With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
The ship's heading information of hybrid GPS/EM compass were applied to the AIS of fishing vessel and examined the possibility of accuracy improvement. It is observed 453 each in AIS receiver of land among 3,982 each in AIS Rx/Tx transponder of the test ship at sea, and transmission interval according to the speed of ship is determined the 11.4% good transmitting data of the all information. In results, maximum compass error for the ship's heading of an EM compass was $19.1^{\circ}$. The variance of ship's heading owing to the speed of ship is surveyed. The COG (Course Over Ground) was changed extremely in $180^{\circ}W-179^{\circ}E$ range under 4.9knots, and in $24^{\circ}W-23^{\circ}E$ range over 4.9knots. Finally, using the ship's heading of EM compass and the COG from GPS for the autopilot system of a small fishing boat and the ship's heading information of AIS results in danger on the own ship's navigation safety and leads to make confusion both the others and VTS (Vessel Traffic Service) center. Therefore, the hybrid GPS/EM compass is identified as the best system for a small fishing boat and is allowed to offer continuously a ship's heading information with high accuracy and stability.
본 연구에서는 디지털워터마킹 방법을 이용하여 디지털 지적도면의 불법유통과 불법복제 등을 방지할 수 있는 대책을 마련하여 보고자 하였다. 이를 위해 기존 연구의 워터마킹 방법을 토대로 지적도면의 특성에 적합하도록 디지털 워터마킹 방법을 개발하고, 이에 대한 성능을 평가하여 보았다. 연구결과, 기존 연구성과를 토대로 워터마크키와 일방함수를 이용하여 알고리즘을 보완함으로써 워터마킹의 보안성을 강화하였다. 또한 충실도, 강인성, 긍정적 오류율을 모두 만족시키는 동시에 위상 관계 역시 변화가 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 방법은 지적도면 뿐만 아니라 GIS, 네비게이션 데이터와 같은 벡터데이터에도 이용 가능하도록 개선하였기 때문에 향후 방법론에 대한 추가적인 보완을 통한다면 보다 광범위하게 이용될 수 있을 것으로 기대한다.
전자해도는 해도 상에 포함되어 있는 다양한 정보를 수록한 전자적 형태의 지도로서 항해장비의 화면축척이 해도의 기본 축척보다 소축척으로 설정되어 있을 경우 해도 정보의 겹침 현상이 발생하여 정보 가독성이 떨어지는 문제점이 있다. 국제수로기구에서는 이를 개선하기 위해 S-65 표준에 SCAMIN 속성 개선 모델을 포함한 바 있다. 그러나 IHO에서 발표한 SCAMIN 모델에는 전자해도 속성에 대한 특정 요건 만족 등의 간단한 조건과 함께 특정 객체가 수심지역, 육상지역, 준설지역 등의 면 객체와 중첩 여부, 수심값의 중요도에 따른 단계적 적용 등 수작업을 필요로 하는 까다로운 요건이 포함되어 있다. 본 연구에서는 S-65 표준의 SCAMIN 모델 요건을 분석하고, 본 요건을 합리적이고 기계적으로 적용하기 위한 알고리즘과 적용 프로그램을 개발하였다. 또한 SCAMIN 속성 개선프로그램을 이용하여 우리나라 전자해도에 적용하였으며 그 결과를 평가하였다.
5톤 이상의 어선에는 VHF(Very High Frequency) 대역의 DSC(Digital Selective Calling)가 어선법과 선박안전법에 의무화되어 있다. 어선의 무선설비 관련 규정에는 안전운항을 확보하고 해양사고 발생시 신속하게 대응하기 위하여 선박의 소유자는 국토해양부장관의 고시에 따라 어선위치 자동발신 장치를 갖추도록 규정하고 있다. 따라서 어업정보통신국은 2012년 동해를 시작으로 남해와 서해에 연차적으로 VHF 해안국을 설치하고, 웹기반으로 리모트 콘트롤 및 모니터링에 의하여 DSC를 원격으로 운용하는 연안 VMS(Vessel Monitoring System) 구축사업이 추진중에 있다. 모든 어선의 VHF DSC는 GPS와 연동되며 DSC의 호출에 의하여 자동으로 위치정보를 중계소에 전송하게 된다. 본 논문에서는 동해권의 VHF DSC 해안국을 대상으로 통신해역 설정과 운용 그리고 등록선박의 항해에 따른 권역별 로밍서비스를 실현하는 항적추적과 RSSI (Received Signal Strength Indication) 기법을 병행하는 알고리즘을 연구하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권4호
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pp.491-499
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2011
1999년부터 운영이 시작된 팔미도, 어청도 DGPS 해상 기준국을 시작으로 우리나라에서는 총 17개의 DGNSS 기준국을 운영하고 있는 명실상부한 DGNSS 운영 인프라의 강국이 되었다. 본 논문은 DGPS 해양 기지국을 근간으로 사용하여 우리나라의 대표적인 정기여객선 항로 구간인 제주에서 인천, 부산에서 제주, 제주에서 녹동 구간의 300 kHz 주파수의 해상 및 육상에서의 전파특성을 측정하여, 해안 DPGS 기준국에서 서비스 범위를 조사함으로써, 우리나라 DGNSS 서비스 영역을 측정하였다. 서 남해안의 선박 항로구간의 DGPS 서비스 도달범위를 확인해 본 결과 우수한 품질의 전파신호가 100 NM(권장서비스 범위) 이상 도달됨을 확인하였다. 또한 이를 통하여 선박 안전항행 및 다양한 해양안전시설물에 대하여 위치보정정보의 활용과 향후 DGPS 해양 기준국 확장에 유용할 것으로 판단된다.
한국 연안의 각 항로에 취항하고 있는 대표적인 선형의 여객선들을 대상으로, 각 선형별로 선체운동 계산, 내항성능을 분석하여 선박의 안전성을 평가하였다. 이를 위하여 선박의 안전운항과 가장 밀접한 관련을 갖는 바람과 파랑을 주요 해역별로 비교 분석하였다. 이러한 기강정보를 입력요소로 하여 주요해역을 항행하는 대표적인 선형의 여객선들에 대하여 수치 시뮬레이션을 실시하여 여객선의 항해안정성을 평가하였다.
지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
본 연구는 산악지 표고결정에 있어서 GNSS/Geoid기술의 활용가능성을 분석하고자 한 연구이다. 연구를 위하여 지리산 일원에 테스트베드를 설정하고 GNSS관측을 실시하였으며 EGM2008, KNGeoid13, KNGeoid14 지오이드모델을 적용하여 39개의 수준점의 정표고를 결정하였다. 그리고 국토지리정보원의 수준점 성과와 비교하여 정확도를 평가하였으며 그 결과를 항공사진측량 작업규정에서 분석하였다. 연구결과 GNSS/Geoid기술에 의한 표고결정 정확도는 KNGeoid14 지오이드모델을 적용하였을 때 ${\pm}7.1cm$가 되는 것을 알 수 있었으며, 항공사진측량의 항공삼각측량에 필요한 지상의 표고기준점을 구할 때 도화축척 1/1000이하의 축척에는 사용가능함을 확인할 수 있었다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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