본 논문에서는 수중 환경에서 자기공진기반 무선전력전송 특성을 분석하고, 수중 무선전력전송에 적합한 등가모델을 제시한다. 제안하는 수중 무선전력전송 등가모델은 자유공간 무선전력전송 T 등가모델을 확장하여 매질에 따른 전자기장 감쇠를 반영한 저항, 공진주파수 변화 및 상호인덕턴스 변화를 반영한 커패시터 및 인덕터를 포함한다. 전송매질인물의 염도에 따른 S 파라미터를 기반으로 제안한 등가모델의 변수를 추출하는 방법을 제시하였다. 제안하는 모델을 검증하기 위하여 6.78 MHz 수중 무선전력전송 시스템을 구축하고, 모델의 전력전송효율 계산 값과 측정값을 비교하였으며, 그 결과 제안하는 모델은 평균 3 % 이내 오차로 특성변화를 예측함을 확인하였다.
본 연구에서는 수중발파에서 발생하는 과압, 충격량, 진동의 전파 특성을 평가하기 위하여 수행되었다. 육상에서의 발파와 비교하여 수중발파에서의 소음 및 진동의 전파 특성은 주로 물을 매개체로 하여 전파되는 차이를 가지고 있으며, 경우에 따라 다양한 매질(암반, 물, 공기 등)을 통과하면서 전파양상이 변화하는 특성도 지니고 있다. 본 연구에서는 AUTODYN을 이용하여 수중에서의 발파과정을 모사하고 발파로부터 생성된 과압, 충격량, 발파진동의 전파 특성에 대하여 분석하였다. 특히 메쉬크기가 수중발파해석으로부터 획득되는 과압, 충격량, 최대입자속도에 미치는 영향을 중점적으로 평가하였다. 전체적으로 과압과 최대입자속도는 메쉬의 크기가 증가함에 따라 감소하는 경향성을 나타내었고, 충격량은 메쉬의 크기와 함께 증가하는 경향을 보였다. 또한 본 연구의 결과로부터 메쉬 크기에 대한 의존성은 장약량과 환산거리에 따라서도 다르게 나타날 수 있다는 것을 확인하였다.
This paper describes depth, heading and speed control of an underwater vehicle that has four stern thrusters of which forces are coupled in the diving and, steering motion, as well as the speed of the vehicle. The optimal linear quadratic controller is designed based on a linearized- state space model, developed by combining the dynamic equations of speed, steering and diving motion. The designed controller gives provides an optimal thrust distribution, minimizing the given performance index to control speed, depth and heading simultaneously. To validate the performance of the controller, a simulation and tank-test are carried out with DUSAUV (Dual Use Semi-Autonomous Underwater Vehicle), developed by KORDI as a test-bed for testing new underwater technologies. Optimal gains of the controller are tuned, using a computer simulation environment with a nonlinear 6-DOF numerical DUSAUV model, developed by PMM (Planner Motion Mechanism) test. To verify the performance of the presented controller in experiment, a tank-test with DUSAUV is carried out in the ocean engineering basin in KORDI. The experimental results are also compared with the simulation results to investigate the accordance of the numerical and the real mode.
본 논문은 비가우시안 노이즈가 존재하는 수중환경에서 비선형 필터 기법에 따른 2차원 위치 추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정을 위한 필터로 확장형 칼만필터(EKF: Extended Kalman filter)가 많이 사용되고 있다. 하지만, 수중과 같은 비가우시안 노이즈가 존재하는 비선형 시스템에서는 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 상태변이의 예측을 기반으로한 EKF를 대신하여 통계적 발생인자 에 기반을 둔 분포 재해석 기법을 이용한 2차원 파티클필터 (TDPF: Two-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 Non-Gaussian Noise 가 존재하는 수중환경에서 제안하는 TDPF의 성능을 EKF와 비교분석하였으며 TDPF가 EKF보다 정확한 위치 추정결과를 제공하는 것을 확인하였다.
Underwater radiated noise is one of the vital factors in underwater weapon systems like submarine. A passive elastic mount is an effective reduction method for the vibration from a ship-board machinery transmitted to the hull which is radiated as noise outside the hull. A passive elastic mount shows the limitation on the vibration reduction and needs multi stage mounting system including double stage one to meet the required underwater radiated noise criteria. It is necessary for the multi stage mounting system to consider the large displacement in the underwater shock explosion. So it is difficult to apply the multi stage mounting system in submarine because of space limitation. Also recent navy sonar system are trying to have the capability to detect the ship-borne acoustic signals in the low frequency range. An alternative to the passive mount is an active mount with moving-coil type electromagnetic actuator based on a conventional rubber mount in the low frequency range. In the previous paper, 4 active mounts with moving-coil type electromagnetic actuator based on the rubber mount were installed on the hard floor of the facility, which means no consideration on the elastic foundation effect for the control of the active mounts was taken into account. In this study, an experimental performance analysis on the active mount was carried out using 4 active mounts installed on the cylindrical structure to investigate the elastic foundation effect.
In research vessels or naval ships, airborne noise from machineries such as diesel engine is the major source of underwater noise at low speed. In this paper, effect of engine noise on underwater noise is studied by considering two paths; sound radiation from hull plate and direct airborne noise transmission through hull plate. SEA (Statistical energy analysis) is used to predict hull plate vibration induced by engine noise, where SEA model consists of only two subsystems; engine room air space and hull plate. The pressure level in water is calculated from sound radiation by plate. Engine noise transmission through hull plate is obtained by assuming plane wave propagation in air-limp plate-water system. Two effects are combined and compared to the measurement, where speaker is used as a source in engine room and sound pressure levels in engine room and water are measured. The hydrophone is located 1 m away from the hull plate. It is found below 1000 Hz, prediction overestimates underwater sound pressure level by 5 to 12 dB.
본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 2006년에 개발된 한국형 수중로봇시스템(심해무인잠수정시스템)의 바람직한 미래상을 도출하였다. 한국이 개발한 이 심해무인잠수정의 설계심도는 6000미터이며, 그 구성을 보면, '해미래'는 실질적인 심해탐사작업을 실행하고, 이 '해미래'를 지원하는 '해누비'는 심해에서 시료채취나 탐사가 가능하다. 한편 이 한국형 심해무인잠수정시스템은 수중복합항법시스템을 사용하고 있지만, 6000m심해에서 5m이내의 항법오차가 있고 50cm이내의 상대 위치오차를 가지고 있다. 따라서 본고는 이를 보완하여 관련 분야에서 기술 선도국이 될 수 있는 한국정부가 추진해야 할 바람직한 미래전략방향을 고찰했다. 그 결과 인디케이터와 가상벽을 갖춘 외부장치를 구비한 심해무인잠수정 시스템 개발이 한국에 있어 미래지향적인 정책추진방안이었다.
본 연구에서는 우주 및 수중 동력원을 위한 연료전지 기반 공기 불요 추진 시스템을 개발하였다. 공기 불요 동력 시스템을 위해 과산화수소를 산화제로 선택하였고, 촉매 분해 반응을 통해 산소와 물을 발생하였다. 순수한 산소는 연료전지에 공급되고, 물은 분리한 후 저장된다. 본 연구에서는 고체 상태의 수소화붕소나트륨을 수소원으로 사용하였고, 촉매 가수분해 반응을 통해 순수한 수소를 발생할 수 있었다. 연료전지 기반 공기 불요 동력 시스템을 검증하기 위해 연료전지 시스템을 구축하였고 다양한 조건에서 평가를 수행하였다.
As a measure of health, the percentage of body fat has been utilized for many ergonomist, physician, athletic trainers, and work physiologists. Underwater weighing procedure for measuring the percentage of body fat is popular and accurate. However, it is relatively expensive, difficult to perform and requires large space. Anthropometric techniques can be utilized to predict the percentage of body fat in the field setting because they are easy to implement and require little space. In this concern, the purpose of this study was to find a regression model to easily predict the percentage of body fat using the anthropometric circumference measurements as predictor variables. In this study, the data for 10 anthropometric circumference measurements for 252 men were analyzed. A full model with ten predictor variables was constructed based on subjective knowledge and literature. The linear regression modeling consists of variable selection and various assumptions regarding the anticipated model. All possible regression models and the assumptions are evaluated using various statistical methods. Based on the evaluation, a reduced model was selected with five predictor variables to predict the percentage of body fat. The model is : % Body Fat = 2.704-0.601 (Neck Circumference) + 0.974 (Abdominal Circumference) -0.332 (Hip Circumference) + 0.409 (Arm Circumference) - 1.618 (Wrist Circumference) + $\epsilon$. This model can be used to estimate the percentage of body fat using only a tape measure.
The paper presents dual arm ROV manipulation using deep reinforcement learning. The purpose of this underwater manipulator is to investigate and excavate natural resources in ocean, finding lost aircraft blackboxes and for performing other extremely dangerous tasks without endangering humans. This research work emphasizes on a self-learning approach using Deep Reinforcement Learning (DRL). DRL technique allows ROV to learn the policy of performing manipulation task directly, from raw image data. Our proposed architecture maps the visual inputs (images) to control actions (output) and get reward after each action, which allows an agent to learn manipulation skill through trial and error method. We have trained our network in simulation. The raw images and rewards are directly provided by our simple Lua simulator. Our simulator achieve accuracy by considering underwater dynamic environmental conditions. Major goal of this research is to provide a smart self-learning way to achieve manipulation in highly dynamic underwater environment. The results showed that a dual robotic arm trained for a 3DOF movement successfully achieved target reaching task in a 2D space by considering real environmental factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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