• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.492-492
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• 2022

최근 농업용 담수호 내에서 발생하는 녹조 및 수질오염으로 인한 민원이 증가하고 있다. 농업용수로 이용하고 있는 농업용 담수호의 수질관리는 상류유역에서 유입되는 오염원관리가 중요하나 장기적인 유역계획이 수립되어야하므로 즉각적인 수질개선효과를 기대하기 어렵다. 또한 호 내 수질관리는 광범위한 수면적으로 인해 인력 운영 및 시간적 소모가 크며, 일시적인 수질관리만 기대할 수 있다. 장치형 시설을 설치할 경우 막대한 시설비가 소요되며, 지속적으로 체계적인 유지관리가 필요하다. 따라서 담수호 내 수환경 특성을 고려하여 자율감시 및 수처리 장치를 이용한 지속가능한 수질관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 담수호의 자율적인 수질관리를 위해 무인항법장비와 자동 수처리 장치를 융합한 제품을 제작하여 현장적용을 통해 수질개선 효과를 분석하였다. 무인 자율 이동장치에 설치된 자동 수처리 장치는 녹조발생에 대응하기 위해 환경부에서 고시한 수처리체(황산알루미늄, Alum)를 이용한 약품 살포 장치를 제작하였다. 자율항법장치의 운행 구역을 지정하고, 총 5회 지정된 구역내에서 약품을 살포하고, 미살포 구역을 대조군으로 하여 살포 구역과 수질개선효과를 비교하였다. 비교 결과 수질 항목별 자동 수처리 장치에 의한 수질 저감효율은 ○ COD 13.8%, TOC 18.6%, SS 23.3%, T-N 8.4%, T-P 58.9%, Chl-a 74.4%로 나타났다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1928-1929
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• 2011

무인항공기란(Unmanned Aerial Vehicle : UAV)란 일반적으로 조종사 없이 사전에 입력된 프로그램에 따라 또는 비행체 스스로 주위환경(장애물, 항로)을 인식하고 판단하여 자율 비행(Autonomous Flying)하는 비행체를 말한다. 본 논문에서는 항법센서(Attitude Heading Referance System: AHRS)를 비행제어 시스템과 통합한 시스템에 관하여 다루었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.105-106
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• 2015

무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.17 no.4
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• pp.73-80
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• 2003

This paper presents considerations on the results of the rotating arm test, which was carried out for assessment of an hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit(IMU), an ultra-short baseline(USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log(DVL) accompanying a magnetic compass. A navigational systemmodel is derived to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters are 25 in the order. The extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, The rotating arm tests were carried out in the Ocean Engineering Basin of KRISO, to generate circular motion. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.520-523
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• 2012

본 연구에서 무인차량의 자율주행시스템은 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물인식시스템, 통합시스템의 4개 서브시스템으로 구성 되어있고, GPS와 레이저스캐너를 이용한 무인차량의 장애물인식시스템을 개발하고자 한다.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.4 no.2
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• pp.55-67
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• 2006

20세기에 탄생한 동력비행기는 인간의 이동능력을 비약적으로 향상시켰다. 인류의 미개척지였던 항공분야의 발전은 지속적인 기술개발을 통해 더 빨리, 더 멀리, 더 높이 향하기 위해서 계속 나아가고 있다. 이러한와중에 최근에 괄목할 만한 성장을 이룬 컴퓨터와 소프트웨어 산업의 발전은 비행임무에 따라 위험성이 높거나, 사람이 하기 힘든 반복적이고 지루한 비행을 대신하기위한 로봇 비행체 즉, 무인항공기의 개발을 가능하게 하였다. 무인항공기의 탄생 초기에는 조종사의 희생을 줄이기 위해 군사 분야에서 주로 사용되었으나, 산림감시나 해안정찰, 기상관측, 재난관측, 조난자 수색 등 민수분야의 임무로 점차 활동영역이 넓혀지고 있다. 현재 무인항공기에 탑재된 인공지능의 수준은 안정된 비행이 가능하도록 하는 자동조종(autopilot)과 주어진 비행경로를 추종하기위한 항법유도(Navigation & Guidance)정도이며, 비행 중 발생하는 비상상황에 대처하기 위한 의사판단은 지상의 조종자에 의해 결정된다. 앞으로는 계획되지 않은 상황을 맞이했을 때 무인기 스스로 판단하여 경로를 변경하고, 동시에 여러 무인기들과 협력하여 임무를 수행함으로써 임무효율을 높이는 방향으로 인공지능의 수준이 향상될 것이다. 본 논문에서는 최근의 무인항공기 개발추세와 이들 무인기에 고려되고 있는 제어기에 대해 살펴보고, 향후 무인항공기에 적용될 자율비행 알고리듬과 제어기 시스템의 개발동향에 대해 고찰하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.16 no.3
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• pp.7-14
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• 2008

Unmanned vehicle has a performance for finding the path and the way point by itself, so called orientation and direction. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of Extended kalman filter for the navigation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.47 no.6
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• pp.33-42
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• 2010

This research propose a practical guidance system considering ocean currents in real sea operation. Optimality of generated path is not an issue in this paper. Way-points from start point to possible goal positions are selected by experienced human supervisors considering major ocean current axis. This paper also describes the implementation of a precise underwater navigation solution using multi-sensor fusion technique based on USBL, GPS, DVL and AHRS measurements in detail. To implement the precise, accurate and frequent underwater navigation solution, three strategies are chosen. The first one is the heading alignment angle identification to enhance the performance of standalone dead-reckoning algorithm. The second one is that absolute position is fused timely to prevent accumulation of integration error, where the absolute position can be selected between USBL and GPS considering sensor status. The third one is introduction of effective outlier rejection algorithm. The performance of the developed algorithm is verified with experimental data of mine disposal vehicle and deep-sea ROV.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.195-197
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• 2022

위성항법시스템(GPS)은 편리성, 활용도 등으로 인해 항법, 이동통신, 금융, 전력 등 여러 분야(측위·항법·시각)에서 사용하고 있다. 위성이 지구로부터 약 2만키로미터 떨어져 있어 위성신호 수신 세기가 약해 외부로부터 전파간섭이나 교란 등 보안에 취약한 단점이 있다. 주요국(미국, 유럽, 중국, 인도 등)은 보안을 강화하여 독자적인 위성항법 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 우리나라도 지상기반(eLoran)과, 위성기반(KPS)의 항법시스템을 구축중이다. 시스템 구축이 완료되면 한층 강화된 국가 PNT 체계 구축으로 만일의 사태에 발생할 수 있는 상황에 대비할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 본 연구에서는 지상기반, 위성기반의 항법시스템에 대한 핵심 기능과 추진계획을 기술하였으며, 관련 연구개발을 통해 더욱 정밀한 서비스 제공으로 해양뿐만 아니라 자율주행 이동체, 무인기 등 여러 산업 분야에 서비스를 확대해 나갈 계획이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.548-549
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• 2015

무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.