In this study, a framework for layout optimization of surveillance sensors is developed considering the infiltration paths for a future scientific guard system. For the objective, Cheorwon, located on the border between the Republic of Korea and North Korea, is designated as a surveillance area and is classified based on the importance of surveillance and the possibility of infiltration. The A* algorithm is adopted to generate optimal infiltration routes. The fusion sensor, which consists of a camera, radar, and LiDAR, is used for surveillance and can be installed independently in the same location. The modeling of the sensor is refined by taking into account the altitude since the border area mainly consists of mountains. The sensor layout is optimized using a genetic algorithm with two objective functions, the infiltration path detection rate and the surveillance importance-weighted coverage area. In addition, multi-objective optimization is performed to account for the cost of each sensor. The optimization results show that the proposed method improves the detection rates by approximately 16%p compared to the traditional approach, and it can offer cost-effective selections based on the quantity of each sensor. Furthermore, considering the deterioration of situations and the risk of information leakage, the optimization results show that the guard system capable of robust detection in a variety of scenarios can be established by increasing the number of fusion sensors.
본 논문에서는 미래 일반전초 과학화 경계시스템을 위한 침투 경로를 고려한 감시센서의 배치 최적화 방법을 제안한다. 먼저, 최전방 지역인 강원도 철원지역을 감시 지역으로 설정하고, 해당 지역을 경계 중요도 및 침투 가능성에 따라 분류한다. 침투 가능성에 따른 지역 분류와 A* 알고리즘을 이용해 최적 침투 경로를 생성한다. 감시센서는 카메라, 레이다, 라이다로 구성된 복합센서를 사용하고, 각각의 센서를 같은 위치에 독립적으로 배치한다. 복합센서 모델링은 지형의 높낮이를 고려한 실제 탐지 영역을 기반으로 한다. 이후 경계 중요도에 따른 가중치 탐지 영역 최대화와 침투 탐지율 최대화를 각각 목적함수로 두고 유전 알고리즘을 이용해 센서 배치 최적화를 수행한다. 추가로 각 센서의 비용을 고려하여 다목적 최적화를 수행한다. 센서 배치 최적화 결과를 통해 침투 탐지율 배치 최적화 결과에서 탐지 영역 최대화에 비해 약 16%p의 탐지율 향상을 확인할 수 있고, 비용을 고려한 최적화 결과를 통해 각 센서의 수를 효율적으로 선택할 수 있음을 확인하였다. 추가로 상황의 악화나 정보 유출을 고려해 최적화를 수행한 결과, 복합센서 개수의 추가를 통해 다양한 상황에도 강건한 탐지를 수행하는 경계시스템 구축이 가능한 것을 확인하였다.
