본 논문은 수중에서 사용되는 영상 소나를 이용하여 수중 물체의 외형 복원을 수행하여 보고 그 결과를 분석한다. 일반적으로 해양 측량에 많이 사용되는 다중빔 해양 측심기(Multi-beam echo sounder, MES)보다 더 자세한 수중 환경 관찰이 가능한 영상 소나는 상하 방사영역 정보의 불확실성으로 인해 3차원 복원 연구로 활용되기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 소나 영상에서 얻는 물체에 대한 3차원 높이 정보의 불확실성을 줄이기 위해 영상 소나의 상하 방사영역을 좁게 조정하여 영상 소나의 3차원 물체 외형 복원의 어려움을 극복하고자 한다. 또한, 음향 채널별 잡음 제거 필터를 적용하고, 음향 채널별 상호보완 거리값 검출 방법의 적용을 통해 3차원 위치 정보의 정확도를 높이고자 한다. 제안한 수중 물체 외형 복원 방법은 3가지 물체(원뿔, 구, 기둥)에 대해 3차원 복원 실험을 수행하여 보고 그 결과를 분석하였다.
This paper proposes a method to estimate the underwater target object's yaw angle using a sonar image. A simulator modeling imaging mechanism of a sonar sensor and a generative adversarial network for style transfer generates realistic template images of the target object by predicting shapes according to the viewing angles. Then, the target object's yaw angle can be estimated by comparing the template images and a shape taken in real sonar images. We verified the proposed method by conducting water tank experiments. The proposed method was also applied to AUV in field experiments. The proposed method, which provides bearing information between underwater objects and the sonar sensor, can be applied to algorithms such as underwater localization or multi-view-based underwater object recognition.
A series of process to design an acoustic lens for underwater imaging is reviewed and the method to evaluate characteristics of the lens is investigated. If the target specification of lens is given, the design process consists of the material selection, evaluation of its properties, lens geometry design, prediction of lens characteristics, manufacturing, and evaluation by measurement. In this study, an actual acoustical lens is made by cutting polymethylpentene block. The characteristics of lens are predicted by the hybrid method, combination of ray tracing and Rayleigh integral. For the direct comparison between the prediction and measurement results, a simulation method based on the equivalent source method is suggested to reflect the actual radiation pattern of transducer used for measurements. Finally, the measurement is conducted in a small water tank to observe the actual characteristics of the manufactured lens.
Underwater color images suffer from low visibility and color cast effects caused by light attenuation by water and floating particles. This study applied single image enhancement techniques to enhance the quality of underwater images and compared their performance with real underwater images taken in Korean waters. Dark channel prior (DCP), gradient transform, image fusion, and generative adversarial networks (GAN), such as cycleGAN and underwater GAN (UGAN), were considered for single image enhancement. Their performance was evaluated in terms of underwater image quality measure, underwater color image quality evaluation, gray-world assumption, and blur metric. The DCP saturated the underwater images to a specific greenish or bluish color tone and reduced the brightness of the background signal. The gradient transform method with two transmission maps were sensitive to the light source and highlighted the region exposed to light. Although image fusion enabled reasonable color correction, the object details were lost due to the last fusion step. CycleGAN corrected overall color tone relatively well but generated artifacts in the background. UGAN showed good visual quality and obtained the highest scores against all figures of merit (FOMs) by compensating for the colors and visibility compared to the other single enhancement methods.
양식장에서 사용되는 기존의 수중 카메라는 제한된 구역만 촬영할 수 있으며, 수중 오염으로 인해 훼손되기 쉽다. 또한 양식장 그물망에 사료 공급에 따른 잉여 찌꺼기가 퇴적되어 양식장을 오염시키는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 양식장 수중 모니터링과 그물망 청소를 위한 수중 드론을 제안한다. 수중 드론을 이용한다면 수중 영상 촬영, 모니터링과 양식장 그물망 청소가 가능하다. 이를 활용하면 양식장 환경 변화를 감지해 데이터를 수집할 수 있고 그 데이터를 기반으로 양식장 내에서 발생하는 변화에 대응할 수 있다. 더불어 통합관제 시스템을 구축하게 되면 이를 통해 효율적이고 안정적인 스마트 양식장 구축이 가능할 것이다.
This study focuses on autonomous exploration based on map expansion for an underwater robot equipped with acoustic sonars. Map expansion is applicable to large-area mapping, but it may affect localization accuracy. Thus, as the key contribution of this paper, we propose a method for underwater autonomous exploration wherein the robot determines the trade-off between map expansion ratio and position accuracy, selects which of the two has higher priority, and then moves to a mission step. An occupancy grid map is synthesized by utilizing the measurements of an acoustic range sonar that determines the probability of occupancy. This information is then used to determine a path to the frontier, which becomes the new search point. During area searching and map building, the robot revisits artificial landmarks to improve its position accuracy as based on imaging sonar-based recognition and EKF-SLAM if the position accuracy is above the predetermined threshold. Additionally, real-time experiments were conducted by using an underwater robot, yShark, to validate the proposed method, and the analysis of the results is discussed herein.
본 논문은 수족관에서 유사 3D 플로팅 홀로그램로 구현되는 전래동화를 배경으로 물고기 로봇과 관람객이 상호 교감하는 수중무대를 구현한다. 색상인식 알고리즘을 이용하여 관람객과 수중로봇의 개체 위치인식을 수행하였고, 관람객과 전래동화의 개체를 추종하기 위한 위치 추종 알고리즘을 제안하였다. 본 실험장치는 수중로봇 제어를 위한 물고기로봇, 카메라, KIOSK와 수중영상을 연출하기 위한 빔 프로젝트로 구성된다. 본 실험은 전래동화와 수중로봇을 기반으로 관람객과 상호 교감하는 수중무대 구현을 국립부산과학관에서 수행한 결과 성능이 우수함을 확인하였다.
수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.
In this study, a novel approach to the explosive synthesis of titanium carbide (TiC) is discussed. Nonstoichiometric $TiC_x$ powder was produced via the underwater explosion of a Ti powder encapsulated within a spherical explosive charge. The explosion process, bubble formation, and synthesis process were visualized using high-speed camera imaging. It was concluded that synthesis occurred within the detonation gas during the first expansion/contraction cycle of the bubble, which was accompanied by a strong emission of light. The recovered powders were studied using scanning electron microscopy and X-ray diffraction. Submicron particles were generated during the explosion. An increase in the carbon content of the starting powder resulted in an increase in the carbon content of the final product. No oxide byproducts were observed within the recovered powders.
수중 산사태의 관측 및 조사는 산사태의 메커니즘의 이해, 설계 및 시공의 유용성, 그리고 손실 감소에 도움을 준다. 본 논문은 실험실 조건의 수중 산사태를 확인하기 위하여 전기저항, 초음파 반사 이미지, 그리고 전단파 토모그래피의 3가지 고해상도 지구물리탐사기법을 수행하였다. 전기저항 탐침에 의한 흙의 전기저항 프로파일은 밀리미터 단위의 해상도로 흙의 공간적 분포 평가를 위한 자세한 정보를 제공해 준다. 임피던스가 다른 물질의 경계면부터의 반사 자료에 의한 초음파 반사 이미지는 밀리미터 단위의 해상도로 사면 형상 및 시료 층상을 탐지해 낼 수 있다. 전단파 이동 시간으로부터 얻어지는 경계 정보의 역산에 의한 픽셀단위 수중 산사태의 이미지를 만들 수 있다. 실험결과 초음파 이미지와 전기저항은 서로 보완적인 정보를 제공할 수 있으며, 전단파 토모그래피 이미지와 연합하여 수중 산사태의 3차원 이미지를 얻을 수 있다. 본 연구는 지구물리탐사기법들이 수중 산사태 및 해안의 공간적 분포의 탐지에 효과적인 기법이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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