항공기 탑재 레이다는 전술 목적에 따라 다양한 운용 모드를 가지며, 각 모드별 운용 목적에 맞게 탐색 영역을 설정할 수 있도록 설계된다. 일반적인 AESA 레이다는 조종사가 탐색 영역을 지정하면 지정된 영역내 표적을 탐지하기 위해 사전 정의된 탐색빔 그리드에 따라 차례로 탐색빔을 방사하여 표적을 탐지하게 된다. 이때 자항공기의 자세가 변하더라도 사전에 조종사가 탐지하고자 하는 영역을 안정적으로 탐색할 수 있어야 한다. 본 논문은 항공기 탑재 레이다의 공대공 운용 모드에서 탐색 패턴 안정화를 통해 자항공기의 Roll과 Pitch 기동시에도 표적을 안정적으로 탐지할 수 있는 방안에 관한 것으로, 시스템 통합 시험 (SIL; system integration laboratory) 환경에서 자항공기의 기동과 표적을 모의하여 그 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
One of the key factors for recognition performance in the automatic target recognition for synthetic aperture radar imagery(SAR-ATR) system is reliability of the SAR target database. To achieve optimal performance, the database should be constructed using the images obtained under the same operating condition as the SAR sensor. However, it is impractical to have the extensive set of real-world SAR images, and thus those from the electro magnetic prediction tool with 3-D CAD models are suggested as an alternative where their reliability can be always questionable. In this paper, a method for similarity assessment between target SAR images is presented inspired by the fact that a target SAR image is mainly characterized by the features of scattering centers. The method is demonstrated using a variety of examples and quantitatively measures the similarity related to reliability. Its assessment performance is further compared with that of the existing metric, structural similarity(SSIM).
본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.
PURPOSES : The density in uninterrupted traffic flow facilities plays an important role in representing the current status of traffic flow. For example, the density is used for the primary measures of effectiveness in the capacity analysis for freeway facilities. Therefore, the estimation of density has been a long and tough task for traffic engineers for a long time. This study was initiated to evaluate the performance of density values that were estimated using VDS data and two traditional methods, including a method using traffic flow theory and another method using occupancy by comparing the density values estimated using vehicular trajectory data generated from a radar detector. METHODS : In this study, a radar detector which can generate very accurate vehicular trajectory within the range of 250 m on the Joongbu expressway near to Dongseoul tollgate, where two VDS were already installed. The first task was to estimate densities using different data and methods. Thus, the density values were estimated using two traditional methods and the VDS data on the Joongbu expressway. The density values were compared with those estimated using the vehicular trajectory data in order to evaluate the quality of density estimation. Then, the relationship between the space mean speed and density were drawn using two sets of densities and speeds based on the VDS data and one set of those using the radar detector data. CONCLUSIONS : As a result, the three sets of density showed minor differences when the density values were under 20 vehicles per km per lane. However, as the density values become greater than 20 vehicles per km per lane, the three methods showed a significant difference among on another. The density using the vehicular trajectory data showed the lowest values in general. Based on the in-depth study, it was found out that the space mean speed plays a critical role in the calculation of density. The speed estimated from the VDS data was higher than that from the radar detector. In order to validate the difference in the speed data, the traffic flow models using the relationships between the space mean speed and the density were carefully examined in this study. Conclusively, the traffic flow models generated using the radar data seems to be more realistic.
디스플레이는 장치는 아날로그 또는 디지털 시스템에서 발생되는 문자, 도형, 영상, 패턴 형태의 정보를 인간의 육안으로 판별 가능하도록 전달함으로써 인간과 기계를 연결시켜주는 중요한 영상정보통신시스템 장치이다. 이러한 장치를 활용해 보여주는 기능이 중시되면서 정보를 정확하고 신속하게 표출하기 위한 핵심적인 기능과 역할이 절대적으로 필요하다. 아날로그 시대의 대명사였던 브라운관(CRT)에 PPI Scope 주사방식 시스템 신호를 CRT에 표시함으로써, CRT에 표시된 정보를 통해 기계적인 시스템에서 발생된 신호를 인간인 판독할 수 있도록 전달하는 중간 매개체 역할을 통해 정보를 분석하였다. 본 연구는 이와 같이 수신된 신호를 정보로 표출하는 레이더 디스플레이 장치에 관한 것으로, 디스플레이 장치의 수직 블랭킹 간격(Vertical blanking interval)과 버퍼스왑(Buffer swap)을 통한, 고정함수 그래픽 파이프라인 고속 대용량 처리형태의 알고리즘을 적용하였다. 발생될 수 있는 오차를 제거하기 위해 FPGA 및 내부 알고리즘, H/W로직을 동기화 처리로 표출정보 끊김 현상을 제거하고, 고속으로 영상정보가 표출될 수 있도록 구현함으로써, 별도의 고가 고성능 그래픽 연산장치 GPU 없이 구현된 FPGA 로직에 수행알고리즘을 적용하여 경제성은 물론 레이더 정보표출 신뢰성과 성능을 향상시켰다. 이를 통해 기존 아날로그 신호에 따라 동작하는 CRT 레이더 디스플레이를 구비한 레이더 시스템에서 디스플레이를 평면 디스플레이로 교체할 수 있도록 한 레이더 디스플레이 장치에 관한 연구이다.
본 연구에서는 기존의 접촉식 센서를 이용한 생체신호 측정이 아닌 비접촉 방식으로 심박과 호흡을 추출하기 위해 2.4GHz 대역에서 동작하는 도플러 레이더 센서와 베이스 밴드 모듈로 구성된 도플러 레이더 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템은 인체표면의 변위변화에 의해 반사되는 위상변화를 이용하여 심폐 활동을 검출할 수 있다. 도플러 레이더 센서의 I/Q 채널에서 획득한 신호는 베이스 밴드 모듈의 전처리 필터부, 증폭부, 옵셋조정부를 통과하여 호흡과 심박 신호로 분리된다. 도플러 레이더 시스템으로부터 측정된 생체신호와 기존의 생체신호 간의 상관성을 확인하기 위해 호흡과 심박 대역이 각각 다른 쥐, 토끼, 사람을 대상으로 측정하여 그 결과를 비교하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템에서 분리된 호흡 및 심박 신호는 측정 대상의 움직임이 없는 상태에서는 높은 검출률을 보였으며, 도플러 레이더에서 심박과 호흡 신호를 검출한 결과 거리, 호흡과 심박의 변이량, 호흡과 심박대역에 따라 검출률이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 C 대역, X 대역, Ku 대역을 포함하는 다채널 영상레이다를 위한 송수신기를 설계, 제작하고, 전기적인 성능을 검증하기 위한 연구를 수행하였다. 송수신기는 대역별 송신기, 대역별 수신기, 대역별 신호선택기, 고안정발진기, 주파수합성기, 제어기, 전원분배기로 구성된다. 송수신기는 운용모드에 따라 경로 선택 및 수신 대역폭 선택 기능을 가진다. 송수신기는 C, X, Ku 대역 3가지 대역을 모두 송신 및 수신할 수 있으며, 각 대역에서 최대 300 MHz의 대역폭을 가지고, T/R 모듈을 구동시키기에 적합하도록 각 대역별 송수신기 최종 송신 출력은 20 dBm 이상이다. 수신 대역폭은 필요 요구 기능에 따라 모드 선택이 가능하며, 수신 이득은 대역별 C 대역 52 dB, X 대역 50 dB, Ku 대역 60 dB 정도를 가지고 있으며, 잡음 지수는 대역별 H, V 편파에서 Ku 대역 V 편파 최대 4.28 dB의 성능을 보였다. 전기적 성능 시험 결과, 다중대역 송수신기는 다채널 영상레이다에서 요구되는 성능을 만족하였다.
본 논문에서는 고성능 레이다를 위한 저잡음, 고안정 성능을 보유한 새로운 구조의 주파수합성기를 설계 및 제작 하였다. 날로 발전하는 스텔스 기능과 고해상도의 SAR 영상을 확보하기 위해서는 높은 주파수 순도와 초저잡음 특성이 요구되고 있으며, 이를 만족하기 위하여 본 연구에서는 DAS, DDS의 장점을 합성한 새로운 하이브리드 주파수합성기를 개발하였으며, 시험을 통하여 그 성능을 확인하였다. 개발된 주파수 합성기는 X대역에서 10% 이상의 운용대역폭을 보유하고 있으며, 1usec 이하의 빠른 주파수변환속도를 보유하고 있다. 또한, X대역 주파수에서 10kHz 옵셋 주파수에서 -136dBc/Hz의 우수한 위상잡음을 보유하고 있다. 이는 기존 X대역 레이다용 주파수합성기보다 10dB 이상 개선된 성능이다. 또한, 개발된 하이브리드 주파수합성기에서 생성되는 주파수를 이용하여 L대역과 C대역에서도 활용이 가능하며, 추후 국내 AESA 레이다뿐만 아니라 고해상도 SAR레이다 그리고 고성능 지상레이다에 적용하여 성능개선이 가능하다.
본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 기반의 식생을 고려하는 후방산란모델 Water Cloud Model (WCM)을 활용한 토양수분 산정 연구를 수행하였다. 금강 상류의 용담댐유역을 포함한 40 × 50 km2 영역의 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) 영상을 수집하여 연구에 활용하였다. WCM의 식생변수로는 Sentinel-1 기반의 식생지수 RVI (Radar Vegetation Index), 탈분극비(Depolarization Rario, DR)와 Sentinel-2 기반의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. WCM의 정모델링(forward modeling)은 토양수분과 후방산란계수의 특성이 유사한 3개 Group으로 나누어 수행하였다. 토양수분과 후방산란계수의 선형적인 관계가 명확할수록 Group의 모의 성능이 더 높게 나타났으며, 식생지수 별로는 NDVI, RVI, DR 순으로 정확도가 높았다. 토양수분을 모의하기 위해 모의된 후방산란계수를 반전(inversion)하였으며, 모의 성능은 정모델링 결과와 비례하였다. WCM 모의의 오류는 실측 후방산란계수 기준 약 -12dB를 기점으로 증가하는 양상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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