Marine casualties of vessel are said to be in most case caused by human error, but it would be valid for the assumption that the ship is built with high quality and then should be acceptable to the safety standards. It means that the inherent characteristics of a ship should be the first consideration on the safety of ship. Therefore it is basically necessary for navigator to grasp the inherent stability of his ship and ensure that the ship complies with the minimum statutory standards of stability. This study is to realize the stability of the Korean offshore large purseiner varying with loading conditions by the inclining data and some calculations. The author compared the stability of the ship with IMO criteria and domestic rule, and proposed some improvement for the safety of the ship. The results are summarized as follows ; The values of GM of the ship according to the loading condition in navigation satisfy both of the IMO criteria and the domestic rule, but in case of the area under the GZ curves between the heel angles of $30^{\circ}$ and $40^{\circ}$, and the heel angle occuring the maximum righting lever not satisfy the IMO rule at the fishing ground departure and arrival conditions in the haul in net situation. The initial metacentric height of the ship is very large, but the range of stability and the occurring angle of the maximum GZ are very small, so even small inclining can bring about the beam end. The best method of improvement for that is to increase the freeboard of the model among the variables.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)과 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌다. 이에 관성센서(IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내환경에서 응용하려는 시도가 정밀 측위의 관점에서 논의되고, 관성센서의 장착이 스마트폰에 일상화 되면서 실내 정밀 측위 확산의 시초를 갖게 되었다. 본 논문에서는 IMU와 WPS를 결합하여 각각의 단점을 극복하고 측위 품질을 혁신적으로 향상 시킬 수 있는 알고리즘 프레임워크를 제안한다. 본 연구를 위해 스마트폰에서 구현되는 측위 테스트 프로그램을 구현하고 이를 적용할 실질적인 실내외 테스트베드를 구성하여 활용하였으며 이로서 대규모로 확장 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서 충분한 의미를 지닌다.
최근 모마일 폰의 발달과 스마트 폰의 보급으로 인해서 많은 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 특히, 모바일 휴대장치에 소형 카메라가 탑재되면서부터 카메라로부터 입력되어지는 영상 기반 콘텐츠 개발은 사람들의 흥미뿐만 아니라 활용 면에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 그중 문자인식 시스템은 시각 장애인 보행 보조 시스템, 로봇 자동 주행 시스템, 비디오 자동 검색 및 색인 시스템, 텍스트 자동 번역 시스템 등과 같은 활용영역에서 매우 광범위하게 쓰일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 카메라로 입력되는 자연 영상에 포함되어 있는 텍스트를 추출 및 인식하고 음성으로 출력해주는 시스템을 제안하였다. 텍스트 영역을 추출하기 위해 Adaboost 알고리즘을 이용하고 추출된 개별 텍스트 후보영역의 문자 인식에는 오류 역전파 신경망을 이용하였다.
일반적으로 자율주행 차량은 측위를 위하여 GNSS(Global Navigation Satellite System)에서 절대위치 신호를 수신하여 지도에 매칭하는 방식을 사용한다. 하지만 도심이나 터널에서 정상적인 위성신호를 수신하기 어렵기 때문에 추측항법(Dead Reckoning)으로 절대위치를 추측하므로 누적 오차의 주기적 보정이 병행되어야 한다. 본 연구에서는 자율주행시 GNSS 위치 신호 수신이 어려운 터널 내에서 사용되는 추측항법의 오차를 일정수준 이하로 유지하기 위하여 기존 도로시설물을 이용한 오차 보정을 위한 시설물의 선정 방법을 제안하였다. 시설물의 특성으로서 모양, 설치위치 등 '다양성' 검토를 위하여 관련 기준 검토, 영상 및 라이다센서 조사로 얼마나 잘 인지하는 지에 대한 '인지성' 조사, 설치위치 및 간격에 의한 '규칙성'을 조사하여 후보시설물을 선정하였다. 본 연구 결과로 측위오차 보정 지원시설로 소화전함/안내표지(50m), 유도표지등A(300m), Lane Control System(500m), 최고/최저속도제한표지, 제트팬을 선정하였으며, 기존 시설물만으로 오차 보정이 가능하다고 판단하였다. 본 연구의 결과는 자율주행 차량의 터널내 측위보정시 활용될 것으로 기대된다.
실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.
이 연구에서는 2007년에서 2014년까지의 여름철에 대해 속초기상대 라디오존데 관측을 통해 산출된 가강수량과 속초 GNSS 관측소의 가강수량을 비교하였다. 라디오존데 센서 유형별 수증기량 관측 자료가 주야간 및 강수 발생 유무에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하였다. 두 관측기기의 주간, 야간별 관측 시점에 따른 가강수량 산포도에서는 선행 연구에서 알려진 바와 같이 주간의 라디오존데 관측에서는 건조 편향이 발견되었다. 특히 RSG-20A 센서는 주간, 야간에서 다른 센서에 비해 건조 편향이 크게 나타났다. 또한 전반적으로 GNSS 가강수량이 증가함에 따라 라디오존데 가강수량이 GNSS 가강수량에 대해 과대 추정에서 과소 추정으로 변화하는 경향이 발견되었다. 라디오존데 가강수량의 편향 및 오차에 대한 정량적 분석에서는 2007, 2008년을 제외하고는 센서 종류에 상관없이 여름의 주간에 비해 야간에서 더 작은 평균 편향을 가짐을 확인할 수 있다. 여름철 강수의 유무에 따른 비교에서는 RS92-SGP 센서가 가장 뛰어난 품질의 결과를 보였다.
선박 기술 발전에 따라 다양한 장비가 개발되고 있지만 인적요인에 의한 해양사고는 여전히 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 상황에서 인적요인에 의한 사고 감소를 위하여 선교 내 항해장비의 인간공학적 설계가 많은 관심의 대상이 되고 있다. 선교에는 항해 및 통신장비로부터 나오는 음향 신호 등 항해사에게 정보를 전달하기 위한 다양한 청각 신호들이 존재한다. 하지만 이러한 청각 신호, 청각 경고음에 대한 인간의 인지능력에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 청각 경고음은 크게 음성(speech), 함축적 소리(abstract sound), 청각 아이콘(auditory icon)으로 구분 할 수 있다. 본 연구에서는 청각 경고음 중 청각아이콘을 활용하여 5가지의 경보상황(엔진, 화재, 조타, 전기, 충돌)에서 청각아이콘에 대한 감성평가를 통해 각 상황에 적합한 청각아이콘을 선별하였다. 5가지 경보상황 중 뚜렷한 경향이 나타난 2가지 경보상황(엔진, 충돌)에 대하여 분석을 하였다. 본 연구 결과는 선교 내 청각표시장치와 통합선교알람관리시스템을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.
빠르게 발전하는 이미지 인식 기술에도 불구하고 표 형식의 문서와 수기로 작성된 문서를 완벽하게 디지털화하기에는 아직 어려움이 따른다. 본 연구는 표 형식의 수기 문서인 선박 항해일지를 작성하는 데에 사용되는 규칙을 이용하여 보정 작업을 수행함으로써 OCR 결과물의 정확도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 OCR 프로그램을 통하여 추출된 항해일지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 것으로 기대된다. 본 연구는 목포해양대학교 실습선 새누리호의 2023년에 항해한 57일간의 항해일지 데이터를 대상으로 OCR 프로그램 인식 후 발생한 오류를 보정하여 그 정확도를 개선하고자 하였다. 이 모델은 항해일지 기재 시 고려되는 몇 가지 규칙을 활용하여 오류를 식별한 후, 식별된 오류를 보정하는 방식으로 구성하였다. 모델을 활용하여 오류를 보정 후, 그 효과를 평가하고자 보정 전과 후의 데이터를 항차별로 구분한 후, 같은 항차의 같은 변수끼리 비교하였다. 본 모델을 활용하여 실제 셀 오류율은 약 11.8% 중 약 10.6%의 오류를 식별하였고, 123개의 오류 중 56개를 개선하였다. 본 연구는 항해일지 중 항해정보를 기입하는 Dist.Run부터 Stand Course까지의 정보만을 대상으로 수행하였다는 한계점이 있으므로, 추후 항해정보 뿐만 아니라 기상정보 등 항해일지의 더 많은 정보를 보정하기 위한 연구를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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