• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권6호
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• pp.549-559
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• 2015

본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.78-88
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• 2024

수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권6호
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• pp.17-25
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• 2001

기존의 적응형 잡음제거 기법을 적용하여 잔향음의 영향을 제거하는 경우, 수렴속도, 추적기능, 수치적 안전성, 표적신호와 잔향음 신호간의 상대적인 주파수 특성, 그리고 표적속도 등의 상호 배반적인 요인에 의하여 그 성능이 달라진다. 본 논문에서는 수렴속도, 연산량 그리고 검출능력 등의 요구조건들을 상호 보완하는 적응형 잔향음 제거 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 변환영역에서 동작하도록 설계하였으며, Gram-schmidt 직교화 과정을 적용하였고, 이를 에스컬레이터 알고리즘으로 구현하였다. 먼저 변환영역 알고리즘을 사용함으로써 수렴속도와 수치적 안전성 혹은 연산량 측면에서의 성능향상을 유도할 수 있다. 제안된 잔향음 제거 기법을 삼척시 연안에서 실측한 자료에 적용하여 그 성능을 검증하였다. 모의실험을 통하여 제안된 기법이 잔향음 신호에 근접한 주파수 대역의 표적신호를 보존하고, 정지표적과 이동표적에 대해서도 성능의 변화가 상대적으로 적으면서 효율적으로 잔향음을 제거한다는 사실을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.579-585
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• 2019

수중 표적의 탐지 효율을 증대시키기 위하여 능동 예인 음탐기는 적정 심도에서 바른 자세로 예인 되어야 한다. 본 연구에서는 능동 예인 음탐기의 꼬리 날개 형상이 예인 자세 및 예인 안정성에 미치는 영향을 확인하기 위하여 축소 모형 실험 2회 및 해상 실험 1회를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 축소 모형 실험은 선형 수조에서 꼬리 날개 형상에 따른 속력 별 예인 거동을 측정하였으며, 축소 모형 실험에 활용된 꼬리 날개 형상은 I 형 꼬리 날개 1개와 Y 형 꼬리 날개 4개로 총 2종 5개에 대하여 실험을 수행하였다. 1차 축소 모형 실험에서는 Y형 꼬리 날개가 I 형 꼬리 날개 대비 예인 자세 및 예인 안정성이 우수함을 확인하였다. 2차 축소 모형 실험에서는 Y형 꼬리 날개를 기본으로 수직 꼬리 날개 높이 증가, 하부 수평 꼬리 날개 경사각 적용 형상에 대하여 속력 별 거동 특성을 확인하였으며, 하부 수평 꼬리 날개 경사각 적용 형상이 가장 우수한 성능을 나타내었다. 축소 모형 실험 결과를 검증하기 위해 실물 모형을 제작하여 해상 실험을 수행하였으며, 축소 모형 실험 결과와 유사함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1643-1652
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• 2022

해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1545-1550
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• 2006

최소분산프로세서는 정합장처리(Matched Field Processing : MFP)로서 해양 환경을 완전히 알고 있을 때 우수한 부엽(sidelobe) 억제 능력을 가지고 있다. 그러나 다중 표적 이 존재 시 최소분산프로세서는 선형 프로세서가 아니므로 각각의 표적에 의한 주엽(mainlobe) 뿐만 아니라 표적 상호간에 의한 부엽이 발생되므로 표적의 정확한 위치를 추정하지 못 할 수 있다. 따라서 본 논문은 해양에 분포한 다중 표적들의 위치를 추정하기 위하여 다중 표적에 의해 수신된 데이터벡터의 cross spectral density matrix(CSDM)에서 CLEAN 알고리즘을 기반으로 표적 각각의 데이터벡터를 분리 추출하여 CSDM을 산출하고 이를 비선형 프로세서인 최소분산프로세서에 적용함으로써 표적 상호간의 부엽들을 제거하여 표적의 수와 위 치를 정확히 추정 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.737-743
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• 2011

서비스 로봇은 비전 카메라, 초음파 센서, 레이저 스캐너, 마이크로폰 등과 같은 다양한 센서를 장착하고 있다. 이들 센서들은 이들 각각의 고유한 기능을 가지고 있기도 하지만, 몇몇을 조합하여 사용함으로써 더욱 복잡한 기능을 수행할 수 있다. 음성영상 융합은 서로가 서로를 상호보완 해주는 대표적이면서도 강력한 조합이다. 사람의 경우에 있어서도, 일상생활에 있어 주로 시각과 청각 정보에 의존한다. 본 발표에서는, 음성영상 융합에 관한 두 가지 연구를 소개한다. 하나는 음원 방향 검지 성능의 향상에 관한 것이고, 나머지 하나는 음원 방향 검지와 얼굴 검출을 이용한 로봇 어텐션에 관한 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제33권6호
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• pp.366-374
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• 2014

저주파 능동 소나를 이용한 잠수함 탐지 기술이 개발됨에 따라, 기존의 수동 무반향 타일을 대치할 새로운 잠수함 스텔스 기술이 요구되는 추세이다. 본 연구에서는 선체 표면과 같은 대면적에 적용 가능한 타일형 프로젝터를 이용하여 능동 임피던스 정합을 구현함으로써 저주파 반향음 감소를 도모하는 기법을 제안한다. 먼저 능동 임피던스 정합 기법의 기술적 타당성을 확인하기 위하여 유한요소 모델을 이용한 저주파 반향음 감소 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 바탕으로 타일형 프로젝터를 설계 및 제작하여 음향수조에서 저주파 반향음 감소 실험을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.138-146
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• 2013

수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보를 분석한다. 기존 데몬 처리 기법은 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 높이기 위해 시간 영역에 대해 음향 신호를 분할하여 중첩 처리하는 방법을 사용하였다. 다시 말해 일정 시간동안 음향 신호를 수집 및 분할 처리 후 평균을 취해 잡음의 분산(variance)을 감소시켜 신호대 잡음비를 향상시켰다. 그러나 이러한 방법은 각 처리 구간의 음향 신호가 서로 독립적이지 않아 높은 성능 향상을 위해서는 많은 시간과 연산량이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대역 분할 처리를 통한 데몬 처리 성능 향상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주파수 영역에서 음향 신호의 구간을 분할하여 데몬 처리를 수행하므로 기존 중첩 기법에 비해 짧은 시간안에 서로 독립적 음향 신호 수집이 가능하다. 따라서 기존 기법에 비해 적은 시간과 연산량으로 동일한 성능을 발휘할 수 있다. 제안된 기법은 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다.