The present study suggests a data-driven multivariate identification method based on principal component analysis and shows an application to ship dynamics modeling in maneuver. A reduced order model of ship dynamics is built by linear combination of three principal components acquired from large angle zigzag maneuver test. For a given kinematic state with three variables, a proper span is found by least square method, therefore accompanying hydrodynamic force and moment is determined. Suggested dynamics model correctly estimates hydrodynamic force and moment, thus it showed good agreement in maneuver simulation with that of conventional ship dynamics model obtained by system identification of captive model tests.
우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.
본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we developed a Manta-type AUV (Autonomous Underwater Vehicle) and analyzed its control performance as well as its dynamic characteristics underwater. The nonlinear motion of equations, which are expressed in terms of hydrodynamic coefficients obtained by various experiments, are used to simulate the motion of a Manta AUV underwater. We applied the sliding-mode theory to control the heading angle and depth of the vehicle, and confirmed the effectiveness of the control algorithm through simulations and sea-trials.
The present study aims to identify the effects of the oblique inflow and vertical acceleration on a marine propeller's hydrodynamic force and moment. Computational Fluid Dynamics analysis is performed for a rotating propeller in open water conditions with heave motion after performing validation against experiment in straightforward conditions. The oblique inflow results in a linear increase of the off-axial component of the hydrodynamic force and moment rather than the axial one. Pitch and yaw moments due to the hull motion are dominated by the heave force and the moment arm of the propeller location. Additionally, the vertical acceleration leads to a linear augmentation of off-axial hydrodynamic force and moment, implying the added mass and moment of inertia. Notably, it is found that the off-axial hydrodynamic force and moment are dominated by the oblique inflow velocity rather than the acceleration.
본 연구는 일회성 호흡훈련 피드백이 중년여성의 HRV-자율신경시스템 변화에 미치는 영향을 분석고자 하였다. 연구대상자는 중년여성(40-60세) 총 24명을 호흡군 12명, 통제군 12명으로 무선할당하여 일회성 호흡 훈련을 실시하였다. 호흡군의 피드백 훈련은 총 15분 동안 실시되었으며, 10분 간 전문가 지도에 따른 호흡 자각 훈련 후 5분 간 자율호흡 훈련을 실시하였다. 자료의 분석은 SPSS WIN 20.0으로 반복측정 변량분석(Repeated Measures ANOVA)을 실시하였으며, 이를 통해 얻어진 결론은 다음과 같다. 중년여성들은 일회성 호흡 훈련 후 SDNN, RMSSD, LF, HF가 유의하게 높아졌으며, 호흡군이 통제군보다 SDNN, RMSSD, LF, HF이 유의하게 높아진 것으로 나타났고, Mean HR과 LF/HF는 집단과 시기의 주효과, 집단과 시기의 상호작용효과 모두 유의한 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로 일회성 호흡훈련 피드백은 중년여성들의 SDNN, RMSSD, 교감활성, 부교감활성에 효과적이며, 이러한 호흡 훈련 프로그램은 자율신경계 균형 능력을 향상시켜 중년여성들의 스트레스 완화 및 자율신경실조증을 회복할 수 있는 운동중재의 효용 가치를 기대할 수 있다고 사료된다.
본 연구는 빠른 운항 속도와 짧은 운용 시간을 요구하는 임무에 활용될 저가 소형 자율 무인잠수정에 고가 대형 관성 측정 장치를 대신하여 사용할 수 있는 저가 소형 자세 측정 장치 개발 및 성능 검증을 수행하였다. 저가 소형 자세 측정 장치 개발을 위해서 MEMS 기술을 적용한 gyro, accelerometer 및 magnetometer 채택하여 MEMS 기반 하드웨어를 제작하였으며, 좌표 변환 공식과 칼만 필터를 적용하여 자세 계산 알고리즘을 구현하였다. 또한 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치에 대한 기본 성능 검증을 위한 지자기센서 검증 시험, 정적 자세 시험, 차량 시험, 운동 모사 장치 시험을 수행하였으며, 각각 시험 결과를 제시하였다. 지자기센서 검증 시험 결과 외부 자기장 보정을 통하면 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치의 측정 결과가 외부 자기장에 강인함을 확인하였으며, 정적 자세 시험 및 차량 시험을 통하여 자세 변화가 크지 않는 환경에서 자세 측정 오차가 $0.5^{\circ}/hr$ 임을 확인하였다. 운동 모사 장치 시험을 통하여 5분 내외 자세 변화가 큰 운동 중에도 자세 측정 오차가 발산하지 않고 $1^{\circ}/hr$ 이내임을 확인하였다. 상기 시험 결과로부터 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치가 목표 성능인 $1^{\circ}/hr$이내 roll, pitch, yaw 오차를 보여주고 있음 확인하였으며, 이로부터 20분 내외 운용 시간 동안 정확한 자세 정보 제공 가능성을 확인할 수 있었다.
40% 축소형 스마트 무인기의 자율비행을 위한 자세 및 자세각속도 제어기를 설계하였다. 19개 설계점에서 축약된 시스템 운동방정식을 유도하였다. 운동방정식으로부터 설계요구 조건인 시간 응답을 만족 할 수 있는 제어기 이득을 해석적인 방법으로 선정하였다. 각 설계 점마다 구동기 및 통신 시간 지연을 고려한 안정도 여유를 구하였다 또한, 슬라이딩 모드 제어이론을 적용한 강건 제어기를 설계하여 선형 제어기와 성능 비교를 하였다. 설계된 제어기를 비선형 모델에 적용한 응답 결과로부터 제어 로직의 성능 및 적용 가능성을 평가하였다.
본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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