본 논문은 호버링 무인잠수정 'NOAH'의 설계과정을 언급하였고 그 성능을 확인하기 위한 수학모델을 정립하고 실험을 실시하였다. 시뮬레이션과 수조실험을 통해 성능을 검증하였으며, 무인잠수정 NOAH의 설계목표인 자세 및 위치제어를 위한 기본실험을 실시하였다. 설계된 무인잠수정은 일반적인 ROV형태의 외형을 갖고 있으며, 이러한 외형은 NOAH의 제작목적에 따라 다양한 장비를 설치하여 실험하기가 용이하며 크기는 $0.75m{\times}0.5m{\times}0.5m$이다. 추진을 위한 450watt의 용량을 갖는 4개의 추진기가 주행방향, 횡방향, 수직방향으로 설치되어져 있고 수심을 측정하기 위한 압력센서와 방향각을 측정하기 위한 자력컴파스가 설치되었다. 잠수정의 주행을 제어하기 위해 펜티엄 III의 소형 온보드 컴퓨터에 운영체제는 윈도우 XP를 탑재하였다. 제작된 호버링 무인잠수정 NOAH는 다양한 환경에서 여러 가지 제어알고리즘을 적용하여 성능을 개선하고 실험을 하기 위한 테스트베드로 운영된다.
본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내 외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55~60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.
의사위성은 GPS의 보조적인 역할을 하는 위성으로 우주 상공의 GPS 위성과는 달리 지상의 고정된 장소에 설치되어 GPS 신호의 수신이 좋지 않은 지역이나 실내, 특정 지역에서 인공위성을 대체하는 항법 시스템이다. 의사위성을 이용해 측위 기능을 수행하기 위해서는 의사위성과 GPS 위성간의 시각동기가 요구된다. 일반적으로 $1{\mu}sec$의 시각동기 오차가 발생한 경우 300m의 의사거리 오차가 발생하며 미터단위의 측위를 위해서는 나노세크급의 시각동기가 요구된다. 이러한 동기 성능은 측위 성능에 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 시각동기방안 및 동기 오차요소에 대해 언급하고 의사위성의 클럭을 GPS 위성 클럭에 동기 시키기 위한 의사위성 스테이션 구축 기법, 한국표준과학연구원의 시각정보원 활용 기법, PRN 코드 위상차 활용 기법의 3가지 방안 제시하였다. 또한 방안에 따른 동기 성능 분석을 위해 시뮬레이션 플랫폼을 제안하였다.
본 논문에서는 효율적인 통신을 위한 GPS/WiFi용 마이크로스트립 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4(er=4.3)이고 크기는 $40mm{\times}50mm$이며 GPS 주파수대역인 1.6GHz와 WiFi 주파수의 대역인 5GHz의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 1.6GHz일 때 1.909dB, 5GHz일 때 4.607dB이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10dB(WSWR2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었고, 적은 변수와 가격이 저렴하고 소형화된 안테나를 설계하였다. 최근 스마트폰, 태블릿 PC 등에서도 많이 사용되는 GPS를 WiFi와 결합 및 적용하여 쉽고 편리하게 스마트폰을 활용한 GPS 시스템을 사용가능할 것으로 전망한다.
GNSS와 ARS는 저가의 무인 항공기를 위한 보편적인 센서로, 오차가 크며 방위각을 독립적으로 알아낼 수 없다는 단점이 있다. 또한 GNSS/INS는 초기정렬 과정과 직선비행 중에 IMU의 오차를 충분히 보상하지 못한다. 자장계는 방위각을 얻는데 효과적으로 활용되는데, 소형의 헬리콥터에 사용되는 전기모터는 정확한 방위각 산출을 방해한다. 이 논문에서는 자장계를 보상하는 방법을 제안하였으며, 비행시험으로 검증하였다. 또한 시뮬레이션 결과는 GNSS/INS에 추가된 자장계가 관측성과 정확도를 높이는 데 효과적임을 보여준다.
EU's Galileo project is a market-based GNSS (Global Navigation Satellite System) that is under development. It is expected that Galileo will provide the positioning services based on new technologies in 2020s. Because Galileo E1 signal for OS (Open Service) shares the same center frequency with GPS L1 C/A signal, CBOC (Composite Binary Offset Carrier) modulation scheme is used in the E1 signal to guarantee interoperability between two systems. With E1 signal consisting of a data channel and a pilot channel at the same frequency band, there exist several options in designing signal acquisition for Assisted-Galileo receivers. Furthermore, compared to SNR worksheet of Assisted-GPS, some factors should be examined in Assisted-Galileo due to different correlation profile and code length of E1 signal. This paper presents SNR worksheets of Galileo E1 signals in E1-B and E1-C channel. Three implementation losses that are quite different from GPS are mainly analyzed in establishing SNR worksheets. In the worksheet, hybrid long integration of 1.5s is considered to acquire weak signal less than -150dBm. Simulation results show that the final SNR of E1-B signal with -150dBm is 19.4dB and that of E1-C signal is 25.2dB. Comparison of relative computation shows that E1-B channel is more profitable to acquire the strongest signal in weak signal environment. With information from the first satellite signal acquisition, fast acquisition of the weak signal around -155dBm can be performed with E1-C signal in the subsequent satellites.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 해무제거를 통해 연안을 운항하는 선박의 시계를 확보함으로써 안전 항해에 도움을 줄 수 있는 알고리즘과 GPU기반의 구현결과를 보인다. 최근 세월호 사건을 계기로 해양 사고 및 선박 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계에 따르면 연안 선박의 해양사고 원인 중 해무가 있을시 선박의 시계확보가 이루어지지 않아 선박간의 충돌 및 여러 가지 사고의 발생이 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 해무가 존재하는 이미지를 위한 알고리즘은 여러 가지가 연구 되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 알고리즘을 수행하는 과정에서 많은 연산량을 차지한다. 따라서 본 논문에서는 GPU 기반의 해무제거 기술을 통해 연산 속도를 개선시켜 실시간 영상에 적합하도록 하였다. GPU를 이용하여 구현한 결과 약 250배 정도 연산속도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
항만물동량이 증가하고 선박의 대형화가 급격하게 이루어짐에 따라 부두의 설계 접안능력보다 큰 선박이 부두를 이용하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 주요 위험물 취급항만인 울산항을 대상으로 접안능력을 초과하여 위험물 부두를 이용한 선박 실태를 조사하였고 기존 부두 접안능력의 최대 3배가 넘는 선박이 이용하는 것으로 분석하였다. 그에 따라, 50,000 DWT급 부두를 모델링하여 50,000 DWT급, 70,000 DWT급, 100,000 DWT급 선박을 대상으로 계류 프로그램을 통해 선박 규모의 변화에 따른 계류 안전성 평가를 수행하였다. 평가는 OCIMF에서 제시하고 있는 표준환경기준에 따라 수행되었으며 50,000 DWT급 선박은 대체로 허용기준을 만족하는 것으로 평가되었으나, 70,000 DWT급 선박의 경우 풍속 60 kts, 파고 1.5 m 이상의 기상조건에서 100,000 DWT급 선박은 풍속 60 kts 조건 등에서 허용한계를 초과하는 것으로 분석되었다. 도출된 결과를 바탕으로 평가 대상부두에 대한 안전 계류 가이드라인 사례를 제시하였고 향후 다양한 사례에 대한 평가를 수행하여 해당항만에 일반적으로 적용 가능한 가이드라인을 수립하도록 제언하였다.
본 논문에서는 차량 내에서 음성인식 인터페이스를 이용한 오비오, 비디오와 같은 응용서비스 처리를 위해 임베디드형 음성인식 시스템을 구현한다. 임베디드형 음성인식 시스템은 DSP 보드로 제작 포팅된다. 이는 음성 인식률이 마이크, 음성 코덱 등의 H/W의 영향을 받기 때문이다. 또한 차량 내 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 최적의 환경을 구축하고, 이에 따른 테스트 환경을 최적화한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 차량 내에서의 신뢰적인 음성인식을 위해 잡음제거 및 특징보상 기술을 적용하고 임베디드 환경에서의 속도 및 성능 향상을 위한 문맥 종속 믹스쳐 공유 음향 모델링을 적용한다. 성능평가는 일반 실험실 환경에서의 인식률과 실제 차량 내에서의 실차 테스트를 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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