항공기를 이용해서 영상레이더를 운영하는 경우 이상적인 경로와 항공기의 위치가 다르기 때문에 요동 보상이 필요하다. 항공기의 위치를 측정할 때 사용하는 항법 장치의 오차 때문에 보상 후에 잔여 오차가 존재한다. 자동초점 기능은 이런 잔여 요동과 시스템의 부정확성을 보정하기 위해서 제안되었다. 자동초점 기능으로 여러 가지 방법이 제안되었지만 PGA가 가장 널리 활용되고 있다. PGA는 적응적 반복 기법을 사용하고, 표적이나 위상에 대한 특정한 가정이 없다. 하지만, 적응적 반복 기법 특성상 연산 시간이 문제가 주요한 문제이기 때문에 본 논문은 PGA의 연산 시간을 줄이기 위해서 PGA 표적 선택 기법을 개선한다. 영상의 분산을 이용해서 높은 SNR을 가진 표적을 찾아서 연산 시간을 줄이고 수렴 속도를 높인다. 제안한 방법은 실제 영상레이더 데이터를 이용해서 성능을 검증한다.
최근 조선해양의 주요 이슈 중 하나는 선박의 대기 및 해양 오염 배출량 감소 문제이다. 이에 대하여 국제해사기구(IMO)에서는 선박으로 부터의 오염방지를 위한 국제협약(MARPOL)을 체결하고, 부속서 6을 통해 선박의 배기가스에 포함된 대기와 해양의 오염을 제한하고 규제하고 있다. 이를 위해 조선사의 신규 선박 건조에 대해서는 에너지 효율 설계 지수(EEDI)를 적용하고, 운항중인 선박에 대해서는 에너지 효율 운항 지표(EEOI)를 적용을 권고함으로써 환경오염물질의 배출을 최소화하도록 하고 있다. 이에 본 연구는 운항중인 선박의 실제 항해 데이터를 기반으로 선박의 운항 효율 등급(EG)을 산출하고, 해양환경 데이터 분석을 통해 에너지 효율적인 최적항로 탐색 정보를 제안하고자 한다.
본 연구에서 고분해능 측정과 저가격화 및 소형으로 제작이 가능하여 전세계적으로 많은 연구가 진행중인 광섬유를 이용한 광영상단층촬영기를 연구하였다. 광영상단층촬영기의 기돈원리로는 마이켈슨 간섭계를 이용한 것이다. 시스템의 구성으로는 광원은 분해능 및 측정범위를 고려하여 1,300nm 중심파장을 가지며 대역폭이 35nm인 상용제품의 SLD(Superluminersent diode)를 사용하였으며, 샘플내부의 영상을 검출하기 위한 간섭신호 검출방법은 기준거울이 선형적으로 이동하여 광경로를 일치하는 광지연선로를 구성하였다. 그리고 간섭계는 단일모드 광섬유를 이용하여 기본적인 마이켈슨 간섭계를 구성하였으며, 스캐너는 시준기를 이용하여 샘플에 대한 초점을 고정하도록 하였으며, 스템모터를 이용하여 스텝모터를 이용하여 샘플에 대한 횡단방향으로 이동하여 샘플의 2차원 단층영상을 측정하도록 하였다. 수광부는 소신호인 간섭신호를 검출하기 위하여 감도가 뛰어나면 잡음특성이 우수한 800~1,700nm 측정범위의 광검출기를 사용하였다. 신호처리부에서 간섭신호의 포락선 신호만을 검출하기 위하여 증폭 및 필터링 하여 A/D 변환을 거친 후 제작된 영상검출 프로그램을 이용하여 단층영상을 나타내도록 하였다. 측정결과 분해능은 약 30$\mu\textrm{m}$로서 이론식과 일치함을 확인하였으며, 탁구공의 단층영상을 측정하였다. 기본적인 마이켈슨 간섭계를 이용한 OCT시스템은 되돌아오는 간섭광의 절반이 광원부로 향하여 간섭신호의 절반이 손실되므로 검출기에서 검출된 신호가 미약하여 단층영상의 대비도를 떨어뜨린다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 간섭계 구성의 개선이 필요하다. 또한 측정시간을 단축하기 위하여 광지연선로의 개선으로 통해 짧은 시간내 당층영상을 얻을 수 있도록 하여야 할 것이다.기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.중량이 약 115kg/$m^2$정도로 나타났다.소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
본 연구는 통행자들을 실시간 교통정보의 유무외에 제공받는 교통정보의 내용에 따라서 구분한 다계층 통행배정모형을 정립하고자 한다. 이를 통해 네트워크 및 수요변화에 대응할 수 있는 우수한 교통정보제공전략인 분산환류전략(Decentralized Feedback Strategy ; DFS)의 핵심사항인 분산계수결정모형을 제시하고 ITS의 중요한 기술적 요소들(VMS위치, 정보제공주기, 정보제공영역 등)에 대한 판단기준을 정립하고자 한다. 이를 위하여 연동적 시간대 분석기법 (Rolling Horizon implementation ; RHI)을 활용한 다계층 동적통행배정모형을 개발하고 차량내탑재장치를 활용한 주행중 정보제공전략으로서 분산환류전략(DFS)의 적용성 및 효과성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 차량내 탑재장치를 중심으로 교통정보를 제공받는 집단에 대해서 분석을 수행하였다. 이때 정보의 내용에 따라 동적 최단경로안내를 받는 그룹과 DFS에 의한 경로정보를 안내받는 그룹으로 나누어 다계층 동적통행배정 모형을 구성하였다. DFS의 적용을 위하여 정보대상노드에서 목적지까지 경로를 모두 탐색한 뒤 이들 경로에 대한 통행시간정보를 이용하여 통행자들의 인지통행비용이 같아지도록 교통류 분산계수를 설정하였다. 또한 이러한 분산계수가 적용되는 통행자를 구별하기 위하여 연동적 시간대분석기법(Rolling Horizon Imlementation)을 활용하여 동적통행배정을 수행하였다. 분석결과 유고상황시 DFS의 네트워크 총통행시간 개선효과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
As invigoration plan of the marine tourism, Busan City has the plan to operate the cruise ship inside of the harbor, but the area has narrow water way with heavy traffic. As a result it is requested to evaluate the safety for the preparation of actual navigation. In this study, the Ship Handling Simulation (SHS) Assessment was conducted, which is regulated by the Maritime Traffic Safety Audit Scheme (MTSAS) in compliance with the Marine Safety Law and the Maritime Traffic Risk Assessment System based on the Electronic Chart Display and Information System (ECDIS). The proximity assessment, control assessment and subjective assessment were implemented, which is enacted by the Marine Safety Law by using the SHS. In the case of proximity assessment, the probability of trespass was not analyzed. As the control assessment, the swept path was measured at 11.7 m and 11.5 m for port entry and port departure respectively, which exceeded the width of the model vessel, 10.4 m over; it was considered as a marginal factor. As a result of the subjective evaluation of the navigator, there would be no difficulty on ship maneuvering by paying particular attention to the mooring vessel nearby the Busan Bridge and Yeongdo Bridge as well as the coming vessel from the invisible sea area when the vessel is entering and departing the port. The Marine Traffic Risk Assessment System analyzed as [Cautious] level until the vessel passed the Busan bridge and the curved area at 5 kts and it became to [Dangerous] level from where it left 75 m to the Busan Bridge. When the vessel passed the Busan Bridge and the curved area at 10 kts and entered the narrow area, it indicated the [Dangerous] level and became to [Very dangerous] level from where it left 410 m to the Busan bridge. In conclusion, the vessel should maintain at the speed of 5 kts to reduce the risk when it passes this area.
스마트폰, GPS 네비게이션과 같은 위치 응용프로그램이 발달함에 따라 위치 및 궤적 프라이버시를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치 관련 서비스를 제공받기 위해서는 자신의 정확한 위치를 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자 위치의 공개는 서버에게 자신의 위치뿐만 아니라 궤적까지 노출하게 되어 사생활 침해의 우려가 있다. 또한 사용자가 서버에게 요청한 정보는 위치 정보뿐만 아니라 멀티미디어 정보(위치에 대한 사진, 리뷰 등)를 포함하고 있기 때문에 서버가 처리해야 하는 비용 및 사용자가 받아야하는 정보가 증가하게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 EGTC (Enhanced Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. EGTC 기법은 기존 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법과 마찬가지로 사용자 궤적을 사용자가 원하는 프라이버시 레벨(UPL: User's desired Privacy Level) 수준으로 그리드를 분할하여 클로킹 영역을 생성 한 후, 랜덤한 질의 순서를 정한다. 다음 단계로 사용자가 이동하고자 하는 경로에 해당하는 서브 그리드 셀을 c(x,y)로 간주해 필요한 정보를 색인으로 구성해 받는다. 제안 기법은 기존 GTC 기법과 같이 궤적 프라이버시를 보장하면서 사용자가 청취해야 하는 정보의 양을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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