FM 신호 기반 PCL 시스템은 FM 송신탑에서 송신되는 신호를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 추적하는 수동형 레이더 기술로서, 송신탑에서 수신기에 LOS (line-of-sight)로 입사되는 직접경로 신호와 표적으로부터 반사된 표적반사 신호의 상호 상관 함수를 유도하여 표적의 위치를 추적한다. 하지만, 직접경로 신호와 지형 및 지표면 등에서 반사되는 간섭 신호가 표적반사 신호 획득을 위한 감시 채널에 동시에 측정되며, 이에 따라 표적의 위치를 정확하게 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. 간섭 신호 제거에는 적응 필터가 효과적인 것으로 알려져 있지만, 기존 연구에서는 상호 상관 함수나 적응 필터 입출력 신호의 전력 비율로부터 간섭 신호의 제거 성능을 유도하기 때문에, 정확한 성능 분석이 어려운 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 필터 계수의 각 성분이 특정한 간섭 신호를 제거하기 위해 유도된다는 특징을 활용하여, 각 간섭 신호 제거 성능을 적응 필터 계수에 대한 함수로 정리한다. 제안한 성능 분석 방법을 기반으로 적응 필터 기법의 성능을 비교 및 분석하여, 제안한 방법이 간섭 신호 제거 성능 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.
국토교통부는 현행 항공법 체계 내에서 무인항공기급 비행안전기준 마련을 추진중에 있다. 이에 부응하여 군용항공기 운용 등에 관한 법률에 무인항공기 관련 내용의 보완 검토도 필요하다고 판단된다. 무인항공기 비행규칙은 무인항공기를 운용해야할 공역을 기준으로 적용할 비행원칙과 운용자 위치, 임무운용한계, 구비물품 등을 들 수 있다. 또한 실제 비행에 적용해야 할 규칙으로는 일반비행규칙, 시계비행규칙, 계기비행규칙 등이 요구된다. 그리고 무인항공기체계 운용자 간에 이루어지는 통화, 관제 및 통신사항, 공역 및 구역별 비행 등에 대한 적용규칙 마련도 필요하다고 할 수 있다. 공역에서의 무인항공기 운용은 항공기 성능에 대한 능력을 보장받는 것이 중요하지만 그에 못지않게 필수적으로 요구되어지는 것은 표준화된 비행기준이라고 할 수 있다. 이러한 비행규칙과 공역에 대한 관리기준을 공역사용자가 모두 숙지하고 비행에 적합하게 적용하여야만 안전하고 원활한 비행운용이 가능하다. 본 논문은 표준화된 비행규칙과 법률의 보완을 위해 연구하였다.
본 논문에서는 해상에서 수상감시정찰 및 수중탐색임무를 수행할 수 있는 복합임무 무인수상정을 설계하였으며, 설계된 복합임무 무인수상정의 선체부는 유리섬유강화플라스틱을 이용하여 제작하였다. 수상감시정찰 및 자율운항 임무를 수행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라 등과 같은 다양한 항법센서를 마스트에 장착하였으며, 특수임무를 수행하기 위한 더미건 장비를 선수부 갑판에 장착하였다. 악천후의 해상상태에서 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 갑판에 탑재된 구조물들에 대한 강성확보가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 정하중, 횡하중 및 수직방향 운동에 따른 마스트 구조물의 강도해석 및 더미건 장비의 충격량에 대한 선체부의 강도해석을 시뮬레이션 및 실험을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과에 따라 본 연구에서 설계된 마스트 구조물 및 더미건 장착부의 선체부는 충분한 강성을 확보하고 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 실제 선박 충돌사고 사례를 조사하여 선박 충돌상황에서 충돌 원인별 선장 및 당직 해기사의 인적과실 유발요인을 통계적으로 분석하여 규명함으로써 해기사의 선박 충돌예방에 기여하고자 하는 것이다. 연구대상은 2010년부터 2016년까지 7년 동안의 상선과 상선, 상선과 어선 간의 선박 충돌사고 중 분석기준에 적합한 총 109건 218척(피항선109척, 유지선 109척)을 대상으로 하였으며 선종, 피항선과 유지선, 인적과실 측면의 충돌원인 등의 항목으로 구분하여 데이터를 수집하였고 상선에서 해기사의 충돌사고 유발 요인 규명에 중점을 두고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석과 교차분석을 실시하여 해기사의 인적과실 유발요인을 도출하였다. 분석결과 피항선에서는 레이다 감시를 포함한 경계소홀(74.3 %) 및 상대선 지속관찰 소홀(17.4 %) 순 이었으며, 유지선에서는 적절한 피항 협력동작 미 이행(63.3 %)이 주요 요인이었다. 특히 상선의 경계소홀 유형 대부분이 상대선 초인 후 지속관찰을 소홀히 한 점이며 미 경계 원인과 당직근무 태만의 공통요인은 항해당직 시간에 다른 업무에 치중하였기 때문인 것으로 나타났다.
호주군은 1899년 제2차 보어전쟁에 참전한 이후, 제1·2차 세계대전, 6·25전쟁, 베트남 전쟁 등에 참전하였다. 호주군은 전쟁의 장기화로 나타난 군인의 사회적 인지도 하락과 지속적인 병력 부족 현상을 극복하기 위해 여성인력의 지위와 역할을 지속 확장하였다. 제2차 보어전쟁 간 의료지원으로 시작한 여성인력의 역할은 제2차 세계대전 시기 통신, 정비, 운전, 비밀문서 관리, 레이더 감시 등 전투 지원 임무로 확대되었다. 베트남 전쟁 이후 각 군 참모총장은 여성의 군 참여 확대를 위한 위원회를 설치하고 여성이 아닌 군인으로 인정하는 정책을 시행했다. 전쟁과 평화유지 활동에서 여성인력의 활약은 2014년, 특수부대를 포함한 모든 전투 직위가 여성에게 개방되는 계기가 되었고, 각 군은 2030년까지 여성 비율을 증가하는 계획을 수립하였다. 우리나라 역시 최근 지속되는 저출산문제로 인구절벽과 병력 가용자원 부족 문제가 대두되고 있는바 본 연구를 통해 호주군의 여성인력 활용의 역사와 현재의 모습을 통해 우리 군이 나아가야 할 방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.
Synthetic Aperture Radar(SAR)영상을 이용한 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition(ATR))은 날씨와 주야에 영향을 받지 않는 장점으로 감시, 정찰, 및 국토안보 등의 분야에서의 관심이 증대되고 있다. 그러나 SAR 자동표적인식은 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제로 인해 자동으로 표적을 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경과 유사한 Extended Operating Conditions(EOC)에서의 ATR 문제에 대한 분석을 수행하였다. 특히, 표적의 폐색 조건과 훈련 영상과 테스트 영상의 관측 부각 차이에 따른 표적 식별률의 변화를 정량적으로 분석하였다. 관측 부각은 $30^{\circ}$와 $45^{\circ}$로 구분하였으며, 10%부터 50%까지의 다양한 폐색 조건에 대한 영상을 생성하기 위해 SARBake 알고리즘을 적용하였다. 표적에 대한 정량적인 식별률은 표적인식 분야에서 대표적으로 이용되는 템플릿 매칭과 Adaboost 알고리즘을 적용해 분석하였다. 분석 결과 관측부각에 따른 식별률은 두 알고리즘 모두 $45^{\circ}$에서 $30^{\circ}$보다 30%이상 급감했다. $30^{\circ}$의 관측 부각에서 템플릿 매칭은 75.88%, Adaboost 알고리즘은 94.46%로 Adaboost의 식별률이 높았다. 폐색 조건에 따른 식별률은 템플릿 매칭의 경우 폐색이 없을 때 95.77%에서 10%의 폐색 조건일 때 52.69%로 식별률이 급감하였다. Adaboost 알고리즘의 경우 폐색이 없을 때 85.16%, 10%의 폐색 조건일 때 68.48%로 폐색 조건에서의 식별률이 높았다. Adaboost 알고리즘은 50%의 폐색조건에서도 52.48%로 템플릿 매칭이 동일한 조건에서 30% 이하의 식별률을 보이는 것에 비해 전반적으로 높은 식별률을 보였다.
해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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