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연구 과제

진행중인 연구과제

 국방과학연구소의 표적 스트림 데이터 처리 분석

국방부 프로젝트로서 16년부터 22년까지 수행하는 연구과제로서 레이더소나센서 등으로부터 수집된 수천개의 표적 데이터를 실시간으로 수집 분석 처리하여 함정에 가장 위험한 표적을 질의 처리하는 기술을 연구한다. ADD 과제로서 수행하고 있으며 과제 참여시에 국방과학연구소 등에 입사할 때 유리하다.

    수천개 표적 객체의 예측 경로 분석 : 수초 간격으로 레이터 등으로부터 수집되는 수천개의 표적 객체의 예상 경로를 예측하는 기술 개발로 수집된 실시간 데이터 학습 기술을 개발한다.

    실시간 표적 객체의 고성능 시공간 색인 기술 : binary search tree보다 발전된 B*-tree 기반의 시공간 색인으로서 수분후 표적이 어디로 이동할지를 예측하는 R*-tree 기반의 시공간 색인 기술을 연구한다이 연구는 자료구조파일구조 기반의 알고리즘을 알면 충분히 수행이 가능하다.

     함정/선박 재난 안전 빅데이터 분석 : 선박의 흔들림 센서 정보기관 센싱 정보이동 경로해양 기상 정보를 분석하면 위험한 해역 탐지안전한 이동 경로 추천 기술을 연구한다해양의 재난 방재를 위한 빅데이터 기술로서 각종 센서로 수집된 데이터 저장 관리분석 및 예측하는 기술을 배우게 된다.


▣ CCTV 영상 데이터 분석 및 예측 기술

비가 오면온천천이 범람하면 CCTV 영상의 조도/채도/명도가 변한다영상의 변화를 패턴 그래프로 추출하여 데이터 분석을 하게 되면 강우량안개 시정 거리하천 범람을 자동 추출할 수 있다알파고 딥러닝처럼 영상으로부터 추출된 패턴 그래프 분석 기술을 특허 출원하였고 이 기술을 부산시 재난 방재에 적용하는 연구를 수행중이다.