본 논문은 AUV의 수직면 운동제어를 수행하기 위하여 의사 슬라이딩 모드 제어기를 이용한 모델링 기법과 제어기 설계법에 관한 것으로서, 샘플링 간격이 길어지는 경우에도 시스템의 강인성이 확보되며 심도 제어가 안정적으로 수행되는 실용성을 실험과 수치 해석을 통하여 검증하였다. 제어기는 참고문헌에서 제안한 방법을 이용하였으며, 한국기계연구원 선박해양공학연구센터(KRISO)에서 개발한 VORAM호를 제어 대상 AUV로 선정하였다. PMM 시험으로 얻어진 운동 계수를 이용하여 수치 해석을 수행하였으며, KRISO의 장수조에서 실험을 수행하였다. 수치 해석과 실험 결과로부터 샘플링이 길어짐에 따라 의사 슬라이딩 모드 제어기는 연속계에 대한 슬라이딩 모드 제어기에서 발생하는 과도한 채터링 및 불안정성을 보이지 않았으며, 시스템의 안정성이 확보되고 불확실성에 대하여 강인한 제어 성능을 보였다. 또한, 본 논문에서는 수치 해석과 실험 결과를 근거로 의사 슬라이딩 모드 제어기의 설계를 위한 제어 변수의 선정 기준을 제시하였다.
최근 무선 센서 네트워크를 활용한 다양한 모니터링 시스템 구축이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서네트워크 기반 모니터링 시스템 구축을 위해서, 세 가지 사항을 고려해야 한다. 첫째, 지속적인 모니터링을 위해서, 노드 실패 감지 기법이 요구된다. 둘째, 센서노드는 제한된 배터리 용량을 지니기 때문에, 에너지 소모량 감소를 위한 효율적인 데이터 필터링 기법이 요구된다. 마지막으로 데이터 필터링 수행 시, 계산오버헤드를 감소시키는 기법이 필요하다. 기존 칼만 데이터 필터링 기법은 우수한 필터링 성능을 나타내는 반면, 데이터 예측값 계산과정이 복잡하여 센서 노드에서의 계산 오버헤드가 증가하는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 통계 분석 기반 데이터 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 첫째, 노드 실패 감지를 지원하기 위해, 주기적으로 노드 생존 메시지를 수집한다. 둘째, 불필요한 전송 메시지 수 감소를 위하여 샘플 데이터를 노드 생존 메시지에 포함하여 전송하고, 수집된 샘플 데이터 집합을 바탕으로 데이터 필터링을 수행한다. 마지막으로, 서버에서 데이터 통계 분석을 이용한 데이터 필터링 범위를 계산하기 때문에, 센서에서는 단순 비교연산만을 수행함으로써 센서 노드에서의 계산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러 성능 분석을 통해 제안하는 기법이 기존 칼만 필터링 기법보다 전송 메시지 수 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
자연적인 자기장은 전기 전도도가 높은 물에서는 감쇠한다. 이러한 이유로, 해양 지전류 탐사법에서 장주기(1000 - 100000 초) 자료를 측정하였나. 맨들 구조가 해저 지전류측정의 주된 적용 대상이었다. 반면에 지각구조를 밝히기 위해서, 예를 들어, 메카트러스트 지진지역이나 천연자원조사와 같은 분야에서는 보다 짧은 주기의 전자기장에 대한 자료가 중요하다. 예를 들어 전자의 조사를 위해서는 1000초 보다 자은 주기를 가지는 전자기장 자료가 필요하다. 그러나, 이러한 용도를 위한 적절한 해저 전자력계 (OBEM)가 없기 때문에 높은 샘플링 속도와 조립과 회수 과정을 용이하게 하기 위한 팔-접힘 구조를 가지는 소규모 OBEM과 해저 전위계 (OBE)를 개발하였다. 자기장 측정을 위하여 플럭스게이트 센서를 이용하였다. 개발된 장비의 현장 성능을 평가하기 위한 현장측정이 이루어졌다. 모든 장비는 전자기 측정자료를 획득한 채로 회수되었다. 첫번째 실험의 결과, 개발된 시스템은 동작과 측정 모두 그 기능이 정상적으로 잘 이루어지고 있음을 확인하였다. 돗토리 근해에서의 또 다른 현장실험 결과는 새로운 OBEM과 OBE 시스템으로 획득된 전자기 자료가 탐사 목적에 충분한 양질의 자료라는 주장을 뒷받침해 주었다. 이러한 견과들은 개발된 장비들이 해저면 전자기장 측정에 대한 장비적인 장애를 모두 해결하고 있음을 확증하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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