• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.389-394
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• 2018

Remotely operated vehicle(ROV) and autonomous underwater vehicle(AUV) have been used for underwater surveys, underwater exploration, resource harvesting, offshore plant maintenance and repair, and underwater construction. It is hard for people to work in the deep sea. Therefore, we need a vision control system of underwater submersible that can replace human eyes. However, many people have difficulty in developing a deep-sea image control system due to the deep sea special environment such as high pressure, brine, waterproofing and communication. In this paper, we will develop an Ethernet based remote image control system that can control the image mounted on ROV.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.109.5-109
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• 2002

Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs to recharge the batteries and to transmit data in real time in underwater. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera. To make the visual servo control system , this paper derives an optical flow model of a camera mounted on an AUV, where a CCD camera is installed at the nose center of the AUV to monitor the docking condition. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUV's equation o...

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.142-148
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• 2002

Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs to recharge the batteries and to transmit data in real time for specific underwater works, such as repeated jobs at sea bed. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera mounted at the nose center of the AUV. To make the visual servo control system, this paper derives an optical flow model of a camera, where the projected motions of the image plane are described with the rotational and translational velocities of the AUV. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUVs equation of motion, and derives a state equation for the visual servoing AUV. This paper proposes a discrete-time MIMO controller minimizing a cost function. The control inputs of the AUV are automatically generated with the projected target position on the CCD plane of the camera and with the AUVs motion. To demonstrate the effectiveness of the modeling and the control law of the visual servoing AUV, simulations on docking the AUV to a target station are performed with the 6-dof nonlinear equations of REMUS AUV and a CCD camera.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권3호
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• pp.173-182
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• 2007

북동태평양 클라리온-클리퍼톤 균열대 지역의 해저평원에는 여러 유용 금속을 함유한 망간단괴가 다량 분포하는 것으로 알려져 있다. 심해저카메라(DSC)를 이용하여 지형과 단괴 부존량과의 상관관계를 제시하는 연구 결과마다 단괴 생산 유망 지역의 단괴부존량과 지형과의 관계를 다르게 설명하고 있다. 또한, 수중에 위치하는 DSC 위치추정 방법론에 대한 정확한 근거가 명확하게 제시되지 않았다. 북동태평양 대한민국 심해연구(KODOS) 지역에서 현장탐사를 수행하여 지형에 따른 단괴 채광조건의 변화를 관찰하였다. 이 연구에서는 망간단괴 분포 경향 및 채광가능지역을 분석하고자 할 때, DSC를 이용한 근접 해저면 영상관찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 해저산이 없는 심해평원지역인 KODOS 지역의 남쪽구역($132^{\circ}10'W$, $9^{\circ}45'N$ 부근)에서 DSC 영상으로부터 단괴 부존량을 추출하고 다중빔음향측심기를 사용하여 해저면 수심 변화를 동시에 측정하였다. 또한, DSC 수중 위치추정의 정확성을 제고하고자, DSC 위치 계산 방식에 적절한 가정을 도입하였고, DSC 측선의 교차점에서 측정한 부존량을 이용하여 간접적으로 위치 추정의 정확도를 검증하였다. DSC 영상을 관찰하면 단괴 및 퇴적물뿐만 아니라 해저면의 함몰지역인 균열대를 다수 발견할 수 있다. 또한, DSC 영상을 통해 관찰된 해저 균열대의 발견시간 자료로 부터 채광 장애지역으로 예상되는 균열대의 위치 추정을 시도하였다. 분석 결과 채광장비가 주행할 수 없는 채광 장애지역은 해저사면과 해저구릉지역임을 확인할 수 있었다.

• Ocean and Polar Research
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• 제27권3호
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• pp.335-339
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• 2005

The underwater positioning system is important in interpreting data that are acquired from towing vehicles such as the deep-sea camera (DSC) system. Currently, several acoustic positioning systems such as long baseline (LBL), short baseline (SBL), and ultra short baseline (USBL), are used for underwater positioning. The accurate position of DSC, however, could not be determined in a R/V Onnuri unequipped with any of these underwater positioning systems. As an alternative, the DSC position was estimated based on the topography of towing track and cable length in the cruises before 1999. The great uncertainties, however, were found in the areas of flat bottom topography. In the 2003 and 2004 cruises these uncertainties were reduced by calculating the position of DSC with the cable length and seafloor depth below the vessel. The Japanese cruises for Mn-nodule used a similar estimation method for the DSC positioning system with a CTD sensor. Although the latter can provide better information for the position of DSC, the USBL underwater positioning system is strongly recommended for establishing better positioning of DSC and other towing devices.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권1호
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• pp.1-8
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• 2018

본 연구에서는 세장체의 연속적인 거동을 전체 길이에 대하여 측정할 수 있는 계측시스템을 선정하며, 선정된 수중카메라 시스템의 성능평가를 수행한다. 수중카메라의 기초성능평가를 위하여 강체파이프의 강제가진 실험을 수행한다. 파이프의 상단을 강제가진장치에 고정시킨 후, 일정주기와 진폭으로 가진시켜 수중카메라를 이용하여 변위를 측정한다. 강제가진장치에 입력된 신호와 수중카메라에 계측된 신호를 비교하여 측정 정밀도를 평가한다. 연속체인 세장체 파이프의 강제가진 실험을 수행하여, 수중카메라 시스템의 실시간 3차원적인 측정 가능성을 정성적으로 평가한다. 본 수중카메라 시스템은 향후 국내 심해공학수조에 적용되어, 세장체구조물 및 계류선 등의 거동 측정에 활용될 것이다.

• 수산해양기술연구
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• 제45권3호
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• pp.151-156
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• 2009

This study shows that the distribution density of snow crab, Chionoecetes opilio, was estimated using an underwater video monitoring system attached on the towing sledge. The field experiments were carried out at the coastal waters around Chuksan, East Sea, where ranged from 110 to 130m depth during September and October 2007. The sledge was towed for 40 minutes and the towing speed was controlled between 1.5 to 1.7 knot and each research areas were calculated to multiply towed distance by the detection width of the video monitoring system(1.2m), and then, distribution density of snow crab in each observations were estimated as a counted number of crab per 1,000$m^2$. The result shows that their survey, taken between two months, reflected similar results during survey period, and the maximum and mean distribution densities in September estimated to be 77.0(number/1,000$m^2$) and 19.9, respectively, and those of October were 36.0 and 21.8, respectively.

• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.679-688
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• 2009

최근 차세대 신에너지 자원으로 각광받고 있는 심해저 망간단괴에 대한 탐사와 연구가 전 세계적으로 진행되고 있다. 이에 국내에서도 한국해양연구원을 중심으로 수심 5,000m의 태평양에 광범위하게 분포된 망간단괴 채취를 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 정확한 채취량의 산정과 경제성을 분석하기 위해서는 정밀탐사가 요구되며, 이를 위하여 심해저 수중 카메라로부터 촬영된 영상을 처리하고 분석하여 망간단괴의 분포특성에 대한 정보를 추출할 수 있다. 본 연구는 심해저 영상에서 극심하게 발생하는 vignetting 현상을 효과적으로 제거하여 화질을 향상시키고, 영상에서 망간단괴를 추출하여 필요한 정보를 제공하는 방법을 제안하였다. 연구결과 vignetting 현상을 제거함으로써 보다 향상된 결과를 도출할 수 있었으며, 이를 기반으로 망간단괴에 대한 다양한 정보를 분석하여 향후 채취를 위한 계획수립 시 중요한 기초자료로 사용될 것으로 기대한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권3호
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• pp.149-156
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• 2019

송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1550-1554
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• 2004

This paper deals with an unmanned vehicle system configuration using all terrain vehicle. Many research institutes and university study and develop unmanned vehicle system and control algorithm. Now a day, they try to apply unmanned vehicle to use military device and explore space and deep sea. These unmanned vehicles can help us to work is difficult task and approach. In the previous research of unmanned vehicle in our lab, we used 1/10 scale radio control vehicle and composed the unmanned vehicle system using ultrasonic sensors, CCD camera and kinds of sensor for vehicle's motion control. We designed lane detecting algorithm using vision system and obstacle detecting and avoidance algorithm using ultrasonic sensor and infrared ray sensor. As the system is increased, it is hard to compose the system on the 1/10 scale RC car. So we have to choose a new vehicle is bigger than 1/10 scale RC car but it is smaller than real size vehicle. ATV(all terrain vehicle) and real size vehicle have similar structure and its size is smaller. In this research, we make unmanned vehicle using ATV and explain control theory of each component