• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.201-208
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• 2014

지뢰 탐지 시스템의 성능은 지뢰의 특징을 일관성 있게 추출하는 것에 달려 있다. 그러나 지뢰는 다양한 크기를 가지므로, 지뢰영역을 일관성 있게 표현하기 위한 적절한 윈도우의 크기를 선택하는 것이 중요하다. 기존의 시스템들은 고정된 크기의 윈도우로 특징을 추출하기 때문에, 일관성 있는 지뢰의 특징을 획득할 수 없다. 본 논문에서는 지뢰의 크기에 따라 윈도우를 선택하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 시스템에서 획득된 응답신호를 통해 지뢰의 종류를 추정한 후, 이에 따른 윈도우 크기를 선택한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램으로 다양한 토양과 지뢰에 대한 데이터를 생성하였다. 실험 결과 고정 크기의 윈도우를 이용한 시스템의 성능에 비해 제안한 기법을 이용한 시스템의 성능이 2%높은 탐지율을 가지는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.74-84
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• 2017

휴대용 지뢰 탐지기의 특성상 병사가 직접 손에 들고 운용하기 때문에 빠르고 정확하게 표적 탐지를 수행하는 시스템을 개발해야한다. 그러나 우리나라의 군에서 사용하고 있는 휴대용 지뢰 탐지기는 금속 성분의 지뢰만 탐지가 가능하다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고, 우리나라 환경에 알맞은 휴대용 지뢰 탐지 시스템을 개발하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 지면 투과 레이더를 이용하여 지뢰를 탐지 하고, 우리나라 환경에 알맞은 휴대용 지뢰 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전처리 단계로 깊이 보상, 정합 필터링, 주파수 이동 필터링을 이용하고, 탐지 단계에서 에지 비율을 통해 최종적으로 표적을 탐지한다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 우리나라 토양의 대부분을 차지하는 사양토를 이용하였고, 탐지해야하는 지뢰를 매설한 후 휴대용 지뢰 탐지기를 이용하여 데이터를 획득하였다. 획득한 데이터를 기반으로 패치의 크기 및 위치와 이동 주파수에 대한 실험을 진행하여 최적의 성능을 나타내는 값을 찾아내고, 해당 값을 이용하여 탐지 성능을 확인하였다. 실험 결과, 제안하는 전처리 알고리즘이 낮은 오경보율에서 모든 지뢰를 탐지하는 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였고, 기존 연구와의 비교를 통해 제안하는 시스템의 성능이 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.3-12
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• 2016

본 논문은 지뢰탐지용 48채널 배열 UWB 임펄스 레이다 방식의 지면투과레이다 구현과 시험에 대해 기술한다. 지면투과레이더는 기존 금속탐지기의 한계인 비금속 지뢰 탐지의 어려움과 매질 내 금속 성분에 의해 발생하는 높은 오경보 문제점을 극복한다. 본 논문에서는 펄스폭이 600ps 급인 미세한 모노싸이클(Monocycle) 펄스 파형을 사용해, 높은 해상도의 지뢰 전자파 영상을 제공토록 시스템을 구현한다. 특히 신호처리를 통해 지뢰가 매설된 지점을 자동으로 추정하고, 해당 지점에서의 분할된 상세 지뢰 전자파 영상을 사용자에게 제공한다. 기준 성능 분석을 위해 한국 대표 토양인 거친 사양토를 사용한 실내 시험장을 구축하고, 시험장 내의 자동화된 측정 플랫폼에 구현한 레이다를 장착하여 영상 획득 및 탐지심도 분석 등의 시험을 수행한다. 지뢰는 비무장 지대에 매설된 지뢰와 동일한 형태의 모형 지뢰를 사용한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.270-279
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• 2005

일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권3호
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• pp.509-516
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• 2011

In this paper, a ground penetrating radar(GPR) system is implemented for landmine detection. The performance of the GPR system is associated with the characteristics of local soil and buried target. The choice of the center frequency and the bandwidth of the GPR system are the key factors in the GPR system design. To detect a small and shallow target, the higher frequencies are needed for high depth resolution. We have been designed, fabricated and tested a new impulse generator using step recovery diodes. The measured impulse response has an amplitude of 6.2V and a pulse width of 250ps. The implemented GPR system has been tested real environmental conditions and has proved its ability to detect a small buried target.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.217-231
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• 2015

A novel fuzzy learning framework that employs fuzzy inference to solve the problem of Multiple Instance Learning (MIL) is presented. The framework introduces a new class of fuzzy inference systems called Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference Systems (MI-Mamdani). In multiple instance problems, the training data is ambiguously labeled. Instances are grouped into bags, labels of bags are known but not those of individual instances. MIL deals with learning a classifier at the bag level. Over the years, many solutions to this problem have been proposed. However, no MIL formulation employing fuzzy inference exists in the literature. Fuzzy logic is powerful at modeling knowledge uncertainty and measurements imprecision. It is one of the best frameworks to model vagueness. However, in addition to uncertainty and imprecision, there is a third vagueness concept that fuzzy logic does not address quiet well, yet. This vagueness concept is due to the ambiguity that arises when the data have multiple forms of expression, this is the case for multiple instance problems. In this paper, we introduce multiple instance fuzzy logic that enables fuzzy reasoning with bags of instances. Accordingly, a MI-Mamdani that extends the standard Mamdani inference system to compute with multiple instances is introduced. The proposed framework is tested and validated using a synthetic dataset suitable for MIL problems. Additionally, we apply the proposed multiple instance inference to fuse the output of multiple discrimination algorithms for the purpose of landmine detection using Ground Penetrating Radar.