전자공격체계는 전파를 사용하는 방공 레이더, 무선 지휘통신망, 유도 미사일과 같은 다중 위협에 대해 신호추적, 전자교란 등의 전자전 임무 수행을 위한 필수 무기체계이다. 군사적으로는 전자공격 임무 수행을 통해 다중 위협의 기능무력화 등 해당 위협으로부터 아군 전력을 보호하여 생존성 향상과 더불어 전투효과 극대화가 가능하다. 또한, 최근 민간분야에서는 공항, 통신 기지국, 발전소와 같은 핵심기반시설에 대한 드론 공격 등의 위협 대응을 위하여 전파방해 시스템으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 항공 플랫폼 기반 국외 전자공격체계에 대하여 전자공격 임무에 따른 분류 기준을 살펴본 후 이에 따른 국외 전자공격체계의 최신 연구개발 동향을 조사·분석한다. 더불어, 운용환경별 국내 전자공격체계의 연구개발 동향과 국내 안보환경 속에서 예측되는 미래 전장환경을 분석하여 국외 연구개발 동향 대비 국내 전자공격체계의 기술분야별 연구 발전이 필요한 다중위협 대응 신호추적 기술, 고출력 동시 전자교란 기술 등 다변적이고 고도화 되는 미래 전장환경에 부합할 수 있는 국내 전자공격체계의 연구 발전방안을 제시한다.
한 소스로부터 다수의 싱크로의 데이터 멀티캐스팅은 통신 비용 절약 뿐 아니라 효율적인 에너지의 사용을 위해 이루어진다. 무선 센서 네트워크에서, 지금까지의 멀티캐스팅 위한 방안들은 대부분 하나의 소스와 다수의 고정적인 싱크들 사이의 최적화된 멀티캐스트 트리로 만들어진다. 하지만 전쟁 지역에서의 적군 감지 시스템, 재난지역 구조 시스템 등의 실질적인 응용들에서, 싱크는 자신의 미션을 수행하기 위해 이동성을 가지고 센서 네트워크를 돌아다닐 것이다. 불행히도 싱크의 이동성은 전체 멀티캐스트 트리의 빈번한 재구성을 초래하고 이것은 제한된 배터리를 가진 센서들의 에너지 고갈을 야기시킨다. 그러므로, 우리는 지역적인 멀티캐스트 트리의 재구성을 통해 다수의 이동 싱크를 지원하는 에너지 효율적인 멀티캐스트 프로토콜을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방안이 기존 연구들 보다 에너지 자원 관리 측면에서 더 효과적임을 보인다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권1호
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pp.91-98
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2013
The rigorous requirements of modern spacecraft missions necessitate a precise attitude determination strategy. This paper mainly researches that, based on three space-borne attitude sensors: 3-axis rate gyros, 3-antenna GPS receiver and star-sensor. To obtain global attitude estimation after an information fusion process, a feedback-involved Federated Kalman Filter (FKF), consisting of two subsystem Kalman filters (Gyros/GPS and Gyros/Star-sensor), is established. In these filters, the state equation is implemented according to the spacecraft's kinematic attitude model, while the residual error models of GPS and star-sensor observed attitude are utilized, to establish two observation equations, respectively. Taking the sensors' different update rates into account, these two subsystem filters are conducted under a variable step size state prediction method. To improve the fault tolerant capacity of the attitude determination system, this paper designs malfunction warning factors, based on the principle of ${\chi}^2$ residual verification. Mathematical simulation indicates that the information fusion strategy overwhelms the disadvantages of each sensor, acquiring global attitude estimation with precision at a 2-arcsecs level. Although a subsystem encounters malfunction, FKF still reaches precise and stable accuracy. In this process, malfunction warning factors advice malfunctions correctly and effectively.
The work presented herein is a numerical investigation of the flow field inside a resonant igniter, with the aim of predicting the performances in terms of cavity temperature and noise spectrum. A resonance ignition system represens an attractive solution for the ignition of liquid rocket engines in space missions which require multiple engine re-ignitions, like for example debris removal. Furthermore, the current trend in avoiding toxic propellants leads to the adoption of green propellant which does not show hypergolic properties and so the presence of a reliable ignition system becomes fundamental. Resonant igniters are attractive for in-space thrusters due to the low weight and the absence of an electric power source. However, their performances are strongly influenced by several geometrical and environmental parameters. This motivates the study proposed in this work in which the flow field inside a resonant igniter is numerically investigated. The unsteady compressible Reynolds Averaged Navier-Stokes equations are solved by means of a finite volume scheme and the effects of several wall boundary conditions are investigated (adiabatic, isothermal, radiating). The results are compared with some available experimental data in terms of cavity temperature and noise spectrum.
In this paper, a new user interface for unmanned combat vehicle(UCV) is developed based on the mission planning and global path planning. In order to complete a tactical mission given to an UCV, it is essential to design an effective interface scheme between human and UCV considering changing combat environment and characteristics of the mission. The user interface is mainly composed of two parts, mission planning and global path planning, since they are important factors to accomplish combat missions. First of all, mission types of UCV are identified. Based on mission types, the concept of mission planning for UCVs is presented. Then a new method for global path planning is devised. It is capable of dealing with multiple grid maps to consider various combat factors so that paths suitable for the mission be generated. By combining these two, a user interface method is suggested. It is partially implemented in the Dog-horse Robot of ADD and its effectiveness is verified.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.56-59
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2006
In this paper, Korea's first geostationary Communication, Ocean and Meteorological Satellte(COMS) program is introduced. COMS program is one of the Korea National Space Programs to develop and operate a pure civilian satellite of practical-use for the compound missions of meteorological observation and ocean monitoring, and space test of experimentally developed communication payload on the geostationary orbit. The target launch of COMS is scheduled at the end of 2008. COMS program is international cooperation program between KARI and ASTRIUM SAS and funded by Korean Government. COMS satellite is a hybrid satellite in the geostationary orbit, which accommodates multiple payloads of MI(Meteorological Imager), GOCI(Geostationary Ocean Color Imager), and the Ka band Satellite Communication Payload into a single spacecraft platform. The MI mission is to continuously extract meteorological products with high resolution and multi-spectral imager, to detect special weather such as storm, flood, yellow sand, and to extract data on long-term change of sea surface temperature and cloud. The GOCI mission aims at monitoring of marine environments around Korean peninsula, production of fishery information (Chlorophyll, etc.), and monitoring of long-term/short-term change of marine ecosystem. The goals of the Ka band satellite communication mission are to in-orbit verify the performances of advanced communication technologies and to experiment wide-band multi-media communication service mandatory.
Instantaneous reaction and intelligence are required for autonomous mobile robots to achieve multiple goals in the unpredictable and dynamic environments. Design of the appropriate control architecture and clear definitions of systems are needed to construct and control these robots. This research proposes the hybrid deliberative/reactive control architecture which consists of three layers and uses the method of software structure design. The highest layer, Deliberative Layer makes the overall run-time schedule for navigation and/or manipulation, and the middle layer, Task Execution Layer carries out various missions. The lowest layer, Reactive Layer enables a robot to react rapidly in the dynamic environment and controls the mechanical devices concurrently. This paper proposes independent system supervisors called Manager to reuse the modules so that the Manager supports common use of the system and multi-processing tasks. It is shown that the mobile robot based on the proposed control scheme can perform the basic navigation and cope with the dynamic obstacles reasonably well.
The sun is a useful reference direction because of its brightness relative to other astronomical objects and its relatively small apparent radius as viewed by spacecrafts near the Earth. Most satellites use solar power as a source of energy, and so need to make sure that solar panels are oriented correctly with respect to the sun. Also, some satellites have sensitive instruments that must not be exposed to direct sunlight. For all these reasons, sun sensors are important components in spacecraft attitude determination and control systems. To minimize components and structural mass, some components have multiple purposes. The solar cells will provide power and also be used as coarse sun sensors. A coarse Sun sensor is a low-cost attitude determination sensor suitable for a wide range of space missions. The sensor measures the sun angle in two orthogonal axes. The Sun sensor measures the sun angle in both azimuth and elevation. This paper presents the development of a model to determine the attitude of a small cube-shaped satellite in space relative to the sun's direction. This sensor helps small cube-shaped Pico satellites to perform accurate attitude determination without requiring additional hardware.
Sunspots are dark areas that grow and decay on the lowest level of the sun that is visible from the Earth. Shot-term predictions of solar activity are essential to help plan missions and to design satellites that will survive for their useful lifetimes. This paper presents a parallel-structure fuzzy system(PSFS) for prediction of sunspot number time series. The PSFS consists of a multiple number of component fuzzy systems connected in parallel. Each component fuzzy system in the PSFS predicts future data independently based on its past time series data with different embedding dimension and time delay. An embedding dimension determines the number of inputs of each component fuzzy system and a time delay decides the interval of inputs of the time series. According to the embedding dimension and the time delay, the component fuzzy system takes various input-output pairs. The PSFS determines the final predicted value as an average of all the outputs of the component fuzzy systems in order to reduce error accumulation effect.
Three-dimensional (3D) object classification tasks using point clouds are widely used in 3D modeling, face recognition, and robotic missions. However, processing raw point clouds directly is problematic for a traditional convolutional network due to the irregular data format of point clouds. This paper proposes a pointwise convolution neural network (CNN) structure that can process point cloud data directly without preprocessing. First, a 2D convolutional layer is introduced to percept coordinate information of each point. Then, multiple 2D convolutional layers and a global max pooling layer are applied to extract global features. Finally, based on the extracted features, fully connected layers predict the class labels of objects. We evaluated the proposed pointwise CNN structure on the ModelNet10 dataset. The proposed structure obtained higher accuracy compared to the existing methods. Experiments using the ModelNet10 dataset also prove that the difference in the point number of point clouds does not significantly influence on the proposed pointwise CNN structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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