최근 재난 안전 기술 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 받아들여 재해율을 감소시키고자 하는 연구가 확산되고 있다. 특히 재난 현장에서 구조 활동을 효과적으로 수행하기 위해서는 요구조자를 신속하게 탐색하는 것이 중요하지만 재난 환경의 특성상 요구조자를 탐색하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 요구조자 탐색을 위한 소방관용 스마트 헬멧에서 동작 가능한 인공지능 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 최적의 SoC를 선정하고 이를 임베디드 시스템으로 개발하였으며 범용적인 인공지능 S/W를 시험 동작함으로써 향후 스마트 헬멧 연구를 위한 임베디드 시스템이 인공지능 S/W 운용 플랫폼으로 적합함을 검증하였다.
선박이 해상에서 조난을 당했을 경우 인명과 재산 및 해양 환경보호를 위하여 조난자 및 조난선박을 신속히 수색ㆍ구조 함으로써 해양사고로 인한 인적, 물적 피해 및 해양환경의 피해를 최소화 할 필요가 있다. IMO에서 채택한 SAR협약은 우리나라에서는 1995년 발효되었고 국세적으로는 해양경찰청이 SAR협약의 이행기관이 되었다. 해상에서 조난자나 조난선박의 구조 및 발견 가능성은 시간이 경과함에 따라 급속히 감소하기 때문에 SAR임무의 핵심은 효율적인 수색ㆍ구조 계획을 통해 신속하게 생존자를 수색ㆍ구조하는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 해양사고가 발생한 경우 구조선이 최단시간 내에 조난현장에 도착 할 수 있는 해상 수색ㆍ구조선 최적배치 모델을 정식화 하였다. 또한 해양경찰청의 구조선의 운용과 기술적인 능력을 고려하여 우리나라 수색 구조 구역을 180개의 소구역으로 나누고 최적배치 위치 및 척수를 구하였으며, 구조선의 합리적인 운용을 위해 추가적으로 소요되는 척수를 산정하였다.
선박이 해상에서 조난을 당했을 경우 인명과 재산 및 해양 환경보호를 위하여 조난자 및 조난선박을 신속히 수색ㆍ구조 함으로써 해양사고로 인한 인적, 물적 피해 및 해양환경의 피해를 최소화 할 필요가 있다. IMO에서 채택한 SAR협약은 우리나라에서는 1995년 발효되었고 국제적으로는 해양경찰청이 SAR협약의 이행기관이 되었다. 해상에서 조난자나 조난선박의 구조 및 발견 가능성은 시간이 경과함에 따라 급속히 감소하기 때문에 SAR임무의 핵심은 효율적인 수색ㆍ구조 계획을 통해 신속하게 생존자를 수색ㆍ구조하는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 해양사고가 발생한 경우 구조선이 최단시간 내에 조난현장에 도착 할 수 있는 해상 수색ㆍ구조선 최적배치 모델을 정식화 하였다. 또한 해양경찰청의 구조선의 운용과 기술적인 능력을 고려하여 우리나라 수색ㆍ구조 구역을 180개의 소구역으로 나누고 최적배치 위치 및 척수를 구하였으며, 구조선의 합리적인 운용을 위해 추가적으로 소요되는 척수를 산정하였다.
본 연구는 ANP법을 이용하여 수색구조선의 우선 배치순위를 평가하였다. 이러한 평가를 위해서 본 연구에서는 퍼지추론 및 계층분석법을 이용하여 인명피해, 선박피해, 환경오염피해에 대해 위험성을 평가하였다. 또한 DEA 법 및 리커트 척도법을 이용하여 수색구조선의 정량적, 정성적 운영효율성을 평가하였다. 마지막으로는 위험성 평가와 운영효율성 평가를 ANP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 그 결 과 MP, YS RCC/RSC 구역이 수색구조선의 우선 배치순위가 비교적 높은 것으로 나타났다.
This paper deals with design of a cube-style modular robot. The modular robot can change its own form according to the working environment. Therefore it is suitable to work in the search and rescue area with the shape of snake, legged robot and humanoid robot. Each of modular unit has to install its own controller on the body and driving mechanism in order to give it mobility autonomously. And also they should attach and detach each other with docking mechanism and algorithm. Using this mechanism, they can make union, separation, recombination. The other important point is that some information of each cell should be exchanged to reconfigure their shape and to make some docking of the modular cell. In this paper we suggested a design concept of our modular robot focused on the docking mechanism of the robot.
본 논문에서는 관성측정장치를 기반으로 블루투스 환경에서의 자율비행을 위한 멀티 로터형 헬리콥터에 대한 설계 및 성능을 제시하였다. 멀티 로터관련 다양한 연구가 진행되어오고 있긴 하지만 최근에는 다양한 서비스를 목적으로 짐벌이 장착된 헥사로터형의 헬리콥터에 대한 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지상의 원격조정 PC나 고성능의 원격제어장치나 영상시스템과 같은 외부보조 시스템 없이 연구와 구조활동, 모니터링 활동을 수행할 수 있는 컴팩트하고 자율비행을 위한 헥사로터(hexa rotor)형 헬리콥터에 대한 하드웨어 및 소프트웨어를 소개하고자 한다. 제안한 시스템은 헥사로터 헬리콥터의 구조와 관성측정장치 관련 하드웨어 구성과 수학적 모델링 및 시뮬레이션 결과를 각각 제시하였다. 또한, IMU 구현을 위하여 MCU(ARM-cortex) 보드를 장착하여 각 로터의 회전과 관성 측정장치의 입력신호에 대한 상태를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 시스템 시뮬레이션과 실험을 통한 시스템의 성능을 각각 검증하였다.
항로표지란 해상교통의 안전을 도모하고 선박운항 능률을 향상시키기 위한 해양교통안전시설로 새로운 위험물(New Danger)은 측방표지, 방위표지, 고립장해표지 등을 이용하거나 비상침선표지(Emergency Wreck Marking Buoy)를 사용하여 적절하게 표시하여야 한다. 그러나, 침선표지의 경우 설치의 신속성, 정확성, 부표의 특성 등의 문제로 인해 실질적인 설치 운영상의 문제가 제기 되고 있으며, 선박침몰 사고의 경우 기상악화, 해역의 특성, 사고 위치의 확인이 어려워 신속한 신위험물표지(New Danger Mark) 설치가 어려운 실정이다. 이 연구는 항상 선박 상갑판에 부착된 해양안전설비 중 하나로 Maritime Buoyage System(MBS)에 근거한 자동이탈식 비상침선표지를 개발하였다. 자동이탈식 비상침선표지Auto Releasing Emergency Wreck Marking Buoy)는 총 3개의 세부기술(자동이탈, 자동릴체인, 자동구동등명기)로 구성되며, 선박 상갑판에 부착된 자동이탈식 비상침선표지가 선박의 좌초 전복 침몰 등 해양사고 발생 시 일정수압에 의해 자동으로 이탈(Auto Release) 후 자기 부상(Auto Buoyance)하여 사고 발생 지점에 신속하고 정확하게 설치된다. 이러한 자동이탈식 비상침선표지는 선박의 항해안전을 위협하는 장해물로부터 해당 해역에서의 2차 사고를 방지하고, 신속한 수색 및 구조가 이루어질 수 있도록 한다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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