굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다. 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며, 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.
지상용 천문 망원경에서 대기의 영향으로 인해 발생하는 오차를 실시간으로 보상해주는 적응 광학을 이용하면 지상용 망원경으로도 막대한 비용이 드는 우주용 망원경에 버금가는 이미지를 얻을 수 있다. 일반적으로 적응 광학계에서는 대기에 의한 파면 오차를 제거하기 위하여, 변형 거울을 변형시켜 각 부분의 파면 오차를 보정하는 방법을 이용하므로, 변형 거울을 효과적으로 변형시키기 위한 구동기의 특성과 구동기의 배열에 대한 연구가 필수적이다. 하나의 구동기론 작동하여 거울을 변형시킬 때, 변형된 거울면의 형태를 영향 함수라고 정의하며, 이러한 영향 함수를 이용하여 변형 거울을 효과적으로 모형화하고 설계할 수 있다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여 계산된 변형 거울의 실제 영향 함수를 가우시안 함수 형태로 단순화하고, 추가로 구동기들 사이의 영향을 고려한 커플링 계수를 도입하여, 주어진 구동기 배열에 대한 영향 함수를 결정하였다. 또한 변형 거울에 사용되는 구동기들 사이의 적절한 커플링 계수를 결정하기 위하여, 커플링 계수 변화에 따른 변형거울의 성능 변화를 해석하였다. 이와 같이 구성된 영향 함수를 이용하석, 구동기가 삼각형과 사각형 형태와 같이 등간격으로 배치되어 있을 때의 구동기 간격에 따른 변형 거울의 성능을 해석하고 효과적인 배열을 제안하였다.
심해 장거리 통신의 경우, 제한된 대역폭으로 인해 데이터 전송률이 낮아지는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터 전송률을 향상시킬 수 있는 방법인 다중입출력 수중통신 연구 결과를 제시한다. 단일 음원 환경과 달리 다중음원 환경의 경우 다른 음원에 의한 간섭으로 통신 성능이 저하되며, 이를 제거하기 위해 적응형 수동 시역전 처리가 주로 사용되고 있다. 2018년 10월 포항 동방 수심 1,000 m 이상의 심해 해역에서 장거리 수중음향통신 해상실험이 수행되었다. 해상실험 동안 수직 선 배열이 활용되었으며, 512 sps의 binary phase shift keying와 quadrature phase shift keying 변조 신호가 송신되었다. 다중입출력 환경을 모사하기 위해 26 km와 30 km 거리의 데이터를 합성한다. 재래식과 적응형 수동 시역전 처리를 이용한 데이터 분석 및 비교를 통해, 적응형 신호 처리를 적용했을 때 다른 음원에 의한 간섭이 제거되어 0 %의 비트 오류율과 출력 신호 대 잡음비 증가의 효과를 확인하였다. 따라서 두 개의 음원을 가진 다중입출력 통신 성능 분석을 통해 두 배의 데이터 전송률 (1,024 sps)을 획득하였다.
Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 네트워크에서 거시교통류를 분석하는데 유용하다. Two-fluid Model은 정지차량 비율과 네트워크 평균속도의 관계를 통해 네트워크를 분석하는 것으로, 주로 신호 혹은 비신호교차로가 다수 존재하는 도시부 교통망에 적용되어왔다. 일반적으로 네트워크의 교통수요가 증가함에 따라 네트워크 내 평균주행속도와 평균통행속도 모두 감소하며, 네트워크 내 정지차량의 비율과 정체로 인한 저속차량의 비율도 증가한다. 본 연구는 정체상황을 고려한 Two-fluid Model을 제안하였다. 정체상황을 구분하는 임계속도와 정체상황이 네트워크에 미치는 가중치는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 최소화하도록 값을 정산하여 적용하였다. 서울시 네트워크의 임계속도는 약 34 kph로 나타났으며, 정체상황이 네트워크에 미치는 영향의 가중치는 약 0.61로 나타났다. 본 연구에서 제안한 Model은 기존 Model에 비하여 $R^2$가 0.78에서 0.99로 크게 증가하였으며, 파라미터의 값은 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 제안한 Model이 네트워크 및 신호운영 평가에 사용될 가능성이 있음을 의미한다.
2016년 일본 구마모토 현에서는 규모 6.5, 6.4의 전진과 7.3의 본진, 그리고 2,000회 이상의 여진이 연속적으로 발생하였다. 이 지진에 의하여 큰 지표변위가 발생하였으며, 지진에 의하여 발생한 단층의 구조에 관한 연구를 위하여 3차원 지표변위 관측치가 제시된 바 있다(Baek, 2017). 그 관측치는 ALOS PALSAR-2 두 쌍의 상향궤도 위성레이더 간섭쌍(20160211_20160602, 20151119_20160616)과 한 쌍의 하향궤도 위성레이더 간섭쌍(20160307_20160418)을 활용하였다. 특히 상향궤도 간섭쌍의 다중개구간섭영상에서 존재하는 이온층 효과에 의하여 여진에 의한 지표변위가 포함되지 않은 하향궤도 다중개구간섭영상만을 활용하였다. 이 때문에 남북방향의 변위를 추출하는 데에 약 2달의 시간적 불일치가 존재하였다. 본 연구에서는 이러한 불일치를 저감하고 보다 정확한 단층 거동을 파악하기 위하여 상향궤도 다중개구간섭영상에 대하여 방향필터 기반 이온층 오차 저감 기법을 적용하였다. 이온층 보정 결과 여진에 의한 지표변위로 판단되는 변위 신호가 추가적으로 관측되었다. GPS 상시관측소의 지표변위 관측결과와 비교하였을 때 이온층 보정이후 9.87, 8.13 cm의 관측정밀도를 나타냈다. 이는 두 간섭쌍에 대하여 각각 기존 결과보다 4.8배, 6.4배 향상된 결과이다. 이와 같은 관측 결과는 2016 구마모토 지진을 야기한 단층의 보다 정확한 거동을 제시하는 데에 활용될 것이다.
풍화대의 기하학적인 변화(두께 등)와 낮은 속도는 육상 탄성파 자료의 반사면 이미징에 큰 영향을 끼친다. 풍화대 모델을 얻기 위한 일반적인 방법은 초동 시간을 이용하는데, 이것은 수작업으로 진행되어 정확한 초동 발췌가 어렵고 그 과정에서 많은 시간이 요구되는 문제점들이 있어왔다. 초동시간 대신 굴절 곱말기 겹쌓기로 신호대잡음비가 향상된 초동신호를 이용하는 새로운 기법인 간섭 굴절보정(IRS)이 본 연구에서 시도되었다. 이 기법의 적용성 검토를 위해 지표탐사(굴절법, 여러채널 표면파 탐사)와 시추공탐사(토모그래피, SPS 검층) 자료에서 해석된 속도 구조를 토대로 만든 모델 자료를 이용하였다. 곱말기 겹쌓기로 향상된 초동신호를 이용하는 IRS 기법은 초동시간 발췌에 비해 겹쌓기 단면에 나타나는 장파장 성분을 대부분 제거하여 반사면의 연속성 및 수평 분해능을 향상시켰고 굴절곱말기 겹쌓기 연산과정에서 그 상부의 굴절면(천부 풍화대의 기저면)이 그려지는 효과가 있었다.
대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.
케이지 조립체는 발사대의 사격 플랫폼 역할을 하므로 목표물에 대한 사격 정확성을 확보하기 위한 정확한 조준이 필수적이다. 그러나 천무 발사대의 방향성 오류로 인한 케이지의 비정상적인 회전으로 장비에 대한 품질 문제가 지속적으로 발생하였다. 이러한 무기체계의 품질문제는 우리 군의 전력 손실에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 현재 운용중인 천무 발사대 케이지의 방향성 오류 현상을 대상으로 결함 고찰 및 원인분석을 수행하여, 개선방안을 도출하였다. 또한 케이지 방향 결정 신호 흐름 구성 분석을 통해 방향성 오류 발생이 가능한 예상 원인을 모두 도출하여 소프트웨어 방어 설계를 통해 방향성 상실 문제를 완전 차단하고자 하였다. 본 연구를 통해 데이터의 불특정한 신호를 방지하여 레졸버의 신호오류를 개선하였다. 또한 데이터의 왜곡을 최소화하기 위하여, 방향성 판단방식을 개선하였다. 마지막으로 케이지 회전방향에 대한 데이터가 저장오류나 통신오류로부터 영향을 받지 않도록 방향성 저장공간과 확인방식을 개선하였다. 개선사항에 대한 신뢰성은 체계 적용성 검증을 수행하여 입증되었다. 본 연구는 향후 유사무기체계에 대한 고장분석 및 설계에 참고자료가 될 것으로 기대된다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
능동소나를 이용하여 수중물체의 속도를 추정하려면 Continuous Wave(CW) 펄스를 이용하는 것이 일반적이나, 수중물체의 속도가 느리고 근거리의 해양에서는 잔향음의 영향으로 수중물체의 속도 추정이 용이하지 않다. 2017년도에 Wang 연구진은 이를 극복하고자 수중물체의 속도에 의한 도플러 변이에 둔감한 광대역 신호인 Hyperbolic Frequency Modulation(HFM) 펄스 두 개를 상반된 스윕방향으로 이용하였다. 두 펄스 간 송신 시간간격과 탐지시간 차이의 변화를 통하여 수중물체 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션으로 제시하였다. 하지만 동일한 대역을 이용하므로 상호상관성에 의해서 수중물체 탐지 성능이 영향을 받을 수 밖에 없다. 상호상관성에 의한 수중물체 탐지 성능저하를 방지하기 위하여 대역이 분리된 상반된 스윕방향의 두 HFM 펄스 이용을 제안한다. 본 논문에서는 상반된 스윕방향의 두 대역 HFM을 이용하여 수중물체의 시선속도 추정에 관한 이론을 도출하였고, 펄스길이와 대역폭이 1 s와 400 Hz인 HFM 펄스로 시뮬레이션을 수행하였다. 제안한 방법을 이용하여 수중물체의 시선속도를 추정하면 약 6 %의 오차로 표적 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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