• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.70-77
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• 2015

본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권6호
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• pp.644-652
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• 2013

본 논문은 만타형 무인잠수정의 개발과 실해역 성능시험에 관한 내용을 다룬다. 먼저 만타형 무인 잠수정의 운동성능을 예측하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 만타형 잠수정의 운동성능을 검증하였으며 결과를 바탕으로 테스트베드인 만타형 무인잠수정을 설계하였다. 만타 잠수정은 자세 및 경로의 계측을 위하여 DVL (Doppler Velocity Log), Gyrocompass, GPS, 압력센서 등을 탑재하였으며 운항제어를 위한 추진기와 1개의 수직타 4개의 수평타를 장착하여 3자유도 운동이 가능하다. 실해역에서 운동성능시험과 자율운항 성능시험을 통해 만타형 무인잠수정 시스템을 검증하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제12권4호
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• pp.133-141
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• 2019

Mesenchymal stem cells (MSCs) are known to differentiate into multiple lineages, making neurogenic differentiation an important target in the clinical field. In the present study, we induced the neurogenic differentiation of cells using histone deacetylase (HDAC) inhibitors and studied their mechanisms for further differentiation in vitro. We treated cells with the HDAC inhibitors, MS-275 and NaB; and found that the cells had neuron-like features such as distinct bipolar or multipolar morphologies with branched processes. The mRNA expressions encoding for NEFL, MAP2, TUJ1, OLIG2, and SYT was significantly increased following HDAC inhibitors treatment compared to without HDAC inhibitors; high protein levels of MAP2 and Tuj1 were detected by immunofluorescence staining. We examined the mechanisms of differentiation and found that the Wnt signaling pathway and downstream mitogen-activate protein kinase were involved in neurogenic differentiation of MSCs. Importantly, Wnt4, Wnt5a/b, and Wnt11 protein levels were highly increased after treatment with NaB; signals were activated through the regulation of Dvl2 and Dvl3. Interestingly, NaB treatment increased the levels of JNK and upregulated JNK phosphorylation. After MS-275 treatment, Wnt protein levels were decreased and GSK-3β was phosphorylated. In this cell, HDAC inhibitors controlled the non-canonical Wnt expression by activating JNK phosphorylation and the canonical Wnt signaling by targeting GSK-3β.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.178-185
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• 2011

본 논문은 상태변수 평준화 및 되먹임구조를 이용하여 무인잠수정의 위치추정을 개선하기 위한 다중센서 융합 기반의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 상대적으로 오차가 큰 주 센서인 INS와 오차가 작은 보조센서인 DVL에서 측정되는 상태변수를 예측단계 이전에 융합하여 상태변수 평준화 과정을 수행한다. 그 다음, 평준화된 상태변수를 각 필터에 입력하여 예측 및 수정단계의 칼만 필터링 과정을 통해 최종 수정된 상태변수를 융합시키며, 마지막으로 이를 다시 주센서에 되먹임함으로서 무인잠수정의 위치추정을 개선한다. 평가를 위해 무인잠수정의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 실시하여 기동경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 위치추정 성능을 확인한다. 평가 결과, 제안 알고리즘이 다중센서 융합 알고리즘 중 가장 우수한 위치추정 성능을 보였으며, 또한 기동침로가 변경되는 구간에서도 강인한 위치추정이 가능하다는 것이 증명되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.245-250
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• 2019

관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권2호
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• pp.164-172
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• 2001

최근 인터넷의 확산과 더불어 디지털 비디오 라이브러리(DVL : Digital Video Library) 서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 현재의 통신망 대역폭과 스위칭 환경 하에서는 종단간 QoS 보장하는데 많은 제약사항이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 스트림 처리를 효율적으로 수행하여, 지연-처리율 특성을 만족할 수 있는 스트림 스위칭 구조를 제안하고 이에 대한 성능을 분석하였다. 제안된 ATM-기반 스트림 스위치는 각각 다중화되는 CBR(Constant Bit Rate) 및 VBR(Variable Bit Rate) 스트림의 QoS(Quality of Service)를 보장해야만 한다. 성능분석 결과는 제안된 스위치의 처리율이 r=4일 때 약 0.996의 값을 보였으며, 지연시간도 부하가 0.7 이하일 때 2미만으로 특정되었다. 이 결과는 제안된 구조가 적당한 입력 스트림의 그룹핑을 통하여 비디오 응용을 위한 처리율 및 지연 요구사항 QoS를 보장할 수 있음을 보여준다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.32-38
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• 2020

This paper describes a method for tracking attitude and position of underwater robots. Underwater work with underwater robots is subject to differences in work efficiency depending on the skill of the operator and the utilization of additional sensors. Therefore, this study developed an underwater robot that can operate autonomously and maintain a certain attitude when working underwater to reduce difference of work efficiency. The developed underwater robot uses 8 thrusters to control 6 degrees of freedom motion, IMU (Inertial Measurement Unit), DVL (Doppler Velocity Log) and PS (Pressure Sensor) to measure attitude and position. In addition, the thruster allocation algorithm was designed to follow the control desired value using 8 thrusters, and the motion control experiments were performed in the engineering water basin using the thruster allocation method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.175-175
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• 2000

In this Paper we propose a navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from KRISO's AUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system comment)'used aboard underwater vehicle.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.53-58
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• 2023

In general, in order to operate an autonomous underwater vehicle (AUV) in an underwater environment, a navigation system such as a Doppler Log (DVL) using a Doppler phenomenon of ultrasonic waves is used for speed and direction estimation. However, most of the ultrasonic sensors in underwater is large for long-distance sensing and the cost is very high. In this study, not only canal neuromast on the fish's lateral lines but also superficial neuromast are studied on the simulation to obtain pressure values for each pressure sensor, and the obtained pressure data is supervised using spherical CNN. To this end, through supervised learning using pressure data obtained from a pressure sensor attached to an underwater vehicle, we can estimate the speed and angle of the underwater vehicle in a quasi-static underwater environment and propose a method for a non-ultrasonic based navigation system.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.171-178
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• 2017

본 논문에서는 위성항법장치 (GPS; global positioning system)를 보조센서로 사용하는 위치추정알고리즘의 성능을 검증하기 위해 호버링타입 무인잠수정에 알고리즘을 적용하여 실제 해역에서 실험을 수행하였다. 적용된 알고리즘은 무인잠수정에 탑재된 도플러 속도계 (DVL; doppler velocity logger), TCM (tilt-compensated compass module)을 이용한 추측항법의 시간에 따라 누적되는 위치오차를 개선하기 위한 알고리즘이다. 수면에서 GPS 위치정보를 수신하여 무인잠수정의 위치와 진북에 대한 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정하고, 이를 통해 진북 (geodetic north) 기준의 좌표계에 대한 추측항법을 수행한다. 실제 해역에서 방향각 제어 실험을 수행한 결과, 위치추정알고리즘을 통해 기존 추측항법의 위치오차가 개선되고 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정함을 확인하였다.