[논문]소나와 무인기뢰처리기 정보를 활용한 기뢰전 체계 설계 방안

김준영; 신창홍; 김경희

doi:10.7840/kics.2014.39c.12.1243

소나와 무인기뢰처리기 정보를 활용한 기뢰전 체계 설계 방안
A System Design Method of Mine Warfare Using Information for SONAR and MDV 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.39C no.12, 2014년, pp.1243 - 1249

김준영 , 신창홍 (LIG 넥스원(주)) , 김경희 (방위사업청)

초록
AI-Helper

기뢰는 수중에 설치되어 수상함과 잠수함을 공격하기 위한 폭발물로서, 기뢰전은 해군의 여러 가지 성분작전 중에서 매우 중요한 작전 중 하나이다. 본 논문은 기뢰전 일반 개념에 대한 이해로부터 기뢰탐색작전 및 소해작전의 소개와 본문에서 소개 할 몇 가지 기능을 통한 전반적인 기뢰전 체계 설계 방안을 제안한다. 기뢰전 체계의 기능으로는 소나 영상정보로부터 아다부스트 기법을 활용하여 기뢰영역을 탐지하는 기능과 기뢰탐색작전 및 소해작전의 수행 시 각각의 진행률을 계산하는 기능, 소나로부터 수신한 기뢰 표적으로 무인기뢰처리기를 유도하는 기능 등이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The naval mine is the explosives that are installed in the water in order to attack surface ships or submarines. So mine warfare is a very important component of naval operations. In this paper, first, understanding of the general concept about mine warfare. Second, introduce the mine hunting progress and mine sweeping progress. And then, suggest the system design method of mine counter measure warfare using several functions. The functions are mine area detection algorithm for side scan sonar image using Adaboost algorithm, and calculation to mine hunting progress rate and mine sweeping progress rate. And techniques that lead the mine disposal vehicle(MDV) to mine.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이에 기뢰 대항 작전은 적의 기뢰전 위협을 사전에 차단하는 공격적 기뢰 대항 작전과 기뢰가 부설된 후에 대응하는 방어적 기뢰 대항 작전으로 분류된다. 본 논문에서는 기뢰 대항 작전 중 방어적 기뢰 대항 작전을 지원하는 체계에 대해 논한다.
본 논문에서는 해군 성분 작전 중 핵심 작전이라 할 수 있는 기뢰전에 대해 소개하고 노후화된 소해함의 성능 개량에 대한 요구에 따라 기뢰전 임무 수행을 위한 핵심 연동대상장비들을 통합하는 전술자료처리 체계의 설계를 위한 몇 가지 기능에 대한 방안을 제시하였다.
본 논문은 기뢰 대항 작전을 지원하기 위한 체계의 기능으로 소나 정보를 이용한 컴퓨터 지원 탐색/식별(Computer Aided Detect/Computer Aided Classification) 알고리즘과 소나 탐지범위 혹은 소해구 폭 등을 이용한 기뢰탐색 및 소해 진행률 계산 알고리즘, 해저 접촉물에 대한 정밀 식별 정보를 축적하기 위하여 임무 수행 시 접촉한 해저 접촉물의 위치, 수심, 접촉물 종류, 사진, 동영상 등을 데이터베이스로 관리하고 분석하는 용도로 군에서 운용 중인 해미래체계 정보와의 비교 기능 및 무인기뢰처리기 유도 방안에 대한 전반적인 기뢰전체계 설계방안을 제안한다.
본 장에서는 현대 기뢰전의 요구 사항인 무인화(Unmanned) 중 무인 탐지 및 식별 기능을 제공하기 위해 소나의 영상으로부터 기뢰를 검출하여 기뢰탐색작전 중 운용자에게 검출된 기뢰 영역의 위치 정보와 영상 정보를 제공하는 방법에 대하여 기술한다. 소나 영상으로부터 기뢰를 검출하기 위하여 제안되었던 기존의 연구로는 신경회로망(Neural Network)을 이용하는 방법과 Eigen-analysis 방법^[5], Spectral Clustering 방법^[6], Adaboost 방법^[7] 등으로 다양하나 제안하는 체계에서는 기뢰 검출 방법으로 Adaboost를 사용하였다.

제안 방법

이때의 표적은 운용자가 무인기뢰처리기 표적으로 지정한 표적이다. 또한 무인기뢰처리기 체계로부터 무인기뢰처리기의 위치 정보 및 부착된 카메라의 영상 정보를 수신하여 운용자화면에 전시함으로서 실시간 무인기뢰처리기 유도 진행 상황에 대한 정보를 제공한다.
표시하여 전시한다. 또한 소나의 탐지범위 정보를 사용하여 기뢰탐색 진행률을 계산하여 전시한다.
로에 대한 기동 예상 지점을 산출한다. 소해함이 구역에 진입하여 임무가 시작되면 함의 기동 정보를 이용하여 소통로 진입 및 임무 수행을 지속적으로 모니터링 하며 자함의 속도를 이용하여 진행률, 임무 잔여 시간 및 예상 완료 시간을 산출하여 운용자화면에 전시한다.
제안하는 체계는 소나로부터 수신한 표적 정보로부터 방위 및 거리 등을 계산하여 무인기뢰처리기를 유도하는 기능을 수행한다. 이때의 표적은 운용자가 무인기뢰처리기 표적으로 지정한 표적이다.
제안하는 체계는 소나로부터 수신한 표적을 무인기뢰처리기 표적으로 지정하여 무인기뢰처리기를 확인할 표적까지 유도한다.
제안하는 체계는 소해구의 폭을 기반으로 소해 진행률을 계산하여 운용자화면에 전시하는 등의 기뢰 소해 작전을 지원한다. 복합식 소해구의 경우 연동을 통해 전투정보실(Combat Information Center) 내에서 소해구의 자기, 음향 등이 조절 가능하도록 설계 되어야 한다.
제안하는 체계는 처리된 기뢰의 이력을 수집 물표 관리 기능을 통해 관리한다. 또한 데이터베이스 내보내기(Export) 기능을 통해 해미래체계 데이터베이스와 통합한다.
제안하는 체계는 탐색 / 탐지 단계에서 소나로부터 표적 정보 및 영상 정보를 수신하여 전술화면 등에 전시하고 수신한 영상 정보를 바탕으로 컴퓨터 지원 탐지/식별을 수행하여 운용자에게 기뢰로 의심되는 물체를 표시하여 전시한다. 또한 소나의 탐지범위 정보를 사용하여 기뢰탐색 진행률을 계산하여 전시한다.
제안하는 체계는 해미래체계 데이터베이스의 정보를 전시하여 탐지된 접촉물이 유사 기뢰인지를 운용자가 판단하기 위한 지원 기능을 수행한다.
제안하는 체계에서는 각 소나의 콘솔로부터 기점되는 표적 정보와 소나의 상태 정보를 수신하여 체계 내에서 관리하고 운용자화면에 전시하며, 각각의 소나 영상을 수신하고 운용자가 선택한 영상 정보를 전시 및 저장한다.
제안하는 체계에서는 각 장비로부터 수신된 영상 정보와 표적 정보 등의 연동 정보를 활용하여 기뢰전 수행을 지원하기 위해 컴퓨터 지원 탐색/식별을 통한 기뢰 표적 생성 기능을 적용하였고, 자함에서 운용중인 각각의 소나에 대한 탐지 범위 정보 및 동시 작전 수행 중인 타함의 기동 정보를 사용하여 진행률, 잔여 예상 시간 등의 기뢰탐색 및 소해 진행 정보 산출 기능, 소나로부터 수신한 정보를 바탕으로 운용자가 지정한 표적으로 무인기뢰처리기를 유도하는 기능을 적용하였다.
제안하는 체계에서는 기뢰탐색 및 소해 진행 정보를 산출하기 위하여 작전 구역을 1000개 이상의 단위 영역으로 세분화하고, 단위 영역의 중심이 운용되는 소나의 탐지 범위 내에 포함되면 해당 영역에 대한 임무 완료로 판단하고 기뢰탐색 진행률을 갱신한다. 소해 진행률도 동일하게 단위 영역이 소해구의 범위 내에 포함되면 해당 영역에 대한 임무 완료로 판단한다.
제안하는 체계에서는 기뢰탐색 및 소해 진행정보를 계산하여 운용자화면에 전시한다. 전시되는 진행정보로는 기뢰탐색 및 소해 진행률, 완료 예상 시간, 예상 잔여 시간 등이 있다.
제안하는 체계에서는 소나로부터 수심정보를 포함하여 X, Y, Z 좌표로 수신되는 표적과 무인기뢰처리기의 위치를 자함의 선수 방위와 무인기뢰처리기의 선수 방위를 기준으로 하여 각각 자함과 무인기뢰처리기 간의 방위/거리, 자함과 표적 간의 방위/거리, 무인기뢰처리기와 표적 간의 방위/거리로 계산하여 변환한다.
제안하는 체계에서는 측면주사소나로부터 좌현, 우현 방향의 Binary 데이터를 받아 영상으로 전시하고 운용자가 기뢰탐색/식별 기능을 활성화 시키면 검출기를 사용하여 기뢰 검출을 수행한 후 적색 사각형으로 표시한다. 운용자는 검출 할 기뢰의 크기를 입력 할 수 있다.
제안하는 체계는 해미래체계 데이터베이스로부터 정보를 받아 체계 내 수집 물표로 관리한다. 해당 정보는 작전 수행 중 소나로부터 수신되는 수중 접촉물을 기뢰 여부로 판단하는 단계에서 수신된 정보와 크기, 위치 등이 비교 되며 운용자는 비교된 정보를 바탕으로 기뢰 여부를 판단한다.

데이터처리

제안하는 기뢰탐색 및 소해 진행률의 계산 방법은 군에서 사용하는 기존 수식으로 계산하는 방법과 제안하는 체계에서 개발된 방법을 해상 운용시험평가 시에 비교 분석하여 검증한다.

이론/모형

상 정보를 제공하는 방법에 대하여 기술한다. 소나 영상으로부터 기뢰를 검출하기 위하여 제안되었던 기존의 연구로는 신경회로망(Neural Network)을 이용하는 방법과 Eigen-analysis 방법^[5], Spectral Clustering 방법^[6], Adaboost 방법^[7] 등으로 다양하나 제안하는 체계에서는 기뢰 검출 방법으로 Adaboost를 사용하였다. Adaboost는 영상 내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하여 연산량을 줄이는 방법으로 Haar-like 특징 추출 단계에서 생성된 특징 계수를 이용하여 빠르고 정확하게 학습된 이미지와 유사한 영역을 검출한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기뢰의 의미는?	기뢰는 수중에 설치되어 수상함과 잠수함을 공격하기 위한 폭발물로서, 기뢰전은 해군의 여러 가지 성분작전 중에서 매우 중요한 작전 중 하나이다. 본 논문은 기뢰전 일반 개념에 대한 이해로부터 기뢰탐색작전 및 소해작전의 소개와 본문에서 소개 할 몇 가지 기능을 통한 전반적인 기뢰전 체계 설계 방안을 제안한다.
	기뢰의 장점은?	기뢰는 적은 비용을 사용하여 다양한 방법으로 해양 지형에 관계없이 광범위하게 부설 할 수 있어 적에게 막대한 피해를 유발시킬 수 있을 뿐 아니라 해군 작전 중 심리적인 부담을 가중시켜 미래에도 지속적인 사용과 그에 따른 피해가 예상되는 저비용 고효율의 무기이다. 최근 기술의 발전에 따라 기뢰의 성능이 향상되고 복잡해짐에 따라 대기뢰전 수행 전력 및 대응 방안도 발전되어가고 있다.
	대기뢰전의 대응 하기 위해 요구되는 것은?	최근 기술의 발전에 따라 기뢰의 성능이 향상되고 복잡해짐에 따라 대기뢰전 수행 전력 및 대응 방안도 발전되어가고 있다. 이에 대응하기 위해 고성능화된 기뢰에 대응한 기뢰전 작전의 성숙을 위하여 기존 소해함에서 사용되는 소나(SONAR) 및 무인 기뢰처리기(Mine Disposal Vehicle) 등과 전술자료처리체계(Tactical Data System)의 체계 통합에 대한 성능의 개량이 절실히 요구된다.

참고문헌 (7)

D. W. Kim, "Operation of tactical data-link between weapon systems and interoperability test and evaluation," in Proc. KICS Int. Conf. Commun. 2012 (KICS ICC 2012), pp. 452- 453, Yongpyong, Korea, Feb. 2012.
H. S. Kim, "A study on the defence IT survey and the acquisition method of IT technology," in Proc. KICS Int. Conf. Commun. 2014 (KICS ICC 2014), pp. 495-496, Yongpyong, Korea, Jan. 2014.
K. B. Kim, "On software reliability engineering process for weapon systems," J. KICS, vol. 26, no. 4, pp. 305-428, Mar. 2011.

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K. H. Kim, "Performance analysis of navigation and sonar system for unmanned mine disposal system," J. Ships and Ocean Eng., vol. 51. pp. 47-55, Jun. 2011.
P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," Computer Vision and Pattern Recognition 2001(CVPR 2001), pp. 511-518, Kauai, USA, Dec. 2001.
R. Lienhart and J. Maydt, "An extended set of Haar-like features for rapid object detection," Int. Conf. Image Process.(ICIP2002), pp. 900-903, Rochester, USA, Sept. 2002.
R. Lienhart, A. Kuranov, and V. Pisarevsky, "Empirical analysis of detection cascades of boosted classifiers for rapid object detection," DAGM'03, 25th Pattern Recognition Symp., pp. 297-304, Madgeburg, Germany, Sept. 2003.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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