위성항법시스템(GPS)은 편리성, 활용도 등으로 인해 항법, 이동통신, 금융, 전력 등 여러 분야(측위·항법·시각)에서 사용하고 있다. 위성이 지구로부터 약 2만키로미터 떨어져 있어 위성신호 수신 세기가 약해 외부로부터 전파간섭이나 교란 등 보안에 취약한 단점이 있다. 주요국(미국, 유럽, 중국, 인도 등)은 보안을 강화하여 독자적인 위성항법 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 우리나라도 지상기반(eLoran)과, 위성기반(KPS)의 항법시스템을 구축중이다. 시스템 구축이 완료되면 한층 강화된 국가 PNT 체계 구축으로 만일의 사태에 발생할 수 있는 상황에 대비할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 본 연구에서는 지상기반, 위성기반의 항법시스템에 대한 핵심 기능과 추진계획을 기술하였으며, 관련 연구개발을 통해 더욱 정밀한 서비스 제공으로 해양뿐만 아니라 자율주행 이동체, 무인기 등 여러 산업 분야에 서비스를 확대해 나갈 계획이다.
현재 해운산업은 4차산업 인프라를 구축 중인 초입부 단계에 놓여져 있다. 미래 VTS운영시스템 개발을 위해 기존 시스템에서 보다 접근성이 용이하고 서비스 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 현재 주어진 기술력, 인프라를 바탕으로 미래 VTS 운영시스템을 개발, 상용화에 성공한다면 자율운항선박, AI관제운영시스템 등 더 나은 미래 해운산업 기술개발에 중요한 자원이자 빅데이터가 될 수 있다.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용한 수중 로봇의 충돌 회피를 제안하였다. VFF(Virtual Force Field) 방법은 이동 로봇 분야에서 널리 사용하고 있는 충돌 회피 알고리즘이다. 본 논문에서는 이를 수중 로봇의 자율 항해를 위한 형태로 변형시킨 Modified Virtual Force Field(MVFF)를 제시하였다. 보다 정교한 알고리즘을 위해서 퍼지 로직을 이용한 MVFF를 구성하였고, 이를 수중 로봇의 경로 유지와 충돌 회피에 적용하였다 퍼지 로직은 수중 로봇의 자율 항해 동안 직면하게 되는 다양한 상황들을 다루었다. 제안한 충돌 회피 알고리즘은 다수개의 고정 장애물에 대해서 좋은 성능을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법이 수중 로봇의 충돌 회피에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
최근 자율운항선박 기술은 해양 분야에서 선박의 안전과 효율, 경제성을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 육상에서의 원격제어를 위해 항해사의 상황인식(Situation Awareness, SA)에 의한 의사결정은 선박 충돌회피에 중요하게 작용할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 충돌상황에 대한 항해사의 의사결정 시간을 측정하였다.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
수중 무인항체(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)를 고정밀, 고위험 임무수행 분야에 이용하기 위해서는 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하는 기술이 반드시 필요하다. 특히, 최근에는 항공분야에서 국내외적으로 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하기 위하여 여러 가지 센서를 결합한 통합 항법시스템에 관한 연구가 활발하며, GPS나 음향장치를 관성센서와 통합하는 방법이 대표적이다. 하지만 수중 무인항체에 경우는 해수면 노출로 인한 탐사시간 장기화와 음향장치 설치 및 회수의 한계로 인하여 GPS나 음향장치 이외에 센서를 이용한 통합 항법시스템의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율성이 높으면서, 적은 비용으로 설치가 가능한 영상센서를 이용하여 항법성능을 효과적으로 증대시키는 Vision/INS 통합 항법을 제안한다. 제안한 통합 항법알고리즘은 외부표정요소 직접결정기법을 이용하여 영상 데이터로부터 항체의 위치와 자세를 추정하고, 추정된 결과를 INS의 추정치와 비교한다. 그리고 추정한 위치와 자세오차를 입력으로 칼만필터를 구동하도록 설계하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
중대재해 처벌 등에 관한 법률에 따라서 터미널 운영사는 재해예방에 필요한 인력 및 예산 등 안전보건 관리체계의 구축 운영과, 재해 발생 시 재발 방지 대책의 수립 및 이행이 필요하다. 자율주행 항만장비 도입에 따른 항만 시설 내 안전사고를 예방하고, 안전사고 발생시 기민하게 의사결정을 지원할 수 있도록 항만시설 안전관리시스템 연계 활용 방안에 대한 연구이다.
본 논문은 경남무인선박 규제자유특구 혁신사업육성 실증 사업의 일환으로 선박해양플랜트연구소(KRISO) 주관으로 수행한 연구 개발 사업의 실증 시험 수행 및 성과에 관련된 내용임. 선박해양플랜트연구소 무인선 아라곤2호와 3호에 적용한 원격관제 시스템의 고도화 및 성능개선 관련 연구개발 수행 중이다.
우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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