A Study on the Development of a Multi-Sensor Based Data Acquisition System and Real-Environment Dataset Collection for Advancing Surveillance and Reconnaissance Technologies in the Military Scientific Guard Operation

본 연구는 군의 과학화경계작전 환경에서 증가하는 복합·지능형 위협에 효과적으로 대응하기 위해 다중센서 기반 데이터 수집 장비 시스템을 설계 및 개발하고 실제 작전환경에서 데이터 구축을 수행한 연구이다. 개발된 시스템은 4D/3D 레이더, 라이다, 스테레오 및 적외선 카메라, IMU, RTK-GPS, GPS 등으로 구성되며, 로봇운영체계(ROS) 기반 데이터 파이프라인을 통해 센서간 시간 및 공간 동기화를 정밀하게 구현하였다. 센서 데이터는 ROS 기반 데이터 수집 구조로 ROS 토픽(topic) 단위로 발행되며, ROS 백(bag)에 병렬 기록되도록 구축하였다. 데이터는 주·야간 8개 작전 시나리오에 대해 약 420GB 규모의 실제 작전환경 데이터를 수집하였으며, 교차센서 정합 정밀도 ± 2 cm, 시간오차 0.83 ms 이하의 성능을 확보하여 실전 적용 가능성을 검증하였다. 대상 환경에는 침투·접근·이동 등 실제 경계작전 상황을 반영한 조건이 포함되었다. 구축된 데이터는 다중센서 기반의 AI 기반 표적 탐지, 위협 식별, 행동 분석 연구에 활용 가능한 학습용 멀티모달 데이터셋으로서 높은 가치를 가지며, 감시정찰 및 과학화 경계체계의 성능 향상 연구의 핵심적인 기반 인프라가 될 것으로 기대된다.