해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.
Salem Ahmed;Hamada Toshio;Asahina Joseph Kiyoshi;Ushijima Keisuke
지구물리와물리탐사
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제8권1호
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pp.97-103
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2005
여러 센서들의 배열을 이용한 최근의 해양 자력구배 측정시스템의 개발을 통하여 넓은 오염지역의 조사를 빠르게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 물밑의 UXO 는 조류에 의해 이동할 수 있으며 따라서 이런 환경에서의 복원과정은 정적이라기 보다는 동적이 되었다. 이는 곧 성공적인 복원을 위해서는 탐지가 거의 실시간으로 이루어져야 함을 말한다. 그러므로 해양 자력탐사자료로부터 물밑 물체의 신호를 빠르게 탐지할 수 있는 신속한 해석법이 필요하다. 이 논문에서는 물밑 UXO 의 위치 및 특성을 알아내는 신속한 방법을 소개하였다. 먼저 대상체의 정밀 탐지를 위해 자력구배자료의 해석기법(해석적 신호와 Euler 방법)을 이용하며, 반복적 선형 최소자승법을 이용해 대상체의 자기 특성을 얻어낸다. 이 방법은 알고 있는 대상체에 대해 무작위 잡음을 더한 이론적 해양 자력이상에 적용되었으며, 일본의 해양 자력구배탐사 자료를 이용하여 실질적인 유용성을 예시하였다.
수자원이란 인간의 생활이나 경제활동 및 자연환경 유지 등을 하는데 이용할 수 있는 자원으로서의 물을 말하며 효율적인 수자원의 활용을 위해서는 수문조사가 필수적이라고 할 수 있다. 수문조사는 강수량, 수위, 유량, 유사량, 증발산량, 토양수분량을 측정, 조사, 분석하는 것이라고 할 수 있으며 이 중 유량은 강우-유출 관계 규명, 이수, 치수 등을 위해 높은 정확도의 관측자료가 필요하다. 그러나 하천유량은 장기간 연속적으로 관측하는 것이 어려우므로 특성 횟수의 유량조사를 통해 수위-유량관계곡선식(Rating curve)을 개발하여 수위로부터 연속적인 유량을 산정하여 활용하고 있어 이를 개선하기 위해 전자파표면유속계를 활용한 자동유량측정장치를 개발하였으며 측정자료 분석 및 알고리즘 고도화를 통해 신뢰도 높은 유량을 산정하고자 하였다. 운동하는 물체에 의하여 산란된 전자파의 주파수가 변하게 되는 현상을 도플러 효과라고 하며 이때의 주파수의 변화량을 도플러 주파수라고 한다. 전자파표면유속계는 하천 수면으로 전자파를 발사한 후 물 표면에서 반사되는 전자파의 도플러 효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 것으로 전자파표면유속계를 교량 상류 방향으로 고정시켜 설치하였으며 측정된 자료는 유량관측 시스템에서 저장, 관리되고 물리적, 통계적 방법이 적용된 알고리즘을 통해 유량을 산정한다. 산정된 유량의 정확도 확보를 위해 바람 영향, 최적 환산계수 재산정, 통계분석 등을 통해 시스템의 유량산정 알고리즘 개선 방안을 도출하였으며 개선된 알고리즘이 적용된 유량은 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS(Percent Bias), RSR(RMSE-observations standard edviation ratio)을 통해 평가하였다. 바람 영향은 유량 관측 고도화 매뉴얼(일본 토목연구소)의 경험식과 현장에서 관측된 풍향·풍속을 활용하여 분석하였으나 개선효과가 미미한 것으로 나타났으며 자동으로 관측된 유량자료에 포함된 무작위적인 변화량을 감소시키기 위해 경향성 분석을 병행하여 이동평균 방법을 적용하였다. 또한 ADCP 등을 활용한 유량측정성과와 수위-유량관계곡선식과의 비교·분석을 통해 수위별 최적 환산계수를 산정하여 유량산정 알고리즘에 적용한 결과 NSE는 0.980, PBIAS는 1.580, RSR은 0.142로 모두 Very Good(높은 상관성)으로 분석되어 유량자료의 정확도를 확보하였다.
음파의 힘을 이용하는 음향집게는 나노 단위의 세포외소포에서 밀리미터 단위의 대규모 다세포생 물체까지 다양한 생체 입자를 조작하는 데 사용되는 매우 유용한 도구이다. 해당 분야는 수십년간 점진적인 개발이 이루어지고 있으며, 단일 초음파 빔을 사용하는 단일 빔 음향 집게(Single Beam Acoustic Tweezers, SBAT)기술 또한 세포 및 생물체 정밀 이동 및 분석이 가능한 플랫폼으로 발전했다. 최근 혁신적인 발전으로 SBAT를 이용하여 입자/세포 분리, 단일 세포 변형 기술이 개발되었으며 이로 인해 의공학 분야에서 학문적인 관심을 모으고 있다. 본 종설에서 SBAT기술의 기초 원리와 작동 방법에 대해서 설명하며 그간의 연구를 요약하고 이를 바탕으로 향후 연구에 대해서 전망한다.
이 논문에서는 INS의 항법 정확도에 영향을 주는 중력 교란에 대한 실시간 예측기법으로 다층 퍼셉트론 모델을 제안하였다. 적합한 MLP 모델을 선정하기 위해서 학습 정확도 및 실행시간을 비교할 수 있게 신경망의 크기가 다른 4개의 모델을 설계하였다. 이 MLP 모델의 학습을 위해 해상 또는 육상의 지표면을 따라 이동하는 물체의 위치 및 중력교란 데이터를 사용하였으며, 중력교란 데이터의 계산은 2160차의 EGM2008을 SHM을 이용하여 이루어졌다. 학습 정확도 평가에서는 MLP4가 가장 우수한 것으로 확인 되었고, 이후 실행시간을 측정하기 위해 학습이 완료된 4개 모델의 가중치와 바이어스 항들을 INS의 내장형 컴퓨터에 저장하여 MLP 모델을 구현하였다. 4개 모델 중 MLP4의 실행시간이 가장 짧은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 향후 중력 교란 보상을 통한 INS의 항법 정확도를 향상시키는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Recently, automated solutions using collaborative robots have been emerging in various industries. Their primary functions include Pick & Place, Peg in the Hole, fastening and assembly, welding, and more, which are being utilized and researched in various fields. The application of these robots varies depending on the characteristics of the grippers attached to the end of the collaborative robots. To grasp a variety of objects, a gripper with a high degree of freedom is required. In this paper, we propose a service automation system using a multi-degree-of-freedom gripper, collaborative robots, and vision sensors. Assuming various products are placed at a checkout counter, we use three cameras to recognize the objects, estimate their pose, and create grasping points for grasping. The grasping points are grasped by the multi-degree-of-freedom gripper, and experiments are conducted to recognize barcodes, a key task in service automation. To recognize objects, we used a CNN (Convolutional Neural Network) based algorithm and point cloud to estimate the object's 6D pose. Using the recognized object's 6d pose information, we create grasping points for the multi-degree-of-freedom gripper and perform re-grasping in a direction that facilitates barcode scanning. The experiment was conducted with four selected objects, progressing through identification, 6D pose estimation, and grasping, recording the success and failure of barcode recognition to prove the effectiveness of the proposed system.
In this paper, we propose an agent model for Language-Driven Zero-Shot Object Navigation (L-ZSON) tasks, which takes in a freeform language description of an unseen target object and navigates to find out the target object in an inexperienced environment. In general, an L-ZSON agent should able to visually ground the target object by understanding the freeform language description of it and recognizing the corresponding visual object in camera images. Moreover, the L-ZSON agent should be also able to build a rich spatial context map over the unknown environment and decide efficient exploration actions based on the map until the target object is present in the field of view. To address these challenging issues, we proposes AML (Agent Model for L-ZSON), a novel L-ZSON agent model to make effective use of AI foundation models such as Large Language Model (LLM) and Vision-Language model (VLM). In order to tackle the visual grounding issue of the target object description, our agent model employs GLEE, a VLM pretrained for locating and identifying arbitrary objects in images and videos in the open world scenario. To meet the exploration policy issue, the proposed agent model leverages the commonsense knowledge of LLM to make sequential navigational decisions. By conducting various quantitative and qualitative experiments with RoboTHOR, the 3D simulation platform and PASTURE, the L-ZSON benchmark dataset, we show the superior performance of the proposed agent model.
본 연구는 4대 강 전체에 대한 현황을 파악하고 행정적 관리체계 지원을 위하여 첨단 공간정보기술인 GIS(Geographic Information System), RS(Remote Sensing), GNSS(Global Navigation Satellite System), 항공레이저측량(LiDAR)과 실시간 네트워크 기술을 융합하여 3차원 영상 GIS기반 하천현장 정보시스템을 개발하였다. 3차원 영상 GIS기반 하천 현장 정보시스템은 25cm의 고해상 항공사진과 항공레이저측량 및 수심측량자료를 획득하여 4대강 중 선도 사업지역인 영산강(榮山江) 전체에 대한 정밀 공간정보를 표출하고 GNSS를 이용한 실시간 이동물체에 대한 위치좌표 트래킹기법과 연계하여 헬기, 배, 버스 등 이동수단 상에서 현장을 모니터링을 할 수 있는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 4대강 현장에 대한 모든 정보를 한눈에 모니터링 할 수 있어 넓은 현장에 대한 사실적 설명과 국민적 신뢰성 확보 뿐만 아니라 4대 강 살리기 사업의 홍보 및 보고를 통하여 하천 현장업무상의 의사지원 체계 마련이 가능할 것으로 사료된다.
원격탐사에서 주로 사용되는 레이다 시스템에는 인공위성, 항공기 및 지상용 SAR 시스템을 비롯하여 산란계와 도플러 레이다 등이 있다. 이러한 시스템들은 고가의 장비들로 구성되며, 운용하는 데에 매우 전문적인 기술을 필요로 한다. 일반적인 대학이나 연구소에서는 장비의 구성과 운용에 대한 경험을 얻기 힘들기 때문에 레이다 및 SAR를 이용한 새로운 적용 분야를 이해하고 개척해 나아가는데 필수적인 하드웨어적 원리를 배우고 실습하기에 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여 이 논문에서는 미국 MIT에서 제공하는 Cantenna 시스템의 설계도를 기반으로 한 레이다 시스템을 저가로 제작하고 실험한 내용을 소개한다. 제작된 레이다는 총 세 가지의 방식으로 운영되었는데, 첫째, 도플러 레이다를 이용하여 이동하는 차량의 속도를 측정하였고 둘째, 거리해상도를 가지는 레이다 방식을 이용하여 이동하는 두 물체의 움직임을 측정하였다. 마지막으로, 지상용 SAR 방식으로 방위각 해상도를 높여 이차원의 영상을 획득하였다. 추가적으로 영상화에 사용되는 Deramp-FFT 알고리즘과 ${\omega}-k$ 알고리즘의 비교 및 안테나의 위치 측정 오차에 따른 영향을 분석하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 향후 샘플링 주파수의 증가, I/Q 샘플링 및 보다 안정적인 회로를 구현하면 무인 항공기에 탑재할 수 있는 가벼운 SAR 시스템으로도 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 각광받고 있는 공간정보 기술인 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 범세계 위치결정시스템인 GPS(global positioning system)를 활용함으로써 지표의 지형지물 및 정확한 현장 상황 파악뿐 만아니라 실시간 물체 이동상황과 이들의 위치정보 파악이 신속하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이런 최신의 GIS와 GPS 기술을 바탕으로 신속하고 효과적으로 대형 산불을 진화할 수 있는 클라이언트/서버 중심의 산불진화 헬리콥터 관리시스템을 구축하였다. 특히 GIS를 이용하여 산불진화 환경을 손쉽게 파악할 수 있도록 123여 정도의 주제도를 공간 DB로 구축하고 여러가지 속성자료와 관련 데이터를 DB화하였다. 아울러 GPS와 기존의 무선통신시스템을 통합하여 원거리에 위치한 산불진화업무 관리자에게 진화헬기나 차량 및 인력의 이동상황이 실시간으로 파악 가능되도록 하여 효과적으로 산불진화장비를 배치하고 관리하도록 하였다. 본 시스템을 통하여 산불진화 환경정보를 신속하고 정확하게 획득하고 산불진화 장비를 과학적이고 효과적으로 전진배치 및 관리함으로써 향후 대형산불에 적극적으로 대처할 수 있을 뿐만 아니라 피해상황을 최소화하고 진화업무의 효율성을 극대화할 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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