KR20150090731A - 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 레이더에서 식별 가능한 표적들에 대해 보다 정확한 정보를 포함하는 데이터베이스에 관한 것으로, 실제 무기체계에 대응되는 적어도 하나의 간접 정보를 입력받고, 입력받은 간접 정보를 실제 무기체계에 대응되는 크기로 상기 입력된 간접 정보의 스케일(scale)을 조정하는 입력부와, 상기 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계에 대응되는 3차원 모델을 생성하는 모델링부와, 상기 3차원 모델이 가지는 기하학적 특징에 대응되는 전파 반사 특성에 대한 정보를 추정하는 추정부 와, 상기 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성을 이용하여 상기 3차원 모델 상의 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 정보를 획득하는 산란점 획득부, 및, 상기 산란점 각각에 대한 정보를 취합하여 상기 실제 무기체계에 대한 표적 식별 정보를 생성하고, 이를 데이터베이스로 포함시키는 데이터베이스 구축부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치 및 방법{AN APPARATUS AND METHOD FOR BUILDING TARGET IDENTIFYING INFORMATION DATABASE}
본 발명은 레이더의 표적 식별 능력을 향상시키기 위한 것으로, 특히 레이더에서 식별 가능한 표적들에 대해 보다 정확한 정보를 포함하는 데이터베이스에 관한 것이다.
일반적으로 레이더 표적의 자동식별을 위해서는 다양한 표적에 대한 데이터베이스 구축이 선행되어야 한다. 이 데이터베이스는 표적에 입사하는 전파에 대한 반사신호를 모아서 구성할 수 있는데 이러한 신호에는 JEM(Jet Engine Modulation), RP(Range Profile), SAR(Synthetic Aperture Radar)/ISAR(Inverse SAR) 영상 등이 있다. 그리고 어떤 형태의 반사신호를 사용할 것인지에 따라 데이터베이스 구성, 표적식별기법이 달라진다.
한편 데이터베이스는 최대한 많은 표적에 대한 정보를 포함하고 있어야 보다 정확하게 레이더가 탐지된 표적에 대한 인식이 가능하다. 그러나 다수의 실제 표적을 측정장비나 시설을 이용하여 다중의 주파수, 전 방위각, 전 고각, 다중 편파에 대한 반사값을 측정하는 것은 불가능에 가까우며 적군이 보유하고 있는 무기체계에 대한 접근 또한 불가능하다. 아군의 무기체계라 할지라도 수많은 지상, 해상, 공중 표적에 접근하는 일은 군의 적극적인 협조가 없이는 매우 힘든 일이라 할 수 있다.
본 발명의 목적은, 다양한 무기 체계에 대한 간접 정보를 이용하여 보다 정확한 인식 정보를 포함하는 레이더의 표적 식별 정보 데이터베이스를 구축하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치는, 실제 무기체계에 대응되는 적어도 하나의 간접 정보를 입력받고, 입력받은 간접 정보를 실제 무기체계에 대응되는 크기로 상기 입력된 간접 정보의 스케일(scale)을 조정하는 입력부와, 상기 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계에 대응되는 3차원 모델을 생성하는 모델링부와, 상기 3차원 모델이 가지는 기하학적 특징에 대응되는 전파 반사 특성에 대한 정보를 추정하는 추정부 와, 상기 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성을 이용하여 상기 3차원 모델 상의 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 정보를 획득하는 산란점 획득부, 및, 상기 산란점 각각에 대한 정보를 취합하여 상기 실제 무기체계에 대한 표적 식별 정보를 생성하고, 이를 데이터베이스로 포함시키는 데이터베이스 구축부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 간접 정보는, 상기 실제 무기체계에 대한 상기 간접 정보의 축적 정보를 포함하는 상기 실제 무기체계에 대한 이미지 정보, 제원 정보 또는 CAD(Computer Aided Design) 도면 정보이며, 상기 입력부는, 상기 간접 정보로부터 축척 정보를 추출하고, 추출된 축척 정보에 근거하여, 상기 간접 정보의 스케일을 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 전파 반사 특성은, RCS(Radar Cross Section) 값 또는 상기 산란점을 추출할 수 있는 전파 반사 특성에 대한 정보임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 산란점 정보는, 상기 3차원 모델 상에 위치하는 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 좌표 정보, 크기 정보임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 데이터베이스 구축부는, 상기 획득된 산란점 정보를 기 설정된 형태의 반사 신호에 따른 표적 식별 정보로 변환하는 변환부를 더 구비하고, 상기 변환된 표적 식별 정보를 데이터베이스에 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 방법은, 실제 무기체계에 대응되는 적어도 하나의 간접 정보를 입력받고, 입력받은 간접 정보를 실제 무기체계에 대응되는 크기로 상기 입력된 간접 정보의 스케일(scale)을 조정하는 단계와, 상기 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계에 대응되는 3차원 모델을 생성하는 단계와, 상기 생성된 3차원 모델이 가지는 기하학적 특징에 대응되는 전파 반사 특성에 대한 정보를 추정하는 단계와, 상기 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성을 이용하여 상기 3차원 모델 상의 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 정보를 획득하는 단계, 및, 상기 산란점 각각에 대한 정보를 취합하여 상기 실제 무기체계에 대한 표적 식별 정보를 생성하고, 이를 데이터베이스에 포함시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 간접 정보는, 상기 실제 무기체계에 대한 상기 간접 정보의 축적 정보를 포함하는 상기 실제 무기체계에 대한 이미지 정보, 제원 정보 또는 CAD(Computer Aided Design) 도면 정보이며, 상기 스케일을 조정하는 단계는, 상기 간접 정보로부터 축척 정보를 추출하는 단계, 및, 상기 추출된 축척 정보에 근거하여 상기 입력된 간접 정보의 스케일을 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 전파 반사 특성은, RCS(Radar Cross Section) 값 또는 상기 산란점을 추출할 수 있는 전파 반사 특성에 대한 정보임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 산란점 정보는, 상기 3차원 모델 상에 위치하는 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 좌표 정보, 크기 정보임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 데이터베이스 구축 단계는, 상기 획득된 산란점 정보를, 기 설정된 형태의 반사 신호에 따른 표적 식별 정보로 변환하는 단계, 및, 상기 변환된 표적 식별 정보를 데이터베이스에 포함시키는 단계를 더 포함한다.
따라서 본 발명은, 실제로 다양한 무기체계에 대한 측정장비나 시설을 통한 측정값이 없이도, 실제의 무기체계에 대응되는 보다 정확한 표적 식별 정보를 포함하는 데이터베이스를 구축할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한 본 발명은, 표적에 대한 일부의 정보만으로도 레이더가 대상 표적을 식별하는 것이 가능한 표적 인식 정보를 생성함으로써, 새로운 무기체계라 할지라도 레이더가 이를 식별할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스를 구축하는 장치의 구성 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보를 생성하기 위한 간접 정보의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스를 구축하는 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 입력된 간접 정보를 실제 무기체계와 유사하게 스케일을 조정하는 예를 보이고 있는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 가상 정보를 이용하여 3차원 모델링 정보를 생성하는 예를 도시한 도면이다.
도 6은 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서, 3D 모델의 전파 반사 특성으로 RCS 정보를 추정하는 예를 도시한 도면이다.
도 7은 추정된 RCS 정보를 이용하여 획득 가능한 실제 무기체계의 2차원 영상의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 추정된 RCS 정보를 이용하여, 대응되는 실제 무기체계로부터 획득할 수 있는 산란점을 추출하는 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 추출된 산란점으로부터 복원된 RCS 정보와, 실제 대응되는 무기체계로부터 측정된 RCS 정보를 비교한 결과를 도시한 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다." 또는 "포함한다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예들을 상세히 설명하도록 한다.
먼저 본 발명의 완전한 이해를 돕기 위해, 본 발명의 기본 원리를 설명하면, 본 발명은 실제 무기체계와 대응되는 제원정보나 이미지 정보, 또는 모형이나 프라모델 등과 같은 간접 정보를 이용하여, 상기 실제 무기체계와 유사한 3차원 모델을 생성한다. 그리고 생성된 3차원 모델을 이용하여 실제 무기체계로부터 측정될 수 있는 전파 반사 특성 정보를 추정한다. 그리고 상기 추정된 전파 반사 특성을 데이터베이스화하고, 이를 레이더 장치가 이용할 수 있도록 한다.
여기서 본 발명은 상기 3차원 모델로부터 추정된 전파 반사 특성을 그대로 이용하여 데이터베이스를 구축하는 것이 아니라, 상기 추정된 전파 반사 특성으로부터, 상기 3차원 모델에 대응되는 실제 무기체계의 3차원 산란점을 추출하고, 추출된 3차원 산란점을 취합하여 상기 데이터베이스를 구축할 수도 있다. 이는 3차원 산란점의 경우, 실제 무기체계의 전방위에서 측정될 수 있는 RCS(Radar Cross Section) 값과 같은 각종 전파 반사 특성들로 복원할 수 있으며, 상기 추정된 전파 반사 특성 정보에 비해 그 데이터의 양이 훨씬 적기 때문이다.
도 1은 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스를 구축하는 장치의 구성 예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 레이더 표적 데이터베이스 구축 장치는, 입력부(100), 모델링부(110), 추정부(120), 산란점 획득부(130)를 포함하여 구성되며, 데이터베이스 구축부(140)를 포함할 수 있다.
여기서 상기 입력부(100)는 실제 무기체계에 대한 다양한 간접 정보를 입력받는다. 여기서 간접 정보라는 것은, 실제 무기체계에 대응되는 이미지 정보들을 포함한다.
도 2는 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보를 생성하기 위한 간접 정보의 예를 도시한 도면이다.
예를 들어 도 2에서 보이고 있는 것처럼, 특정 무기 체계의 이미지 정보 또는 평면도, 정면도, 우측면도, 좌측면도가 세부적으로 기재된 제원 정보나 도면 정보(예를 들어 CAD(Computer Aided Design) 도면 정보)등이 본 발명의 간접 정보가 될 수 있다.
이러한 간접 정보는, 전문적인 수단, 예를 들어 위성 촬영이나 원거리 항공 촬영 등을 통해 얻어질 수 있다. 그러나 이와는 달리, 인터넷 또는 다양한 경로 등을 통하여 쉽게 얻어질 수 있는 이미지들이 될 수도 있음은 물론이다. 예를 들어 미국 육군의 주력 전차인 M1 에이브람스 전차의 경우, 그 상세한 제원과 이미지, 그리고 정면과 후면을 비롯한 각 방위에서 촬영된 이미지들을 인터넷, 또는 밀리터리(Military) 잡지 등을 통해 쉽게 얻을 수 있다. 그리고 이렇게 얻어진 이미지 정보들은 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 실제 무기체계를 식별할 수 있는 표적 식별 정보를 생성하기 위한 간접 정보로 사용될 수 있다.
또한 상술한 예에서는 상기 간접 정보로서 이미지 정보의 예를 들었으나, 반드시 이미지 정보가 아니더라도 실제 무기체계에 대한 모델 정보가 상기 간접 정보가 될 수도 있음은 물론이다. 즉, 특정 무기체게, 예를 들어 M1 에이브라함 전차를 축소한 프라모델과 같이, 실제 무기체계와 유사한 모델의 경우, 상기 모델의 이미지 또는 상기 모델을 3차원 스캔한 3차원 정보등은 얼마든지 본 발명의 데이터베이스 구축 장치에서 사용될 수 있는 간접 정보가 될 수 있음이 물론이다.
그리고 상기 입력부(100)는 상기 제원 정보 또는 이미지에 포함된 축척 정보 등을 이용하여 상기 간접 정보와, 상기 간접 정보와 대응되는 실제 무기체계의 크기 차이를 인식할 수 있다. 그리고 상기 입력부(100)는 대응되는 실제 무기체계의 크기에 부합하도록 상기 간접 정보의 스케일을 조정할 수도 있다.
그리고 상기 모델링부(110)는 상기 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계에 대응되는 3차원 모델을 생성할 수 있다. 여기서 상기 3차원 모델은 상기 실제 무기체계의 크기에 부합되도록 스케일이 조정된 간접 정보에 근거하여 생성된다. 따라서 상기 모델링부(110)에서 생성되는 3차원 모델은 실제 무기체계의 크기에 부합될 수 있다.
그리고 상기 추정부(120)는 상기 생성된 3차원 모델로부터 상기 3차원 모델의 기하학적 특징이 가지는 전파 반사 특성을 추정한다.
여기서 상기 3차원 모델은 상술한 바와 같이 실제 크기의 무기체계에 부합되므로, 상기 추정부(120)는 3차원 모델로부터 상기 3차원 모델에 대응되는 실제 무기체계가 가지는 기하학적 특징이 가지는 전파 반사 특성을 추정할 수 있다. 여기서 상기 전파 반사 특성은, RCS(Radar Cross Section) 정보, 즉 레이더 반사 단면적 값일 수 있다.
한편, 상기 산란점 획득부(130)는 상기 추정된 전파 반사 특성으로부터, 상기 3차원 모델 표면의 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다. 여기서 상기 산란점이라는 것은 레이더의 전자파가 표적의 각기 다른 기하학적 특징에서 산란되어 되돌아오는 지점을 말하는 것이다.
산란점 획득부(130)는 상기 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성으로부터 상기 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 상기 전파 반사 특성이 RCS 정보로 추정되는 경우, 산란점 획득부(130)는 기 설정된 알고리즘(Algorithm), 즉 3D MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil) 알고리즘 외에도 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques), MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 등을 이용하여 상기 RCS 정보로부터 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다. 그리고 여기서 상기 3차원 산란점에 대한 정보는 상기 3D 모델 표면상의 산란점의 좌표, 크기, 또는 산란점의 고각이나 방위각에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고 이러한 산란점은 적어도 두 개 이상일 수 있다. 데이터베이스 구축부(140)는 산란점이 복수인 경우, 대응되는 산란점 정보들을 포함하는 각각의 산란점들을 취합하여 하나의 표적에 대한 표적 식별 정보를 생성한다. 그리고 생성된 정보를 데이터베이스에 포함시킴으로써 레이더 표적 데이터베이스를 구축한다.
여기서 상기 표적 식별 정보는 상기 실제 무기체계에 대응되게 생성된 3D 모델로부터 생성된 정보이다. 따라서 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스는, 실제 무기체계로부터의 측정 없이도 상기 실제 무기체계에 대응되는 표적을 식별할 수 있는 표적 식별 정보를 포함하는 것이 가능하다.
도 3은 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 레이더 표적 장치 데이터베이스를 구축하는 방법의 흐름을 도시한 것이다.
도 3을 참조하여 살펴보면, 간접 정보가 입력되는 경우, 입력부(100)는 입력된 간접 정보를 대응되는 실제 무기체계에 부합되는 크기로 스케일(scale)을 조정한다(S300).
도 4는 이처럼 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 입력된 간접 정보를 실제 무기체계와 유사하게 스케일을 조정하는 예를 보이고 있는 도면이다.
예를 들어 입력부(100)는 상기 S300 단계에서, 상기 간접 정보에 포함된 제원의 축적 정보를 추출하고 추출된 축척 정보를 이용하여 실제 무기체계에 부합되는 크기로 상기 간접 정보의 스케일을 조정할 수 있다. 또는 이러한 축적 정보가 없는 경우, 사용자의 제어에 따라 상기 간접 정보의 스케일이 결정되도록 할 수도 있다.
예를 들어 상기 간접 정보는 축적 정보를 포함하는 CAD(Computer Aided Design) 도면 정보일 수 있다. 또는 상기 간접 정보가 실제 무기체계의 이미지를 포함하는 제원 정보의 경우, 실제 무기체계와 이미지간의 축적 정보를 포함하는 것일 수 있다.
이러한 경우, 입력부(100)는 상기 S300 단계에서, 상기 CAD 도면 정보로부터 축척 정보를 추출할 수 있다. 또는 입력부(100)는 스캔 등, 상기 제원 정보를 입력받는 과정에 있어서, 상기 축척 정보를 인식할 수 있고, 인식된 축척 정보를 추출할 수도 있다. 또한 이러한 축척 정보가 없을 경우, 사용자의 입력에 따라 상기 간접 정보의 스케일을 결정할 수도 있음은 물론이다.
그리고 스케일 조정이 끝나면, 입력부(100)는 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 모델링부(110)에 입력한다. 모델링부(110)는 상기 입력된 간접 정보를 이용하여 3차원 모델을 생성한다(S302).
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 가상 정보를 이용하여 3차원 모델링 정보를 생성하는 예를 도시한 도면이다.
예를 들어 간접 정보가 CAD 도면과 같은 도면 정보인 경우에는, 모델링부(110)는 도 5의 (a)에서 보이고 있는 것과 같이, 각 방향에서의 이미지 정보를 이용하여 섹션이 구성되도록 할 수 있다. 그리고 각 섹션의 도면 정보를 이용하여 3차원 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어 모델링부(110)에서는 평면도, 정면도, 후면도, 좌측면도, 우측면도를 이용하여 도 5의 (b)에서 보이고 있는 것처럼, 실제 무기체계와 유사한 3차원 모델을 생성할 수 있다.
한편, 3차원 모델이 생성되면, 모델링부(110)는 생성된 3차원 모델을 추정부(120)에 입력한다. 그리고 상기 추정부(120)는 상기 입력된 3차원 모델로부터 전파 반사 특성을 추정한다.
여기서 상기 전파 반사 특성은 다양한 정보로 추정될 수 있다. 그리고 상기 전파 반사 특성은, 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있는 전파 반사 특성에 대한 정보가 될 수 있다. 예를 들어 상기 전파 반사 특성은 RCS(Radar Cross Section) 값이 될 수 있다. 이러한 경우, 추정부(120)는 상기 산란점에 대한 정보를 획득하기 위해 추정되는 전파 반사 특성으로 RCS 값을 추정할 수 있다(S304).
도 6은 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서, 3D 모델의 전파 반사 특성으로 RCS 정보를 추정하는 예를 도시한 도면이다.
도 6에서 도시하고 있는 것처럼, 추정부(120)는 3D 모델이 가지는 기하학적 특징이 가지는 전파 반사 특성, 예를 들어 상기 3D 모델의 표면에서 레이더 전파가 반사될 수 있는 단면적(Radar Cross Section : RCS)의 분포등을 추정할 수 있다. 그리고 상기 추정부(120)에서 추정되는 RCS 정보는, 상기 3D 모델이 실제 무기체계의 간접 정보로부터 생성된 것이므로, 상기 RCS 정보는 실제 무기체계에서 측정된 RCS 값과 유사한 값이 될 수 있다.
한편 상기 추정부(120)에서 3D 모델의 기하학적 특징으로부터 추정되는 전파 반사 특성을 산란점 획득부(130)로 입력한다.
상기 추정부(120)에서 추정되는 전파 반사 특성은, 예를 들어 RCS 정보와 같이 산란점에 대한 정보를 획득하는 것이 가능한 전파 반사 특성일 수 있음을 언급한 바 있다. 이에 따라 상기 추정부(120)에서 추정된 전파 반사 특성으로부터 산란점 획득부(130)는 상기 3D 모델 상의 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다(S306).
상기 산란점 획득부(130)는 S306 단계에서, 기 설정된 알고리즘을 이용하여 상기 입력된 전파 반사 특성으로부터 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 산란점 획득부(130)는 TLS(Total Least Square)-Prony 알고리즘, Fast Root-MUSIC (Multiple Signal Classification) 알고리즘, Matrix-Pencil 알고리즘, GEESE(GEneralized Eigenvalues utilizing Signal-subspace Eigenvalues) 알고리즘, 또는 TLS-ESPRIT(Total Least Squares - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) 알고리즘과 같은 다양한 알고리즘을 이용하여 1차원 산란점, 2차원 산란점 또는 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다.
또는 산란점 획득부(130)는 상기 추정부(120)로부터 입력된 전파 반사 특성으로부터 기 설정된 형태의 반사 신호에 따른 영상 정보를 추출할 수도 있음은 물론이다.
도 7은 추정된 RCS 정보를 이용하여 획득 가능한 실제 무기체계의 2차원 영상의 예를 도시한 도면이다.
예를 들어 상기 산란점 획득부(130)는 도 7에서 보이고 있는 것과 같이, 추정부(120)로부터 입력된 전파 반사 특성, 일예로 RCS 정보로부터 2차원 SAR(Synthetic Aperture Radar) 또는 ISAR(Inverse SAR) 영상을 생성할 수 있다. 그리고 산란점 획득부(130)는 상기 2차원 영상으로부터 상기 기 설정된 알고리즘등을 이용하여 적어도 하나의 2차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다.
또는 상기 산란점 획득부(130)는 1차원 또는 2차원 산란점 뿐만 아니라 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수도 있음은 물론이다.
도 8은 추정된 RCS 정보를 이용하여, 대응되는 실제 무기체계로부터 획득할 수 있는 산란점을 추출하는 예를 도시한 도면이다.
예를 들어 도 8에서 보이고 있는 것처럼, 산란점 획득부(130)는 상기 추정부(120)에서 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성 정보(예를 들어 RCS 정보)를 이용하여 상기 3D 모델이 가지는 기하학적 특징으로부터 적어도 하나의 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 예로 상기 산란점 획득부(130)는 기 설정된 알고리즘(Algorithm), 즉 3D MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil) 알고리즘 외에도 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques), MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 등을 이용하여 상기 RCS 정보로부터 3차원 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다. 그리고 여기서 상기 3차원 산란점에 대한 정보는 상기 3D 모델 표면상의 산란점의 좌표, 크기에 대한 정보를 포함할 수 있다.
즉, 도 8에서 보이고 있는 것처럼, 산란점 획득부(130)는 입력된 전파 반사 특성 정보로부터, 기 설정된 알고리즘을 이용하여 3D 모델 상의 3차원 산란점들(800 ~ 820)들 각각에 대한 좌표, 크기에 대한 정보들을 획득할 수도 있다.
이처럼 산란점 획득부(130)에서, 각 산란점들에 대한 정보들이 획득되면, 산란점 획득부(130)는 획득된 각 산란점들에 대한 정보를 데이터베이스 구축부(140)로 입력한다. 그러면 데이터베이스 구축부(140)는 입력된 각 산란점들에 대한 정보를 취합하여, 이를 상기 3D 모델에 대응되는 실제 무기체계에 대한 표적 식별 정보로 생성한다(S308). 그리고 데이터베이스 구축부(140)는 현재 생성된 표적 식별 정보를, 실제 레이더가 사용할 수 있는 표적 식별 정보 데이터베이스에 포함시킨다(S310). 이에 따라 레이더는 상기 3D 모델로부터 생성된 표적 식별 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계를 탐지 및 식별할 수 있다.
여기서 상기 데이터베이스 구축부(140)는, 상기 표적 식별 정보를 생성함에 있어 특정 반사 신호 형태를 이용하여 표적을 탐지하는 레이더에서 사용가능한 표적 식별 정보로 변환하여 데이터베이스에 저장할 수도 있음은 물론이다.
즉, 데이터베이스 구축부(140)는 상기 3D 모델의 기하학적 특징으로부터 얻어진 적어도 하나의 산란점에 대한 정보들로부터 상기 3D 모델이 가지는 전파 반사 특성에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 데이터베이스 구축부(140)는 상기 적어도 하나의 산란점에 대한 정보로부터, 상기 3D 모델에 대한 전방위 RCS 정보 뿐만 아니라, 상기 3D 모델의 1차원, 2차원 또는 3차원 영상등 표적의 전파 반사 특성에 대한 모든 정보로 변환할 수 있다. 상기 데이터베이스 구축부(140)는 이를 위해 상기 적어도 하나의 산란점 정보를 기 설정된 전파 반사 특성에 대한 정보로 변환하기 위한 변환부(도시되지 않음)를 더 구비할 수 있다.
예를 들어 상기 변환부는, 하기 수학식 1의 과정을 통해 상기 적어도 하나의 산란점에 대한 정보들을 RCS 정보로 변환할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, 상기
Figure pat00002
은 n번째 산란점의 3차원 좌표,
Figure pat00003
은 그 산란점의 크기,
Figure pat00004
는 고각,
Figure pat00005
는 방위각을 나타낸다.
이처럼 데이터베이스 구축부(140)는 변환부를 통해 레이더가 사용하는 반사 신호에 대응되는 표적 식별 정보로 상기 획득된 산란점들에 대한 정보를 변환하여 저장할 수도 있다. 따라서 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치 및 방법에 따라 구축된 데이터베이스는 레이더가 사용하는 반사 신호의 형태에 상관없이, 해당 레이더에서 사용되는 반사 신호에 따른 표적 식별 정보를 제공할 수 있다.
한편, 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 데이터베이스 구축 장치에서 추출된 산란점으로부터 복원된 RCS 정보와, 산란점 생성과정을 거치지 않고 직접 예측된 RCS 정보를 비교한 결과를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따라 실제 무기체계에 대응되게 생성된 3D 모델로부터 획득한 3차원 산란점 정보로부터 복원된 RCS 정보를 표시한 그래프(900)와, 산란점 추출과정을 거치지 않고 모델로부터 직접 계산된 RCS 정보를 표시한 그래프(902)를 보이고 있다. 그리고 도 9에서 보이고 있는 것처럼, 본 발명의 실시 예에 따라 실제 무기체계에 대응되게 생성된 3D 모델로부터 획득한 3차원 산란점 정보로부터 복원된 RCS 정보는, 직접 계산한 RCS 정보와 높은 일치율을 보이고 있음을 알 수 있다.
한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 특히 본 발명의 실시 예에서는 3D 모델의 기하학적 특징이 가지는 전파 반사 특성으로 RCS 정보를 주로 언급하여 기재하였으나, 상술한 바와 같이 상기 3D 모델 상의 산란점들에 대한 정보를 획득할 수 있다면, RCS 정보와는 다른 전파 반사 특성 정보를 상기 추정부(120)에서 추정하도록 할 수도 있음은 물론이다.
아울러, 상술한 본 발명의 실시 예에서는, 간접 정보로서 CAD 도면 정보를 예로 들어 설명하였으나, 이와는 다른 도면 정보가 상기 간접 정보로 이용될 수도 있음은 물론이다. 즉, 상기 간접 정보는 특정 무기체계에 대한 이미지라면 어떠한 형태든지 이용할 수도 있다.
또한 상술한 실시 예에서는, 상기 간접 정보로 특정 무기 체계에 전체에 대한 이미지가 사용되는 것을 예로 들어 설명하였으나, 이와는 달리 특정 무기체계에 대한 일부의 이미지만을 상기 간접 정보로 사용할 수도 있음은 물론이다. 예를 들어 전체 윤곽이 알려지지 않은 새로운 무기체계의 경우, 그 일부만이라도 촬영된 이미지가 있는 경우, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치는, 상기 일부의 이미지를 3D 모델링하여, 상기 일부의 이미지로부터 생서된 3D 모델이 가지는 기하학적 특징으로부터 전파 반사 특성 및 산란점에 대한 정보를 획득할 수 있다. 따라서 레이더 장치가 상기 새로운 무기체계의 일부를 탐지하는 경우, 이를 식별하고 상기 새로운 무기체계가 탐지되었음을 표시부상에 표시할 수도 있다.
그러나 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석 되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 입력부 110 : 모델링부
120 : 추정부 130 : 산란점 획득부
140 : 데이터베이스 구축부

Claims (10)

  1. 실제 무기체계에 대응되는 적어도 하나의 간접 정보를 입력받고, 입력받은 간접 정보를 실제 무기체계에 대응되는 크기로 상기 입력된 간접 정보의 스케일(scale)을 조정하는 입력부;
    상기 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계에 대응되는 3차원 모델을 생성하는 모델링부;
    상기 3차원 모델이 가지는 기하학적 특징에 대응되는 전파 반사 특성에 대한 정보를 추정하는 추정부;
    상기 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성을 이용하여 상기 3차원 모델 상의 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 정보를 획득하는 산란점 획득부; 및,
    상기 산란점 각각에 대한 정보를 취합하여 상기 실제 무기체계에 대한 표적 식별 정보를 생성하고, 이를 데이터베이스로 포함시키는 데이터베이스 구축부를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 간접 정보는,
    상기 실제 무기체계에 대한 상기 간접 정보의 축적 정보를 포함하는 상기 실제 무기체계에 대한 이미지 정보, 제원 정보 또는 CAD(Computer Aided Design) 도면 정보이며,
    상기 입력부는,
    상기 간접 정보로부터 축척 정보를 추출하고, 추출된 축척 정보에 근거하여, 상기 간접 정보의 스케일을 결정하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 전파 반사 특성은,
    RCS(Radar Cross Section) 값 또는 상기 산란점을 추출할 수 있는 전파 반사 특성에 대한 정보임을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 산란점 정보는,
    상기 3차원 모델 상에 위치하는 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 좌표 정보, 크기 정보임을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 데이터베이스 구축부는,
    상기 획득된 산란점 정보를 기 설정된 형태의 반사 신호에 따른 표적 식별 정보로 변환하는 변환부를 더 구비하고,
    상기 변환된 표적 식별 정보를 데이터베이스에 포함시키는 것을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 장치.
  6. 실제 무기체계에 대응되는 적어도 하나의 간접 정보를 입력받고, 입력받은 간접 정보를 실제 무기체계에 대응되는 크기로 상기 입력된 간접 정보의 스케일(scale)을 조정하는 단계;
    상기 스케일이 조정된 적어도 하나의 간접 정보를 이용하여 상기 실제 무기체계에 대응되는 3차원 모델을 생성하는 단계;
    상기 생성된 3차원 모델이 가지는 기하학적 특징에 대응되는 전파 반사 특성에 대한 정보를 추정하는 단계;
    상기 추정된 3D 모델의 전파 반사 특성을 이용하여 상기 3차원 모델 상의 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 정보를 획득하는 단계; 및,
    상기 산란점 각각에 대한 정보를 취합하여 상기 실제 무기체계에 대한 표적 식별 정보를 생성하고, 이를 데이터베이스에 포함시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 간접 정보는,
    상기 실제 무기체계에 대한 상기 간접 정보의 축적 정보를 포함하는 상기 실제 무기체계에 대한 이미지 정보, 제원 정보 또는 CAD(Computer Aided Design) 도면 정보이며,
    상기 스케일을 조정하는 단계는,
    상기 간접 정보로부터 축척 정보를 추출하는 단계; 및,
    상기 추출된 축척 정보에 근거하여 상기 입력된 간접 정보의 스케일을 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 전파 반사 특성은,
    RCS(Radar Cross Section) 값 또는 상기 산란점을 추출할 수 있는 전파 반사 특성에 대한 정보임을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 산란점 정보는,
    상기 3차원 모델 상에 위치하는 적어도 하나의 산란점 각각에 대한 좌표 정보, 크기 정보임을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 방법.
  10. 제6항에 있어서, 상기 데이터베이스 구축 단계는,
    상기 획득된 산란점 정보를, 기 설정된 형태의 반사 신호에 따른 표적 식별 정보로 변환하는 단계; 및,
    상기 변환된 표적 식별 정보를 데이터베이스에 포함시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 정보 데이터베이스 구축 방법.
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