본 기술은 광 무선통신에서 자동화된 가시선(Line-of-Sight, LoS) 광 정렬에 관한 것으로, 인공지능 기반 이미징 시스템을 이용하여 상대 터미널의 위치를 감지하여 자동 광 정렬하고, 이동체 환경에서 동적 객체(터미널)의 위치가 변경되어도 이를 실시간 추적하여 안정적인 통신을 보장하는 기술이다.
- 광 무선통신을 위해서는 터미널 간 빠른 광 통신링크 구성과 안정적인 데이터 송수신 상태 유지할 수 있는 가시선 광 정렬 기술이 필요하며, 이는 터미널 간 광 축이 일치하도록 빔의 방향을 조정하여 광 송신부와 광 수신부 간의 송수신 효율을 극대화하는 과정임
- 이를 위해 기존에는 터미널에 입사되는 추적 빔의 크기와 방향을 측정하는 QPD(Quadrant Photo Diode) 제어 방식이나, 영상에서 비콘을 추적하는 영상 제어 방식이 있으나, 외부 기상 환경에 의한 신호 감쇄로 인한 한계와 통신거리 제약(100m 이내)이 있음
- 본 기술은 원거리 이미징 광학계 기술과 비전 분야 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수백 m 거리에 있는 다수 객체에 대해 실시간 추적이 가능하고, 자동 광 정렬이 가능한 기술로, 이동체 환경에서도 안정적인 통신 상태를 보장하며, 다수 객체에 대해 데이터를 순차적으로 송수신하는 스케줄링 기능 구현이 가능하여 광 무선통신에서 데이터 신뢰성을 높일 수 있는 기술임
- 스트리밍 영상 데이터 분석을 통해 다수 객체 대상 실시간 위치 검출, 추론 결과 시각화 및 서버로 데이터 전송하여 동적 객체 추적에 활용
- 객체 검출 결과를 짐벌 등 기구부와 연동하여 자동 추적 기능 및 스케줄링 기능 구현이 가능하여 지능형 원격감시 등 활용 분야 확장 가능
- 동적 타겟 이미지 학습데이터셋 구축(3종 타겟 패턴 대상 원본 이미지 약 4천 장) 및 동적 객체 검출모델(EfficientDet)의 전이 학습(transfer learning)에 활용
가. 기술이전의 내용
- 원거리 이미징 광학계 설계 및 패키징 기술
- 객체 위치 검출용 타겟 이미지 학습데이터셋 구축
- 딥러닝 알고리즘 적용 동적 객체 검출 및 자동 추적 기술
- 객체 추적 시스템 H/W 제어 인터페이스 기술
나. 기술이전의 범위
- 동적 객체 추적 기술 관련 특허
- 동적 객체 추적 AI 및 클라이언트-서버 간 통신 프로그램
- 원거리 이미징 광학계 상세 설계 자료
- 동적 객체 검출 AI 학습모델 성능 분석서
- 동적 객체 추적 기능 필드테스트 결과 분석서
- 광 무선통신 시스템의 자동 광 정렬 장치
- 기존 통신 시스템과 결합한 통신 감도 최적화 및 자동 추적 시스템
- 지능형 원격감시(CCTV, 국방 감시체계 등) 시스템
- 이동체(UAV, 자율주행차) 탑재형 객체 추적 시스템