최근에 지하공동이나 배관의 위치 파악 등의 필요에 의해 금속을 포함하여 다양한 재질의 지하 물체를 탐지하는 일이 중요해지고 있다. 이러한 이유로 지하 탐지 분야에서 GPR(Ground Penetrating Radar) 기술이 주목을 받고 있다. GPR은 지하에 묻혀 있는 물체의 위치를 찾기 위하여 레이더파를 조사하고 물체로부터 반사되는 반사파를 영상으로 표현한다. 그런데 레이더 신호는 지하에서 여러가지 물체에서 반사되어 나오는 특징이 물체마다 유사한 경우가 많기 때문에 GPR 영상을 해석하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 영상 인식 분야에서 최근에 많이 활용되고 있는 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)모델을 이용하여 임계값에 따른 GPR 영상에서의 배관 위치를 추정하고 그 실험 결과 임계값이 7 혹은 8 일 때 가장 확실하게 배관의 위치를 찾음을 증명하였다.
As the unmanned aerial vehicle industry and its related technologies grow each year, the number of abuse cases caused by drones is increasing. In addition to the invasion of privacy caused by indiscriminate photography, terrorism using unmanned aerial vehicles, which have a low detection probability, high location accuracy, and the capability of targeting people or places, as well as carrying chemicals, radiation materials, and small bombs, is becoming a significant problem around the world. Accordingly, many companies are developing anti-drone solutions that consist of various technologies such as radar, EO/IR cameras, and RF jammers to detect and disable unmanned aerial vehicles. This article briefly introduces the recent R&D trends and technical levels of anti-drone technologies.
In order to decide the location of appropriate onshore wind farm with higher potential wind energy, several decision processes using Geographic Information System (GIS) including Digital Elevation Map (DEM) were proposed and we also estimated the wind resources through the proposed decision process. Decision process consists with three steps. First step is excluding inappropriate location geographically using DEM data including SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) terrain data, landslide, land-use, roadway, and forest road data. And the second step of decision process is consideration of the difficulty caused by the natural environmental problem. This step is carried out using ECVAM (Environmental Conservation Value Assessment Map) data. And final step is determination of the most suitable location through the Moving Suitability Identification Method (MSIM) based on the moving potentially estimated wind resources area. Proposed decision process was applied over the Korean Peninsula. Wind resource potential estimated by the first and the second step is cases shows 35.09 GW and 7.17 GW, respectively, and the total evaluated energy from the all proposed step were 0.43 GW and 1.87 GW for the 3 km and 1.5 km geographical grid size, respectively.
Ground-based interceptors(GBI) comprise a major element of the strategic defense against hostile targets like Intercontinental Ballistic Missiles(ICBM) and reentry vehicles(RV) dispersed from them. An optimum design of the subsystems is required to increase the performance and reliability of these GBI. Propulsion subsystem design and optimization is the motivation for this effort. This paper describes an effort in which an entire GBI missile system, including a multi-stage solid rocket booster, is considered simultaneously in a Genetic Algorithm(GA) performance optimization process. Single goal, constrained optimization is performed. For specified payload and miss distance, time of flight, the most important component in the optimization process is the booster, for its takeoff weight, time of flight, or a combination of the two. The GBI is assumed to be a multistage missile that uses target location data provided by two ground based RF radar sensors and two low earth orbit(LEO) IR sensors. 3Dimensional model is developed for a multistage target with a boost phase acceleration profile that depends on total mass, propellant mass and the specific impulse in the gravity field. The monostatic radar cross section (RCS) data of a three stage ICBM is used. For preliminary design, GBI is assumed to have a fixed initial position from the target launch point and zero launch delay. GBI carries the Kill Vehicle(KV) to an optimal position in space to allow it to complete the intercept. The objective is to design and optimize the propulsion system for the GBI that will fulfill mission requirements and objectives. The KV weight and volume requirements are specified in the problem definition before the optimization is computed. We have considered only continuous design variables, while considering discrete variables as input. Though the number of stages should also be one of the design variables, however, in this paper it is fixed as three. The elite solution from GA is passed on to(Sequential Quadratic Programming) SQP as near optimal guess. The SQP then performs local convergence to identify the minimum mass of the GBI. The performance of the three staged GBI is validated using a ballistic missile intercept scenario modeled in Matlab/SIMULINK.
Oculus Rift, HTC Vive 등의 PC기반 Virtual Reality Head Mount Display 뿐 아니라, Google Cardboard, Samsung Gear VR등과 같은 모바일 VR HMD들이 출시 되고 있다. 그런데 HMD는 착용 시 사용자의 외부시야를 가리게 되므로 VR을 체험하는 공간의 실제 환경에 존재하는 각종 가구에 걸려 넘어지거나 벽 등의 위험요소들에 의해 사용자가 부딪혀 다치고 또는 가구 등이 파손 되는 상황이 일어날 수 있지만 아직 이것에 대해서 확실한 방안이 연구되어 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 Microsoft Kinect V1를 이용하여 사용자가 움직일 공간을 미리 3d Scanning하고 Minimap 방식으로 Scanning한 장애물의 위치 및 정보를 몰입감을 덜 저하시키면서 시각화하여 사용자에게 알려줌으로써 부상위험을 줄이는 방법으로 VR의 대중화를 돕는 방안을 제시 한다.
협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.
본 논문에서는 10m급 무인수상정의 RCS 해석과 함께 RCS 증가 요인을 분석하고 RCS 감소 방안을 도출하였다. 기하학적 형상을 변형시키는 성형기법을 통해 레이다 단면적을 감소시킬 수 있고, 이것을 스텔스 무인수상정 개발에 활용할 수 있음을 확인한다. RCS 감소를 위해 기존의 Top Mast 부분을 함미부분으로 1m 이동시키고 경사각 5도를 준 후 0.5 m 아래로 이동시킨 다음 중앙과 주변 반사 구조물에 대한 영향을 최소화시키기 위해 주변에 Guided Wall을 추가 설치하였다. 기존 모델과의 RCS 해석 값을 비교 분석한 결과 모든 고각에 대해 감소 대책이 적용된 모델이 기존 모델보다 -3.79 dB 이상 낮아진 것을 알 수 있으며, 최대 대푯값은 기존 모델 고각 0도의 12.74 dB에서 6.32 dB로 낮아졌다. 특히, 희생각 영역을 제외한 영역에서 강한 산란 현상이 상당부분 제거된 것을 확인할 수 있다. 또한, Guide wall을 추가한 -5m ~ 2 m 부분의 경우 반사되는 신호가 최대 20 ~ 40 dB 이상 개선되어 2D ISAR 영상에 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 무인수상정 RCS 분석은 거리방향 프로파일 분석과 ISAR 영상 분석을 통해 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.
칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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