In this paper, we describe an implementation of small mobile robot that can be used at research and application of mobile sensor networking. This robot that will constitute the sensor network, as a platform of multi-robot system for each to be used as sensor node, has to satisfy restrictions in many aspects in order to perform sensing, communication protocol, and application algorithms. First, the platform must be designed with a robust structure and low power consumption since its maintenance after deployment is difficult. Second, it must have flexibility and modularity to be used effectively in any structure so that it can be used in various applications. Third, it must support the technique of wireless network for ubiquitous computing environment. At last, to let many nodes be scattered, it must be cost-effective and small. Considering the above restrictions of the mobile platform for sensor network, we designed and implemented robots control the current of actuator by using additional circuit for power efficiency. And we chose MSP430 as MCU, CC2420 as RF transceiver, and etc, that have the strength in the aspect of power. For flexibility and modularity, the platform has expansion ports. The results of experiments are described to show that this robot can act as sensor node by RF communication process with Zigbee standard protocol, execute the navigation process with simple obstacle avoidance and the moving action with RSSI(Received Signal Strength Indicator), operate at low-power, and be made with approx. $100.
최근에는 선박의 교통을 관리하는 관할구역이 항계내에서 연안해역으로 확대되는 개념으로 변해가고 있는 추세로 연안해역의 교통량과 해운, 수산 및 해양산업의 발전에 따른 해난사고로 인한 인명 및 환경피해의 심각성이 증대되고 있다. 따라서 선박의 안전항해와 항만 입출입 선박의 안전확보를 위한 원조시설로 AIS를 육상국, 무인등대, 부표, 해상시설물 등에 설치하는 항로표지용 AIS 시설을 도입하여 관리.운영 및 유지보수에 있어서 보다 효율적인 방법이 요구되고 있다. 이러한 현실에서 해양 선진국에서는 관련된 장비인 AtoN AIS(Aids to Navigation AIS : 항로표지 AIS) 설비를 개발하여 항로에 적용하였다. 실제로 무인화에 따른 운용, 유지.관리 및 확인 등이 어려운 항로표지 및 항해안전 시설에 적용하여 실시간으로 해양환경 및 해상교통 상황에 대한 정보를 육상에 제공하며, 시설의 원격관리는 물론 주변을 항해하는 선박들에게는 안전정보를 제공하는 AtoN AIS 장비를 개발하고자 제어.감시용 인터페이스 모듈 및 정보교환을 위한 통신프로토콜을 구현하였다.
The Mekong which is one of the world's most significant rivers plays an extremely important role to South East Asia. Lying across six riparian countries including China, Myanmar, Thailand, Laos, Cambodia and Vietnam and being a greatly biological and ecological diversity of fishes, the river supports a huge population who living along Mekong Basin River. Therefore, much attention has been focused on the giant Mekong Basin River, particularly, the soil erosion and sedimentation problems which rise critical impacts on irrigation, agriculture, navigation, fisheries and aquatic ecosystem. In fact, there have been many methods to calculate these problems; however, in the case of Mekong, the available data have significant limitations because of large area (about 795 00 km2) and a failure by management agencies to analyze and publish of developing countries in Mekong Basin River. As a result, the Universal Soil Loss Equation (USLE) model in a GIS (Geographic Information System) framework was applied in this study. The USLE factors contain the rainfall erosivity, soil erodibility, slope length, steepness, crop management and conservation practices which are represented by raster layers in GIS environment. In the final step, these factors were multiplied together to estimate the soil erosion rate in the study area by using spatial analyst tool in the ArcGIS 10.2 software. The spatial distribution of soil loss result will be used to support river basin management to find the subtainable management practices by showing the position and amount of soil erosion and sediment load in the dangerous areas during the selected 56- year period from 1952 to 2007.
해상교통안전진단제도의 해상교통시스템 적정성 평가 항목 중 통항안전성 근접도 평가 기준은 충돌확률이 $1.0{\times}10^{-4}$ 미만일 경우에 선박의 안전 확보가 가능하다고 제시하고 있다. 1970년대 선박 충돌에 관해 Fujii 와 Macduff의 연구를 시작으로 많은 연구자와 연구기관에서 충돌확률 예측 모델을 제시하였다. 이 같은 다양한 연구에서 충돌확률은 $1.0{\times}10^{-4}$을 크게 벗어나지 않는 수준이지만, 대부분 가정된 상황을 기준으로 제시됨에 따라 다양한 형태의 실제 항로 기준에 적용하는데 근거가 부족한 문제가 있다. 이 연구는 직선항로와 곡선항로를 통항한 선박들의 GICOMS 데이터를 이용하여 선박의 크기별로 근접도 평가를 조사하였다. 이를 근거로 모든 선박에 일률적으로 적용되던 평가 기준을 선박의 크기별로 근접도 평가를 적용 하는 것이 보다 더 합리적이라 판단되어 항로 형태에 따른 선박 크기별 충돌확률을 제시하였다. 향후 보다 다양한 상황과 형태의 항로에서의 해상교통시스템 적정성 평가 기법에 대한 정확성 개선연구가 필요하다.
The main reason of marine casualties is the human error in respect of ship's operation. The human error of officers in charge of a navigational watch is related to their abilities to handle of navigational equipment. Navigational devices play a key role to help officers decide what to do for safe navigation. Thus, the abilities to handle of navigational equipment mean not only operation of devices but also entire understanding of the system such as interpretation of information obtained from devices, appropriate use of information considering navigational circumstance. Qualification of seafarers is in accordance with STCW and detailed training courses for their qualification are provided by IMO model course series. Recently, ships engaged on international voyages shall be fitted with an ECDIS not later than the first survey on or after 1 July 2018. As increasing use of ECDIS on ships, marine casualties related to ECDIS are on the rise. The primary causes of the accidents are lacking understanding of ECDIS system, wrong presentation of information on display, wrong safety setting by seafarers who use ECDIS, using small-scale chart and missing charts update. As a result of these primary causes, some problems like wrong route planning and use of limited or omitted information occur. It could be happening by inappropriate seafarers' training which is not sufficient to support improving abilities of officers to handle navigational equipment. For efficient training, it is need to develop training courses. Applying full mission simulation system to seafarers' training courses with case studies and best practices which are well-constructed scenarios based on true marine casualties can increase the effect of training. To use the simulation system, it is possible that seafarers are trained under condition that closely resemble real situation. It should be considered that IMO model course be revised depending on the level of seafarers also. It could be helpful for increasing seafarers' abilities of equipment operation in place of accumulation of experience spending much time. In the short term, effort of training courses improvement for seafarers is needed and long term, it should be tried to provide stable system and services relate to ECDIS.
저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
현대의 사회에서 스마트 디바이스들의 발전은 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히, 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(LBS)들이 증가하고 있다. LBS는 기본적으로 GPS를 이용한 실외 위치 정보를 기반으로 네비게이션, 증강현실, 친구찾기 등과 같은 다양한 서비스들을 제공한다. 하지만, 대부분의 LBS 서비스들은 실내 환경에서 GPS의 음영지역과 허용오차가 크기 때문에 취약점을 드러내고 있다. 이러한 실내 위치 측위 기술을 지원하기 위해서 iBeacon이 제안되고 있다. iBeacon은 저전력 송신 기술을 가지고 있고, 설치가 용이하기 때문에 저비용으로 실내 위치를 측위 할 수 있다. iBeacon은 각 스마트 디바이스와의 연결이 손쉽기 때문에 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사용자가 스마트 디바이스들의 활용이 높아지고, 각 스마트 디바이스들의 활용 방법이 다르기 때문에 사용자는 다양한 스마트 디바이스를 활용한다. 따라서 본 논문은 iBeacon의 통신 범위내 스마트 디바이스들간의 연동을 통한 분실 방지 시스템을 제안한다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
현재의 해양산업의 기술은 스마트 선박 및 자율운항선박 등의 개발과 같은 자율화 및 지능화와 환경규제의 강화에 맞추어 선박의 운항 효율성을 개선하는 친환경 선박을 위한 기술이 함께 개발되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 세계각국에서는 선박의 안전운항을 보장하는 선에서 선박운항효율을 극대화하기 위해 다양한 방식으로 노력하고 있다. 본 연구에서는, 현존하는 선박운항효율 개선 기술이 운항 당시의 기상환경, 선박조종 등의 선박운항상태를 실시간으로 반영하지 못하는 문제를 개선하기 위해, 선박에서 수집한 선박운항데이터를 활용하여 실시간 선박운항효율 분석모델을 개발하고자 한다. 본 연구의 실시간 선박운항효율 분석모델은 연료소모를 기준으로 판단한 선박운항효율과 당시의 선박운항상태를 감안하여 판단한 선박운항효율을 비교하여, 식별된 선박운항효율의 타당성을 확인할 수 있는 모델이다. 분석의 주요 내용은 대상선박의 선정과 선박운항데이터의 수집, 선박운항효율 특성과 선박운항상태 특성의 구분, 그리고 이를 활용한 분류모델의 개발을 포함한다. 연구의 결과는 기존의 선박운항효율과 항해 당시 선박운항상태를 감안한 운항효율을 제시하여 선박 운항자의 의사결정을 지원하여 운항효율을 개선하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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