• 한국항행학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.296-301
• /
• 2019

인공지능은 우리 실생활과 밀접하게 연관되어 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 특히 인공지능을 보유한 이동수단으로서, 자율무인이동체의 연구가 활발하게 이루어지고 곧 실용화를 앞두고 있다. 자율자동차와 무인기 등이 스스로 경로를 설정하고 목적지까지 이동하기 위해서는 정확한 위치정보를 제공하는 항법장비가 필수적이다. 현재 운용되고 있는 이동수단들의 항법은 대부분 GPS에 의존하고 있다. 그러나 GPS는 외부 교란에 취약하다. 지난 2010년부터 북한은 수차례 GPS교란을 감행하여 우리 측에 이동통신, 항공기 운항 등에심각한 장애를 유발했다. 따라서 자율무인이동체의 안전성을 보장하고 교란으로 인한 피해를 방지하기 위해서는 신속한 상황판단과 대응이 요구된다. 본 논문에서는 빅데이터, 머신러닝 기술을 기반으로 John Boyd의 OODA LOOP Cycle(탐지-방향설정-결심-행동)을 적용한 조치방안 도출과 결심을 지원하는 GPS 전파교란 대응체계를 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.158-159
• /
• 2023

해양위성의 발달과 첨단화로 우리나라 주변 해역의 광역적인 관리가 가능해졌다. 특히 선박운항 분야에서도 인공지능 및 빅데이터에 기반한 자율운항 기술개발이 이루어짐에 따라, 해양위성자료를 통한 분석 및 관측의 필요성이 있다. 해양위성자료에 선박운항분야를 접목할 수 있는 연구는 해양위성 기반 선박탐지, 해양 환경/기상 예측을 활용한 선박운항 보조 등이 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.279-285
• /
• 2020

항행 선박의 시·공간적 모니터링 기술 연구는 연안 해양공간에서 해양 생태계 보호 및 효율적인 관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 실험해역에서 측정된 선박 소음 특징인 광대역 줄무늬 패턴 자료에 인공지능 기술을 적용하여 항행하는 선박을 자동 탐지하는 연구를 수행하였다. 소음 스펙트럼 이미지와 선박의 항행정보를 수집하기 위한 해상시험은 2016년 7월 15일부터 26일까지 제주 남부 해역에서 실시되었고, 컨볼루션 신경망 모델은 수집된 이미지를 기반으로 학습, 교차검증 과정을 거쳐 최적화되었다. 선박 소음 자동 탐지 기법의 성능은 정밀도(0.936), 재현율(0.830), 평균 정밀도(0.824) 그리고 정확도(0.949)로 평가되었다. 결론적으로 인공지능 기법을 활용하여 선박 소음의 자동 탐지 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 성능을 향상시킬 수 있는 방안 및 향후 연구에 대하여 제안하였다.

• Genomics & Informatics
• /
• 제17권4호
• /
• pp.44.1-44.3
• /
• 2019

Artificial intelligence (AI), big data, and ubiquitous robotic companions -the three most notable technologies of the 4th Industrial Revolution-are receiving renewed attention each day. Technologies that can be experienced in daily life, such as autonomous navigation, real-time translators, and voice recognition services, are already being commercialized in the field of information technology. In the biosciences field in Korea, such technologies have become known to the local public with the introduction of the AI doctor Watson in large number of hospitals. Additionally, AlphaFold, a technology resembling the AI AlphaGo for the game Go, has surpassed the limit on protein folding predictions-the most challenging problems in the field of protein biology. This report discusses the significance of AI technology and big data on the bioscience field. The introduction of automated robots in this field is not just only for the purpose of convenience but a prerequisite for the real sense of AI and the consequent accumulation of basic scientific knowledge.

• ETRI Journal
• /
• 제45권3호
• /
• pp.479-491
• /
• 2023

The automation of agricultural machines is an irreversible trend considering the demand for improved productivity and lack of labor in handling agricultural tasks. Unstructured working environments and weather often inhibit a seemingly simple task from being fully autonomously performed. In this context, we propose a remote driving system (RDS) to aid agricultural machines designed to operate autonomously. Particularly, we modify a commercial speed sprayer for orchard environments into a robotic speed sprayer to evaluate the proposed RDS's usability and test three sensor configurations in terms of human performance. Furthermore, we propose a confidence error ellipsebased task performance measure to evaluate human performance. In addition, we present field experimental results describing how the sensor configurations affect human performance. We find that a combination of a semiautonomous line tracking device and a wide-angle camera is the most effective for spraying. Finally, we discuss how to improve the proposed RDS in terms of usability and obtain a more accurate measure of human performance.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.304-305
• /
• 2022

최근 디지털 통신기술이 해사(海事)분야에도 널리 적용되기 시작하면서 대용량의 데이터가 축적되고 있으며, 이에 따라 데이터과학 및 인공지능 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 시도가 널리 이루어지고 있다. 대표적으로 우리나라 해양수산부는 LTE-Maritime 통신망을 기반으로 지능형 해상교통정보 서비스를 2021년부터 국민들에게 제공하고 있으며, 이와 함께 대용량의 해상교통정보를 데이터과학 기반으로 분석하여 서비스를 개선하는 등 부가가치를 창출하기 위한 연구개발이 진행되고 있다. 한편 이러한 해사 분야의 데이터 기반 연구를 수행하기 위해서는 연구자가 원하는 데이터를 적시에 제공받아 활용할 수 있는 법제도적 연구 환경의 조성이 필수적이다. 이번 연구에서는 우리나라 해사 분야 데이터의 종류를 살펴보고, 과학적 분석 및 활용과 관련된 법제도를 식별하였다. 연구 결과 개별 해사데이터의 활용을 제한하는 법제도적 요인이 있음을 확인하였으며, 이를 개선하여 데이터 기반 연구개발을 촉진하기 위한 방안을 제시하였다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제9권3호
• /
• pp.207-214
• /
• 2020

Currently, the operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is regulated to be able to fly only within the visible range, but in recent years, the needs for operation in the invisible area, in the urban area and at night have increased. In order to operate UAVs in the invisible area, at night, and in the urban area, a flight path for UAVs must be prepared like those operated by manned aircraft, and for this, it is necessary to establish an unmanned aircraft system traffic management (UTM). In order to establish the UTM, information on the minimum separation distance to prevent collisions with UAVs and buildings is required, and accordingly, information on the navigation performance of UAVs is required. In order to analyze the navigation performance of an UAV, total system error (TSE), which is the difference between the planned flight path and the actual location of the UAV, is required. If the collected data are insufficient and classification according to integrity, independence, and direction is not performed, accurate navigation performance is not derived. In this paper, propose a navigation performance analysis method of UAV that is derived TSE using flight data and modeled with normal distribution, analyze performance.

• 한국항해학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.235-246
• /
• 2000

인공 지능 분야에서 특히 퍼지와 같은 기술은 전반적인 산업 자동화에 많이 사용되어 왔다. 퍼지 제어는 인간의 추론 과정을 모델링한 기술로서 인간에 유사한 결정 능력과 복잡하고 다양한 환경에 매우 효과적이다. 본 논문은 이러한 퍼지 제어의 장점을 연근해의 선박 자동 항해에 적용시켜 보았다. 심해에서는 공간상의 제약이 없기 때문에 선박의 자동항해는 원하는 목표지점까지 안전하게 운항할 수 있지만, 연근해안에는 심해와 달리 각종 장애물들(작고 큰 섬들과 해안, 연근해에 작업중인 선박들)이 있으며 이것들로 인한 충돌사고가 종종 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 연근해안에서 보다 안전하고 자율적인 항해를 위해 인공 지능 기술인 퍼지 기술을 선박에 적용시켰다. 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 시스템을 2개의 서로 다른 동적 환경을 가지는 지형에 적용시켜 보았고, 그에 따른 실험들을 수행했을 때, 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 제어시스템을 이용한 선박이 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피함으로 안전하게 연근해를 운항할 수 있음을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.180-188
• /
• 1999

The objective of this paper is, based upon the principles of artificial life, to induce emergent behaviors of multiple autonomous mobile robots which complex global intelligence form from simple local interactions. Here, we propose an architecture of neural network learning with reinforcement signals which perceives the neighborhood information and decides the direction and the velocity of movement as mobile robots navigate in a group. As the results of the simulations, the optimum weight is obtained in real time, which not only prevent the collisions between agents and obstacles in the dynamic environment, but also have the mobile robots move and keep in various patterns.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제30권6호
• /
• pp.69-80
• /
• 2023

Ship collision accidents not only cause loss of life and property damage, but also cause marine pollution and can become national disasters, so prevention is very important. Most of these ship collision accidents are caused by human factors due to the navigation officer's lack of vigilance and carelessness, and in many cases, they can be prevented through the support of a system that helps with situation awareness. Recently, artificial intelligence has been used to develop systems that help navigators recognize the situation, but the sea is very wide and deep, so it is difficult to secure maritime traffic datasets, which also makes it difficult to develop artificial intelligence models. In this paper, to solve these difficulties, we propose a method to build a dataset with characteristics similar to actual maritime traffic datasets. The proposed method uses segmentation and inpainting technologies to build a foreground and background dataset, and then applies compositing technology to create a synthetic dataset. Through prototype implementation and result analysis of the proposed method, it was confirmed that the proposed method is effective in overcoming the difficulties of dataset construction and complementing various scenes similar to reality.