DOI QR코드

DOI QR Code

A System Design Method of Mine Warfare Using Information for SONAR and MDV

소나와 무인기뢰처리기 정보를 활용한 기뢰전 체계 설계 방안

  • Received : 2014.08.27
  • Accepted : 2014.11.04
  • Published : 2014.12.31

Abstract

The naval mine is the explosives that are installed in the water in order to attack surface ships or submarines. So mine warfare is a very important component of naval operations. In this paper, first, understanding of the general concept about mine warfare. Second, introduce the mine hunting progress and mine sweeping progress. And then, suggest the system design method of mine counter measure warfare using several functions. The functions are mine area detection algorithm for side scan sonar image using Adaboost algorithm, and calculation to mine hunting progress rate and mine sweeping progress rate. And techniques that lead the mine disposal vehicle(MDV) to mine.

기뢰는 수중에 설치되어 수상함과 잠수함을 공격하기 위한 폭발물로서, 기뢰전은 해군의 여러 가지 성분작전 중에서 매우 중요한 작전 중 하나이다. 본 논문은 기뢰전 일반 개념에 대한 이해로부터 기뢰탐색작전 및 소해작전의 소개와 본문에서 소개 할 몇 가지 기능을 통한 전반적인 기뢰전 체계 설계 방안을 제안한다. 기뢰전 체계의 기능으로는 소나 영상정보로부터 아다부스트 기법을 활용하여 기뢰영역을 탐지하는 기능과 기뢰탐색작전 및 소해작전의 수행 시 각각의 진행률을 계산하는 기능, 소나로부터 수신한 기뢰 표적으로 무인기뢰처리기를 유도하는 기능 등이 있다.

Keywords

References

  1. D. W. Kim, "Operation of tactical data-link between weapon systems and interoperability test and evaluation," in Proc. KICS Int. Conf. Commun. 2012 (KICS ICC 2012), pp. 452- 453, Yongpyong, Korea, Feb. 2012.
  2. H. S. Kim, "A study on the defence IT survey and the acquisition method of IT technology," in Proc. KICS Int. Conf. Commun. 2014 (KICS ICC 2014), pp. 495-496, Yongpyong, Korea, Jan. 2014.
  3. K. B. Kim, "On software reliability engineering process for weapon systems," J. KICS, vol. 26, no. 4, pp. 305-428, Mar. 2011. https://doi.org/10.7840/KICS.2011.36B.4.332
  4. K. H. Kim, "Performance analysis of navigation and sonar system for unmanned mine disposal system," J. Ships and Ocean Eng., vol. 51. pp. 47-55, Jun. 2011.
  5. P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," Computer Vision and Pattern Recognition 2001(CVPR 2001), pp. 511-518, Kauai, USA, Dec. 2001.
  6. R. Lienhart and J. Maydt, "An extended set of Haar-like features for rapid object detection," Int. Conf. Image Process.(ICIP2002), pp. 900-903, Rochester, USA, Sept. 2002.
  7. R. Lienhart, A. Kuranov, and V. Pisarevsky, "Empirical analysis of detection cascades of boosted classifiers for rapid object detection," DAGM'03, 25th Pattern Recognition Symp., pp. 297-304, Madgeburg, Germany, Sept. 2003.