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3차원 센서를 이용하여 기설정된 임의의 지역을 스캔하여 수집된 원시 데이터 세트를 상기 3차원 센서의 시야각에 대응하여 절단하고, 절단된 데이터 세트에 각 프레임별 배경변화와 노이즈를 반영하고, 상기 3차원 센서의 레이저 빔 패턴을 분석하여 표적의 형태를 설계하고, 상기 표적의 속도 및 움직임 특성에 따라 궤적을 생성하여 상기 절단된 데이터 세트에 융합하여 증강 데이터 세트를 생성하는 단계; 및상기 증강 데이터 세트로부터 복셀(Voxel) 기반으로 하는 옥트리(Octree) 구조를 이용하여 정적인 배경을 제거하고, 배경이 제거된 증강 데이터 세트에 대해 거리별로 달라지는 표적의 포인트 특성을 고려하여 가변 반경값을 사용하는 V-RBNN(Variable Radial Bounded Nearest Neighbor)의 최근접 이웃 탐색기법으로 클러스터링하며, 클러스터링이 완료된 증강 데이터 세트에 대해 표적의 조건을 벗어나는 아웃라이어(Outlier)와 표적 가림 클러스터를 제거하여 상기 표적을 탐지하는 단계;를 포함하는 초소형 표적 탐지방법
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3차원 센서를 이용하여 기설정된 임의의 지역을 스캔하여 수집된 원시 데이터 세트를 상기 3차원 센서의 시야각에 대응하여 절단하고, 절단된 데이터 세트에 각 프레임별 배경변화와 노이즈를 반영하고, 상기 3차원 센서의 레이저 빔 패턴을 분석하여 표적의 형태를 설계하고, 상기 표적의 속도 및 움직임 특성에 따라 궤적을 생성하여 상기 절단된 데이터 세트에 융합하여 증강 데이터 세트를 생성하는 단계;상기 증강 데이터 세트를 다양한 배경조건, 생성 노이즈 특성, 표적의 형태 및 크기, 표적의 궤적 형태 및 속도에 대응하는 시나리오별로 구분하여 시각화하고, 시각화된 시나리오별 증강 데이터 세트와 동일한 시나리오별로 생성되어 데이터베이스화된 기준 데이터 세트를 상호 비교하여 증강 데이터 세트를 검증하는 단계; 및검증이 완료된 증강 데이터 세트로부터 복셀(Voxel) 기반으로 하는 옥트리(Octree) 구조를 이용하여 정적인 배경을 제거하고, 배경이 제거된 증강 데이터 세트에 대해 거리별로 달라지는 표적의 포인트 특성을 고려하여 가변 반경값을 사용하는 V-RBNN(Variable Radial Bounded Nearest Neighbor)의 최근접 이웃 탐색기법으로 클러스터링하며, 클러스터링이 완료된 증강 데이터 세트에 대해 표적의 조건을 벗어나는 아웃라이어(Outlier)와 표적 가림 클러스터를 제거하여 상기 표적을 탐지하는 단계;를 포함하는 초소형 표적 탐지방법
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3차원 센서를 이용하여 초소형 표적의 침투와 탐지 성능을 시험하고자 하는 임의의 지역을 스캐닝하고, 이를 초기맵으로 하여 원시 데이터 세트를 수집하는 단계;상기 원시 데이터 세트를 상기 3차원 센서의 시야각 만큼 절단하는 단계;절단된 데이터 세트에 각 프레임마다 미세하게 위치가 변경될 수 있는 배경 변화와 대기 반사로 발생될 수 있는 광역 깜박임 형태의 노이즈를 모사하여 반영하는 단계;상기 3차원 센서의 레이저 빔 패턴을 분석하여 표적의 형태를 설계하는 단계;탐지하고자 하는 표적의 움직임 형태와 노이즈의 움직임 특성을 고려하여 탐지할 표적의 움직임과 노이즈의 움직임에 대한 3차원 궤적 프로파일을 생성하는 단계; 상기 3차원 궤적 프로파일에 탐지하고자 하는 표적의 형태를 융합하여 상기 3차원 궤적 프로파일을 따라 움직이는 표적에 대한 증강 데이터 세트를 생성하는 단계; 상기 생성된 증강 데이터 세트를 시각화하여 검증하는 단계; 상기 증강 데이터 세트에서 움직이는 표적과 고정된 장면을 복셀(Voxel) 기반으로 하는 옥트리(Octree) 구조를 이용하여 서로 비교 분리하여 배경을 제거하는 단계;배경이 제거된 증강 데이터 세트에 대해 거리별로 달라지는 표적의 포인트 특성을 고려하여 가변 반경값을 사용하는 V-RBNN의 최근접 이웃 탐색기법으로 클러스터링하는 단계;클러스터링이 완료된 증강 데이터 세트에 대해 표적의 조건을 벗어나는 아웃라이어(Outlier)와 표적 가림 클러스터를 제거하는 단계; 및상기 3차원 센서의 스캔 채널을 벗어나거나, 혹은 환경의 영향으로 표적의 탐지 결과가 상실된 경우와 같은 상황이 발생된 경우에는 가중치 히스토리 큐 궤적방식에 FIR(Finite Impulse Response) 원리를 접목하여 표적의 순차적 이동특성을 모니터링하여 표적의 순차적인 위치를 예측하는 단계; 를 포함하는 초소형 표적 탐지방법
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제 3 항에 있어서, 상기 원시 데이터를 수집하는 단계에서는 상기 3차원 센서의 실시간 데이터를 정합하는 방식으로 초기맵을 생성하고, 한번 초기맵을 생성한 3차원 센서는 레이더와 연동하여 대략적인 위치로 지향한 후 레이저 스캔을 시작하여 표적을 탐지하거나, 혹은 서보모터가 장착된 2축 집벌을 활용하여 스캐너 어셈블리를 회전시키는 방식으로 광범위한 스캔을 수행하여 수집하는 초소형 표적 탐지방법
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제 4 항에 있어서, 상기 표적의 형태를 설계하는 단계는, 탐지하고자 하는 표적의 형태와 밀집지역을 확인하는 단계;레이저 빔의 수직 및 수평방향의 교차영역을 분석하는 단계;레이저 빔의 간격과 상기 교차영역에 대한 각도를 확인하는 단계;상기 교차영역이 작은 EL 방향의 교차각과 AZ 방향의 교차각을 계산하는 단계;상기 AZ 방향과 상기 EL 방향의 시야각의 길이(FOVm)를 계산하는 단계;탐지하고자 하는 표적이 차지할 수 있는 검출 라인수(BLAZ, BLEL)를 계산하는 단계;상기 교차영역의 길이정보(BIAZ, BIEL)를 계산하는 단계; 상기 교차영역의 추가 검출되는 탐지영역을 고려한 길이(TBIAZ, TBIEL)를 계산하는 단계; 및최종 표적의 포인트 개수(TP)를 계산하는 단계;를 포함하는 초소형 표적 탐지방법
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제 5 항에 있어서, 상기 AZ 방향과 상기 EL 방향의 시야각의 길이(FOVm)는 거리(Rm)에 따라 달라지고, 하기 [수학식 1]을 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지방법
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제 6 항에 있어서, 상기 탐지하고자 하는 표적이 차지할 수 있는 검출 라인수(BLAZ, BLEL)는 하기 [수학식 2]을 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지방법
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제 7 항에 있어서, 상기 교차영역의 길이정보(BIAZ, BIEL)는 각각 하기 [수학식 3]을 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지방법
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제 8 항에 있어서, 상기 교차영역의 추가 검출되는 탐지영역을 고려한 길이(TBIAZ, TBIEL )는 각각 하기 [수학식 4]를 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지방법
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제 9 항에 있어서, 상기 최종 표적의 포인트 개수(TP)는 하기 [수학식 5]를 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지방법
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제 3 항에 있어서, 상기 증강 데이터 세트를 시각화하여 검증하는 단계에서는 상기 생성된 증강 데이터 세트를 다양한 배경조건, 생성 노이즈 특성, 표적의 형태 및 크기, 표적의 궤적 형태 및 속도에 대응하는 시나리오별로 구분하여 시각화하고, 시각화된 시나리오별 증강 데이터 세트와 동일한 시나리오별로 생성되어 데이터베이스화된 기준 데이터 세트를 상호 비교하는 방식으로 검증하는 초소형 표적 탐지방법
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프로세서에 의해 실행되는 것을 통하여 제 3 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 기재된 초소형 표적 탐지방법을 실현하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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