This paper presents the operations of a multi-beam echo sounder (MBES) installed on the deep-sea remotely operated vehicle (ROV) Hemire. Hemire explored hydrothermal vents in the Forecast volcano located near the Mariana Trench in March of in 2006. During these explorations, we acquired profiling points on the routes of the vehicle using the MBES. Information on the position, depth, and attitude of the ROV are essential to obtain higher accuracy for the profiling quality. However, the MBES installed on Hemire does not have its own position and depth sensors. Although it has attitude sensors for roll, pitch, and heading, the specifications of these sensors were not clear. Therefore, we had to merge the high-performance sensor data for the motion and position obtained from Hemire into the profiling data of the MBES. Then, we could properly convert the profiling points with respect to the Earth-fixed coordinates. This paper describes the integration of the MBES with Hemire, as well as the coordinate conversion between them. Bathymetric maps near the summit of the Forecast volcano were successfully collected through these processes. A comparison between the bathymetric maps from the MBES and those from the Onnuri Research Vessel, the mother ship of the ROV Hemire for these explorations, is also presented.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 30cm 이하의 단거리의 물체를 인식하기 어려운 초음파 센서의 특성을 개선하기 위하여 2개의 커패시터 초음파 트랜스듀서를 사용하여 송신과 수신을 분리함으로써 단거리 측정과 무선에 의한 원거리 정밀 측정이 가능한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 무선으로 송수신 하도록 설계되었으며 무선으로 연결된 송신, 수신의 동기를 일치시켜야 한다. 트리거 펄스는 10Hz이며, 이 주파수는 무선 모듈에서 데이터를 전송하기에 매우 낮은 주파수이므로 캐리어 신호와 트리거 신호를 합성 및 분리하는 방법을 제안한다. 개발한 시스템은 범용 마이크로프로세서인 8051을 이용하여 구현하였으며, 그 유용성을 입증하기 위한 실험 결과 송신 센서와 수신 센서를 마주보게 배치하여 송신 초음파가 수신 초음파 센서로 직접 보낼 때 센서간의 거리가 0mm부터 측정이 가능하며 송신 센서에서 초음파가 송신되고 물체에 반사한 후 수신 센서로 수신되었을 때 7cm부터 물체를 감지하였다.
여러 종류의 센서로부터 획득한 공간데이터를 효과적으로 분석하고 이용하기 위해서는 시각화가 필요하다. 센서 데이터로부터 실세계를 모델링한 3차원 디지털 공간정보를 사용자에게 전달하기 위한 최상의 방법은 실감적인 입체 시각화와 디스플레이 기술이다. 대부분의 디스플레이 방법은 2D 또는 2.5D 투영 기반의 시각화이므로 3차원 공간상에 존재하는 실세계를묘사하는데 한계가 있다. 그러므로 본 논문에서는 3차원 공간 데이터로 지형 매핑에 활용도가 높은 항공 라이다. 최근에 개발되어 향후 공간정보 획득 기술로서 잠재력이 높게 평가되고 있는 Flash-LiDAR와 해저공간 정보획득을 위한 음향 측심기 데이터를 셔터안경 방식의 고해상도 입체 디스플레이 모니터상에 입체 시각화하였다. 측량 및 공간정보 분야에서도 일반 대중들의 관심이 높아지고 있는 3D 모니터를 정보전달의 매개체로 활용하기 위해서는 공간정보의 입체 콘텐츠 생성에 관한 연구가 진행되어야 한다.
Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.
개발된 초음파 섹터 B-스캐너 시제품에서 프론트 엔드 하드웨어는 초음파펄스의 송신 및 수신을 담당하는 부분으로서 변환자에 펄스를 인가하는 펄스발생기, 진폭이 미약한 애널로그 신호를 처리하는 수신회로 및 기계식 섹터 탐촉자를 구동하는 조향제어회로의 3부분으로 크게 나눌 수 있다. 본 논문에서는 위 3부분의 기능 및 설계에 관하여 기술한다. 완성된 프론트 엔드 하드웨어의 특징 가운데 중요한 몇가지만 살펴보면, 링다운 시간을 감소시키는 펄스발생기를 사용하여 축방향의 해상도를 증가시켰고 시가변이득 증폭기에 필요한 제어전압을 여러 형태로 만들 수 있으며 탐촉자내에 있는 감지기의 출력파형을 기준으로 본 초음파 진단장치의 모든 시스템에 공급될 레이트 펄스를 만들어 주는 것이라고 말할 수 있다.
최근 기후변화와 4대강 살리기 사업으로 인위적으로 조성된 하천의 급속한 재퇴적 및 침식이 의심스러운 상황이다. 이에 따라 최근 하천법을 개정하여 하상변동조사를 정기적으로 실시해야 한다고 규정하였다. 하지만 하상 조사의 공간적 범위 및 밀도가 대폭 증가하고 조사 간격은 줄어드는 추세에 반해 기술적인 한계가 존재하여, 국가기관 등에서 하상 조사 효율화를 위해 혁신적인 하상조사 기술 개발에 관심을 보이고 있다. 하상 조사의 핵심은 다양한 하천 조건에서 하천의 수심을 측정하는 것에 있으며, 일반적인 지상의 지형측량에 비해 수중에서의 직접 조사는 상대적으로 많은 위험과 시간, 비용을 수반한다. 이에 전통적인 기술의 한계를 극복하고자, 해양 수심측량에 주로 활용되어 온 음향측심기(Echo-sounder)를 하천에 적용하였지만, 여러 기술적 한계로 여전히 광범위한 영역에 대한 주기적인 조사에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이에 원격탐사를 활용한 기법이 그 대안으로 각광받고 있으며, 특히 분광특성을 활용한 수심 측정의 가능성을 보이고 있다. 본 연구에서는 분광특성 중 반사도를 활용하여 수심을 측정할 수 있는 기술을 개발하고 이를 검토하고자 한다. 본 연구에서 제시한 기법을 적용한 결과, 약 0.95 m이내에 해당하는 수심 범위에서 실제 측정된 수심과 0.986, 0.053 m에 해당하는 상관성과 오차를 나타냄을 확인하였다. 향후 본 연구를 드론에 탑재된 초분광 센서에 접목할 경우, 공간적인 수심 측정에 가능할 것으로 사료되며, 광범위한 영역의 주기적인 하상변동조사에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
현재 국내에서는 NMEA 프로토콜 멀티플렉서를 개발한 사례 및 제품이 없어, 외국의 고비용 장비를 수입하여 사용하거나, 멀티 포트를 이용하여 NMEA 프로토콜을 전송하는 프로그램을 소프트웨어 적으로 구현하여 사용하고 있다. 이러한 방법은 고비용이 지출되거나, 각 응용프로그램마다 별도의 처리 부분을 작성해야하는 문제점이 있다. 또한, NMEA 프로토콜을 출력하는 각각의 장비들은 제조 회사 및 플랫폼이 다르므로 이중의 자원낭비 및 손실 등을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위하여 신뢰성 있는 처리방법과 고성능의 단일 하드웨어 모듈로서 독립적으로 동작할 수 있고 최적화된 큐의 설계를 이용하여 모듈의 메모리 효율을 높이며, 주요 입력 센서 장비인 자이로콤 파스, 에코 사운드, GPS 등의 장비들과 실시간 통신의 높은 신뢰성을 유지할 수 있는 NMEA 프로토콜 멀티플렉서를 구현에 대하여 제안하였다.
이 연구의 목적은 원하는 지점까지 자동으로 이동하고 정확한 수심에서 채수 하고 수질을 측정할 수 있는 무인장비를 개발하는데 있다. 이를 위해 채수 리프트 및 채수 컨테이너를 제작하고, VRS-GPS, 음향측심기, 및 수질 측정기를 장착한 무인 탐사체를 제작하였으며, 자동운항 알고리즘 및 프로그램, 자동 채수 프로그램, 수질분포도 작성 프로그램을 개발하였다. 유수지에서 실험한 결과 무인 탐사체는 오차범위 3m 내에서 약 93%의 정확도로 계획 경로를 따라 운항하였다. 또한 채수 리프트에 장착한 수질측정 센서로 대상지역의 수질을 실시간으로 획득하고 무선 인터넷을 통하여 서버에 전송하여 각 지점의 수질을 실시간으로 모니터링 할 수 있었다. 육상에서의 실험을 통해 채수 리프트는 약 94%의 정확도로 원하는 길이를 조절할 수 있었다. 무인 탐사체를 활용하여 자동화된 수질측정 방법은 접근이 어려운 지역에서의 수질측정이 가능하고, 작업자의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예 경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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