이 연구 주제는 상용 FMCW 레이다와 소형 CW 도플러 레이다를 활용하여 차량, 보행자, 인체 움직임과 같은 동적 객체의 상태를 추정하는 기술을 다룬다. 연구실은 도로 환경에서 이동 차량의 길이를 예측하거나, 실내 보행자의 보행 주기·보폭·하지 높이와 같은 생체역학 파라미터를 실시간으로 추정하는 문제를 연구해 왔다. 이는 레이다 센서가 카메라에 비해 조도 변화와 사생활 이슈에 강하고, 다양한 환경에서 비접촉 측정이 가능하다는 장점을 적극 활용하는 방향이다. 기술적으로는 레인지-도플러 맵뿐 아니라 레인지-각도 맵, 다중 프레임 산란 중심 융합, 위상 변조 분석, 운동 성분 보정 등 고급 신호처리 기법이 핵심을 이룬다. 특히 차량 길이 예측 연구에서는 정지형 및 이동형 FMCW 레이다 시나리오를 구분하여 각 상황에 적합한 클러터 제거 방식을 적용하고, 겹쳐진 표적도 분리 가능한 구조를 제시했다. 또한 보행 분석에서는 연산량이 큰 2차원 시간-주파수 영상 대신 1차원 위상 변조 정보를 이용해 소형 센서에서도 실시간 구현이 가능하도록 설계한 점이 특징이다. 이러한 연구는 스마트 모빌리티, 지능형 교통 시스템, 실내 건강 모니터링, 고령자 보행 이상 감지 등 다양한 응용으로 연결된다. 나아가 드론-사람 충돌 방지용 AI 알고리즘 개발 발표에서도 보이듯, 연구실은 단순 측정에 머무르지 않고 레이다 기반 인지와 판단으로 연구를 확장하고 있다. 향후에는 레이다 신호처리와 인공지능을 결합해 복수 객체 추적, 행동 인식, 이상 상황 탐지까지 수행하는 지능형 센서 플랫폼으로 발전할 가능성이 높다.

이 연구 주제는 레이다 반사 신호에 포함된 미세도플러와 시간-주파수 특성을 이용해 표적의 종류와 운동 상태를 정밀하게 식별하는 기술에 초점을 둔다. 특히 탄도미사일 표적, 탄두와 기만체, 회전 부품을 가진 항공기와 같은 복합 표적은 단순한 거리나 속도 정보만으로 구분하기 어렵기 때문에, 반사 신호에 숨어 있는 미세운동 성분을 추출하고 해석하는 것이 핵심이다. 연구실은 이러한 문제를 해결하기 위해 표적의 물리적 운동 특성을 반영한 신호 모델링과 효율적인 특징 추출 구조를 함께 연구한다. 구체적으로는 기존의 복잡한 2차원 영상 기반 처리 대신, 실시간성과 강인성을 높일 수 있는 새로운 특징 추출 패러다임을 개발하는 방향이 두드러진다. 논문과 특허에서 확인되듯이 학습 이진화 시간-주파수 영상, 마이크로도플러 기저함수, 다중 관측각 융합, 그리고 PCA·ICA 기반 신호 분리 기법 등을 활용하여 표적의 핵심 산란원과 운동 주파수를 분리하고 판별 성능을 향상시키고 있다. 이는 계산량을 줄이면서도 잡음과 클러터 환경에서 안정적인 식별을 가능하게 하는 접근이다. 이러한 연구는 국방 감시정찰, 항공우주 표적 인식, 자율 방호 체계 등에서 높은 활용 가능성을 가진다. 특히 실시간 위협 판별이 중요한 환경에서는 연산 효율과 오탐 감소가 매우 중요하며, 연구실의 방법론은 실제 운용 가능한 수준의 경량화된 알고리즘 개발로 이어질 수 있다. 앞으로는 AI 기반 분류기와 물리 기반 레이다 신호해석을 결합하여, 복수 표적 환경이나 저신호대잡음비 조건에서도 더욱 강인한 표적 식별 체계를 구축하는 방향으로 확장될 가능성이 크다.

이 연구 주제는 해상 환경과 군 운용 환경에서의 소형 표적 탐지, 잠망경 및 탄도미사일 탐지, 다기능 위상배열 레이다 운용 기술을 중심으로 한다. 해상 표적은 해면 클러터와 낮은 고각, 작은 레이다 단면적 등으로 인해 탐지가 매우 까다롭기 때문에, 일반적인 탐지 알고리즘만으로는 충분한 성능을 확보하기 어렵다. 연구실은 실제 함정 탑재 환경과 유사한 조건을 고려하여, 고난도 탐지 문제를 해결할 수 있는 신호 설계와 탐지 프레임워크를 연구하고 있다. 대표적으로 해수면 소형 표적 탐지를 위해 stepped carrier frequency와 fast scan mode를 결합하고, 방사거리·펄스시간·스캔시간의 3차원 복소 데이터 구조를 활용하는 방식이 제시되었다. 여기에 인트라스캔 적분, 인터스캔 적분, 최적 코히런트 검파, 허위표적 판별 절차를 조합하여 해면 클러터에 대한 민감도를 낮추고 탐지 성능을 높인다. 또한 함정용 이중대역 다기능 위상배열 레이다 프로젝트를 통해 잠망경과 탄도미사일을 동시에 고려하는 탐지 파형 및 탐지 기법을 개발하고 있어, 학술 연구와 실제 체계 적용 연구가 긴밀히 연결되어 있다는 점이 특징이다. 이 연구는 해양안보, 방공·대탄도탄 체계, 감시정찰 시스템의 핵심 기반 기술로 이어질 수 있다. 특히 차세대 구축함과 같은 복합 플랫폼에서는 다중 임무를 동시에 수행할 수 있는 레이다 운용 기술이 중요하므로, 연구실의 성과는 국방 전자 분야에서 높은 실용 가치를 가진다. 앞으로는 수동 레이다, 다중 표적 수 추정, AI 기반 탐지 보조 기술까지 결합하여 복잡한 해상·전장 환경에서도 신뢰도 높은 상황인식을 구현하는 방향으로 발전할 것으로 보인다.