본 연구에서는 3D GIS와 인공지능, 기계학습을 융합하여 전파전달·전파 예측·주파수 간섭 분석 기술을 고도화함. 복잡 지형·환경에서 전파 감쇠 및 간섭 요소를 정밀하게 추론하고, Ray Tracing 시뮬레이션· 및 실측 데이터를 활용해 AI 모델을 보정하여 예측 정확도와 계산 효율을 동시에 추구함. 이를 통해 5G/6G, 위성통신, 자율주행, UAM 등...
주파수 간섭 분석
전파 예측
인공지능
전파 전파
기계 학습
2
2022년 4월-2026년 12월
|4,421,170,000원
인공지능 기반 기지국 전자파 인체노출량 예측 알고리즘 개발
- 기지국의 2D, 시변 전자파 인체노출량 예측 알고리즘 및 서비스 기반기술 개발- 전자파 데이터 특성반영 고도화 전처리기 개발- 무선통신 기술, 지형을 고려한 AI 기반의 2D, 시변 기지국 전자파강도 예측 모델 개발 및 학습- 회절 광학을 이용한 기지국 주변 환경 전자파 분석 기술개발- 이동통신 기지국 인체노출량 예측 알고리즘 검증방법 개발 및 테스트-...
전자기장 평가
인체노출
5세대 이동통신
인공지능
공개 API
3
주관|
2020년 4월-2020년 12월
|46,889,000원
드론 탐지 레이다 주파수 정책 방안에 관한 연구
드론 탐지 레이다 주파수 정책 방안 마련이라는 본 과제의 목표를 위해 세부적으로 추진해야할 연구 내용은 다음 표와 같다. 먼저 기존에 사용되고 있는 레이다 용도의 주파수 대역을 조사하고 지역별로 사용 현황을 조사한다. 이와 더불어 드론 탐지용도로 국내외에서 개발되고 시판되는 제품들의 레이다 탐지 기술을 조사하여 제품들의 주파수 소요량 및 출력을 조사한다. 이 결과를 이용하여 기존 레이다의 동작에 영향을 최소로 할 수 있는 주파수 대역 및 운용 방안을 마련하여 정책 제안 근거 자료를 만든다.
본 과제는 하늘의 바람 방향과 속도를 정밀하게 측정하는 '연직바람 관측장비(Radar Wind Profiler, RWP)' 융합 기술을 개발하여, 기상 예보와 군사 작전에 필수적인 고층 기상 정보를 정확하게 얻고자 하는 연구임.
연구 목표는 민·군 공동 활용 고층기상 관측을 위한 연직바람 관측장비 기술 및 검증체계 개발임. 하드웨어(위상배열 안테나, 송수신기) 및 S/W(신호처리) 개발과 TestBed 검증 기술 확보를 포함함. 핵심 연구 내용은 관측장비 구조 설계를 기반으로 하드웨어 및 소프트웨어 주요 구성품을 설계, 제작, 시험함. 이후 고정형 모델 개발 및 TestBed 구축을 통해 시스템 통합 및 시험평가를 진행함. 기대 효과로는 세계 최고 수준 기술 확보를 통한 기상·군용 및 다양한 레이더 분야 기술 접목임. 국내 장비 수입 대체, 국외 수출 및 중소 산업 활성화에 기여하며, 군용 이동형 장비 개발 및 방위태세 강화에 활용될 것으로 전망됨.