용하는 레이다 시스템 및 통신기기로부터 간섭 영향에 의해 영상품질을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 SAR 영상의 품질향상을 위해 간섭 제거 기법인 고유치 기반 필터(Eigen-subspace based Filter) 기법을 제안하였으며, SAR 위성의 간섭제거 알고리즘인 고유치 기반 필터 기법의 정량적인 성능 분석을 위해 일반적인 노치 필터(Notch Filter) 기법을 적용한 결과를 토대로 비교 검증하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.30-44
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• 2022

The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.

• 대기
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• 제14권1호
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• pp.24-43
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• 2004

This paper describes the detailed characteristics of heavy rainfall events occurred in Chungcheong province on 15 and 16 April and from 6 to 8 August 2002 based on the analysis of raingauge rainfall rate and radar reflectivity from the METRI's X-band Weather Radar located in Cheongju. A synoptic analysis of the case is carried out, first, and then the analysis is devoted to seeing how the radar observes the case and how much information we obtain. The highly resolved radar reflectivity of horizontal and vertical resolutions of 1 km and 500 m, respectively shows a three-dimensional structure of the precipitating system, in a similar sequence with the ground rainfall rate. The radar echo classification algorithm for convective/stratiform cloud is applied. In the convectively-classified area, the radar reflectivity pattern shows a fair agreement with that of the surface rainfall rate. This kind of classification using radar reflectivity is considered to be useful for the precipitation forecasting. Another noteworthy aspect of the case includes the effect of topography on the precipitating system, following the analysis of the surface rainfall rate, topography, and precipitating system. The results from this case study offer a unique opportunity of the usefulness of weather radar for better understanding of structural and variable characteristics of flash flood-producing heavy rainfall events, in particular for their improved forecasting.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.