The design of efficient search path to maximize the Cumulative Detection Probability(CDP) is mainly dependent on experience and intuition when searcher detect the target using SONAR in the ocean. Recently with the advance of modeling and simulation method, it has been possible to access the optimization problems more systematically. In this paper, a method for the optimal search path calculation is developed based on the combination of the genetic algorithm and the calculation algorithm for detection range. We consider the discrete system for search path, space, and time, and use the movement direction of the SONAR for the gene of the genetic algorithm. The developed algorithm, OASPP(Optimal Acoustic Search Path Planning), is shown to be effective, via a simulation, finding the optimal search path for the case when the intuitive solution exists. Also, OASPP is compared with other algorithms for the measure of efficiency to maximize CDP.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.268-276
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2015
A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.
선박의 방위정보를 제공하는 장비로 자이로콤파스, 마그네틱콤파스, GPS콤파스가 있으며 자동조타기에는 필수적인 요소이다. 지자기센서는 철로 제작된 선박의 구조물 등과 같은 자성물질과 파도에 의한 방위오차 변동이 심하게 나타나며 지자기 센서가 검출하는 자극은 진북 또는 남극과 일치하지 않으므로 검출되는 방위값은 필연적으로 오차를 수반할 수밖에 없다. 본 논문에서는 이와 같은 방위 정보의 변화에 영향을 주는 요인에 대한 방위정보의 요란에 대하여 최소변화 방위를 검색하기 위해 칼만 필터링 기법을 활용하여 각각의 단점을 보완하는 방식으로 지자기센서와 GPS수신기를 이용하여 병행알고리즘의 전자콤파스를 구현하였다.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
정보통신의 눈부신 발전은 우리 사회에 편리함과 더불어 또 하나의 문제를 야기하고 있다. 즉 전자기기로 무제한적 감시가 가능한 사회로 변모 되고 있어, 이를 잘못 관리할 경우 또 다른 재앙으로 낳을 수 있다는 문제가 있다. 이러한 사회 속에서 살아가는 우리는 거주지의 문을 나서면서부터 곳곳에 설치되어 있는 폐쇄회로 카메라(CCTV-Closed Circuit Television)와 개인이 사용하는 스마트 폰을 통하여 감시의 덫 속에서 살아가고 있는 것이다. 한편으로는 정보통신의 발전과 함께 개인정보를 쉽게 수집, 저장하게 되면서 기업에게는 마케팅을 위한 기업의 소중한 자산가치가 되면서 이를 불법적으로 수집하고자 하는 사람들이 늘어나게 되고, 실제로 이와 관련된 사건들이 많이 발생하기도 하였다. 이러한 정보사회 속에서는 수사도 범죄행위로 인해 남게 되는 디지털 흔적을 얼마나 잘 찾아낼 수 있느냐가 그 수사의 성공도를 가늠할 수 있을 정도로 여겨지고 있으면서 수사기관은 이를 찾기 위해 노력하게 된다. 따라서 사건을 수사하면서 범죄자가 사용하였던 컴퓨터나 스마트폰의 사용흔적에 관한 압수 수색의 절차는 이제 필수적인 절차가 되었으며, 이러한 전자적인 증거를 수집할 수 있느냐는 수사의 성패를 가름하는 결정적인 요소가 되었다. 그런데 이때 수사기관들은 전자 증거자료들을 압수 또는 수색하면서 포괄적으로 이루어지는 경우가 많아 피압수자의 정보자기결정권을 침해할 우려가 높아지는 추세이다. 따라서 많은 국민들이 수사기관이 행하는 전자정보의 포괄적 압수수색에 대하여 불안감이 노출되면서 '사이버 망명'이라는 용어까지 탄생시키고 있다. 이러한 점에서 전자적 정보의 압수수색 범위를 어떻게 설정하여야 할 것인지를 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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