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레이더 상 기동특성을 이용한 SVM 기반 해상표적 식별 방안 = SVM-based Maritime Target Recognition using Movement Feature on Radar

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	레이더 상 기동특성을 이용한 SVM 기반 해상표적 식별 방안= SVM-based Maritime Target Recognition using Movement Feature on Radar/ 정현철.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2015.
형태사항 :	51 p.; 26 cm.
총서사항 :	석사학위논문
일반주기 :	지도교수 : 이상훈
학위논문주기 :	학위논문(석사) -- 국방관리대학원,: 컴퓨터공학전공, 2015
개인저자 :	이상훈
언어	한국어

원문
원문보기 :	레이더 상 기동특성을 이용한 SVM 기반 해상표적 식별 방안 = SVM-based Maritime Target Recognition using Movement Feature on Radar

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국방대학교 도서관

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레이더는 원거리에 있는 표적을 접촉하여, 표적의 위치와 기동정보를 알 수 있는 수단이다. 이러한 레이더 기술은 19세기 말 전자기파 이론의 정립과 실험을 거쳐 20세기 초에 개발되기 시작하였고, 제 2차 세계대전과 냉전시대를 거치면서 비약적인 발전을 하였다. 레이더는 임무 및 기능별로 2ㆍ3차원 탐지레이더, 추적레이더, 다기능레이더 등으로 분류되며, 탑재 형태별로는 위성 및 항공기 탑재레이더, 지상설치 레이더로 분류되고, 탐지거리 별로는 단ㆍ중ㆍ장ㆍ초장거리 레이더로 분류된다.
이러한 레이더는 해군의 해상경계임무에서 매우 중요한 수단이며, 이러한 임무는 군함, 항공기, 해상 감시대 등 다양한 플랫폼에 의해 이루어진다. 이 중 함정 및 해상 감시대에서 해상경계를 위해 운용하는 레이더 장비는 2차원 탐지 레이더로, 이러한 장비를 이용한 해상경계임무는 해상 탐색, 표적 접촉, 표적 추적, 표적 식별 등의 절차로 이루어지며, 이 중 식별은 선박자동식별장치(AIS), 시각확인, 통신검색, 적ㆍ아식별기(IFF) 등 다양한 수단에 의해 이루어진다. 그러나 표적 식별 시 기계적 결함에 의한 선박자동식별장치 및 적ㆍ아식별기 정보 확인 불가, 통신기 사용 불가 또는 안개, 눈, 비, 높은 파고 등의 환경적 요인으로 인한 시각 확인 불가 등 어려움이 존재한다. 이와 같은 식별 수단의 사용 불가 시 경험과 지식이 많은 레이더 운용자가 표적의 레이더 상 기동특성을 기준으로 표적을 식별하는 경우가 있으나, 이 또한 한정적인 운용요원으로 많은 수의 표적을 식별하는 경우 매우 어려운 일이 된다.
또한 최근 발생한 세월호 침몰사고에서도 알 수 있듯이 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 레이더 운용요원의 인적 결함요인, 첫 번째 규정된 인원이 감시임무를 수행해야 하나 그보다 적은 인원으로 임무를 수행한 것, 두 번째 규정된 항로를 운행하는 선박이 급격히 침로를 바꾸거나 속력을 감속했을 시 주의를 기울이고 이상이 없는 지를 확인해야 하는 감시임무를 소홀히 한 것 등은 대형 참사를 야기했다. 만약 레이더 상 급격히 침로, 속력의 변화가 있는 표적에 대해 레이더 운용요원에게 경고를 주어 주의를 기울일 수 있게 했다면 이와 같은 참사를 막을 수 있었을지도 모른다.
본 논문에서는 앞서 언급한 제한적인 상황에서 표적의 레이더 상 기동특성을 이용, 레이더 상에서 자동으로 식별할 수 있는 방법 및 다수의 표적 중 운용요원의 주의 집중이 필요한 관심표적(사고가 예상되는 선박)을 식별할 수 있는 방법을 제안하였다. 해상에는 상선, 어선, 군함, 관공선, 특수 작업선 등 다양한 표적이 존재하나, 논문의 실험을 통해 식별하고자 하는 표적은 상선, 어선, 군함 및 관심표적으로 한정한다. 실험을 위해 실제 해상 레이더상의 상선과 어선의 정보 및 보안상의 문제로 인해 가공된 군함의 정보를 이용하였으며, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력 등을 이용하여 4가지 특징을 추출하고 SVM 분류기를 활용하여 상선, 어선, 군함 및 관심표적으로 자동 식별하는 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘을 통해 식별되는 관심표적은 실제 해상사고 선박인 세월호의 항적을 이용하여 식별 가능성을 평가하였으며, 상선, 어선, 군함은 수집 및 가공된 정보를 이용 실험을 통해 식별 정확도를 평가 하였다.
표적 식별 정확도 평가를 위해 특징벡터의 평균값을 이용한 실험 및 SVM을 이용한 실험을 실시하였으며, SVM을 이용한 실험에서는 각 특징벡터의 조합 변경 및 LSVM, nSVM(Polynomial, Sigmoid, RBF 커널)을 이용한 실험을 실시하였다. 2진 분류기인 SVM을 이용 상선, 어선, 군함 및 관심표적의 4가지 표적을 식별하기 위해 흐름도(Flow Chart)를 이용 분류기를 조합하여 식별하는 방법을 사용하였다.
추가로 가공된 적 군함의 정보를 이용하여 식별 정확도를 평가하는 실험도 실시하였으며, 이 경우도 상선, 어선, 아 군함, 적 군함의 4가지 표적을 식별하기 위해 흐름도(Flow Chart)를 이용 분류기를 조합하여 식별하는 방법을 사용하였다.
상선, 어선, 아 군함의 경우 식별 정확도가 95% 이상을 나타냈으며, 적 군함이 포함된 경우는 약 90% 의 정확도를 보였다.
이 방법은 앞서 언급한 여러 가지 상황에서 운용자의 경험과 지식에 의존하여 표적을 식별하는 방법을 효과적으로 보완 및 관심표적에 대해 운용요원에게 경고 메시지를 전달함으로서 운용요원의 노력을 경감시킴과 동시에 사고 발생 가능 선박을 빨리 인지할 수 있도록 도움을 줄 것이다. 향후연구 과제는 실제 레이더의 신호처리기 및 통제기에 이러한 기술을 접목시켜 표적 식별 정확도를 확인해보는 것이다.

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