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        검색결과 3

        1.
        2003.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        사이드 스캔 소-나를 이용한 해저면 음향영상자료의 처리과정에서 가장 첫 번째 단계는 수중예인체의 절대위치를 결정하는 것이다. 예인체를 조사선박에 부착하지 않고 후미에서 수중예인하기 때문이다. 수중에서 음향을 이용하여 위치를 추적하는 장치나 예인체의 움직임을 관측하는 추가적인 지원장비 없이도 절대위치를 계산할 수 있는 기술적인 알고리즘이 제안되었다. 예인항적으로 작성된 모자이크 결과도면에서, 인접한 측선 간의 불일치나 모호하게 접합되는 해저형태를 발견할 수 없었다. 절대위치 계산과정에서 수중예인체의 진행방향이 부드럽게 되는 부차적인 효과가 있다. 그 결과 진행방향에 대하여 수직으로 분포하는 영상자료의 펼침형태가 안정적으로 배열되며 음향조사역(音響照射域)의 평면투영에서 자료의 유실현상도 현저하게 줄어든다. 수중에서 예인하는 방식의 다른 분야 해양조사에서도 이 연구결과의 적절한활용이 기대된다.
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        2.
        1998.07 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        This study is aimed to predict the configuration and tension of a towing cable of a side-scan sonar which plays an important role in developing ocean resources. The governing equations of 3-D static equilibrium equations for a flexible cable are derived and solved using a finite difference method. The forces considered in this paper are effective weights, drag forces due to currents and ship moving, and the tension at both ends of the towing cable. The governing equations are non-linear, so an iteration method is applied to solve the equation. A case study is carried out for several different conditions. The result will be useful for predicting the location of a side-scan sonar and to design the towing system.
        4,000원
        3.
        2017.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Side scanning sonar (SSS) provides valuable information for robot navigation. However using the side scanning sonar images in the navigation was not fully studied. In this paper, we use range data, and side scanning sonar images from UnderWater Simulator (UWSim) and propose measurement models in a feature based simultaneous localization and mapping (SLAM) framework. The range data is obtained by echosounder and sidescanning sonar images from side scan sonar module for UWSim. For the feature, we used the A-KAZE feature for the SSS image matching and adjusting the relative robot pose by SSS bundle adjustment (BA) with Ceres solver. We use BA for the loop closure constraint of pose-graph SLAM. We used the Incremental Smoothing and Mapping (iSAM) to optimize the graph. The optimized trajectory was compared against the dead reckoning (DR).