• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.251-256
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• 2019

본 연구에서는 손동작을 인식하기 위하여 밀리미터파 기반 레이더에서 얻어진 손동작의 주파수 반향 특성을 이용하는 알고리즘 및 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 밀리미터파 아날로그 송수신부, ADC부 및 신호 처리부가 원칩으로 구현된 시스템을 이용하여 데이터를 수집하도록 구성하였고, 제안한 알고리즘은 반사된 주파수 영상의 제르니케모멘트로부터 얻어진 전역 및 지역 디스크립터로 구성된 BoF에서 K-means 클러스터링을 이용하여 코드 워드를 생성하고 SVM을 이용한 손동작 분류를 수행하였다. 수행 결과는 혼동행렬에서 얻어진 정밀도, 민감도 및 정확도를 이용하여 평가였다. 정확도 평가에서는 제안한 방법은 GZM방법 및 LZM방법과 비교하여 성능 평가를 위한 인덱스에서 제안한 방법이 95.6%의 성능을 보였고 비교한 나머지 두 방법은 88.4% 및 84%을 나타내어 제안한 방법이 기존의 두 방법에 비하여 7~8% 성능이 향상되었으며 정밀도 및 민감도에서도 나머지 두 방법에 대하여 향상된 성능을 나타내었다. 제안한 방법은 소형화된 밀리미터파 기반 레이더를 이용하여 동작 인식을 할 수 있는 임베디드 시스템의 응용가능성을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.28-37
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• 2019

본 논문에서는 임펄스 무선-초광대역(impulse-radio ultra wideband: IR-UWB) 레이다를 이용하여, 특정 공간 내 존재하는 인원들의 계수를 실시간으로 추정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정확한 인원 계수 추정을 수행하기 위해 학습 기반의 분류 기법을 사용한다. 즉, 인원수에 의해 달라지는 반사 신호의 패턴에 따라 특징 벡터 데이터베이스(feature vector database)를 형성하고, 형성된 데이터베이스를 이용하여 분류기(classifier)를 학습시킨다. 학습된 분류기를 통해 새로운 신호 수신 시 자동으로 인원 계수 추정을 수행할 수 있다. 실내 환경에서 0명부터 10명까지 변하는 사람들을 실시간으로 추정함으로써, 본 논문에서 제안된 시스템의 효용성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.97-102
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• 2023

본 논문에서는 두 개의 수신안테나를 이용한 저가 레이더를 구현하기 위한 송수신 안테나를 제작하고 그 특성을 분석하였다. 안테나는 수평방향으로의 빔 집중과 저가격을 위해 MPA(Microstrip Patch Array) 구조로 설계하였으며 사이드로브(sidelobe)를 억제하기 위해 테일러 배열 패턴 합성을 이용하였다. 측정 결과 사용대역인 24GHz ISM 밴드(24.0-24.25GHz) 내에서 안테나 이득이 15.2-16.26 dBi를 나타내어 설계 스펙인 15dBi이상 17dBi이하의 조건을 만족하였다. 사이드로브는 동작 주파수가 24.0 GHz, 24.125 GHz, 24.25 GHz일 때 각각 -13.15 dBc, -13.1 dBc, 및 -12.8 dBc로서 -10.0 dBc이하의 스펙을 만족하였다.

• Composites Research
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• 제36권5호
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• pp.335-341
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• 2023

본 연구에서는 고온용 Circuit-analog 전파흡수구조(CA-RAS)를 제안하고, 350℃ 및 열 수분 환경에서의 전파흡수성능 및 인장 물성을 평가하였다. Glass/cyanate ester와 사각형 저항 패턴층을 통해 CA-RAS를 구현하였으며, 자유공간 측정장비를 이용하여 350℃ 환경과 열 수분 환경 노출 후의 반사손실을 측정했다. 또한 ASTM D638 규격에 따라 환경 노출 후의 인장강도를 측정했다. 제안된 CA-RAS는 350℃까지 4 GHz 이상의 -10 dB 흡수 대역과 -20 dB 이상의 피크 값을 보였으며, 열 수분 환경 노출 후에도 전파 흡수 성능의 저하가 확인되지 않았다. 또한 환경 노출 후에도 Glass/cyanate ester의 상온 인장강도 대비 95% 이상의 인장강도 값이 확인되었다. 이를 통해 본 연구에서는 제안된 전파흡수구조의 고온 및 열 수분 환경에 노출되는 저피탐 구조물로서의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1180-1183
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• 2011

본 논문에서는 단위-셀 EM 시뮬레이션 기법을 통해 주파수 선택적 전파투과막(FSS: Frequency Selective Surface)을 갖는 AEM(Advanced Enclosed Mast) 레이돔을 설계하고, $16{\times}16$ 배열안테나 방사 패턴 시험을 통해 레이돔의 성능을 검증하였다. 측정한 결과, 평면파 입사 조건을 가정한 시뮬레이션 결과와 원전계 및 근전계 조건에 레이돔을 두고 시험한 결과가 서로 잘 일치하는 결과를 확인하였다. 이 결과들을 통해 검증된 AEM형 FSS 레이돔을 활용하여 기존 마스트 대비 안테나의 RCS를 줄이는 것이 가능할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.343-348
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• 2022

STAP 시스템은 레이더 신호의 클러터와 재밍을 억제하지만 최적의 성능을 위해서는 많은 수의 샘플이 필요하다. 많은 수의 샘플은 처리 계산을 증가시키기 때문에 신호 랭크를 감소키기 위한 변환 방법이 필요하다. LCMV 빔형성 방식은 도달 방향에 대한 왜곡 없는 제약을 쉽게 설정할 수 있고 빔형성 스케일링이 우수하여 전체 랭크를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 제안된 QPC(Quadratic Pattern Constraints) 및 LCMV 빔형성 방법을 사용하여 목표물의 정보를 추정한다. 제안 방법은 2차 패턴 구속 조건으로 구속 조건의 수에 따라 원하는 방향으로 빔 패턴 제어를 수행할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘으로 원하는 목표물 각도를 추정한다. 추정방향[10° 0° 10°], [-50° -10° 10° 50°], [-50° -10° 0° 10° 50°]에서는 각 목표뮬의 정보를 정확하게 추정하였다. 그러나 목표물[-50° -5° 10° 20°]는 정확하게 추정하지 못했다. 각도 분해능이 10°이상일 때 제안된 알고리즘에 의해서 원하는 목표물이 추정되었지만, 각도 분해능이 10°미만인 경우 원하는 목표물을 정확하게 추정할 수 없었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.545-550
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• 2013

패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.101-110
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• 2015

레이더 간섭도는 대기오차, 위성 궤도 오차, 처리 오차 등 다양한 오차를 포함하고 있다. 특히 이온층에 의한 위상 지연오차는 파장과 비례 관계에 있기 때문에 장파장을 사용하는 레이더 영상의 경우 이에 대한 오차 보정이 필수적으로 요구된다. 그에 관한 연구로 최근 멀티간섭기법(Multiple Aperture SAR Interferometry, MAI)에 기반된 레이더 간섭도 위상 오차 보정 기법이 개발되었다. 본 연구에서는 이 기법에 대한 소개와 간섭도 생성이 불가능한 지역에 대해서 방향 필터를 이용한 활용 방법을 제시했다. 또한 제시된 방법을 서해 연안 지역을 포함하는 ALOS PALSAR 간섭쌍에 대해 적용하였다. 우선, 기법 비교를 위해 일반적으로 궤도 오차 보정에 많이 사용되는 2차원 다항식 보정 기법을 이용하여 레이더 간섭도의 위상 오차 보정을 수행했다. 그 결과 비행방향을 따라 초기 레이더 간섭도와 같이 저주파 싸인 곡선 형태의 위상 패턴이 그대로 남아 있으며 이는 이온층에 의한 오차 보정이 제대로 수행되지 않았음을 의미한다. 이에 반해, 제시된 방법을 적용한 결과 간섭도 전체에서 특정 패턴이 없어졌으며 비행방향을 따라 ${\pm}1rad$ 내의 안정된 위상 값을 유지하며 이온층에 의한 레이더 간섭도의 위상 왜곡 보정 적용이 잘 되었다. 제안된 방법은 효과적으로 이온층에 의한 위상 오차를 보정함으로써 L- 혹은 P-밴드 시스템의 레이더 간섭도 정확성과 활용성을 높일 수 있는 중요 기술이 될 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.593-600
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• 2017

본 논문에서는 배열안테나의 패턴을 측정하기 위한 배열안테나와 기준 신호원 사이의 거리에 따른 방향탐지, 간섭제거, 빔형성 성능을 분석한다. 배열안테나는 무선통신, 레이더, 소나 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이러한 배열안테나를 사용하기 위해서는 배열안테나의 패턴을 알고 있어야 하며, 배열안테나의 패턴은 무반향 챔버에서 측정을 통해 얻을 수 있다. 하지만 무반향 챔버의 크기는 제한적이기 때문에 거리에 따른 측정 오차가 발생하게 된다. 이는 배열안테나를 사용하는 방향탐지, 간섭제거, 빔형성의 성능 저하를 유발시킨다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통해서 배열안테나 패턴 측정 거리에 따른 방향탐지, 간섭제거, 빔형성 성능을 분석하여 결과를 제시한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.550-559
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• 2018

본 논문은 딥뉴럴네트워크(deep neural network: DNN)를 이용해 사람 걸음 및 배경잡음원에 의해 발생한 마이크로 도플러 신호를 탐지 및 분류 처리하는 연구를 제안한다. 기존 분류처리 연구는 경험 및 통계적인 방법을 통해 분류기 성능에 직접적으로 영향을 미치는 의미있는 특징을 추출하기 위한 복잡한 과정을 포함한다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 다수의 레이어 층을 단계적으로 통과하는 과정을 통해 점진적으로 특징을 재구성 및 생성하므로, 별도의 특징 추출과정을 생략할 수 있으며, 자연스럽게 네트워크상에서 특징을 생성할 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로 도플러 신호 인식을 위한 딥뉴럴네트워크 효과성 입증을 위해, 이진분류기와 다층클래스 분류기를 다층퍼셉트론과 딥뉴럴네트워크를 통해 설계하고 비교분석한다. 실험 결과, 다층퍼셉트론은 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 90.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 86.1 %로 측정되었다. 딥뉴럴네트워크는 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 97.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 96.1 %로 측정되었다.