Project Case Study

다출처영상융합처리프로젝트

다양한 위성 센서(EO/IR/SAR)에서 수집된 영상을 융합하여 특정 지역의 학습된 표적을 자동으로 탐지·인지하는 시스템을 개발.

프로젝트명

다출처 영상융합처리 프로젝트

주사업자/발주처

국방과학연구소, 한화시스템 / 방위사업청

수행기간/사업규모

2021.11 ~ 2022.12 / 761억

역할

영상처리, 기반자료 시스템 부체계 Sub-PL

MIFS 체계 관련 이미지

프로젝트 개요

다출처 영상융합 체계 개발 사업은 전자광학(EO), 적외선(IR), 합성개구레이다(SAR) 등 다양한 위성 센서에서 수집된 영상을 융합하여, 특정 지역의 학습된 표적들을 자동으로 탐지하고 인지하는 시스템을 개발하는 프로젝트.

담당역할

영상처리, 기반자료 시스템 부체계 Sub-PL 업무 수행

AI 기반 위성 영상처리 체계개발 수행

위성영상과 AI 모델(탐지: FRCNN, YOLO / 인지: VGG, ResNet 등)을 활용하여
학습된 표적(선박, 비행기, 전차 등)의 위성영상 내 탐지·인지 성능 검증

국방 표준 산출물 작성

방위사업청 지침에 따른 CDRL(Contract Data Requirements List) 산출물 작성
작성 문서: SRS, SDD, DBDD, IDD, STP, STD, STR

다양한 시험수행 및 품질 확보

소프트웨어 통합시험, 체계 통합시험, 개발시험평가, 운용시험평가 수행
SPARROW 툴로 코딩 규칙 표준화 및 정적 분석 수행
자동화 LDRA 툴로 동적 테스트(Coverage, Branch, MC/DC) 수행
OT 시험 시 현업 군 사용자 대상 검증 및 오류/개선사항 반영

소프트웨어 산출물 규격화

규격 승인된 산출물을 KDISIS(국방표준종합정보시스템)에 등록 및 규격화 처리

성과 & 결과

2023년도 프로젝트 일정 내 성공적으로 전력화 완료
데이터 처리 성능 개선(실행계획 분석·튜닝 및 병목 구간 해소)
표준화 기반 품질 확보(SPARROW 정적분석·코딩 규칙 적용, LDRA 동적테스트)
오픈/안정화 단계 이슈 대응 및 운영 안정성 확보(긴급배포·이중화)

관련 기술

언어 / 프레임워크

언어: Java, SQL, JavaScript
F/W: Spring F/W

플랫폼 / 미들웨어 / DB

O/S: Linux
WAS: JEUS, WebtoB
D/B: Oracle

도구

Tool: Eclipse, Toad for Oracle, Rational Rose, Docker, Visual Studio