[논문]컨포멀 소나에서의 표적고각 추적 및 융합을 이용한 표적기동분석 성능향상 연구

이해호; 박규태; 신기철; 조성일

doi:10.9766/kimst.2019.22.3.320

컨포멀 소나에서의 표적고각 추적 및 융합을 이용한 표적기동분석 성능향상 연구
A Study on Performance Improvement of Target Motion Analysis using Target Elevation Tracking and Fusion in Conformal Array Sonar 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.22 no.3, 2019년, pp.320 - 331

이해호 (LIG넥스원(주) 해양1연구소) , 박규태 (LIG넥스원(주) 해양1연구소) , 신기철 (LIG넥스원(주) 해양1연구소) , 조성일 (LIG넥스원(주) 해양1연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a method of TMA(Target Motion Analysis) performance improvement using target elevation tracking and fusion in conformal array sonar. One of the most important characteristics of conformal array sonar is to detect a target elevation by a vertical beam. It is possible to get a target range to maximize advantages of the proposed TMA technology using this characteristic. And the proposed techniques include target tracking, target fusion, calculation of target range by multipath as well as TMA. A simulation study demonstrates the outstanding performance of proposed techniques.

주제어

표/그림 (23)

그림 Fig. 1. The development trends of conformal array sonar^[10,11]
그림 Fig. 2. The functional diagram of data processing in conformal array sonar
그림 Fig. 3. The diagram of target elevation fusion
그림 Fig. 4. The geometric relationship between submarine and target
그림 Fig. 5. The operation of cylindrical array sonar
그림 Fig. 6. The operation of conformal array sonar
그림 Fig. 7. The 1^st scenario
그림 Fig. 8. The true target bearing, elevation, range data
그림 Fig. 9. The RMSE results of target bearing tracking
표 Table 1. The simulation condition of 1^st scenario
그림 Fig. 10. The RMSE results of target elevation tracking and fusion
그림 Fig. 11. The RMSE results of target range by multipath
그림 Fig. 12. The RMSE results of TMA range
그림 Fig. 13. The RMSE results of TMA course
그림 Fig. 14. The RMSE results of TMA speed
그림 Fig. 15. The true target bearing, elevation, range data
그림 Fig. 16. The RMSE results of target bearing tracking
그림 Fig. 17. The RMSE results of target elevation fusion
그림 Fig. 18. The RMSE results of target range by multipath
그림 Fig. 19. The RMSE results of TMA bearing
그림 Fig. 20. The RMSE results of TMA range
그림 Fig. 21. The RMSE results of TMA course
그림 Fig. 22. The RMSE results of TMA speed

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 컨포멀 소나 기술에서 요구되는 다양한 핵심기술들 중 신호처리 기술을 통해 산출된 표적탐지 정보들(방위, 고각)을 이용하여 최종적으로 표적에 대한 기동(위치, 속도) 정보를 산출하는 정보처리 기술을 제안하고자 한다. 수직으로 배열된 수개의 수중청음기 아날로그 신호를 합하여 하나의 스테이브 신호로 생성하는 재래식 잠수함의 원통형 함수수동소나는 수평빔만을 형성하기 때문에 표적기동분석에서 사용 가능한 입력정보는 방위정보만이 존재하며, 방위 정보만을 이용하여 표적위치를 추정하기 위해서는 다수의 자함 변침기동이 필수적이다.
이 표적거리 정보는 표적기동분석에서 방위정보와 함께 입력정보로 사용되어 정확도 높은 표적위치의 빠른 추정을 가능하게 하며 또한 방위정보만을 이용한 방위선 표적기동분석(BTMA : Bearings-only Target Motion Analysis)^[7-9]의 필수조건인 자함의 변침기동 없이도 솔루션을 찾을 수 있어 전술적 작전운용 측면에서도 큰 이점이 있다. 본 논문에서는 컨포멀 소나 정보처리 기술의 전체 구조와 함께 표적고각 정확도 향상을 위한 표적융합 기술, 컨포멀 소나에서 사용 가능한 표적정보들을 이용한 표적기동분석 기술을 제안하였다. 2장에서는 제안하는 컨포멀 소나 정보처리 기술에 대해 수록하였고, 3장에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 각 기술에 대한 성능을 분석하고 검증하였다.
본 논문에서는 컨포멀 소나에서의 정보처리 기술을 제안하였다. 제안하는 정보처리 기술은 수평뿐만 아니라 수직 탐지능력까지 보유한 컨포멀 소나의 특성에 맞게 표적방위/고각 추적, 표적고각 융합, 다중경로를 이용한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석까지 일련의 과정을 포함하며, 특히 기존 원통형 함수수동소나에서의 방위선 표적기동분석(BTMA) 단점을 보완한 컨포멀 소나의 특성에 맞는 표적기동분석을 제안하였다.
본 절에서는 자함이 변침기동하지 않고 직선기동하는 시나리오에서의 성능을 분석하였다.
본 절에서는 표적고각 정확도 향상을 위해 요구되는 표적융합 기술^[5]에 대해 논하고자 한다. 표적고각 정보의 정확도는 본 논문에서 제안하는 표적위치 추정, 즉 표적기동분석 정확도 향상에 있어서 중요한 요소로 작용된다.
본 절에서는 표적방위 추적정보와 표적거리 정보, 자함정보를 이용한 표적기동분석 기술에 대한 성능을 분석해보도록 하겠다.
본 장에서는 제안하는 컨포멀 소나 정보처리 기술에 대한 성능 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과를 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 표적 추적, 표적융합, 다중경로에 의한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석에 대한 성능을 분석하고 검증하고자 한다. 총 2개의 시나리오에 대해 시뮬레이션을 수행하였고, 첫 번째 시나리오는 기존 원통형 함수수동소나와 제안하는 컨포멀 소나에서의 정보처리 성능 비교를 위한 자함 변침기동 시나리오이고, 두 번째 시나리오는 기존 원통형 함수수동소나에서는 표적기동분석이 불가능하지만 제안하는 컨포멀 소나에서는 표적기동분석이 가능한 자함 직선기동 시나리오이다.
표적추적 기술을 설명하기에 앞서 표적 동역학 모델링과 측정치 모델링에 대해 제시하겠다. 본 논문에서 표적추적 대상은 표적에 대한 방위 또는 고각이다.

가설 설정

8과 같고, 총 500번의 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 통계적인 추정오차를 분석하여 성능을 검증하였다. 그리고 표적은 등속직선운동을 한다고 가정하였고, 자함은 기존 원통형 함수수동소나에서의 방위선 표적기동분석(BTMA) 솔루션 산출을 위한 가관측성 확보를 위해 변침기동을 수행하였다. 자함의 변침기동은 Fig.
앞 절의 표적융합 기술을 통해 정확도가 향상된 표적고각 정보는 해저수심, 잠수함 심도와 함께 표적거리를 산출하는데 사용된다. 표적거리 산출을 위해 본 논문에서는 Fig. 4와 같이 해저수심이 일정하다는 가정 하에 다중경로에 따라 전달되는 표적신호를 이용하여 거리를 산출하였으며, 이를 수식으로 표현하면 식 (13)과 같다^[6]. 여기서 Rk는 2차원에서의 잠수함과 표적함 사이의 상대거리, H는 해저수심, d_k는 스캔 k에서의 잠수함 심도 그리고 #는 표적융합 기술을 통해 갱신된 표적고각 융합정보를 나타낸다.

제안 방법

따라서 본 논문에서는 최적의 트랙을 형성하는 중앙집중식 표적융합 기술 기반으로 다종의 표적고각 추적정보들을 융합하는 측정치 융합 기술을 사용한다. 적용한 측정치 융합 기술은 다종의 표적고각 추적정보들을 마치 측정치처럼 사용하는 칼만필터 구조로 구성되나, 이 때 다종의 표적고각 추정정보들은 측정치/측정오차 공분산 벡터를 확장하는 개념으로 설계된다.
이는 기존 원통형 함수수동소나로는 표적기동(위치/속도) 정보를 추정할 수 없음을 의미한다. 따라서 본 절에서는 제안하는 컨포멀 소나에서의 정보처리 성능만을 분석하였다. 총 시뮬레이션 시간은 10분인 것을 제외하고 나머지 시뮬레이션 조건은 Table 1과 동일하며, Fig.
까지 일련의 과정을 포함한다. 먼저 표적추적 기술에서는 컨포멀 소나 탐지정보를 이용하여 표적방위 및 고각을 추적하고, 표적융합 기술에서는 표적추적단에서 추적된 표적고각 추적정보들을 융합하여 보다 정확하고 신뢰도 높은 표적고각 정보를 산출한다. 또 다중경로에 의한 표적거리 산출 기술에서는 해양환경에서 다중경로에 따라 전달되는 표적신호에 대한 표적고각 융합정보와 해저수심, 자함 심도 등을 이용하여 표적거리를 산출하고, 표적기동분석 기술에서는 표적추적 단에서 추적된 표적방위 추적정보와 표적거리정보, 그리고 자함정보(위/경도, 헤딩, 침로, 속력 등) 등을 활용하여 전술적인 표적정보를 생성하게 된다.
본 논문에서 제안하는 컨포멀 소나 정보처리 기술은 표적추적 기술^[1-5], 표적융합 기술^[5], 다중경로에 의한 표적거리 산출 기술^[6] 그리고 표적기동분석 기술^[7-9] 까지 일련의 과정을 포함한다. 먼저 표적추적 기술에서는 컨포멀 소나 탐지정보를 이용하여 표적방위 및 고각을 추적하고, 표적융합 기술에서는 표적추적단에서 추적된 표적고각 추적정보들을 융합하여 보다 정확하고 신뢰도 높은 표적고각 정보를 산출한다.
배치추정 기술은 배치구간 동안의 표적정보들을 수집하여 표적의 상태변수를 추정하는 방법이고, 순차추정 기술은 획득되는 표적정보를 순차적으로 사용하여 표적의 상태변수를 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 EKF(Extended Kalman Filter)^[8] 등의 순차추정 기술에 비해 비교적 안정적인 솔루션을 제공하는 배치추정 기술을 적용하였고, 매 TMA 주기마다 표적정보를 사용하는 구간이 증가되는 누적배치추정 기술을 적용하였다. 배치추정 기술은 배치구간동안 표적정보들을 수집하여 이를 최적화 문제에 대한 솔루션을 찾아 표적의 초기 상태변수를 추정하는 기술이고, 일반적으로 가장 알려진 것이 MLE(Maximum Likelihood Estimate) 방법이다^[7].
자료결합 기법은 필터 내 동역학 모델을 통해 예측된 위치를 중심으로 한 유효측정영역(Validation Gate)을 설정하여, 유효측정영역 내 존재하는 측정치들만을 이용하여 표적의 상태변수를 갱신하는데, 크게 거리정보만을 이용하는 NN(Nearest Neighbor) 계열^[2], 유효한 거리정보들에 대해 확률적 가중치를 부여하여 이용하는 PDA(Probabilistic Data Association)^[3], 신호세기정보만을 이용하는 SN(Strongest Neighbor) 계열^[4]등 많은 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 유효측정영역 내 모든 측정치들을 사용하여 계산량 측면에서 단점이 있지만 추적 안정성에서 뛰어난 자료결합 필터인 PDAF(Probabilistic Data Association Filter)를 표적추적필터로 적용하였다.
본 장에서는 제안하는 컨포멀 소나 정보처리 기술에 대한 성능 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과를 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 표적 추적, 표적융합, 다중경로에 의한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석에 대한 성능을 분석하고 검증하고자 한다.
시뮬레이션 조건, 시나리오 및 실제 표적정보는 각각 Table 1, Fig. 7, Fig. 8과 같고, 총 500번의 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 통계적인 추정오차를 분석하여 성능을 검증하였다. 그리고 표적은 등속직선운동을 한다고 가정하였고, 자함은 기존 원통형 함수수동소나에서의 방위선 표적기동분석(BTMA) 솔루션 산출을 위한 가관측성 확보를 위해 변침기동을 수행하였다.
본 논문에서는 컨포멀 소나에서의 정보처리 기술을 제안하였다. 제안하는 정보처리 기술은 수평뿐만 아니라 수직 탐지능력까지 보유한 컨포멀 소나의 특성에 맞게 표적방위/고각 추적, 표적고각 융합, 다중경로를 이용한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석까지 일련의 과정을 포함하며, 특히 기존 원통형 함수수동소나에서의 방위선 표적기동분석(BTMA) 단점을 보완한 컨포멀 소나의 특성에 맞는 표적기동분석을 제안하였다. 표적고각 융합정보를 이용하여 산출된 표적거리 정보는 표적방위 정보와 함께 표적기동분석의 입력으로 사용됨으로써 표적기동분석 솔루션의 빠른 수렴 및 자함의 변침기동 없이도 표적기동(위치/속도) 정보 추정이 가능함을 확인하였다.
시뮬레이션 결과를 통해 표적 추적, 표적융합, 다중경로에 의한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석에 대한 성능을 분석하고 검증하고자 한다. 총 2개의 시나리오에 대해 시뮬레이션을 수행하였고, 첫 번째 시나리오는 기존 원통형 함수수동소나와 제안하는 컨포멀 소나에서의 정보처리 성능 비교를 위한 자함 변침기동 시나리오이고, 두 번째 시나리오는 기존 원통형 함수수동소나에서는 표적기동분석이 불가능하지만 제안하는 컨포멀 소나에서는 표적기동분석이 가능한 자함 직선기동 시나리오이다.
이러한 부정확한 표적고각은 표적거리에 많은 오차를 발생시키게 되는데, 이에 대한 해결책으로 수중음향 전파 환경 특성을 정합하는 MFP(Match-Field Processing) 등의 방법으로 불규칙한 음속구배 특성을 고려하여 고각 탐지 오차를 줄이는 방법이 있다. 하지만 본 논문의 범위는 고각 탐지 방법을 제안하는 것이 아니고, 고각 탐지가 되었을 때 거리를 산출하여 빠른 TMA 솔루션을 얻고자 하는데 있기 때문에, 이러한 불확실성을 표적고각에 대한 측정잡음을 크게 부여함으로써 간략화하여 고려하였다.

대상 데이터

표적추적 기술을 설명하기에 앞서 표적 동역학 모델링과 측정치 모델링에 대해 제시하겠다. 본 논문에서 표적추적 대상은 표적에 대한 방위 또는 고각이다. 본 절에서는 표적방위를 기준으로 정리하였지만, 표적고각도 위첨자만 θ에서 ψ로 바뀔 뿐 내용은 동일하다.

데이터처리

표적고각 융합정보를 이용하여 산출된 표적거리 정보는 표적방위 정보와 함께 표적기동분석의 입력으로 사용됨으로써 표적기동분석 솔루션의 빠른 수렴 및 자함의 변침기동 없이도 표적기동(위치/속도) 정보 추정이 가능함을 확인하였다. 또 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 제안한 기술들의 성능을 분석하고 우수성을 검증하였다. 본 논문에서는 다중경로에 의한 표적 거리 산출 시 해저수심이 일정하다는 가정 하에 제안 하였지만, 추후 연구를 통해 이상적인 환경이 아닌 실 해상환경처럼 해저수심이 비균일한 환경 모델링을 적용한 영향분석 및 최적화 방안에 대한 연구가 수행되어야 할 것이다.

이론/모형

를 찾는 최적화 기법이다. J를 최소화하는 솔루션을 찾기 위해서는 복잡한 해석적인 방법보다는 수치적인 iteration 방법을 사용하게 되며, 본 논문에서는 수치해석 방법으로 Newton Raphson^[9] 방법을 이용하였다.
탐지확률이 낮고 클러터 밀도가 높은 열악한 환경에서 NN^[2] 및 SN^[4] 계열의 자료결합 필터에 비해 계산량이 많다는 단점이 있지만 추적성능은 월등히 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 방위/고각에 대한 표적추적 필터로 최적의 자료결합 필터로 알려진 PDAF^[5]를 적용하였다. PDAF는 다음과 같이 크게 상태변수 예측, 유효측정영역 설정, 자료결합 확률 산출 그리고 상태변수 갱신으로 구성된다.
칼만필터 기반의 자료결합 필터는 유효측정치 선별을 위해 NDS(Normalized Distance Squared) 개념을 사용한다. NDS는 유효측정영역의 중심인 표적의 예측치와 측정치 간 거리인 측정잔차와 이에 대한 공분산을 이용하여 계산된 확률적인 거리로 정의된다.

성능/효과

5배 이상 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다. 거리 RMSE에 대해서도 시간이 지날수록 누적된 입력정보의 증가로 인해 표적기동분석의 거리 정확도는 점점 향상되고 있으며, 최종 시점(10분)에서 거리 오차의 경우 입력정보는 약 270 m인 반면 표적기동분석을 통한 추정 거리는 약 110 m로 2배 이상 신뢰도가 높은 것을 알 수 있다.
그리고 본 논문에서 제안한 칼만필터 기반의 측정치 융합 기법을 통한 표적고각 융합정보의 오차는 약 1 ° 이내로 수렴되며, 추적결과에 비해 정확도가 크게 향상되어 견실한 추정이 가능한 것을 확인할 수 있다.
6과 같이 자함의 변침기동이 필수적이지 않다. 따라서 잠수함의 자유로운 전술운용이 가능하고, 추가적인 표적거리 입력정보로 인해 빠른 가관측성 확보와 TMA 솔루션 수렴이 가능하다.
반면 본 논문의 대상인 컨포멀 소나에서는 표적방위 추적 정보 외에 표적거리 정보도 함께 사용함으로써 빠르고 정확하게 수렴하는 것을 볼 수 있으며, 최종 시점(20분)에서의 거리 오차는 약 47 m로 정확도가 크게 개선된 것을 확인할 수 있다. 또 침로 및 속력 RMSE에 대해서도 기존 원통형 함수수동소나에 비해 컨포멀 소나에서 성능이 크게 향상된 것을 알 수 있다.
물론 표적고각 정보를 통해 산출된 표적거리 정보에 대한 정확도가 상당히 높은 것은 아니지만, 표적방위 외에 거리 정보까지 사용 가능하다는 점은 표적탐지 및 추적 후 표적기동분석의 빠른 수렴이 가능하다는 점에서 상당한 이득이 된다. 또한 기존 BTMA 상황에서 표적기동분석을 수행함에 있어서 가관측성 확보를 위해 자함의 변침이 필수적이지만, 표적거리 정보를 통해 자함의 변침 없이도 표적위치를 추정한다는 점은 잠수함 운용측면에서도 전략적인 우위를 얻을 수 있다는 이점이 있다. 2.
12, 13, 14는 각각 표적기동분석 기술을 통해 추정된 거리, 침로, 속력 RMSE 결과를 나타낸 것이다. 먼저 거리 RMSE를 확인해보면 해당 시나리오의 경우 기존 원통형 함수수동소나에서는 다수의 변침기동이 끝나는 15분 이후부터 방위선 표적기동분석(BTMA)의 거리가 점점 수렴하는 것을 볼 수 있으며 최종 시점(20분)에서의 오차는 약 200 m다. 반면 본 논문의 대상인 컨포멀 소나에서는 표적방위 추적 정보 외에 표적거리 정보도 함께 사용함으로써 빠르고 정확하게 수렴하는 것을 볼 수 있으며, 최종 시점(20분)에서의 거리 오차는 약 47 m로 정확도가 크게 개선된 것을 확인할 수 있다.
먼저 방위 RMSE를 확인해보면 오차가 약 0.5 °인 표적방위 추적정보에 비해 표적기동분석 방위 오차는 약 0.2 ° 이내로 2.5배 이상 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
먼저 거리 RMSE를 확인해보면 해당 시나리오의 경우 기존 원통형 함수수동소나에서는 다수의 변침기동이 끝나는 15분 이후부터 방위선 표적기동분석(BTMA)의 거리가 점점 수렴하는 것을 볼 수 있으며 최종 시점(20분)에서의 오차는 약 200 m다. 반면 본 논문의 대상인 컨포멀 소나에서는 표적방위 추적 정보 외에 표적거리 정보도 함께 사용함으로써 빠르고 정확하게 수렴하는 것을 볼 수 있으며, 최종 시점(20분)에서의 거리 오차는 약 47 m로 정확도가 크게 개선된 것을 확인할 수 있다. 또 침로 및 속력 RMSE에 대해서도 기존 원통형 함수수동소나에 비해 컨포멀 소나에서 성능이 크게 향상된 것을 알 수 있다.
본 시뮬레이션 시나리오에서 표적방위 측정잡음은 1 °로 설정하였는데, 추정된 표적방위 정보의 오차는 초반에 약 0.8 °로 다소 크지만 시간이 지나면서 표적추적 필터가 안정화됨에 따라 추정오차가 약 0.5 °로 비교적 높은 정확도로 수렴하는 것을 확인할 수 있다.
제안하는 컨포멀 소나는 기존 BTMA에서의 단점들을 모두 보완할 수 있다. 제안하는 표적기동분석의 입력정보로 표적방위 정보뿐만 아니라 표적고각 정보를 통해 표적거리 정보가 동시에 산출되어 사용 가능하기 때문에, Fig.
제안하는 정보처리 기술은 수평뿐만 아니라 수직 탐지능력까지 보유한 컨포멀 소나의 특성에 맞게 표적방위/고각 추적, 표적고각 융합, 다중경로를 이용한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석까지 일련의 과정을 포함하며, 특히 기존 원통형 함수수동소나에서의 방위선 표적기동분석(BTMA) 단점을 보완한 컨포멀 소나의 특성에 맞는 표적기동분석을 제안하였다. 표적고각 융합정보를 이용하여 산출된 표적거리 정보는 표적방위 정보와 함께 표적기동분석의 입력으로 사용됨으로써 표적기동분석 솔루션의 빠른 수렴 및 자함의 변침기동 없이도 표적기동(위치/속도) 정보 추정이 가능함을 확인하였다. 또 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 제안한 기술들의 성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.
에 대해 논하고자 한다. 표적고각 정보의 정확도는 본 논문에서 제안하는 표적위치 추정, 즉 표적기동분석 정확도 향상에 있어서 중요한 요소로 작용된다. 표적융합 기술을 적용하기 위해서는 동일 표적에 대한 다수의 측정정보들이 요구되는데, 앞서 표적추적을 통해 산출된 표적고각 추적정보는 단일소스에서만 제공되는 것이 아니고, 광대역/DEMON/분할빔 등 다양한 소스를 통해 제공된다.

후속연구

이처럼 컨포멀 소나의 수평뿐만 아니라 수직 탐지 능력 특성으로 인한 표적고각 탐지 및 추적/융합, 융합된 표적고각과 보조정보를 이용한 표적거리 산출은 정보처리 기술의 마지막 단계인 표적기동분석에서 큰 이점으로 작용하여 표적위치 추정의 빠른 수렴을 가능하게 하고, 정확도를 높이게 된다. 또한 자함의 변침기동 없이 표적기동(위치/속도) 정보 추정이 가능하다는 것은 잠수함의 자유로운 작전운용능력과 함께 수중전투능력을 높이는데 기여할 것으로 판단된다.
또 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 제안한 기술들의 성능을 분석하고 우수성을 검증하였다. 본 논문에서는 다중경로에 의한 표적 거리 산출 시 해저수심이 일정하다는 가정 하에 제안 하였지만, 추후 연구를 통해 이상적인 환경이 아닌 실 해상환경처럼 해저수심이 비균일한 환경 모델링을 적용한 영향분석 및 최적화 방안에 대한 연구가 수행되어야 할 것이다.
수평 탐지능력만을 보유한 재래식 잠수함의 선수에 탑재된 원통형 함수수동소나는 저소음화 추세인 주변국의 수상함 및 잠수함을 감시하고 대응하기에 한계가 있는 상황이다. 위협세력을 조기 탐지 및 추적하기 위해서는 보다 우수한 수평 및 수직 탐지능력을 보유하고 표적위치 산출이 가능한 컨포멀 소나가 대안이 될 수 있으며, 수직 탐지능력을 통한 표적고각 정보는 본 논문에서 제안하는 정보처리 기술의 핵심요소이다. Fig.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	원거리 표적탐지 및 표적위치 산출이 가능한 소나 개발이 요구되는 이유는?	해양 무기체계에서 전략적인 핵심이 되는 잠수함의 중요성은 나날이 증가하고 있다. 최근 스텔스 기술의 발전으로 인한 함정 방사소음의 감소, 적 잠수함에 대한 수적 열세 및 SLBM(잠수함발사탄도미사일) 전략등에 효율적으로 대응하기 위해서는 탐지성능 향상을 통한 원거리 표적탐지 및 표적위치 산출이 가능한 소나 개발이 요구된다. 수평 탐지능력만을 보유한 재래식 잠수함의 선수에 탑재된 원통형 함수수동소나는 저소음화 추세인 주변국의 수상함 및 잠수함을 감시하고 대응하기에 한계가 있는 상황이다.
	수평 탐지능력만을 보유한 재래식 잠수함의 선수에 탑재된 원통형 함수수동소나의 한계점은?	최근 스텔스 기술의 발전으로 인한 함정 방사소음의 감소, 적 잠수함에 대한 수적 열세 및 SLBM(잠수함발사탄도미사일) 전략등에 효율적으로 대응하기 위해서는 탐지성능 향상을 통한 원거리 표적탐지 및 표적위치 산출이 가능한 소나 개발이 요구된다. 수평 탐지능력만을 보유한 재래식 잠수함의 선수에 탑재된 원통형 함수수동소나는 저소음화 추세인 주변국의 수상함 및 잠수함을 감시하고 대응하기에 한계가 있는 상황이다. 위협세력을 조기 탐지 및 추적하기 위해서는 보다 우수한 수평 및 수직 탐지능력을 보유하고 표적위치 산출이 가능한 컨포멀 소나가 대안이 될 수 있으며, 수직 탐지능력을 통한 표적고각 정보는 본 논문에서 제안하는 정보처리 기술의 핵심요소이다.
	컨포멀 소나의 특성에 맞는 표적기동분석으로 어떤 정보 추정이 가능한가?	제안하는 정보처리 기술은 수평뿐만 아니라 수직 탐지능력까지 보유한 컨포멀 소나의 특성에 맞게 표적방위/고각 추적, 표적고각 융합, 다중경로를 이용한 표적거리 산출 그리고 표적기동분석까지 일련의 과정을 포함하며, 특히 기존 원통형 함수수동소나에서의 방위선 표적기동분석(BTMA) 단점을 보완한 컨포멀 소나의 특성에 맞는 표적기동분석을 제안하였다. 표적고각 융합정보를 이용하여 산출된 표적거리 정보는 표적방위 정보와 함께 표적기동분석의 입력으로 사용됨으로써 표적기동분석 솔루션의 빠른 수렴 및 자함의 변침기동 없이도 표적기동(위치/속도) 정보 추정이 가능함을 확인하였다. 또 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 제안한 기술들의 성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.

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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