The hardware of an LED lighting control system for coastal lighting at coastal pier entrance consists of a power supply unit, an AVR control unit, a CLCD output unit, an LED control unit, a scenario selection switch unit, and an operation speed display unit. It is made of an 8-channel. The CPU used ATmega128 and the FET was used to control the current signal. To operate the CPU, DC 12V was converted to DC 5V using a regulator 7805. A heat sink was used to remove heat generated in the FET. By connecting the load LED module to the manufactured 8-channel LED lighting control system, the operation was confirmed through various production scenarios. In addition, a control system was designed to show the most suitable color for the atmosphere of the coastal pier according to the input value of temperature and illumination using a fuzzy control system. Computer simulation was then conducted. Results confirmed that fuzzy control did not need to store many data inputs due to characteristics of artificial intelligence and that it could efficiently represent many output values with simple fuzzy rules.
정보통신기술(ICT) 및 인공지능(AI) 기술 산업의 급격한 발전에 따라 먼 미래로만 생각했던 자율운항선박의 등장이 최근들어 현실로 다가오고 있다. 이러한 급격한 기술의 발전과 더불어 해양법 분야에서의 해사안전, 해양환경보호, 해양질서유지 등의 공법(公法)분야분만 아니라 책임, 손해배상, 해상보험 등 사법(私法)분야에서의 변화 또한 필수불가결하게 되었다. 특히 선원이 승선하지 않는 자율운항선박이라는 새로운 형태의 선박의 등장으로 해양사고 발생 시 책임, 손해배상, 보험계약 등의 그 유형과 종류 또한 달라질 것이다. 이 논문에서는 먼저 자율운항선박의 개념, 분류, 효과 및 미래에 대한 일반적 이론 및 자율운항선박 논의를 위한 해상법의 개념과 해상법상 각종 의무와 책임에 대한 일반적 이론을 살펴본다. 다음으로 자율운항선박의 해양사고 발생 시 선박으로서 지위, 용선 계약상의 법률관계, 감항능력주의의무, 책임의 주체 및 손해배상책임과 면책에 대한 쟁점 사항을 해상법적 관점에서 검토한다. 아울러 향후 자율운항선박 4단계에서 해양사고 발생 시 책임의 귀속 주체와 기준을 명확히 하기 위한 추가적인 연구의 필요성과 더불어 이를 위한 기술개발·법령정비·자금지원 등 제도적 개선의 필요성을 제시한다.
본 연구에서는 인공지능을 활용한 영상분석 기술을 통해 영상 내의 월파를 실시간으로 감지하고 처오름 높이를 산정하는 기술을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 월파 감지 시스템은 실시간으로 악기상 및 야간에도 월파를 감지할 수 있음을 확인하였다. 특히, 합성곱 신경망을 적용하여 실시간으로 CCTV 영상에서 파랑의 처오름을 감지하고 월파 여부를 판단하는 여과 알고리즘을 적용하여 월파의 발생 감지에 대한 정확성을 향상시켰다. AP50을 통해 월파 감지 결과의 정확도는 59.6%로 산정되었으며, 월파 감지 모델의 속도는 GPU 기준 70fps로 실시간 감지에 적합한 정확도와 속도를 보임을 확인하였다.
인공 지능(AI) 기술은 해양 산업에서 스마트 선박을 자율 운항 선박으로 발전시키는 주요 기술이다. 자율 운항 선박은 사람의 의사 판단 없이 수집된 정보로 상황을 인식하며 스스로 판단하여 운항한다. 기존의 선박 시스템은 육상에서의 제어 시스템과 마찬가지로 사이버 공격에 대한 보안성을 고려하여 설계되지 않았다. 이로 인해 선박 내·외부에서 수집되는 수많은 데이터에 대한 침해와 선박에 적용될 인공지능 기술에 대한 잠재적 사이버 위협이 존재한다. 자율 운항 선박의 안전성을 위해서는 선박 시스템의 사이버 보안뿐만 아니라, 인공지능 기술에 대한 사이버 보안에도 초점을 맞춰야 한다. 본 논문에서는 기존 선박 시스템과 자율 운항 선박에 적용될 인공지능 기술에 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협을 분석하고, 자율 운항 선박 보안 위험과 보안이 필요한 범주를 도출했다. 도출한 결과를 바탕으로 향후 자율 운항 선박 사이버 보안 연구 방향을 제시하고 사이버 보안 향상에 기여한다.
우리나라 정부는 해양사고의 주요 원인으로 지목되는 인적과실에 의한 해양사고를 저감하고자 선박의 충돌예방 지원을 위한 지능형해상교통정보서비스를 개발하였으며, 2021년 1월부터 대국민 서비스를 제공하고 있다. 지능형 해상교통정보서비스의 제공은 디지털 통신을 기반으로 한 안전정보의 실시간 제공이라는 점에서 그 자체로 의미가 있으나, 각 선박에 최적화된 서비스를 제공하기 위해서는 개별 선박의 운항특성을 고려하는 등 보다 발전될 부분이 있는 것으로 생각한다. 이번 연구에서는 지능형 해상교통정보서비스의 하나인 충돌예방 지원서비스의 제공현황을 살펴보고 사용성 및 효용성을 높이기 위해 고려되어야 할 점을 식별하였다. 마지막으로 데이터과학, 인공지능(AI) 등 최신기술의 적용을 통한 서비스의 발전방향을 제시하였다.
빛은 인류가 시작되고나서 현재까지 언제나 인간의 일생에 커다란 영향을 미치는 에너지원이다. 이로 인해 모든 인간은 빛과 함께 할 때 보다 편안함을 느낄 수 있으며 안정된 마음으로 아름다움과 행복을 추구하려는 본능을 가지게 된다. 본 논문에서는 퍼지제어 시스템을 이용하여 외부환경요인을 각각 조합하여 불확실한 내용을 정량적인 값으로 변환하여 LED 조명으로 표현하기 위해 알고리즘을 설계하고, 실내에서 이용 가능한 감성조명용 LED 제어기 회로를 설계 및 제작하였다. 외부환경요소인 온도, 습도, 조도 값을 센서를 통해 제어기로 받아 들이고 이 값들을 퍼지제어 알고리즘을 통해 최적조명값으로 변환되어 인간이 느끼기에 편안한 감성조명을 LED 디밍제어를 통해 표현하고자 한다.
Two liquids which are generally used as fuels of rockets are mixed and their mixing process is quantitatively investigated by the use of particle image velocimetry (PIV). As working fluids for the liquid mixing, Dimethylfuran (DMF) and JetA1 oils have been used. Since the specific gravity of DMF is larger than that of JetA1 oil, the DMF oil has been set at the lower part of the JetA1 oil. For better visualization of the mixing process, Rhodamin B powder has been blended into the DMF oil. An agitator having 3 blades has been used for mixing the two liquids. For quantitative visualization, a LCD monitor has been used as a light source. A color camera, camcoder, has been used for recording the mixing process. The images captured by the camcoder have been digitized into three color components, R, G, and B. The color intensities of R, G, and B have been used as the inputs of the neural network of which hidden layer has 20 neurons. Color-to-concentration calibration has been performed before commencing the main experiments. Once this calibration is completed, the temporal changes of the concentration of the DMF has been quantitatively analyzed by using the constructed measurement system.
해양수산부는 지능형 해상교통정보 체계 운영을 통해 제한된 인공지능 기술을 결합한 해사안전서비스를 제공 중이며, 이러한 해상교통정보시스템의 경쟁력 확보를 위해 신뢰성 및 품질 향상을 위한 연구가 필요한 상황이다. 그러나, 실시간 운영 시스템의 연계를 위해선 성능 영향을 최소화하고 개인정보 보안을 처리한 후 연계할 수 있는 별도의 시스템 구성이 필수적으로 요구된다. 이 연구는 이러한 문제 해결을 위해, 성능영향 최소화와 개인정보 보안을 반영한 지능형 해상교통 정보체계의 대용량 해양 정보 연계 시스템에 대한 기본 설계를 수행한다.
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
Artificial intelligence and robot technology have been received attention as core technologies of the 4th industrial revolution. This paradigm change of science technology raises the importance of unmanned technology field. This paper categorizes unmanned technology as unmanned ground system, unmanned maritime system, and unmanned aircraft system, And it analyzes 557 cases of open patents and classifies each sort of specific technology elements. After then patent information, which were classified by technology, by patent assignees, and by IPC codes, covers unmanned technology maturity, development direction of research and core technology trends. This research provides directions of unmanned technology research and diverse field technology development through cooperation with various perspectives of quantitative analysis of patents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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