• 한국해양공학회지
• /
• 제29권6호
• /
• pp.488-498
• /
• 2015

This paper presents the dynamic model of an AUV called HW200 for underwater surveillance. The mathematical model of HW200 is briefly introduced, considering its shape. The maneuvering coefficients were initially estimated using empirical formulas and a database of vehicles with similar shapes. A motion simulator, based on Simulink of Mathworks, was developed to evaluate the mathematical model of the vehicle and to tune the maneuvering coefficients. The parameters were finely tuned by comparing the experimental results and simulated responses generated with the simulator by applying the same control inputs as the experiment. The velocity of HW200 in the tuning process was fixed at a constant forward speed of 1.83 m/s. Simulations with variable speed commands were conducted, and the results showed good consistency in the motion response, attitude, and velocity of the vehicle, which were similar to those of the experiment even under the speed variation. This paper also discusses the feasibility of its application to a model-based integrated navigation system (INS) using the auxiliary information on the velocities generated by the model.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제13권3호
• /
• pp.479-489
• /
• 1989

본 논문에서는 Ｊ$_{1}$,Ｊ$_{2}$ 적분과 Ｋ$_{I}$,Ｋ$_{II}$ 사이의 완전한 관계를 좁은 직사각형 경로를 택하여 간판하게 유도하였다. 그리고 유한요소의 해로 Ｊ$_{2}$적분을 효율적으로 계산하는 방법을 제시하였다.이미 해가 존재하는 문제 를 본 방법으로 다루어 그 결과를 비교하였고 일방향(unidirectional) 적층판 cantil- ever 평판 내의 single edge crack에 대한 해를 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.332-345
• /
• 2013

본 논문에서는 최근, 압전 변압기 기술의 급속한 발전을 이용하므로 자계의 잡음이 없고, 크기가 소형화되며 고효율과 고 전력 밀도, 누설자속이 없어 노이즈 발생이 없고, 공진주파수만을 이용하므로 출력파형이 정현파에 가까워 고조파 잡음이 없는 점을 이용하여 전기적인 등가회로를 적용하여 DC-DC 컨버터를 구현 하였다. 유도전동기 회전자 속도 개념에 자속 기준 모델 적용 시스템(FMRAS)을 적용하였다. 유도전동기의 벡터제어는 회전자 속도 정의의 추정값을 이용하여 실행 할 수 있고, 부가된 변화되는 모델로 회전자 목표값 계산을 수행 할 수 있다. 이 시스템은 PWM 공간 전압기법과 DC-DC 컨버터를 이용하여 벡터전류제어와 속도제어를 위한 PI제어기로 구성되어 있다. 제어를 위한 실행과 높은 속도계산을 디지털 신호 원칩 마이크로프로세서에 의해 수행 되었고, 시뮬레이션과 실험을 통해서 다양한 제어 방법의 타당성을 제시 하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.91-99
• /
• 2022

해운산업은 선박이라는 재화를 이용하여 화물을 운송하고 운임을 수취하여 사업을 영위하는 서비스산업이다. 따라서 선박운영을 위해 대규모 자본투자가 필요한 환경 속에서 선박의 가치가 불확실하다면 해운경영상의 리스크는 클 수 밖에 없다. 본 연구는 선박가치 변화에 영향을 미치는 변화요인을 파악하고 각 변화요인에 대한 중요도를 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝과 토픽모델링 기법을 활용하여 선박가치 변화요인을 추출하고 구조화하여 3개의 주요인과 12개의 보조요인으로 계층적 구조를 설정하였다. 이를 대상으로 AHP분석을 통해 연구를 진행하여 각 요인별 상대적 중요도를 분석하였다. 분석 결과 선박가치 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주요요인은 Shipping Factor였으며, 그 뒤를 Investment Factor와 Environment Factor가 차지하였다. 보조요인 가운데는 Volatility of Shipping Market와 Volatility of Shipping Freight 등 해운시장의 변동성과 관련된 요인들이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.226-234
• /
• 2022

자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.

• 한국심리학회지:학교
• /
• 제18권3호
• /
• pp.291-316
• /
• 2021

본 연구는 특수교사가 지각한 학교조직풍토의 유형을 잠재프로파일 분석을 통해 규명하고, 각 프로파일에 따라 교사 소진의 평균에 차이가 있는지 Mplus 3단계 접근법을 이용해 검증하고자 하였다. 이를 위해 특수교사 312명의 자료를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 특수교사가 지각한 학교조직풍토의 잠재프로파일은 5개의 집단이 적절한 것으로 나타났다. 이들은 관료지향이 높고 인간지향이 낮은 '폐쇄적 집단', 방관이 높고 친교/헌신/목표지향이 낮은 '방임적 집단', 모든 풍토가 중간 수준인 '평균 집단', 친교/헌신은 높으나 인간지향이 낮은 '통제적 집단', 마지막으로 인간지향은 높고 관료지향/방관이 낮은 '자율적 집단'으로 구분되었다. 5개 집단의 교사 소진 차이를 살펴보기 위해 교사 소진을 보조변수(distal auxiliary variable)로 설정하고 분석한 결과, 전체 소진 및 3개 하위요인(정서적 고갈, 비인간화, 무능감) 모두에서 폐쇄적 집단이 가장 높은 점수를, 자율적 집단이 가장 낮은 점수를 보였다. 이상의 연구 결과를 토대로 특수교사 소진과 학교조직풍토에 대한 시사점이 논의되었고, 후속연구를 위한 제언이 이루어졌다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제31권3호
• /
• pp.47-65
• /
• 2022

Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.168-168
• /
• 2023

The frequent occurrence of cyanobacterial harmful algal blooms (CHABs) in inland waters under climate change seriously damages the ecosystem and human health and is becoming a big problem in South Korea. Satellite remote sensing is suggested for effective monitoring CHABs at a larger scale of water bodies since the traditional method based on sparse in-situ networks is limited in space. However, utilizing a standalone variable of satellite reflectances in common CHABs dual-models, which relies on both chlorophyll-a (Chl-a) and phycocyanin or cyanobacteria cells (Cyano-cell), is not fully beneficial because their seasonal variation is highly impacted by surrounding meteorological and bio-environmental factors. Along with the development of Artificial Intelligence (AI), monitoring CHABs from space with analyzing the effects of environmental factors is accessible. This study aimed to investigate the potential application of AI in the dual-model strategy (Chl-a and Cyano-cell are output parameters) for monitoring seasonal dynamics of CHABs from satellites over Korean inland waters. The Sentinel-3 satellite was selected in this study due to the variety of spectral bands and its unique band (620 nm), which is sensitive to cyanobacteria. Via the AI-based feature selection, we analyzed the relationships between two output parameters and major parameters (satellite water-leaving reflectances at different spectral bands), together with auxiliary (meteorological and bio-environmental) parameters, to select the most important ones. Several AI models were then employed for modelling Chl-a and Cyano-cell concentration from those selected important parameters. Performance evaluation of the AI models and their comparison to traditional semi-analytical models were conducted to demonstrate whether AI models (using water-leaving reflectances and environmental variables) outperform traditional models (using water-leaving reflectances only) and which AI models are superior for monitoring CHABs from Sentinel-3 satellite over a Korean inland water body.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.95-101
• /
• 2024

본 논문에서는 다양한 eVTOL (electric vertical take-off and landing) 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 가변형 시뮬레이션 환경을 구축하고자 한다. eVTOL 항공기마다 적용되는 Inceptor, 항공기 동역학 모델, 제어기가 상이하므로, 이를 가변형으로 구성하여 eVTOL 항공기마다 안전성 시험 평가 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 구성하였다. eVTOL 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 시험 항목 및 성능 지표를 설정하였으며, 시험 항목별 시험절차에 따라 안전성 시험 평가 시 필요한 지상보조설비를 구상하여 시뮬레이션 환경에 구현하였다. 또한, 시뮬레이션 내 eVTOL 항공기의 데이터를 활용한 안전성 성능 분석을 위해 MATLAB/Simulink 기반의 시뮬레이션 비행데이터 수집 환경을 구축하고, 안전성 성능 분석을 위한 툴을 구현하였다. 최종적으로 본 논문에서 구현한 가변형 시뮬레이션 환경에서의 안전성 시험 비행 수행 및 성능 분석을 수행하였으며, 정상적으로 수행되는 것을 확인함으로써 시뮬레이션 환경을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.51-59
• /
• 2024

시선 벡터 정답값을 갖는 대규모 데이터의 수집은 시선 추적 분야에서 많은 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 원본 사진의 시선을 수정하는 데이터 증강 기법을 사용하여 제한된 개수의 시선 정답값이 주어진 상황에서 시선 추적 모델의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 시선 구간 다중 클래스 분류를 보조 작업으로 학습하고, 디퓨전 오토인코더의 잠재 변수를 조정하여 원본 사진의 시선을 편집한 사진을 생성한다. 기존의 얼굴 속성 편집과 달리, 우리는 이진 속성이 아닌 시선 벡터의 피치와 요를 지정한 범주 내로 변경하며, 편집된 사진을 시선 추적 모델의 증강된 학습 데이터로 활용한다. 시선 정답값이 5만 개 이하일 때 준지도 학습에서의 시선 추적 모델의 정확도 향상은 제안한 데이터 증강 기법의 효과를 입증한다.