국내 콘크리트 구조물의 노후화가 진행됨에 따라 안전관리를 위한 효과적인 보수 및 보강이 요구되고 있다. 특히, 교량 바닥판은 교통하중과 염화물 침투 등 다양한 유해환경에 직접 노출되어 지속적인 열화가 발생하고 있다. 국내외에서는 교량 바닥판 유지보수 의사결정을 위해 비파괴 조사 방법 중 하나인 지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR) 탐사가 주로 활용되고 있다. 차량형 다채널 GPR 장비를 통해 취득된 방대한 양의 탐사자료는 해석하는 데 많은 시간이 소요되며 분석가의 주관이나 숙련도에 따라 해석결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 GPR 자료해석 기법들이 제안되고 있다. 본 연구에서는 교량 바닥판 상태 평가 작업 효율 향상 을 위해 딥러닝 기반 GPR 자료해석 기법을 적용하였다. 현장자료 예제로는 영동대교 정밀안전진단 과업에서 교량 바닥 판 상태조사를 위해 취득한 GPR 자료를 사용하였으며 딥러닝 기법 적용 결과를 분석가의 해석결과와 비교하여 예측 성 능을 평가하였다.

This study addresses the optimal design methodology for switching between active electronically scanned array (AESA) radar operating modes to easily select the necessary information to reduce pilots' cognitive load and physical workload in situations where diverse and complex information is continuously provided. This study presents a procedure for defining a hidden Markov chain model (HMM) for modeling operating mode changes based on time series data on the operating modes of the AESA radar used by pilots while performing mission scenarios with inherent uncertainty. Furthermore, based on a transition probability matrix (TPM) of the HMM, this study presents a mathematical programming model for proposing the optimal structural design of AESA radar operating modes considering the manipulation method of a hands on throttle-and-stick (HOTAS). Fighter pilots select and activate the menu key for an AESA radar operation mode by manipulating the HOTAS’s rotary and toggle controllers. Therefore, this study presents an optimization problem to propose the optimal structural design of the menu keys so that the pilot can easily change the menu keys to suit the operational environment. K

본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동 화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구 에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시 하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강 수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정 보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강 수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.

Despite the presence of the p-Channel MOSFET inrush current limiter circuit within the power supply unit of military radar, The internal MOSFET and DC-DC Converter has been damaged due to the high inrush current. In this paper, the cause of the high inrush current was identified by analyzing the p-Channel MOSFET inrush current limiter circuit. Based on the analysis, the high inrush current was reduced by about 60% by adjusting the time constant of the source-to-gate elements compared to before improvement.

Fishing gear used in coastal fishing should be equipped with fishing buoys, indicating their locations, thus enabling their constant monitoring and detection by other ships to avoid collision. However, common fishing buoys fabricated using Styrofoam, bamboo, or PVC have short detection ranges owing to their weak radar radio wave reflection. Although research on improving the performance of radar equipment is in progress, studies on early detection of fishing gear to reduce collisions with ships sailing nearby are limited. In this study, we conducted experiments to determine methods to prevent collisions between ships and fishing gear by improving both the fishing buoy material and installation method for the reflector to increase the radar detection range of the fishing buoys.

동해연안의 반폐쇄성 해역인 영일만에서 고주파해양레이더(HF-Radar)로 측정된 표층 해수유동 자료를 활용하여 1)바람과 수평 적인 해수유동 사이의 상관성을 파악하고 2)수직적으로 조밀한 간격의 층별 수온시계열 자료와 연계하여 수평적 및 수직적 해수유동의 특성을 파악하였다. 시계열 관측기간 중 영일만 해역의 전역에 걸쳐 북동풍이 우세하게 나타났을 때 표층부터 저층까지 수온의 급격한 상승이 동반되었다. 또한 표층의 장주기 해수유동에서도 풍향과 유사한 방향의 흐름이 뚜렷하게 관측되었다. 바람과 표층 해류 사이의 지 연상관 분석을 통해 영일만에 북동풍의 바람이 불기 시작하여 일정하게 지속된다면 짧은 시간(1 ~ 2시간) 내에 남서향의 표층 해류가 발 생되는 것을 확인하였다. 일평균된 장주기 표층 해류로부터 수렴과 발산을 계산하였고 이를 통해 층별 관측지점에서 발생한 두 번의 급 격한 저층수온 상승이벤트가 모두 영일만의 북동풍과 연관된 표층 해수(상대적 고온수)의 수렴(침강) 현상으로 인해 나타난 것으로 판단 하였다.

ADAS(Advanced Driver Assistance System) for automobiles is being developed based on evaluation protocols. Radars, LiDars, and cameras are also being developed by many auto parts suppliers including automobile manufacturer, for automobile safety, but protocols following weather condition are still weak. In South Korea, typhoons that occur in summer in four seasons are the most damaging to property. Therefore, the research is needed based on the virtual environmental conditions of typhoons such as precipitation, wind speed, and temperature. In this study, it was derived that the average error rate for each typhoons condition such as SNR (Signal to Noise Ratio) and RCS (Radar Cross Section) is different by analyzing the effect of typhoons occurring in South Korea on radar according to virtual environmental conditions. It is expected that radar’s analysis from typhoon conditions data can be used to develop radar sensors.

농업용 노외작업 기계는 작업속도가 변이하므로 경운 시비 방제 파종 작업등에서 주행속도를 정확하게 측정할 필요가 있다. 도플러 레이더는 포장에서 속도측정의 신뢰성이 있어 견인효율 또는 변량제어 연구 등에서 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 도플러 레이더 속도계를 이용하여 주행속도를 측정할 때 콘크리트 견고지면에서 보정된 기준 변환계수를 포장실험에서도 적용이 가능한지에 대한 엄격한 통계적 검토와 검증을 수행하였다. 견고지면에서 얻은 기준 변환계수를 비교군으로 포장실험의 결과를 검증하기 위하여 Proc GLM을 사용하였다. 완전모델 의 분산분석 결과에서 유의하지 않은 교호항을 제거한 주 변수모델에 대하여도 유의하지 않았다. 사후분석에서 보수적이고 엄격한 Scheffe 방법으로 민감한 계수를 검정하였고 또한 유의하지 않았다. 기준 변환계수를 비교군으로 하여 대비처리(contrast) 하였고 유의하지 않았다. 견고지면에서 평가한 기준 변환계수(a0=0.0396)와 기준절편(y0=-0.0235)을 바탕으로 평가한 변환계수(a)의 절대오차(Erra)는 –0.415×10-3 이었고, 퍼센트 오차는 –1.18% 였다. 따라서 기준 변환계수는 포장작업의 주행속도의 환산계수로 사용되어도 측정치에 심각한 오차를 초래하지 않을 것이다.

The ROK Army must detect the enemy’s location and the type of artillery weapon to respond effectively at wartime. This paper proposes a radar positioning model by applying a scenario-based robust optimization method i.e., binary integer programming. The model consists of the different types of radar, its available quantity and specification. Input data is a combination of target, weapon types and enemy position in enemy’s attack scenarios. In this scenario, as the components increase by one unit, the total number increases exponentially, making it difficult to use all scenarios. Therefore, we use partial scenarios to see if they produce results similar to those of the total scenario, and then apply them to case studies. The goal of this model is to deploy an artillery locating radar that maximizes the detection probability at a given candidate site, based on the probability of all possible attack scenarios at an expected enemy artillery position. The results of various experiments including real case study show the appropriateness and practicality of our proposed model. In addition, the validity of the model is reviewed by comparing the case study results with the detection rate of the currently available radar deployment positions of Corps. We are looking forward to enhance Korea Artillery force combat capability through our research.