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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 생성하고, 생성된 상기 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 초소형 표적 탐지기
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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 생성하고, 생성된 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 검증하고, 검증이 완료된 상기 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 초소형 표적 탐지기
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3차원 센서를 이용하여 초소형 표적의 침투와 탐지 성능을 시험하고자 하는 임의의 지역을 스캐닝하고, 이를 초기맵으로 하여 원시 데이터 세트를 수집하는 원시 데이터 세트 수집부;상기 원시 데이터 세트를 상기 3차원 센서의 시야각 만큼 절단하는 원시 데이터 세트 절단부;절단된 데이터 세트에 각 프레임마다 미세하게 위치가 변경될 수 있는 배경 변화와 대기 반사로 발생될 수 있는 광역 깜박임 형태의 노이즈를 모사하여 반영하는 배경변화 및 노이즈 모사부;상기 3차원 센서의 레이저 빔 패턴을 분석하는 레이저 빔 패턴 분석부;상기 레이저 빔 패턴의 분석을 토대로 표적의 형태를 설계하는 표적 형태 설계부;탐지하고자 하는 표적의 움직임 형태와 노이즈의 움직임 특성을 고려하여 탐지할 표적의 움직임과 노이즈의 움직임에 대한 3차원 궤적 프로파일을 생성하는 표적 궤적 설계부; 상기 3차원 궤적 프로파일에 탐지하고자 하는 표적의 형태를 융합하여 상기 3차원 궤적 프로파일을 따라 움직이는 표적에 대한 증강 데이터 세트를 생성하는 증강 데이터 세트 생성부; 상기 생성된 증강 데이터 세트를 시각화하여 검증하는 시각화 및 유사성 검증부; 상기 증강 데이터 세트에서 움직이는 표적과 고정된 장면을 복셀(Voxel) 기반으로 하는 옥트리(Octree) 구조를 이용하여 서로 비교 분리하여 배경을 제거하는 배경 제거부;배경이 제거된 증강 데이터 세트에 대해 거리별로 달라지는 표적의 포인트 특성을 고려하여 가변 반경값을 사용하는 V-RBNN의 최근접 이웃 탐색기법으로 클러스터링하는 클러스터링부;클러스터링이 완료된 증강 데이터 세트에 대해 표적의 조건을 벗어나는 아웃라이어(Outlier)와 표적 가림 클러스터를 제거하고, 상기 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 예측하여 초소형 표적을 탐지하는 표적 탐지부; 를 포함하는 초소형 표적 탐지기
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제 3 항에 있어서, 상기 원시 데이터 세트 수집부는 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 탐지기
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제 4 항에 있어서, 상기 표적 형태 설계부는, 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;로 표적 형태를 설계하는 초소형 표적 탐지기
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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 탐지기
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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 탐지기
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8
제 7 항에 있어서, 상기 교차영역의 길이정보(BIAZ, BIEL)는 각각 하기 [수학식 3]을 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지기
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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 탐지기
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10
제 9 항에 있어서, 상기 최종 표적의 포인트 개수(TP)는 하기 [수학식 5]를 통해 계산하여 얻어지는 초소형 표적 탐지기
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제 3 항에 있어서, 상기 시각화 및 유사성 검증부는 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 탐지기
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