객체 판단을 위한 레이더 및 열상관측장비의 연계 방안 연구

• 영문명: Study on the Linkage between RADAR and Thermal Observation Device for Object Classification
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 최영진(Young-Jin Choi) 김도영(Do-Young Kim) 이헌기(Hun-Kee Lee) 이동규(Dong-Gyu Lee)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제4호, 833~840쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.31

국문 초록

레이더(Radio Detection and Ranging, RADAR)는 무선주파수(Radio Frequency, RF)를 이용하여 물체의 거리, 방위각, 고각 등을 탐지하는 장비로 현대전에 있어서 중추적인 역할을 수행하고 있다. 레이더는 장거리의 물체 탐지 및 감지에 뛰어난 반면, 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS)과 속도 및 이동경로 등을 제외한 정보의 부족으로 객체의 분류 능력이 떨어진다. 반면 열상관측장비(Thermal Observation Device, TOD)는 직접 관측을 통한 비교적 근거리에서의 정확한 객체 분류 능력을 보유하였지만, 객체의 탐지 및 감지 능력에 있어서 보완이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 두 탐지체계을 상호 보완하여 탐지성능을 향상시키는 방법을 소개하며, 탐지된 객체에 대해서 YOLO 모델을 활용한 객체 분류 방안에 대하여 제안한다. 이를 통해 광범위한 환경에서 목표 객체에 대한 감시정찰능력 향상에 기여할 것이다.

영문 초록

Radar (Radio Detection and Ranging) systems play a pivotal role in modern warfare by detecting the range, azimuth, and elevation of targets using radio frequency (RF) signals. Despite their effectiveness in long-range detection, radars have limitations in object classification due to insufficient information beyond radar cross section (RCS), speed, and trajectory. In contrast, Thermal Observation Devices (TODs) offer superior classification accuracy at shorter ranges through direct imaging, but lack in detection and sensing performance. This study proposes a complementary fusion of radar and TOD technologies to overcome their individual limitations. Furthermore, it presents an object classification method using the YOLO model to identify detected targets more accurately. The proposed approach enhances surveillance and reconnaissance capabilities in complex and diverse operational environments.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구배경

Ⅲ. 개념 및 이론적 제안

Ⅳ. 인공신경망 적용 방안

Ⅴ. 적절 YOLO 모델 적용

Ⅵ. 결론

References

키워드

레이더 열상 관측 장비 객체 분류 욜로 모델 인공 지능 Radar Thermal Observation Device TOD Object Classification YOLO Model AI