• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권8호
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• pp.1094-1099
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• 2010

수중에 있는 구 주위의 3차원 층류유동을 수치 해석하였다. 유한체적법을 기반으로 나비에 스톡스 방정식을 비구조격자로 풀어 물체주위의 동역학 현상을 규명하였다. 보티시티, 속도, 동압, 레지듀얼, 항력계수 등의 데이터를 가지고 분석하였다. 레이놀드 수는 425, 300, 250, 100 이다. 구 사이의 거리가 작은 경우가 구 한 개의 후류 유동보다 안정됨을 보였고 구 사이의 간격이 커짐에 따라 유동현상은 불안정하게 나타났다. 후방의 구는 정체압력의 감소를 보였고 이로 인해 저항이 줄어들게 됨을 알 수 있었다. 항력계수의 비교는 본 수치계산이 타당함을 입증하였다.

• 대한조선학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-61
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• 1987

The wave system due to a moving submerged body is investigated both theoretically and numerically. Boussinesq equation, which is derived under the assumption that the effects of nonlinearity and wave dispersion are of the same order, is generalized to take the forcing agency into account. Furthermore, under the more restrive assumption that the disturbance is of higher order, inhomogeneous Korteweg-de Vries equation is derived. These equations are solved numerically to obtain the generated wave system and the wave-making resistance. These results are compared with those given by the linear theory.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1484-1486
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• 2001

In this study, The underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with porous PZT-Polymer 3-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 98% and 94%, respectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1370-1372
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• 1997

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with porous piezoelectric ceramics and SCL(Simple Competitive Learning) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing dara were 96 and 93%, respectively.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.372-378
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• 2016

항만 구조물인 케이슨 및 블록 등을 수중에 거치하기 위해서는 기초사석을 투하하고 이 위에 구조물을 설치한다. 이때 기초 사석은 상구구조물을 지지하기 위한 기초 토대로서 사석의 규격, 비중, 중량 모양 및 치수 등이 균일하고 치밀하여야 하며 선정시험을 통과한 사석만을 사용하여 시공하야 한다. 또한 이러한 기초 사석을 고르게 만들어 주는 작업 구조물의 거치 이전에 반드시 이루어 져야 한다. 본 연구에서는 수중 고르기 작업 공정의 무인화를 위하여 수중 고르기 및 굴삭용 무인기계 뿐만 아니라 무인기계화 시공을 위한 원격제어용 운영시스템, 수중 물체 인식 및 수중위치 분석을 위한 수중 환경 모니터링 시스템이 개발되었다. 본 장비는 육상 및 수중 테스트를 통하여 검증을 완료 하여 우수한 성능을 확인하였다. 그러나 현장에 본 장비를 투입하기 위해서는 성능뿐만 아니라 건설 공정의 제안 및 분석 그리고 효율(경제성)이 분석되어야 한다. 본 연구에서는 수중고르기장비의 성능 및 기능, 건설공정절차, 기존의 공법과의 비교 분석하였다. 분석결과 기존의 잠수부를 투입하는 건설공법에 비하여 경제성, 효율성, 안전성이 향상되는 것으로 확인되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.939-941
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• 1999

Recognition rates of 3-D underwater object using the SCL neural network and the SOFM neural network were 91.8% and 95.9%, respectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.560-562
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• 1999

The SOFM neural network as the recognizant algorithm of 3-D underwater object with ultrasonic sensor had the recognizant rate of 100%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1682-1684
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• 2000

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with porous PZT-polymer 3-3 composites and SCL neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing dara were 100 and 94.6% respectively.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제4권1호
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• pp.93-103
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• 2001

고주파를 주로 사용하는 능동소나에서 반사신호는 물체표면의 거울면 반사와 내부의 여러 등가적인 산란자로 형성되며, 이는 물체에 공간적으로 분포된 하이라이트에 의해 특징 된다. 본 연구에서는 기존의 모의표적에 대한 반사신호 합성모델 즉, 랜덤분포 모델, 등간격분포 모델 및 MUTAHID 모델에 대하여 분석하고, 합성된 반사신호 결과특성을 여러 조건에서 비교하였다. 이러한 하이라이트 분포 모델들은 수중표적의 반사신호 합성을 필요로 하는 각종 실시스템의 모의표적 신호 합성에 유용하게 적용될 수 있으리라 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.