전원 공급이 제한되거나 전원 공급이 불가능한 소형 요트, 작업선, 바지선 등에도 항해 안전을 위한 다양한 항법장치가 필요하고, 해양사고 발생 시 사고원인을 분석하기 위한 기능이 필요하다. 그러나 기존 상선 및 수상레저용 개별 항법 장치는 고가, 대용량 전원공급, 조작의 어려움, 넓은 설치 공간의 필요 등의 문제점이 있다. 본 연구에서는 3축 반도체 가속도 센서와 3축 반도체 경사 센서 및 다양한 기상 측정 센서와 CCD 카메라, 방수 캡슐에 내장된 메모리 등을 이용한 소형 스마트 항법 장치(Multi-Tasking Integrated Navigation System, MINS)를 설계하였다. 기존에 개발된 다양한 기술과 상용 센서 등을 이용하면 MINS 개발이 가능함을 알았고, 이러한 MINS 개발에 필요한 시스템을 제안하였다.
해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.
2009년에 발사될 통신해양기상위성은 다중화 구조설계를 통해 발생 가능성이 있는 고장으로부터 자동 회복을 수행할 수 있도록 자동조치기능이 탑재되어 있다. 본 연구에서는 자이로 센서의 고장이 COMS 임무에 미치는 영향을 살펴보고 장치 레벨의 자이로 센서 고장 처리를 위한 고장감지 방법과 기준, 고장고립과 회복 동작에 대한 메커니즘을 분석하였다 또한 시뮬레이터를 이용하여 고장 발생에 대한 자동조치 동작검증 결과를 확인하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.131-136
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2000
Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI)는 다목적 실용위성 (KOMPSAT) 1호기 아리라위성에 탑재되어 1999년 12월 21일 발사된 해양 관측 기기이다. OSMI는 발사후 3년 이상 생물학적 해양지리학 연구를 위해 전세계 바다색을 관측하는 임무를 수행할 것이다. OSMI는 센서 성능의 궤도상 보정을 위해 태양광 보정과 암흑 보정을 수행한당. 태양광 보정은 궤도상에서 장기간에 걸친 해양 결상계의 노화에 따른 성능 변화 감지 및 보정에 있다. 발사 직후의 초기 태양과 보정 측정 자료는 추후 성능 변화 감지에 대한 기준이 될 뿐만아니라 발사 직후 OSMI 센서 성능 파악 및 점검에도 사용될 수 있으므로 매우 중요하다. 태양광 보정의 구조 및 광학적 특성을 분석하고 OSMI 주요 관측파 장대역별로 태양광 보정계의 출력신호량을 예측하였다. 초기 운영 기간동안 얻은 OSMI 태양광 보정계의 발사후 최초 측정 자료를 분석하고 발사전 예측 성능과 비교하였다. 이 연구는 OSMI 센서 보정 및 영상 품질 이해에 유용할 것이다.
4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
도시가스 배관망은 넓은 지역에 분포되며, 계층적으로 복잡하게 연결되어 있는 것을 특징으로 한다. 넓은 지역에 분포된 배관망의 압력 상태를 정밀하게 감시하기 위하여 PCA 기반의 센서 고장탐지 및 진단 기법을 적용하였다. 도시가스 배관망은 센서의 수가 많기 때문에 상호 연관성이 높은 센서들을 하나의 블록으로 묶어 블록 차원에서 전체 센서를 다루는 다중블록 PCA(MBPCA)가 추천된다. 그런데 MBPCA는 고장센서 식별 성능이 우수한 장점이 있지만, 센서의 개수가 증가할수록 고장탐지 성능이 나빠지는 경우가 많고, 지엽적인 변화에도 모델 전체를 갱신해야 하는 문제점이 있다. 이러한 이유로 모든 센서에 대해 MBPCA를 적용하는 것보다 선택적으로 MBPCA를 적용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 고장탐지 성능(fault detectability) 지수와 고장진단 성능(fault identificability) 지수를 제안하였으며, 이를 통해 블록별로 MBPCA와 PCA의 성능을 비교할 수 있도록 하였다. 이 지수를 기준으로 MBPCA와 PCA 블록을 구분하여 (주)해양에너지의 도시가스 배관망의 고장 탐지 및 진단 시스템을 개발하였으며, 센서의 개수가 많은 경우에 발생하는 문제점을 해결할 수 있었다.
본 연구에서는 항만구조물의 구조건전성 모니터링을 위한 Imote2 센서 플랫폼 기반의 고민감도 스마트 무선센서를 개발하였다. 이를 위해 첫째, 고성능 Imote2 센서 플랫폼을 기반으로 하고, 고민감도 MEMS 가속도계를 탑재한 스마트 무선센서를 설계하였다. 둘째, 스마트 무선센서가 독자적으로 모니터링을 수행할 수 있도록 하는 내장 소프트웨어를 설계하였다. 마지막으로, 개발된 스마트 무선센서의 성능을 모형 케이슨 구조물에서의 실험을 통해 검증하였다.
해색위성 원격탐사에서 광학센서에서 측정된 전자기 시그날을 태양광 복사휘도로 산출하는 것은 해양 환경 모니터링의 시작이 되는 중요 단계이다. 일반적으로 광학센서가 임무 기간 수많은 촬영을 하면서 감쇄가 일반적이며 이로 인해 발생하는 복사 보정의 불확도는 해수원격반사도, 엽록소-a 농도, 유색용존유기물 등 최종 산출물에 영향을 미치기 때문에, 국제적으로 해색위성의 임무기간 중 자료 연속성을 위한 복사보정의 중요성을 강조해 왔다. 본 연구는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 위성의 지속적인 품질과 정확성을 확보하기 위해 GOCI-II의 복사 보정 알고리즘을 개선 방법을 제시한다. GOCI-II는 궤도상 복사 보정 장치인 태양광 확산기(Solar Diffuser, SD)를 사용하여 gain을 지속적으로 측정하였다. 시계열 분석 결과 gain이 방위각에 따라 계절적 변동을 보임과 동시에 센서의 노후화 가능성을 고려해야 함을 확인하였다. 본 연구에서는 방위각 보정 모델을 도입하여 계절 주기성을 제거하였고, 센서 감쇄 보정 모델을 통해 복사 이득의 비선형적 추세를 산출하였다. 본 연구에서 개선된 복사 보정 알고리즘을 적용하여 대기 최상층(Top of Atmosphere, TOA) 복사휘도의 스펙트럼에 미치는 영향을 확인하였고, 이는 GOCI-II 데이터의 장기적인 안정성 확보를 통해 신뢰성 있는 위성 산출물을 제공함으로써 장기간 트렌드 분석 및 해양 환경 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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