본 논문에서는 그래프 신경망을 이용한 수동소나 신호 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스펙트로그램을 영상 패치로 분할하고, 인접 거리의 영상 패치 간 연결을 통해 그래프를 표현한다. 이후, 표현된 그래프를 이용하여 그래프 합성곱 신경망을 학습하고 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 알고리즘은 스펙트로그램의 선 주파수 특징을 그래프 형태로 표현하며, 92.50 %의 우수한 분류 정확도를 갖는다. 이러한 결과는 기존의 합성곱 신경망과 비교하여 8.15 %의 높은 분류 정확도를 갖는다.
기존의 예인식으로 운용하는 사이드스캔소나의 경우 조사 시 사용자가 원하는 단면 조사에 어려움이 있어 수중구조물 전동 지그가 개발되었지만, 전동지그를 사용한 음파촬영방법의 경우 보트와 소나가 일체 거동하기 때문에 파랑에 의한 보트 롤링현상, 보트운전자의 운용미숙 등으로 인한 음파영상의 흔들림발생 등, 작업환경에 따른 여러 가지 문제로 인하여 데이터의 왜곡이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 기존 사이드스캔소나의 수중조사를 위한 장비운용 시 발생하는 영상의 흔들림을 해결하기 위해, 흔들림 보정센서를 부착하고 흔들림 보정 알고리즘을 개발하여 흔들림보정이 가능하도록 프로그램을 보완하였다. 또한, 소나 데이터 해상도의 향상 정도를 검증하기 위하여, 현장조사를 통해 흔들림 보정 전 후 음파영상을 수집하고 손상 의심부에 잠수사를 투입하여 실제 손상길이 및 수심을 측정하여 취득한 음파영상 데이터의 분석을 수행하였다. 본 연구는 향후 사이드스캔소나를 활용한 구조물의 수중부 및 하상면 음파영상 촬영기법의 발전에 기여할 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권3호
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pp.407-412
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2010
According to the remarkable advances in sonar technology, positioning capabilities and computer processing power we can accurately image and explore the seafloor in hydrography. Especially, Multibeam Echo Sounder can provide nearly perfect coverage of the seafloor with high resolution. Since the mid-1990's, Multibeam Echo Sounders have been used for hydrographic surveying in Korea. In this study, new marine data set as an effective decision-making tool in various fields was proposed by visualizing and combining with Multibeam sonar data and marine spatial data sets such as satellite image and digital nautical chart. The proposed method was tested around the port of PyeongTaek-DangJin in the west coast of Korea. The Visualization and fusion methods are described with various marine data sets with processing. We demonstrated that new data set in marine GIS is useful in safe navigation and port management as an efficient decision-making tool.
In this study, we propose a method to improve the accuracy of acoustic odometry using optimal frame interval selection for Fourier-based image registration. The accuracy of acoustic odometry is related to the phase correlation result of image pairs obtained from the forward-looking sonar (FLS). Phase correlation failure is caused by spurious peaks and high-similarity image pairs that can be prevented by optimal frame interval selection. We proposed a method of selecting the optimal frame interval by analyzing the factors affecting phase correlation. Acoustic odometry error was reduced by selecting the optimal frame interval. The proposed method was verified using field data.
The SONAR waterfall image(SWI) is used typically to target detection in SONAR operation and is managed with additional data linked in the naval combat system. The SWI and additional data are very important to classify a kind of target. Although additional data of the SWI is essential and must be kept together with the SWI, it was stored separately in the current system. In this paper, we propose an improved information management method in the naval combat system, where additional data can be contained in the SWI together by using information hiding techniques. The experimental results show that the effectiveness of information hiding techniques in the naval combat system. It is demonstrated that the information hiding techniques can be applied to the SWI that can make the naval combat system to be robust and secure.
Visual census and hydro-acoustic survey was carried out at Ulju small scale marine ranching area (MRA) to estimate demersal fish aggregations on September and November 2013. In this hydro-acoustic survey, the authors combined an image sonar with a scientific echo sounder to monitor an underwater situation and compare two acoustic data. Consequently, visual census survey was useful to estimate fish species composition for hydro-acoustic survey, because it is easy to identify aggregated fish species and overcome limits on a fishing depth and ability of an conventional fishing gear like a bottom gill-net or a fish trap at marine ranching area. Mean fish density was estimated as $0.757g/m^2$ on September and $0.219g/m^2$ on November and Fish abundance was finally calculated as 1.51ton (coefficient of variation, CV=13.1%) on September and 0.44ton (CV=47.7%) on November, respectively. Hydro-acoustic survey combined with the image sonar was useful to monitor fish aggregations and estimate fish stocks around artificial reefs at shallow coastal MRA. We were able to easily identify the underwater structures like an artificial reef and a fishing rope as well as fish aggregations from image sonar data. Therefore, the method was effective to separate unwanted echo signals in acoustic data of scientific echo sounder.
본 논문은 해저탐사에서 소나영상 촬영을 위한 무인자율항법(AUSV)시스템 구현에 관한 연구이다. 자율항법 시스템은 선체에 모션센서, DGPS에 의한 현재 경위도 좌표와 목표지 경위도 좌표의 차를 가지고 선체 추진체의 항로를 FFPID 알고리즘으로 제어한다. 실험결과, 목적지 좌표에 대한 제어좌표 오차는 전체 항법거리 1km 에서 6 m 이하로 우수하다. 또한 자율항법 모드에서의 소나영상 촬영 결과물은 유인선 촬영 결과물과의 차이는 12 화소 이하로 전체 영상 차이는 거의 식별할 수 없이 동일하다. 개발된 시스템은 유인선으로 촬영 불가능한 해저 지형에 대한 소나영상 촬영을 위한 새로운 방법으로 활용 가능하다.
능동소나를 이용한 해저면의 이미지를 얻기 위한 연구는 다양하게 수행되어져 왔으며, 그 해상도를 향상시키는 방법은 현재까지도 중요한 문제이다. 해상도를 향상시키기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 좁은 빔폭을 활용하여 빔 해상도를 높이는 방법이 가장 대표적이다. 하지만 좁은 빔폭을 이용하여 해상도를 향상시키는 방식은 기술적인 한계가 존재한다. 따라서 제한된 빔폭을 가진 어레이를 통하여 보다 높은 빔 해상도를 얻기 위한 신호처리 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 중첩된 빔을 방사하는 sonar의 수신신호에 신호처리를 통해 해상도를 향상시키는 방식을 소개한다.
As the exploration of the seabed is extended ever further, automated recognition and classification of sonar images become increasingly important. However, most of the methods ignore the directional information and its effect on the image textures produced. To deal with this problem, we apply 2D Gabor filters to extract the features of sonar images. The filters are designed with constrained parameters to reduce the complexity and to improve the calculation efficiency. Meanwhile, at each orientation, the optimal Gabor filter parameters will be selected with the help of bandwidth parameters based on the Fisher criterion. This method can overcome some disadvantages of the traditional approaches of extracting texture features, and improve the recognition rate effectively.
This paper proposes an underwater localization algorithm using probabilistic object recognition. It is organized as follows; 1) recognizing artificial objects using imaging sonar, and 2) localizing the recognized objects and the vehicle using EKF(Extended Kalman Filter) based SLAM. For this purpose, we develop artificial landmarks to be recognized even under the unstable sonar images induced by noise. Moreover, a probabilistic recognition framework is proposed. In this way, the distance and bearing of the recognized artificial landmarks are acquired to perform the localization of the underwater vehicle. Using the recognized objects, EKF-based SLAM is carried out and results in a path of the underwater vehicle and the location of landmarks. The proposed localization algorithm is verified by experiments in a basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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