대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.156-161
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2003
An overview of our approach to autonomous navigation is presented showing how motion information can be integrated into existing navigation schemes. Particular attention is given to our short range motion estimation scheme which utilises a number of unique assumptions regarding the nature of the visual environment allowing a direct fusion of visual and range information. Graduated non-convexity is used to solve the resulting non-convex minimisation problem. Experimental results show the advantages of our fusion technique.
한국항해항만학회 2001년도 Proceeding of KIN-CIN Joint Symposium 2001 on Satellite Navigation/AIS, lntelligence , Computer Based Marine Simulation System and VDR
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pp.177-186
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2001
Based upon the previous experiences and typical oases of typhoon evasion fur ships as well as tile achievement in scientific research in this detrain, we developed the Intelligent Typhoon Evasion System for Ships. It consists of five subsystems, including electronic charts, ship movement management, typhoon information query and automatic plotting, real-time calculation of ship-typhoon situation, intelligent typhoon evasion decision making. With the synthetical application of analogy theory, synoptic chart, satellite cloud picture analysis, typhoon digital forecast and other relevant technologies, we leave established the typhoon evasion data bases. model bases and knowledge bases, which make it possible to automatically track the ships and typhoon paths. The system can realize ship-typhoon situation analysis, risk levee assessment, typhoon paths correction and course synoptic forecast, and intelligent typhoon evasion decision making.
Real-Time Kinematic (RTK) is a phase-based differential GNSS technique and uses additional observations from permanent reference stations to mitigate or eliminate effects like atmospheric delays or satellite clocks and orbit errors. In particular, as the position accuracy required in the fields of autonomous vehicles and drones is gradually increasing, the demand for RTK-based precise navigation that can provide cm-level position is increasing. Recently, with the rapid growth of the open-source software market, the use of open-source software for building navigation system of unmanned vehicles, which is difficult to mount an expensive GNSS receivers, is gradually increasing. RTKLIB is an open-source software package that can perform RTK positioning and is widely used for research and education purposes. However, since the performance and stability of RTK algorithm of RTKLIB is inevitably inferior to that of commercial GNSS receivers, users need to verify whether RTKLIB can satisfy the navigation performance requirements of unmanned vehicles. Therefore, in this paper, the performance evaluation of the RTK positioning algorithm of RTKLIB was performed using GNSS observation data acquired in a dynamic environment. Therefore, in this paper, the RTK positioning performance of RTKLIB was evaluated using GNSS observation data acquired in a dynamic environment. Our results show that the current RTK algorithm of RTKLIB is not suitable for precise navigation of unmanned vehicles.
본 논문은 인간과 VR환경과의 상호작용을 지원하는 중요한 요소 중 하나인 이동의 문제점 및 해 결 방법에 대하여 연구하였다. 이 논문에서 제시된 Intelligent Cruise-Control Navigation (ICCN)은 다중 사용자 환경의 가상공간을 이동할 때, 실세계와 유사한 이동방법을 제공하여 사용자로 하여금 가상공간에 대한 현장감 및 현실감의 제고에 초점을 두었다. ICCN은 사용자들이 가상공간에서 이동시 부가적인 입력이 없이도 일정한 속도로 이동을 지원하는 Constant Velocity Navigation, 이동 중 장애물 및 다른 사용자(아바타)와의 충돌현상을 감지 및 회피하는 Collision Detection and Avoidance, 그리고 충돌회피후 기존 방향으로의 계속된 이동을 지원하는 Path Adjustment등의 기능을 제공한다. ICCN은 사용자의 부가적인 노력의 감소 및 병행작업을 보장, 현실과 유사한 사용자 중심의 navigation 기 법 을 제공, 가상공간과 현실과의 괴리를 줄임으로써 가상현실이 추구하는 현실감 및 현장감을 높일 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 ICCN이 사용자중심의 매우 자연스럽고, 쉽고 편리한 가상공간 navigation 인터페이스라는 평가를 얻었다.
최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.
In this paper, we implement the internet-based remote control system for intelligent robot. For remote control of the robot, it uses the socket communication of the TCP/IP. It consists of the user interface and the robot control interface. Robot control interface transmits the navigation and environmental informations of the robot into the user interface. In order to transmit the large environmental images, a JPEG compression algorithm is used. User interface displays the navigation status of the robot and transmits the navigation order into the robot control interface. Also, we propose the design method of the fuzzy controller using navigation data acquired by expert's knowledge or experience. To do this, we use virus-evolutionary genetic algorithm(VEGA). Finally, we have shown the proposed system can be operated through the real world experimentations.
본 논문은 항해중인 배의 위치데이터를 기반으로 대용량 선박 지능형 운항 분석을 위하여 가상서버를 이용한 메모리 관리, 전파와 데이터 분석이 용이한 데이터베이스 구축 및 여러 가지 분석상황에 모두 사용할 수 있는 아키텍처 구성, 분석결과 전파 방안 고찰 통하여 효과적인 분석을 도출하고 결과 전파를 위한 방안 제시와 해당 충돌 분석, 항로 분석, 이상 패턴 분석, 통항로 분석, 위험구역 분석등의 특화된 운항분석을 위하여 실제 구현된 알고리즘 및 공식을 담고 있다.
선박의 안전 운항과 운항 경비의 절감을 위해 선박의 운항 자동화 및 지능화 기술이 요구된다. 선박의 자동화를 위해서는 GPS와 전자해도에 기반한 항해시스템의 항로 계획이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 항해시스템의 자동화된 항로 계획을 위해 장애물의 접점 산출 기법과 이를 이용한 트리 생성 기법, 그리고 생성된 트리 구조를 기반으로 한 항로 산출 기법을 제안한다. 제안한 항로 산출 기법의 효율성 검증을 위해 최적화 관점에서 대표적 항로 계획 기법인 A*기법과 비교$\cdot$분석한다.
It has been integrated into several navigation systems. This paper shows that system recognizes difficult indoor roads and open area without any specific mark such as painted guide line or tape. In this method, Robot navigates with visual sensors, which uses visual information to navigate itself along the road. An Artificial Neural Network System was used to decide where to move. It is designed with USB web camera as visual sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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