• Ocean and Polar Research
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• 제28권4호
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• pp.459-465
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• 2006

Ambient noise as a background noise in the ocean has been well known for its the various and irregular signal characteristics. Generally, these signals we treated as noise and they are analyzed through stochastical level if they don't include definite sinusoidal signals. This study is to see how ocean ambient noise can be analyzed by the chaotic analysis technique. The chaotic analysis is carried out with underwater ambient noise obtained in areas near the Korean Peninsula. The calculated physical parameters of time series signal are as follows: histogram, self-correlation coefficient, delay time, frequency spectrum, sonogram, return map, embedding dimension, correlation dimension, Lyapunov exponent, etc. We investigate the chaotic pattern of noises from these parameters. From the embedding dimensions of underwater noises, the assesment of underwater noise by chaotic analysis shows similar results if they don't include a definite sinusoidal signal. However, the values of Lyapunov exponent (divergence exponent) are smaller than that of random noise signal. As a result we confirm the possibility of classification of underwater noise using Lyapunov analysis.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1484-1486
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• 2001

In this study, The underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with porous PZT-Polymer 3-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 98% and 94%, respectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2330-2332
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• 2000

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 99% and 93%, respectively.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.159-168
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• 2019

본 연구는 수중활동에서 나타나는 인체의 생리적 변화와 알코올 섭취로 인한 생리적 변화를 살펴보고 알코올 섭취가 스쿠버다이버에게 미치는 영향을 규명하는데 그 목적이 있다. 미국 내부통제연구소위원회의 내부통제 프레임워크를 기초로 본 연구에 적합하도록 새롭게 정립한 '리스크 평가 및 분석(RAA, risk assessment and analysis)' 기법을 활용하여 알코올 섭취 전과 후의 리스크 분석을 실시하였다. RAA기법은 리스크 간 상관관계를 분석하는 1단계, 리스크를 정량화하고 리스크 데이터베이스를 구축하는 2단계, 그리고 이를 도식화하여 리스크맵을 분석하는 3단계로 이루어져 있다. RAA기법을 통해 알코올 섭취로 인한 수중활동의 리스크수준이 전반적으로 증가하여 고위험군의 비율이 높아진 것을 확인하였고 리스크수준의 정량화와 고위험군 분류를 통해 리스크관리 측면에서 우선통제대상을 지정할 수 있었다. 본 연구 결과는 알코올 섭취 후 행해지는 스쿠버다이빙의 위험성을 명확하게 알리고 이에 대한 스쿠버다이버들의 의식 개선을 도모하여 보다 안전한 스쿠버다이빙 환경을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.667-675
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• 2013

This paper presents vision-based techniques for underwater landmark detection, map-based localization, and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) in structured underwater environments. A variety of underwater tasks require an underwater robot to be able to successfully perform autonomous navigation, but the available sensors for accurate localization are limited. A vision sensor among the available sensors is very useful for performing short range tasks, in spite of harsh underwater conditions including low visibility, noise, and large areas of featureless topography. To overcome these problems and to a utilize vision sensor for underwater localization, we propose a novel vision-based object detection technique to be applied to MCL (Monte Carlo Localization) and EKF (Extended Kalman Filter)-based SLAM algorithms. In the image processing step, a weighted correlation coefficient-based template matching and color-based image segmentation method are proposed to improve the conventional approach. In the localization step, in order to apply the landmark detection results to MCL and EKF-SLAM, dead-reckoning information and landmark detection results are used for prediction and update phases, respectively. The performance of the proposed technique is evaluated by experiments with an underwater robot platform in an indoor water tank and the results are discussed.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.91-98
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• 2011

본 논문에서는 수중로봇에 쓰일 수 있는 카메라 영상을 기반으로 하는 인공표식물의 인식 및 추종 기법을 제안한다. 문제를 풀기 위해 제안된 방법은 인식과 추종의 두 개의 단계로 이루어져 있으며 인식단계에서는 물체의 외형에 관한 특징을 분석한 후 비선형 최적화 알고리즘을 통하여 알맞은 목표물로 분류한다. 이 후 추종 단계에서는 분류된 목표물에서 색깔 히스토그램을 추출한 후 meanshift 추종 법을 이용하여 지속적으로 추종하는 방법을 택하였다. 히스토그램 매칭 시에는 Bhattacharyya 거리를 계산하는 방법을 이용하였다. 결과적으로 제안하는 접근법은 수중로봇의 영상처리 분야에 다음과 같은 공헌을 할 것으로 기대한다. 1) 제안하는 방법은 카메라의 움직임으로 생기는 물체의 자세변화나 크기 변화에도 강인하게 대처할 수 있으며 2) 카메라 센서를 통한 방법이므로 초음파 센서 등의 기기들에 비하여 가격 경쟁력이 우수하다. 3) 또한 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이는 특징 점을 기반으로 한 방법이 탁도 변화에서는 형태를 기반으로 한 방법보다 열등할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 4) 마지막으로 제안된 방법의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 수치적으로 검증해 보았다.

• 로봇학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.109-118
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• 2007

The thruster is the crucial factor of an underwater vehicle system, because it is the lowest layer in the control loop of the system. In this paper, we propose an accurate and practical thrust modeling for underwater vehicles which considers the effects of ambient flow velocity and angle. In this model, the axial flow velocity of the thruster, which is non-measurable, is represented by ambient flow velocity and propeller shaft velocity. Hence, contrary to previous models, the proposed model is practical since it uses only measurable states. Next, the whole thrust map is divided into three states according to the state of ambient flow and propeller shaft velocity, and one of the borders of the states is defined as Critical Advance Ratio (CAR). This classification explains the physical phenomenon of conventional experimental thrust maps. In addition, the effect of the incoming angle of ambient flow is analyzed, and Critical Incoming Angle (CIA) is also defined to describe the thrust force states. The proposed model is evaluated by comparing experimental data with numerical model simulation data, and it accurately covers overall flow conditions within 2N force error. The comparison results show that the new model's matching performance is significantly better than conventional models'.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.65-69
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• 2008

본 연구의 목적은 수중의 다양한 공간정보를 무인으로 획득할 수 있는 무인원격선체를 개발하는데 있다. 무인원격 선체는 GPS, 음향측심기, 사이드스캔소나, 지층탐사기 등을 탑재하고 자동제어에 의한 방법으로 내수면 및 연안해역의 수중공간정보를 획득하는 기능을 수행한다. 무인 원격 수중 공간정보 획득장비를 개발함으로써, 기존의 측량선을 이용하기가 어려운 저수지, 댐 등의 지역 및 오염으로 인해 사람이 접근하기 불가능한 지역의 각종 수중정보 취득이 가능할 것으로 기대된다. 또한 하나의 선체에 다중빔 에코사운더, 영상센서, 수질측정 센서 등 사용목적에 맞는 센서를 장착하여 다목적으로 사용할 수 있으므로 내수면과 관련된 정보의 획득을 필요로 하는 거의 모든 산업분야에서의 경제적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.161-170
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• 2022

하천에 설치된 교량의 유지관리는 시설물 안전점검과 그 결과에 따른 보수·보강의 절차를 거쳐 이루어진다. 그 동안 교량 상부구조의 안전점검은 접근성이 용이하여 많은 연구들이 이루어져 왔으나, 하천에 설치된 교각 기초부의 세굴여부에 대하여는 직접조사가 곤란하여 이론에 근거한 관리에 머물러 왔다. 본 연구에서는 이러한 하천에 설치된 교량 기초의 세굴을 음향측심기 및 VRS 등을 활용하여 하상 지반고의 형상을 3D 형태로 구현하였다. 이로써 교량 설치 당시의 하상 지반고와 비교·분석 등을 통해 세굴양상에 대한 예측이 가능하게 되었다. 이 결과들을 바탕으로 해당 교각 기초의 국부세굴 여부 파악 및 장기하상저하 예측을 위한 초기치 자료로 활용한다면 기초세굴로 인한 교량붕괴를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.65-71
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• 2018

In order to make the underwater vehicle carry out the mission in a submarine environment, it is needed to plan a safe and efficient route to a given destination and prevent the autonomous submersible from colliding with obstacles while moving along the planned route. The function of collision avoidance makes the travel distance of the autonomous submersible longer. Moreover, it should move slowly near to obstacles against their moving disturbance. As a result, this invokes the degradation of the navigation efficiency in the process of collision avoidance. The side effect of the collision avoidance is not ignorable in the case of high congested environments such as the coast with many obstacles. In this paper, we suggest a path planning method which provides the route with minimum travel time considering collision avoidance in congested environment. For the purpose, we define environmental congestion map related to geometric information and obstacles. And we propose a method to consider the moving cost in the RRT scheme that provides the existing minimum distance path. We verified that the efficiency of our algorithm with simulation experiments.