In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.
수중무기체계에 있어 소나 탐지 성능은 생존성 향상을 위한 중요한 인자이다. 소나의 음향수신 성능을 파악하기 위해서 탄성이론을 이용하여 소나 다층구조의 음향 성능을 해석하였다. 단순구조물에 대하여 탄성이론을 적용하여 얻은 본 해석 결과를 상용해석프로그램인 ANSYS와 비교하였고, 만족할만한 결과를 얻었다. 검증된 탄성이론을 이용하여 소나 다층구조의 층별 두께 변화에 따른 음압 및 반향음 감소 해석을 수행하였다. 무반향(anechoic)층의 두께가 증가할수록 주파수에 따른 음압이 고르게 분포하고 반향음 감소량이 약간 증가하는 것을 확인하였다. 비결합(decoupling)층과 스틸(steel)층의 경우 두께에 따른 음압의 변화는 거의 없으나 두꺼워질수록 반향음이 약간 감소하는 결과를 나타내었다. 탄소강화플라스틱(Carbon Reinforced Platic, CRP)층의 두께 변화는 음압과 반향음 감소량에 영향이 없는 것을 확인하였다. 따라서 소나 다층구조의 음향성능을 높이기 위해서는 무반향층을 두껍게 하고, 비결합층, 스틸층과 탄소강화플라스틱층은 최소화하는 것이 바람직할 것으로 예상된다.
비동기 양상태 소나는 음원 방향에서 수신되는 직접파를 탐지하고 직접파가 수신된 시간을 추정하여 반사파의 거리를 산출한다. 따라서 동기식에 비해 직접파 수신 시간 추정 오차가 표적 거리 추정 오차에 더하여 나타난다. 특히, 직접파는 다중경로 신호에 의해 정합필터 출력이 여러 개의 첨두치로 나타나는데 문턱치를 넘는 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법과 가장 큰 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법에 대하여 분석하였다. 실험은 공간적으로 분리된 음원과 해저에 매설된 선배열 수신센서로 구성된 양상태 소나를 이용하여 모의 반향기에서 반향되는 유사 표적 신호를 획득하는 방식으로 진행되었다. 실험결과 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법이 표적 거리 추정 오차가 더 작은 것을 확인하였다. 도출된 결과는 비동기 양상태 소나의 표적 추적 기법에 활용할 예정이다.
In this paper, an effective feature which is capable of classifying targets among the detections obtained from 2D range-bearing maps generated in active sonar environments is proposed. Most conventional approaches for target classification with the 2D maps have considered magnitude of peak and statistical features of the area surrounding the peak. To improve the classification performance, HOG(Histogram of Gradient) feature, which is popular for their robustness in the image textures analysis is applied. In order to classify the target signal, SVM(Support Vector Machine) method with reduced HOG feature by the PCA(Principal Component Analysis) algorithm is incorporated. The various simulations are conducted with the real clutter signal data and the synthesized target signal data. According to the simulated results, the proposed method considering HOG feature is claimed to be effective when classifying the active sonar target compared to the conventional methods.
본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.
본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.
북극해 해양조사사업의 일환으로 러시아 바렌츠해의 남동쪽에 위치한 페초라해에서 Side-scan sonar 해저면 음향영상탐사를 실시하여 해저면 상태를 고찰하였다. 연구지역은 유기물이 풍부한 짙은 회색의 표층 퇴적층으로 형성된 수심 11 m-16 m의 천해지역이다. 해저면 영상도에는 연구지역의 남동쪽지역에 폭 2-3 km의 넓은 해저식물 군락지역이 분포한다. 연구지역의 중앙부에서 북쪽 지역까지 넓은 지역에 걸쳐 직선형태로 연장되는 220°와 290°주향의 선구조선이 가장 뚜렷하다. 이는 빙산들이 서남서-동북동과 서북서-동남동 방향을 따라 이동하였음을 지시한다. 가스나 지층수가 해저로 분출되면서 생기는 구조인 pockmark가 국부지역에서 다수 관찰되었다. 이는 이 지역의 분포하는 석유/가스 시스템과 관련되었을 가능성이 있다. 이 가스나 지층수의 이동을 활발하게 하는 지질구조활동에 연관된 것으로 생각된다. 그 형태가 약간 희미하고 국부적인 장소에만 나타나기 때문에, 상세한 특성과 구조를 규명하기 위해서는 보다 정밀한 분석이 필요하다.
본 연구에서는 무인잠수정의 효과적인 대잠전 수행을 위해, 시나리오 기반의 무인잠수정 소나 센서 배열 선정을 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 먼저, 대잠전 분야에서 무인잠수정의 임무 및 운용개념을 분석하고, 가장 주요한 임무 중 하나인 위험제어(Hold at Risk)를 시뮬레이션 시나리오로 선정하였다. 다음으로, 시뮬레이터 구성요소 모델을 위하여, 플랫폼별(무인잠수정, 표적 잠수함) 운동모델, 음향모델 및 환경모델을 제시하였다. 특히 음향모델에서는 센서 배열에 따른 빔패턴을 기반으로 수동 소나방정식을 이용하여 탐지여부를 판단하였다. 또한, 표적의 방위 및 고각 추정을 위하여 진폭기반 방위 추정법과 위상 모노펄스 추정기법을 각각 적용하였다. 개발된 시뮬레이터를 통해 센서 배열 변화에 따른 결과의 경향성이 기본적인 빔패턴 이론과 일치하는 것을 보여주며, 다양한 시나리오에 대한 적용 가능성을 시사한다.
본 논문에서는 수중에서 운용하는 임베디드 능동 음향탐지 시스템에 적용하기 위한 광대역 송신 전력 증폭기 설계/제작/시험 과정에서 발생된 문제를 분석하고 해결방안을 제시한다. 최근 수중음향 분야에서도 탐지 성능을 향상시키기 위해 광대역 소나(Sound Navigation and Ranging, SONAR) 신호처리 연구가 진행되고 있으며 이를 위한 광대역 수중음향 송수신 장치 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 특성상 복잡하지 않고 구현이 간단한 2 레벨 톱니파 형태의 Class D 급 PWM(Pulse Width Modulation) 신호 생성 방식을 사용하여 광대역 수중음향 신호를 생성한 이후에, 송신 증폭기를 통하여 다양한 형태의 송신 파형을 재생하고 수중에서 실험을 하는 과정에서 두가지 이상의 주파수를 가진 소나 신호를 동시에 재생한 경우, 원신호에 두 신호의 주파수 차의 정수배만큼 더해진 기생 주파수가 나타나는 현상이 발생하여 원하지 않은 송신 음원이 재생되는 문제가 있음을 발견하였다. 이러한 문제점의 원인을 분석하기 위해 MATLAB 및 Simulink를 이용하여 송신 하드웨어 및 PWM 제어 과정을 모델링하고 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션을 통해 문제점을 재현하고 해결방안을 제시한다.
수중표적의 저소음화로 표적의 방사소음이 감소함에 따라 수동소나의 한계가 나타나면서 신호를 송신하고 표적 반사 신호를 탐지하는 능동탐지에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 일반적으로 선체고정소나(Hull-Mounted Sonar, HMS)를 이용한 능동탐지 시 음파가 도달하지 않는 음영구역을 줄이기 위해 수직지향각을 조정하면서 다수의 Linear Frequency Modulation(LFM) 부펄스를 대역분할하여 순차적으로 송신한다. 하지만 최근에 Sinusoidal Frequency Modulation(SFM)의 일반화된 형태인 Generalized SFM(GSFM) 펄스가 제안되었고, 파라미터 설정에 따라 GSFM 부펄스 간에 직교성이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서는 GSFM을 선체고정소나의 다중 수직지향각 능동탐지에 활용함으로써 부펄스의 대역폭 사용을 극대화 하여 신호처리 이득에 따른 능동탐지 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다. 모의실험을 통해 부펄스가 3개일 때, GSFM이 LFM 대비 약 5 dB 정도의 정합필터 이득이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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