Radar(레이더)는 RAdio Detection And Ranging의 약자로써 1900년대 초 독일에서 민수분야인 선박 운항용 탐지기로써 그 개념이 처음으로 제안되었다. 이후 1940년대 2차 세계대전을 계기로 군사용으로 처음 적용되었으며, 현재까지도 주로 군사용 목적으로 사용되고 있다. 하지만 최근 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 레이더를 이용한 지표탐사, 농작물 작황 현황 분석, 해상 오염물질 감시, 기상예측 등의 민수분야의 활용도가 증가하고 있으며, 차량의 지능형 센서로써 활발히 이용되고 있다. 특히, 차량용 레이더는 사각지대감시(Blind Spot Detection), 차선변경보조장치(Lane Change Assistance), ACC(Adaptive Cruise Control) 등 차량의 안전 운행과 관련된 핵심 센서로써 그 역할이 확대되고 있다. 포스텍 전파기술연구실에서는 레이더의 군사적 활용 분야뿐 아니라, 차량용 레이더와 같은 민수 분야의 응용에 관련된 연구를 활발히 수행하고 있다. 특히, 신호처리를 통한 고해상도의 레이더 영상 획득, 레이더 영상을 이용한 표적식별, 그리고 표적의 레이더 단면적(Radar Cross Section)에 대한 수치해석 및 측정과 같은 레이더와 관련된 대부분의 신호처리기술, 해석/측정기술을 활발히 연구하고 있다. 본 기고문에서는 지면 관계상 SAR 영상 레이더를 이용한 군사표적물 식별에 관한 내용을 간단히 소개하고자 한다. 현재 우리나라에서는 K5 위성이 SAR 영상센서를 탑재한 후 올해 말에 발사 예정에 있으며, 현재 개발 중인 감시정찰을 위한 무인기에 SAR 영상센서가 탑재되어 있다.
공중과 해상 및 지상의 피아 표적을 식별하고자 할 경우, 표적이 자신의 정보를 제공해 주지 않는 것이 일반적이므로 표적에 대한 정보를 스스로 획득해서 이를 기반으로 해당 표적이 어떤 것인지 구분하는 과정이 필수적이다. 표적식별을 위해서는 식별해야 할 표적의 고유한 물리적 특성을 얻을 수 있어야 하는데, 이 특징을 얻기 위해서 광학, 적외선, 레이더 등이 많이 사용되고 있다. 이러한 센서를 이용한 표적 식별 기술을 NCTR(Non-Cooperative Target Recognition) 또는 ATR(Automatic Target Recognition)이라고 한다. 일반적으로, NCTR과 ATR은 혼용되어 사용되나, 주로 NCTR은 지상의 고정된 센서가 피아 식별 장치(Iden- tification Friend or Foe, IFF)에 반응하지 않는 항공기와 같은 공중 표적물의 기종과 대수를 식별하는 것을 의미하며, ATR은 공중의 움직이는 센서를 이용하여 지상의 표적물을 식별하는 기술을 의미한다.
앞서 언급한 센서들의 특징을 살펴보면 표 1과 같다. 광학 및 전자광학 센서는 높은 해상도를 가진다. 하지만 대기상황이 좋지 않거나 야간에 사용할 경우 탐지거리가 현격히 줄어든다. 적외선 센서는 광학 및 전자광학 센서에 비해 해상도는 낮지만, 엄폐 표적을 탐지할 수 있다는 장점이 있으나, 대기상황에 따라 탐지거리가 의존하는 문제점이 있다. 전파를 사용하는 레이더는 대기상황에 관계없이 야간에도 사용할 수 있으며, 탐지거리가 길지만, 해상도가 낮으며 전자 재밍과 같은 전파 방해에 약한 특징이 있다. 그래서 상황에 따라 위의 센서들을 선택적으로 사용하거나 혼용하여 사용한다. 하지만 군사 작전이 대부분 야간에 날씨가 좋지 않은 상황에서 많이 이루어지기 때문에 앞서 언급한 센서 중에서 1년 365일 어떠한 조건에서도 원거리에서 탐지 가능한 레이더는 표적 식별 기술 분야에 핵심 센서라고 볼 수 있다.
NCTR/ATR에 사용될 수 있는 레이더 신호로는 HRR (High Range Resolution) profile, SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 ISAR(inverse SAR) 영상, 그리고 JEM (Jet Engine Modulation)이 있다. 이러한 레이더 신호 중에서 지상 표적 식별에 쓰일 수 있는 레이더 신호는 SAR 영상이다. SAR은 1950년대부터 군사적 목적으로 이용되었으며, 감시 및 정찰에 핵심 역할을 하고 있다.
군사적인 목적으로 활용할 때 SAR 시스템은 일반적으로 항공기나 위성에 탑재되어 운용되며, 특히 무인항공기(unmanned aerial vehicle, UAV)를 이용하여 SAR 영상을 제작하고 있다. SAR 영상은 광학 영상처럼 빛이 신호원이 아니라 전파를 신호원으로 사용한다. 전파를 사용함으로써 장점은 파장이 빛보다 길어서 구름이나 해무, 연기 등에 영향을 받지 않다. 그래서 SAR 영상은 정보 획득 거리가 광학에 비하여 길고 날씨에 제약이 없어 전천후 작전 운영이 가능하도록 정보를 제공하는 장점이 있다. 전파를 사용하는 SAR 영상은 인간의 눈에 익숙하도록 정보를 생산하는 광학 영상 또는 전자광학 영상에 비하여 해상도가 낮다. 그림 1 (a)는 지상의 군사 표적에 대한 광학 영상이며, 그림 1 (b)는 그림 1 (a)에 대한 SAR 영상이다. 그림 1에서 보듯이 광학 영상은 인간의 눈으로도 표적물에 대한 정보, 즉 탱크인지 항공기인지 탱크라면 어떤 기종인가까지 판단할 수 있다. 그러나 SAR 영상으로 획득된 정보로는 탱크 또는 항공기와 같은 표적물이 작은 경우 표적물의 정보를 얻기가 어렵다.
일반적으로, SAR 영상은 수 km2에서 수십 km2에 이르는 지역에 대한 영상을 보여주기 때문에 탐지하고자 하는 군사 표적뿐만 아니라 수많은 자연적인 클러터(natural clutter)와 인공적인 클러터(man-made clutter)가 함께 영상에 나타나게 된다. 그래서 SAR 영상에서 판독관의 육안으로는 표적의 탐지 및 식별은 쉽지 않으며, 정확한 판독을 위하여 다년간의 경험이 필요하다. 또한, 넓은 지역에 포함된 군사 표적을 찾아내어 식별하기 위해서는 많은 시간이 필요한 단점이 있다. 만약 광학, 전자광학 그리고 SAR로 획득한 영상을 인간이 분석한다면 많은 오경보(false alarm)가 발생하며, 넓은 지역을 분석하기 위해 필수적으로 동반되는 시간으로 인하여 실시간 작전이 불가능하다. 이러한 이유로 인하여 SAR 영상을 이용할 때는 자동화된 표적 식별 기술이 필수적으로 요구된다.
광학 영상과 달리 SAR 영상은 해상도가 낮다. 이는 표적 식별에 걸림돌로 작용한다. 전차 및 장갑차와 같은 지상의 군사 표적의 대략적인 크기는 길이 약 7m, 너비 3m 정도이다. 이와 같은 표적을 식별하기 위해서는 SAR 영상의 해상도가 대략 0.3m 가량 되어야 하며, 운용 주파수 대역폭은 500MHz가 되어야 한다. 현재 우리군은 0.3m급의 고해상도 SAR을 도입하는 과정 중이며, 영상 생성 기술 연구를 위해 국외에서 SAR 측정 데이터를 수입해서 영상 생성 연구만 수행하고 있다. 하지만 SAR ATR 관련 연구는 아직 미흡한 상황이다.
1990년대 초부터 미국에서는 MST-AR(Moving and Stationary Target Ac- quisition and Recognition) 데이터를 이용하여 SAR 영상을 이용한 군사 표적의 탐지 및 식별에 대한 활발한 연구를 수행하고 있다. MSTAR 데이터의 SAR 영상은 0.3m의 해상도를 가지며, 이를 이용하여 세계의 많은 대학 및 연구소에서 SAR ATR에 대한 연구가 수행되었다. 특히, MIT 링컨연구소의 경우에는 미 국방성의 지원 하에 MSTAR 데이터뿐만 아니라 자체 SAR 영상 장비를 이용하여 SAR 영상 데이터를 생성하여 SAR ATR에 대한 연구를 활발히 수행하고 있다. 그뿐만 아니라 미국의 샌디어 국립연구소(Sandia National Laboratory)에서는 현재 4인치(약 0.1m) 해상도 spotlight SAR 영상을 제작하고 있다. 이는 광학 영상의 해상도에 근접하는 수준이다. 이와 같이 SAR ATR 분야에 막대한 투자를 아끼지 않고 있다.
일반적으로 SAR ATR 기술은 그림 2와 같이 SAR 영상 생성 과정과 식별 과정으로 나눌 수 있다. SAR 영상 생성 과정에서 영상의 해상도는 주파수 대역폭과 관찰 각도 폭이 넓어질수록 좋아진다. 즉, SAR 영상의 해상도는 레이더의 운용주파수 대역폭과 관찰 각도 폭에 의해 결정되기 때문에 레이더의 하드웨어에 의존한다. 영상의 해상도가 좋아지면 식별 성능 향상이 용이해진다. 하지만 해상도의 증가는 식별 과정에서 계산량을 증가시킨다. 이는 결국 실시간 작전수행을 방해하는 요인으로 작용하게 된다. SAR ATR 기술의 특성상 해상도에 의한 계산량과 식별 성능 사이에 적절한 해상도 선택이 필요하다. 그림 2와 같이 식별 과정의 신호처리 부분은 탐지(detection), 변별(discrimination), 구분(classification)의 3단계로 나누어진다.
SAR 영상은 그림 3과 같이 센서와 표적 사이의 내림각과 방위각에 의해 표적의 일부가 그림자에 의해 가려지는 현상이 발생하며, 광학 영상에서는 표적이 다른 물체에 가려지지 않더라도 SAR 영상에서는 표적이 다른 물체에 가려지기도 하며, 그 반대의 현상도 발생한다. 또한, 표적과 SAR 센서 사이의 거리변화는 광학 영상에서는 화소의 밝기 변화로 작용한다. 센서가 탑재된 플랫폼의 고도를 조절함으로써 일정수준의 원하는 내림각(depression angle)으로 측정이 가능하지만, 표적이 가지는 roll, pitch, yaw와 같은 자유도에 의해 데이터베이스의 데이터와 일치하는 내림각으로 측정이 불가능하며, 표적의 방위각(azimuth angle)은 제어가 거의 불가능하다. 이러한 점을 고려하여 표적 식별 기법을 개발해야 한다.
표 2 및 표 3은 MIT 링컨연구소와 포항공대 전파기술연구실의 SAR 표적 구분 성능을 보여주며, 각각 96.4%와 98.5%이다.
레이더는 상대적으로 장파장인 전자기파를 사용하기 때문에 기존의 단파장 센서인 광학, 적외선이 가지는 여러 단점들(탐지거리, 주야 및 날씨의 영향)을 효율적으로 극복할 수 있으므로 앞으로 그 적용범위가 군사적 목적뿐 아니라, 차량, 항만, 선박 등의 민수용 분야로 확대될 것으로 예상한다. 특히, 레이더 이미징(radar imaging) 기술과 컴퓨터 비전/인식 분야에 널리 사용되었던 패턴 인식 기술을 결합하면 표적의 정보를 효율적으로 추출, 식별할 수 있으므로, 관련 분야의 결과가 군사적 또는 상업용으로 활발히 응용될 것이다.