• 한국항행학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.180-190
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• 2008

최근 디지털 콘텐츠의 지적 재산권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기술 및 핑거프린팅의 연구가 활발히 진행되고 있다. DRM(Digital Rights Management)는 디지털 콘텐츠 지적 재산권 보호뿐만 아니라 콘텐츠에 대한 출판, 유통 및 사용에 필요한 관리와 보호체계이다. 본 논문에서는 콘텐츠 유통과정에서 발생할 수 있는 불법 복사와 같은 불법 행동에 대해 콘텐츠를 안전하게 보호하며 사용자에게 편의성을 제공 할 수 있는 프로토콜을 제시할 것이다. 이를 위해 콘텐츠 불법복사 및 불법사용을 방지할 수 있도록 은닉 에이전트(Hidden Agent)를 이용한다. 이 은닉 에이전트는 특별한 설치가 필요 없이 콘텐츠 내에 내포되어 있어 불법복사 및 불법사용에 대해 체크함으로써 불법복사의 사용을 차단할 수 있도록 한다. 또한 사용자들에게 숨겨져 있기 때문에 워터마킹의 역할 또한 대신할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.521-528
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• 2017

다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 '하향식' 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 '상향식' 접근 방법이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 개개인은 개별적인 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 편대의 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다. 본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 대형형성 및 충돌회피 등 유효성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.221-224
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• 2005

해양레저산업의 발달과 레저문화의 수요가 급증함에 따라 해양 안전 및 관련 정보를 제공하는 서비스에 대한 욕구가 증대하고 있다. 그러나 국내에서는 해양레저에 특화된 정보를 제공하는 서비스가 전무한 상황이다. WIPI 기반의 휴대 단말기 상에 디지털화된 전자해도의 지리정보와 해양레저를 위한 각종 부가 정보를 제공하는 다운로드 형태의 콘텐츠를 개발하는 프로젝트의 일환으로 전자해도 및 부가 정보 DB를 구축하여 요구되는 콘텐츠를 제공하는 서버(CPS; Contents provider Server)가 필요하다. 본 논문에서는 수요자가 개인휴대단말기를 통해 해양레저정보를 요구했을 때 CPS가 정보를 제공할 수 있도록 예상되는 요구 정보를 데이터베이스화하는 웹 탐색 컴포넌트를 설계하여 각종 웹상에서 시시각각으로 변화하는 정보들을 실시간으로 파싱하고 분류하는 웹 에이전트의 컴포넌트를 개발하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.205-210
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• 2022

4차 산업혁명과 더불어 드론은 빠른 속도로 성장해 왔고 산업 전반에 확산하여 군사용으로도 널리 사용하기에 이르렀다. 최근 유럽 지역에서 벌어진 전쟁에서는 드론이 전장의 게임체인저라고 평가받으며 군사용 드론의 중요성이 주목받고 있다. 대한민국 육군도 미래의 국방 전력으로 군의 제대 규모와 임무에 적합한 다양한 드론을 포함하고 있는 드론봇 체계를 기획하였다. 이러한 드론봇 체계의 키워드는 인공지능에 의한 자율화이다. 또한, 다양한드론의신속한개발을위해드론봇체계는운용플랫폼의공용화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 군사용 드론의 임무 자율화와 공용화를 위해 멀티 에이전트 시스템, 인지 아키텍처, 지식 기반의 상황 추론 등 다양한 인공지능 기술을 적용한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.325-329
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• 2001

This paper addresses a control architecture for the hospital service robot, SmartHelper. With a sensing-reasoning-acting paradigm, the deliberation takes place at planning layer while the reaction is dealt through the parallel execution of operations. Hence, the system presents both a hierarchical and an heterarchical decomposition, being able to show a predictable response while keeping rapid reactivity to the dynamic environment. The deliberative controller accomplishes four functions which are path generation, selection of navigation way, command and monitoring. The reactive controller uses fuzzy and potential field method for robot navigation. Through simulation under a virtual environment IGRIP, the effectiveness of the control architecture is verified.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권7호
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• pp.623-628
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• 2007

By employing primarily the Kendall's Concordance Test, the paper attempted to conduct an experts' evaluation on the interaction among the agents in Busan marine tourism cluster and recommend some measures for policy consideration for the cluster's activation. For this purpose, a conceptual framework was developed to guide the assessment by using inter-agent cooperation and network approaches regarding the nature of the marine tourism cluster. Such factors as cooperation, competition, relationship marketing, and networking were identified as critical. Findings of the study imply that Busan marine tourism cluster is at its embryonic stage and needs desperate measures for improvement in the inter-organizational cooperation and networking, the major regional characteristics that determine the competitiveness of marine tourism.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.10-11
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• 2019

해상교통 환경은 항해사, 관제사, 자선, 타선 등의 복합적 상호작용과 관계에 의해서 형성되지만 그동안의 해상교통 분석은 과거 항적 데이터의 통계분석이나 선박운항 시뮬레이터를 이용한 자선의 운항특성을 분석하는 것에 국한되어 왔다. 복잡함 속에서도 교통흐름과 특성을 나타내는 교통 환경을 사실적으로 모사하기 위해서는 교통 환경을 구성하는 각 요소에 대한 모델링 및 시뮬레이션이 사실적으로 이루어지고 요소간의 상호작용이 재현될 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 에이전트 기반의 시뮬레이션 기술을 분석하고 적용 방안을 연구하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.161-166
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• 2006

Localization of mobile agent within a sensing network is a fundamental requirement for many applications, using networked navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, This paper describes a networked sensor-based navigation method in an indoor environment for an autonomous mobile robot which can navigate and avoid obstacle. In this method, the self-localization of the robot is done with a model-based vision system using networked sensors, and nonstop navigation is realized by a Kalman filter-based STSF(Space and Time Sensor Fusion) method. Stationary obstacles and moving obstacles are avoided with networked sensor data such as CCD camera and sonar ring. We will report on experiments in a hallway using the Pioneer-DX robot. In addition to that, the localization has inevitable uncertainties in the features and in the robot position estimation. Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And Extensive experiments with a robot and a sensor network confirm the validity of the approach.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.131-139
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• 2024

Crew Transfer Vessels (CTVs) are primarily used for the maintenance of offshore wind farms. Despite being manually operated by professional captains and crew, collisions with other ships and marine structures still occur. To prevent this, the introduction of autonomous navigation systems to CTVs is necessary. In this study, research on the obstacle avoidance system of the autonomous navigation system for CTVs was conducted. In particular, research on obstacle avoidance simulation for CTVs using deep reinforcement learning was carried out, taking into account the currents and wind loads in offshore wind farms. For this purpose, 3 degrees of freedom ship maneuvering modeling for CTVs considering the currents and wind loads in offshore wind farms was performed, and a simulation environment for offshore wind farms was implemented to train and test the deep reinforcement learning agent. Specifically, this study conducted research on obstacle avoidance maneuvers using MATD3 within deep reinforcement learning, and as a result, it was confirmed that the model, which underwent training over 10,000 episodes, could successfully avoid both static and moving obstacles. This confirms the conclusion that the application of the methods proposed in this study can successfully facilitate obstacle avoidance for autonomous navigation CTVs within offshore wind farms.