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NTIS 바로가기Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.54 no.2 = no.471, 2017년, pp.38 - 43
온백산 (숭실대학교 정보통신공학과) , 이지은 ((주)소나테크) , 임성빈 (숭실대학교 전자정보공학부)
Many studies about generating images of seabed using active sonar have been carried out but image resolution enhancement is still an important problem. Many methods have been proposed to improve sonar resolution and the approach using narrow beam width is commonly and widely applied to enhance azimu...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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사이드 스캔 소나란? | 이미지의 해상도가 향상된다면 더욱 정밀하게 물체를 탐지 및 식별해낼 수 있게 되므로 이는 여러 분야에서 아주 중요한 기술이며, 이미지의 해상도 향상과 이를 통한 물체 탐지 및 식별에 관한 다양한 연구들이 수행되어져왔다 [4~8]. 사이드 스캔 소나는 선박의 좌현과 우현으로 좁은 빔을 방사하며 이동해가면서 해저면의 이미지를 얻는 기술이다. 또 다른 방식인 섹터 스캔 소나는 기본적인 원리는 사이드 스캔 소나와 비슷하지만 sonar beam의 steering 각도만을 변화시켜가며 방사하여 선체를 움직이지 않아도 된다는 점에서 차이가 있다. | |
소나 시스템에서 일반적으로 고주파수의 pulse를 사용하는 이유는? | 소나 시스템을 이용해 해저면을 이미지화 하는 경우 그 해상도는 소나 빔 폭에 따라 성능이 크게 좌우된다. 소나 빔 폭이 좁을수록 소나 이미지의 해상도는 좋아지 게 되며, 빔 폭을 줄이기 위해서는 acoustic pulse의 주파수를 증가시키거나 array size를 증가시켜주어야 한다[9]. 그러므로 일반적인 side scan sonar는 고해상도의 이미지를 얻기 위해 고주파수의 pulse를 사용한다. | |
해저면의 이미지 형성을 위한 기술에는 무엇이 있는가? | 소나를 이용한 해저면 이미지의 획득 및 그 해상도의 향상은 군사 및 민수 등의 다양한 응용분야에서 관심을 받는 중요한 문제이다. 물체 탐지를 위한 해저면의 이미지 형성을 위한 기술은 여러 가지가 있는데 그 중 대표적인 기술은 사이드 스캔 소나(Side-Scan Sonar)와 섹터 스캔 소나(Sector Scan Sonar), 합성개구면소나 (Synthetic Aperture Sonar) 등이 있다[1~3]. 이미지의 해상도가 향상된다면 더욱 정밀하게 물체를 탐지 및 식별해낼 수 있게 되므로 이는 여러 분야에서 아주 중요한 기술이며, 이미지의 해상도 향상과 이를 통한 물체 탐지 및 식별에 관한 다양한 연구들이 수행되어져왔다 [4~8]. |
F. Ollivier, P. Cervenka and P. Alais, "Side scan sonar using phased arrays for high resolution imaging and wide swath bathymetry," in Proc. of IEE - Radar, Sonar and Navigation, Vol. 143, no. 3, pp. 163-168, June 1996.
W. G. Jeon and Y. S. Cho, "Object Detection with Sector Scanning Sonar," in Proc. of 2013 OCEANS, pp. 1-8, San Diego, 2013.
Michael P. Hayes and Peter T. Gough, "Synthetic Aperture Sonar: A Review of Current Status," IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 34, no. 3, pp. 207-224, July 2009.
S. W. Perry and Ling Guan, "Detection of small man-made objects in sector scan imagery using neural networks," in OCEANS, 2001. MTS/ IEEE Conference and Exhibition, pp. 2108-2114, Nov 2001.
M. R. Azimi-Sadjadi, De Yao, Qiang Huang and G. J. Dobeck, "Underwater target classification using wavelet packets and neural networks," IEEE Trans. Neural Networks, Vol. 11, no. 3, pp. 784-794, May 2000.
L. J. Mullen, A. J. C. Vieira, P. R. Herezfeld, V. M. Contarino, "Application of RADAR technology to aerial LIDAR systems for enhan- cement of shallow underwater target detection," IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques, Vol. 43, no. 9, pp. 2370-2377, Sep 1995.
J.E. Lee, T.B. Shim, "Research on Segmentation for Sidescan Sonar Image by Morphological Method", Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea vol. 49SP, no. 2, pp. 143-148, 2012.
E.C. Jeong, T.B Shim, "Underwater Acoustic Image Classification of a Cylindrical object using the Hough Transformation and Nth Degree Polynomial Interpolation," Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea vol. 50, no. 2, pp. 193-200, 2013.
Richard O. Nielsen, Sonar Signal Processing, Artech House, 1991, ch. 2.
M. Stojanovic, "On the relationship between capacity and distance in an underwater acoustic communication channel," WUWNet 2006(ACM), Los Angeles, California, USA, Sept. 2006.
Simon O. Haykin, Adaptive Filter Theory, Pearson, 2013, ch. 5.
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