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본 논문은 해수면 BEACON을 기반으로 수중 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안합니다. GPS 신호의 노이즈를 INS 데이터를 통해 보상하고, DWT 필터를 사용하여 가속도 데이터의 노이즈를 줄인 후 UKF 로컬라이제이션 시스템을 통해 정밀한 위치 추정을 수행합니다. 실제 실험을 통해 시스템 성능을 검증했습니다.
Navigation signal processing for GNSS software receivers
Electronic navigation systems
Principles of GNSS, inertial and multisensor integrated navigation systems
The Navstar global positioning system
Submarine mass movements and their consequences : 7th international symposium
Underwater acoustic data processing
Marine and coastal geographical information systems
Modern inertial technology : navigation, guidance, and control
Coastal ocean observing systems
Underwater SLAM for structured environments using an imaging sonar
대양 탐사 대항해에 도전하는 이사부호
Oceanology '88 : proceedings of an international conference (Oceanology International '88)
Mobile robots : navigation, control and remote sensing
Using GPS
Aerospace navigation systems
GNSS receivers for weak signals
Radar and electronic navigation
Underwater acoustic localization : in the context of autonomous submersibles
Engineering satellite-based navigation and timing : global navigaton satellite systems, signals, and receivers
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Xu C.,Xu C.,Xing W.,Herrera-Viedma E.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Chenglong Xu; Chunhui Xu; Wen Xing; Enrique Herrera-ViedmaIEEE Access
Luo J.,Ko H.L.Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
Tomczak A.,Stępień G.,Abramowski T.,Bejger A.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Wenyu Cai; Meiyang Zhang; Qingsheng Yang; Chengcai Wang; Jianguang ShiSensors (Switzerland)
Zhang L.,Tang C.,Zhang Y.,Song H.한국해양공학회지
박대길; 곽경민; 정재훈; 김진현; 정완균Applied Ocean Research
Zhang H.,Ma C.,Chen C.,Zhou S.,Wei Z.,Zheng R.,Wang T.,Miao J.,Shao J.,Gong X.,Sun X.SENSORS
Luo, Qinghua; Yan, Xiaozhen; Ju, Chunyu; Chen, Yunsai; Luo, Zhenhua한국지능시스템학회 논문지
노성우, 고낙용, 최현택로봇학회 논문지
유한동, 이인욱, 최원석, 이장명대한원격탐사학회지
유형석, Anna Maria Klimkowska, 최경아, 이임평Applied Acoustics
Qiu, F.; Guo, D.로봇학회 논문지
유한동; 이인욱; 최원석; 이장명GEODESY AND GEODYNAMICS
Cahyadi, Mokhamad Nur; Asfihani, Tahiyatul; Mardiyanto, Ronny; Erfianti, RisaMicrosystem Technologies: Micro- and NanosystemsInformation Storage and Processing Systems
Rajasekaran, Logeshwaran; Santhanam, Sakthivel MuruganOcean and Polar Research
여태경, 윤석민, 박성재, 홍섭, 최종수, 김형우, 김대원, 이창호IEEE ACCESS
Ullah, Inam; Chen, Jingyi; Su, Xin; Esposito, Christian; Choi, ChangIEEE Internet of Things Journal
Mengzhuo Liu; Jun Liu; Guolin Wang; Xiaohe Pan; Zheng Peng; Jun-Hong CuiIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Bian Y.,Li R.,Wang G.,Qin X.,Hu M.,Ding R.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.전선 / 학사
과거와 현재 항공기 교통관제 및 항행에 이용되는 항법시스템에 대한 소개를 시작하여, 미래 항공, 우주 뿐만 아니라, 육상, 해상 및 스마트폰의 항법으로 쓰이는 항법시스템에 대하여 그 원리와 이론을 고찰하고 실험으로 증명함으로써, 아직 세상에 없는 새로운 항법시스템을 구상할 수 있는 바탕을 마련하는 것이 이 과목에서 추구하는 바이다. 그 밖에도 Dead Reckoning과 Radio Navigation 그리고 위성항법(GNSS)에 대해서도 그 원리와 실생활에의 응용 예를 다룬다. 또한 항공기/우주비행체의 항공교통(Air Traffic Control) 및 관제에 대한 소개와 공역에 대한 관제 절차를 설명하고, 관제의 핵심 장비인 레이더와 ADS-B를 소개하고, 차세대 항행시스템인 CNS/ATM에 대해서도 심도 있게 그 내용과 원리를 소개한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 선박, 잠수체, 고속선, 무인선 등의 다양한 해양운송체(Marine Vehicles)의 동역학과 그에 대한 제어에 대한 심화 이론들과 시뮬레이션 방법을 학습한다. 해양운송체에 대한 일반적인 유체 동역학적 모델링 방법에 대해 살펴보고, 선박 조종에 대한 전통적인 운동 방정식 모델과 추진기 모델에 대해 학습한다. 이를 기반으로 해양운송체 운동방정식에 대한 안정성 분석법, 제한수역 및 천수역에서의 유체력 모델, 횡동요 연성 효과 등에 대한 고급 조종 이론들을 추가적으로 학습한다. 강의 후반부에서는 바다에서 무인수상선과 무인수중체가 운용되기 위해 필요한 파도, 바람, 조류 등의 다양한 해양환경하중에 대한 심화 이론과 평가 방법, 수치 모델에 대해 학습한다. 또한 무인해양운송체가 위치유지 및 경로추적, 장애물 회피 등의 임무를 수행하기 위해 필요한 제어 이론 및 추력분배 알고리즘에 대해 학습한다.전선 / 대학원
해양환경의 측정과 관찰, 수중통신 등에 사용되는 수중에서의 음파의 물리적 성질을 알아보고, 그의 응용으로서 소나를 설계하는 데 필요한 설계 인자에는 어떠한 것들이 있는지 공부한다. 과목내용은 파동방정식, 물리량(각종 음준위, 흡음, 방향성, 효율 등등), 경계면 반사, 회절, 해양에서의 음전달 현상, 음파의 응용을 포함하고 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 유한요소해법, 유한체적법, Spectral methods, A posteriori error estimate, Adaptive methods, Nonconforming methods 등 편미분방정식의 최근 발전된 수치해법, 선형 및 비선형 방정식의 직접 및 반복 해법, 최적화 문제의 수치해법, 확률 및 통계문제의 수치해법, 몬테 카를로 해법 등과 관련된 최신 과학계산 이론과 더불어 이러한 이론을 과학, 공학의 주요 방정식에의 적용한 응용사례에 대한 최신의 선택적 주제를 배우도록 한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 대학원
위성항법(GNSS)의 원리와 오차원인, 그리고 종류 및 그 응용에 대해 배우게 되고 위성항법실험을 통하여 보정위성항법(DGNSS) 및 광역보정위성항법(WADGNSS)을 이용한 자기위치계산법을 습득하게 된다. 또한 무결성 감시(Integrity Monitoring)기법 및 초정밀 보정위성항법(RTK)에 대해서도 다룬다. 위성항법의 단점을 극복하기 위한 관성항법(INS)과의 결합형태인 GNSS/INS에 대해서도 배운다.전선 / 대학원
유체의 속도, 초음속유동장의 충격파, 연소장의 온도, 연소생성물의 농도 등 반응장/비반응장의 특성을 측정하는데 있어, 기존의 방식은 측정장치를 유동장내 삽입하여 교란을 유발시킬 수 있는데 반해 레이저를 이용한 계측방식은 유동장의 교란을 유발시키지 않고 측정(non-intrusive technique) 가능하며, 그 정밀도도 매우 높다. 그러므로 본 과목은 빛(light)의 원리 및 특성, 레이저(LASER)의 기본 원리 및 특성을 기초로 하여 현재까지 개발된 레이저를 이용한 측정기법을 소개한다. 즉, LDV, PIV, PDPA, PLLIF, LIF, CARS 등 속도, 온도, 농도 등을 정확히 측정할 수 있는 기법의 원리, 장점 및 단점을 배우며, 전반적인 이해를 돕기 위해 기초적인 양자역학(Quantum mechanics), Scattering의 원리 및 종류(Rayleich & Raman Scattering), 형광(Fluorescence)의 원리, 분광법(Spectroscopy)에 대한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
비선형조종성 운동방정식을 유도하고, 이 방정식의 계수들에 관한 이론적, 실험적 해석방법을 다룬다. 또 이 방정식의 해로부터 선박의 안정성을 판정하고 선형과 안정성과의 관계를 조사한다. 제한수로나 유한수심과 같이 특수한 해역에서의 배의 조종성방정식을 유도하고, 방정식의 해를 사용하여 배의 항적을 추정한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 선박설계를 위한 다양한 인공지능 방법을 배우고 이의 응용 사례를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 선수 과목 등을 통해 학습한 여러 딥 러닝 기법, 즉 DFN (Deep Feedforward Network), RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), 강화 학습 (Reinforcement Learning) 등의 개념을 복습한다. 이후, 설계 분야를 기본설계, 생산설계, 운항설계 등으로 구분한 뒤, 각 분야에서 인공지능이 필요한 사례를 학습한다. 기본설계에서는 도면 내 객체 및 텍스트 인식, 해기상 및 선박 소요 마력 예측 등의 사례를 살펴본다. 생산설계에서는 블록 탑재를 위한 크레인 제어 등의 사례를 살펴본다. 운항 설계에서는 영상 기반 선박 주변 장애물의 탐지 및 추적, 선박의 충돌 회피 등의 사례를 살펴본다. 끝으로 학생들은 설계 분야의 특정한 주제에 대해 인공지능을 활용한 문제 해결 방법에 대해 Term Project를 수행한다.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.전선 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.전선 / 대학원
오늘날의 화학 해양학은 추적자를 응용한 해양현상의 이해가 그 주축을 이루고 있다. 본 강의에서는 온도, 염분, 용존산소, 영양염 등의 기본적인 해양인자와 함께 다양한 안정 및 방사성 동위원소를 응용하여 해양현상을 이해하는 연구를 소개하고 이의 현대적 응용방법을 검토하게 된다.