거리 측정

(Distance Measurement)

Range FFT

Peak Detector(주요 반사신호 식별)

다중 목표의 거리 분리 (Clustering)

신호 강도 기반으로 반사 신호 정밀화

특정 거리 범위 조건에 따라 경고 또는 이벤트 발생

근접센서, 수조레벨센서

주차 보조 시스템(근거리 장애물 경고)

물류 로봇의 장애물 회피

속도 측정

(Speed Measurement)

Doppler FFT

CFAR(신뢰도 높은 속도신호 검출)

속도 방향 분석(양/음 도플러)

다중 목표 속도 처리 및 분류

속도 데이터를 시간 축으로 적분하여 이동 거리 계산

어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC)

스포츠 장비의 공 속도 측정

존재 센서

(Presence Detection)

Range FFT+ CFAR(대상 존재 여부 확인)

Peak Detector(신호강도가 높은 영역 탐지)

탐지 신호의 신뢰도 평가 (잡음 신호와 구분)

탐지 결과를 시간 축으로 통합하여 안정화

감지 이벤트 기반 트리거 (예: 조명 제어)

스마트 홈(방 안에 사람 유무 감지)

보안 시스템(침입자 탐지)

모션센서

(Motion Detection)

Doppler FFT

IIR HPF(정적신호 제거 및 동적신호 강조)

도플러 데이터를 시간에 따라 분석하여 정지/움직임 구분

불필요한 작은 신호(잡음)를 제거하여 민감도 조정

움직임 방향 분석 및 패턴 감지

조명 시스템(움직임 감지)

보안시스템

자동차의 보행자 감지 시스템

위치 추적

(Position Tracking)

Range FFT + Doppler FFT

Peak Detector(주요 목표신호만 선별)

거리와 속도 데이터를 조합해 목표물의 이동 궤적 계산

Kalman/Particle Filter로 목표물 위치 보정 및 예측

다중 목표의 위치와 속도를 실시간으로 추적.

드론 내비게이션

물류 시스템에서 객체 추적

생체 감지

(Vital Sign Monitoring)

Doppler FFT(미세한 도플러 신호 변화를 분석)

IIR HPF(큰 움직임 신호 제거)

도플러 신호의 주기적 변화를 기반으로 심박수, 호흡수 계산

신호 분리(호흡과 심박수 구분) 및 데이터 안정화

실시간 데이터를 시각화하거나 클라우드로 전송

의료 모니터링 시스템(환자 상태 추적)

비접촉식 생체 신호 감지

제스처 파악

(Gesture Recognition)

Range FFT + Doppler FFT

(시간적 변화를 통해 손 동작 패턴분석)

CFAR(특정 움직임에 해당하는 신호만 추출)

움직임 데이터를 특징 벡터로 변환

제스처 패턴에 맞춘 머신러닝 분류 알고리즘 적용

연속된 움직임 데이터를 기반으로 명령 수행

자동차 내부 제어(손짓으로 볼륨 조절)

스마트 디바이스 제어(터치리스 명령)

물체 분류

(Object Classification)

Range FFT + Doppler FFT

Peak Detector와 CFAR(물체 신호의 주요 특성 식별)

신호 크기, 거리, 속도 데이터를 결합한 물체 특성 추출

머신러닝 알고리즘(SVM, Neural Network)을 통한 분류

특정 물체 유형에 따라 적절한 동작 수행

스마트 교통 시스템(차량과 보행자 구분)

자율 주행 차량에서 물체 분류 및 회피

군중 모니터링

(Crowd Monitoring)

Range FFT + Doppler FFT

CFAR(다중 목표를 감지 및 분리.)

다중 목표의 거리, 속도, 밀도를 분석해 군중 밀집 상태 계산

밀도 지도를 생성하여 특정 조건에서 경고 발생

스마트 시티에서 군중 밀도 추적

재난 구조 시 생존자 탐지