This paper surveyed & analyzed the career path of the 586 female cadets who graduated from the Korea Maritime University. According to the analysis, 154 graduates have the seafaring experience onboard, while 432 have no chance to work onboard. The figure indicated that one of the challenge is the number of female maritime officers who can engage in the boarding works was relatively limited. However, it is significant implication that about 80% of the graduate have been employed in a maritime industry including shipping, shipbuilding, public sectors and etc.
경로추종 제어는 대양에서 선박의 자율운항을 위한 가장 기본적인 연구 중에 하나로 여겨진다. 본 연구는 선수미방향, 횡방향 및 회두방향으로 외력이 작용하는 경로추종 제어를 다룬다. 가상의 선박에서 발생하는 항로를 자선이 추종하는 문제를 해결하기 위해서 유도 원리와 백스테핑 기법을 활용하였다. 경로추종 제어에서 가장 중요한 기술 중에 하나는 오차 동역학에 관한 것으로서, 이 개념은 선박의 자동 충돌 회피 및 자동 접안 제어 등과 같은 연구 영역에서도 활용이 가능하다. 유도 원리와 오차 변수의 알고리즘은 수치 시뮬레이션을 통해 증명하였다. 그 결과, 회두각의 오차를 제외한 대부분의 오차 변수는 제어기를 통하여 제로 값으로 수렴하였다. 기존에 근거리 통항선박의 간섭력을 고려한 안전통항거리의 값보다 두 선박 간의 경로추종 제어의 트래킹 오차의 값이 더 작은 점이 가장 흥미로운 결과 중에 하나로 여겨진다. 또한 프로펠러, 핀이나 러더와 같은 엑츄에이터의 손상을 줄이기 위해서는 수렴의 성능과 선박의 안전을 절충하여 적합한 제어 파라미터를 결정할 필요가 있다.
자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, the algorithm and the computer simulation of a effective homing navigation system are presented. it is a combination of Path integration by using population coding and neural network and simple avoidance obstacle algorithm. Also, through the computer simulation, we demonstrated the feasibility of the suggested method.
본 논문에서는 태양광 장기체공 무인기의 전력모델을 포함한 3차원 경로계획과 유도에 대하여 기술한다. 본 논문에서 사용한 Dubins curve는 계산속도가 빨라 경로계획에 곧바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 Dubins curve의 경로생성 문제는 2차원 평면에서 정의되기 때문에 실제 항공기의 경로계획을 위해 Randal W. Beard에 의해 수행된 비행 경로각의 한계를 고려하여, 고도 차이에 따라 선회경로를 추가하는 방식의 3차원 Dubins 경로생성 알고리즘을 활용하였다. 본 논문에서 사용한 항공기 모델은 Aileron이 없기 때문에 Rudder를 사용하여 횡축 방향 제어기를 설계하였으며, 비선형 경로추종 유도기법을 사용하여 경로추종 시뮬레이션을 수행하였다. 고도조건에 따른 예제를 생성하였으며, 시뮬레이션 결과 생성된 경로를 잘 추종하는 것을 확인하였다. 마지막으로 태양에너지 수율에 대한 계산식을 통해 태양광 장기체공 무인기의 전력 시스템을 모델링하여 48시간 연속비행 시뮬레이션을 실시하였고, 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
본 논문은 인간과 VR환경과의 상호작용을 지원하는 중요한 요소 중 하나인 이동의 문제점 및 해 결 방법에 대하여 연구하였다. 이 논문에서 제시된 Intelligent Cruise-Control Navigation (ICCN)은 다중 사용자 환경의 가상공간을 이동할 때, 실세계와 유사한 이동방법을 제공하여 사용자로 하여금 가상공간에 대한 현장감 및 현실감의 제고에 초점을 두었다. ICCN은 사용자들이 가상공간에서 이동시 부가적인 입력이 없이도 일정한 속도로 이동을 지원하는 Constant Velocity Navigation, 이동 중 장애물 및 다른 사용자(아바타)와의 충돌현상을 감지 및 회피하는 Collision Detection and Avoidance, 그리고 충돌회피후 기존 방향으로의 계속된 이동을 지원하는 Path Adjustment등의 기능을 제공한다. ICCN은 사용자의 부가적인 노력의 감소 및 병행작업을 보장, 현실과 유사한 사용자 중심의 navigation 기 법 을 제공, 가상공간과 현실과의 괴리를 줄임으로써 가상현실이 추구하는 현실감 및 현장감을 높일 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 ICCN이 사용자중심의 매우 자연스럽고, 쉽고 편리한 가상공간 navigation 인터페이스라는 평가를 얻었다.
텔레매틱스의 주요 응용분야인 차량 항법 시스템은 CIS의 지도기술과 CPS의 측위 기술에 융합되어 탄생한 것이다. 기존의 시스템들은 정점과 정점간의 최단경로를 중심으로 한 경로 탐색을 제시하였지만 교통량의 변화와 교통사고 및 수시 병목 구간 등의 교통 변화에 대해서는 능동적인 대처를 할 수 없는 시스템이다. 바꿔 말하면 현실적으로 최단경로 탐색보다는 교통 정보를 파악하며 최단시간에 목적지로 도착하는 최적경로 탐색 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 교통 정보를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 최적 경로 탐색을 위한 시스템 구조를 제안하며 기존의 최단경로 탐색 알고리즘의 문제점을 살펴보고 수집되는 교통정보의 방향성을 활용하는 최적경로 탐색 알고리즘을 새롭게 제안한다.
이 논문에서는 단말기 기반 시스템에서 경로를 탐색할 때 탐색비용을 줄이고, 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 지속적으로 전송받는 휴리스틱으로, 교통정보를 계산한 데이터이다. 서버 기반의 경로탐색 서비스는 서버에서 경로를 탐색하여 결과를 클라이언트에 제공하지만, 제안하는 방법은 휴리스틱 정보만을 클라이언트에 전송하고 이를 활용하여 경로탐색을 하게 된다. 이 논문에서는 제안하는 동적 휴리스틱을 적용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 동적 휴리스틱은 지도를 그리드로 나누고, 각 그리드는 구역내 간선들의 최저속도 정보를 가진다. 그리드의 최저속도가 기준치에 미달되면 해당 그리드를 제거하고 경로를 탐색한다.
Purpose - Robot path planning, a constrained optimization problem, has been an active research area with many methods developed to tackle it. This study proposes the use of a Rapidly-exploring Random Tree and Particle Swarm Optimizer algorithm for path planning. Research design, data, and methodology - The grid method is built to describe the working space of the mobile robot, then the Rapidly-exploring Random Tree algorithm is applied to obtain the global navigation path and the Particle Swarm Optimizer algorithm is adopted to obtain the best path. Results - Computer experiment results demonstrate that this novel algorithm can rapidly plan an optimal path in a cluttered environment. Successful obstacle avoidance is achieved, the model is robust, and performs reliably. The effectiveness and efficiency of the proposed algorithm is demonstrated through simulation studies. Conclusions - The findings could provide insights to the validity and practicability of the method. This method makes it is easy to build a model and meet real-time demand for mobile robot navigation with a simple algorithm, which results in a certain practical value for distribution environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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