딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야

[일인 방산 스타트업 딥네트워크] 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 자세를 정확하게 제어 사업화를 위한 투자유치 제안서 입니다 ...

안녕하십니까, 저는 일인 방산 스타트업 딥네트워크(Deep Network)의 개발 총괄 장석원입니다. 저희 딥네트워크는 방위산업 및 첨단 제어 기술을 선도하는 일인 IT 스타트업으로, 미사일의 자세 제어를 위한 독창적인 기술력과 노하우를 성공적으로 확보하였습니다. 특히, ICM20948 9축 IMU 센서와 로켓 추력 노즐 정밀 제어부의 데이터를 기반으로 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 자세를 정확하게 제어할 수 있는 혁신적인 솔루션을 개발 가능하도록 분석에 성공했습니다. 이번 제안은 한국 방위산업의 혁신을 위한 저희 기술력의 도입을 적극 추천드리는 바입니다.

딥네트워크  CEO /  장석원

HP :  010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

1. ICM20948 9축 센서 기반 미사일 자세 제어 기술

ICM20948은 가속도, 자이로스코프, 자기장을 측정하는 9축 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서로, 이를 통해 미사일의 **자세(Orientation)**와 속도(Velocity) 변화를 실시간으로 모니터링합니다. 저희 딥네트워크는 이 센서의 데이터를 정확하게 처리하여 미사일의 자세와 궤적을 예측하고, 이를 칼만 필터 알고리즘에 적용하는 데 성공하였습니다. 특히, 다음과 같은 기술적 혁신을 이루었습니다.

1. 실시간 가속도 및 각속도 데이터 처리:
   • 센서에서 측정된 가속도 및 각속도 데이터는 미사일의 순간적인 속도 변화를 반영합니다. 저희는 이 데이터를 기반으로 상태 벡터를 예측하여 미사일의 선형 속도 및 위치를 정확하게 계산합니다.
   • 가속도 데이터로부터 선형 속도 성분을 물리적 원리에 따라 업데이트하고, 각속도 데이터는 각도 변화율을 계산하여 자이로스코프 데이터를 보정합니다. 이를 통해 미사일의 실시간 궤적과 자세 변화를 예측할 수 있습니다.
2. 자기장 데이터의 자세 보정:
   • 9축 센서의 자기장 센서는 미사일의 절대 방향을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 저희는 자기장 데이터를 통해 미사일의 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 각도를 보정하여 정확한 자세 제어가 가능하도록 분석에 성공했습니다.
   • 이를 통해 미사일이 자기장 교란이나 외부 환경 변화에 영향을 덜 받도록 하여, 정확한 목표 지향을 유지할 수 있는 기술을 구현 가능토록 분석에 성공 하였습니다.
3. 저전력, 고정밀 센서 데이터 통합:
   • ICM20948 센서는 저전력 소모와 고정밀 데이터를 제공하는 장점이 있습니다. 이를 기반으로 미사일의 장거리 비행 동안에도 연속적인 상태 업데이트가 가능하며, 실시간 데이터 처리 능력을 극대화하여 비행의 안전성과 정확성을 확보하기 위해 계속 노력중 입니다.

2. 로켓 추력 노즐 제어부와의 연계

로켓의 추력 노즐 제어부는 미사일의 비행 궤적과 자세 제어에 결정적인 역할을 합니다. 딥네트워크는 9축 센서로부터 얻은 데이터를 기반으로, 로켓 추력 노즐을 정밀하게 제어하는 시스템을 구현하기위한 세부 알고리즘 구현 분석을 했습니다.

1. 추력 벡터 제어 (TVC):
   • 저희는 추력 벡터 제어(Thrust Vector Control) 기술을 통해, 미사일의 진로 변경과 자세 제어를 정밀하게 수행할 수 있도록 하였습니다.
   • 9축 센서로부터 받은 자세 데이터를 칼만 필터로 처리하여 추력 노즐의 각도와 방향을 조정하고, 이를 통해 비행 안정성을 극대화했습니다.
   • 또한, 연속적인 자세 제어가 가능하도록 실시간 데이터 피드백 시스템을 구축하여, 미사일이 목표 궤도에서 이탈하지 않고 정확한 궤적을 유지할 수 있도록 했습니다.
2. 동적 피드백 기반 제어:
   • 동적 제어 시스템을 통해 로켓의 추력 노즐이 실시간으로 센서 데이터를 받아 동적 피드백 제어를 수행합니다. 이를 통해 미사일이 비행 도중 예기치 못한 상황에 직면했을 때도 즉각적으로 자세를 수정할 수 있도록 설계 가능토록 분석 하였습니다.
   • 특히 높은 속도와 다이나믹한 환경 변화에도 불구하고, 정확한 자세 제어를 위해 고속 데이터 처리와 빠른 응답 시간을 보장할 수 있는 기술을 적용하기 위해 노력중 입니다.

3. 칼만 필터 기반 통합 제어 알고리즘

칼만 필터 알고리즘은 미사일의 위치, 속도, 자세 정보를 실시간으로 추정하고 보정하는 데 필수적인 기술입니다. 딥네트워크는 다음과 같은 방법으로 칼만 필터를 최적화하는것의 세부 분석에 성공하였습니다.

1. 상태 벡터 및 측정 벡터의 통합:
   • 상태 벡터는 미사일의 위치, 속도, 각도 등의 상태를 나타내며, 측정 벡터는 9축 센서로부터 측정된 가속도 및 각속도 데이터를 반영합니다.
   • 저희는 이 두 벡터를 통합하여, 칼만 필터가 예측한 상태와 실제 측정된 상태 간의 오차를 줄여나가는 방식으로 정확한 자세 제어를 구현을 위해 세부 분석에 성공 했습니다.
2. 예측 및 갱신 단계의 최적화:
   • 예측 단계에서는 9축 센서 데이터를 이용하여 미사일의 다음 상태를 예측하고, 갱신 단계에서는 실제 센서로부터 얻은 측정값을 사용하여 오차를 줄입니다.
   • 이를 통해 미사일이 비행 중에도 상시 정확한 궤적을 유지할 수 있도록 설계하였으며, 특히 고속 비행 상황에서도 신뢰할 수 있는 정확한 데이터 보정을 이뤄 내도록 알고리즘 원리 분석에 성공했읍니다.
3. 소음 및 오차 보정:
   • 센서에서 발생하는 잡음과 측정 오차를 보정하기 위해 칼만 필터를 최적화하였습니다. 이를 통해 미사일의 제어 시스템이 더욱 안정적으로 동작하며, 정밀한 목표 타격이 가능하도록 했습니다.
   • 또한, 노이즈 모델링을 통해 외부 환경에서 발생하는 예기치 못한 변수들을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계하였습니다.

4. 미사일 제어 알고리즘의 상용화 가능성

저희 딥네트워크의 기술은 소형 미사일부터 중대형 미사일까지 다양한 미사일 플랫폼에 적용될 수 있습니다. 또한, 탄도 미사일이나 유도 미사일과 같은 복잡한 시스템에서도 실시간 제어 및 정확한 궤도 수정이 가능할 정도로  저 나름대로 자부심을 가질 정도로  세부 구현 알고리즘 노하우 분석에 성공했읍니다. 특히, 저희의 기술은 효율적인 비용 구조를 바탕으로 대규모 상용화가 가능하며, 경량화된 시스템 덕분에 방산 제품의 성능을 높이면서도 비용을 절감할 수 있는 솔루션을 제안드립니다.

5. 결론

딥네트워크는 ICM20948 9축 IMU 센서와 로켓 추력 노즐 제어부를 통합한 미사일 자세 제어 시스템을 성공적으로 세부분석에 성공한 독창적인 기술력을 보유하고 있습니다. 저희 기술은 미사일의 비행 안정성, 정확성, 유연성을 극대화할 수 있는 솔루션을 제공하며, 이를 통해 한국 방위산업의 경쟁력을 한 단계 더 높일 수 있는 기회를 제시하고자 합니다.