연근해에서의 선박 전복사고는 소형 어선에서 많이 발생한다. 소형 어선의 전복사고를 예방하기 위해서는 초기설계 단계에서 부터 복원성을 평가하는 것이 매우 중요하다. 하지만 초기설계 단계에서 확보할 수 있는 정보는 제한적이어서 신뢰성 있는 복원성을 평 가하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 초기설계 단계에서 추정할 수 있는 KM, KG, 트림을 활용하여 소형 어선의 횡메타센터(GM) 를 추정하고, 표준어선형의 안전성 평가 기준에서 제시된 최소횡메타센터(GMmin)와의 차이를 비교하여 복원성을 평가하는 방안을 제안 하였다. 한국해양안전교통공단에서 제공하는 복원성 평가프로그램인 K-SHIP을 사용한 Hydrostatics 특성 계산에서 요구되는 트림을 도출하 기 위해 상용 CFD 프로그램인 STAR-CCM+를 이용하여 어선 선형에 따른 초기 상태 트림을 추정하였으며, K-SHIP을 사용하여 어선 선형 에 대한 Hydrostatics 특성을 계산하여 GM을 추정하였다. 그리고 GM과 GMmin의 비교를 통해 만재출항상태의 복원성을 비교하였다. 실적 선을 기준선으로 선정하여 본 연구에서 제안한 복원성 평가 방안을 적용해 복원성을 평가하고 그 타당성을 검증하였다. 결과적으로 4.99 톤 어선의 대표적인 선형과 이를 활용해 도출한 모듈 선형 9개의 복원성을 평가하였고, 이중 상대적으로 복원성이 우수한 선형을 선정하 였다.

The most important thing to successfully restore an oak forest is finding suitable climatic conditions and topographic factors for the oak species to be introduced. In this study, in order to find suitable environmental conditions for the five dominant oak trees on the Korean Peninsula, we carried out analysing the information on the location of forest vegetation on the Korean Peninsula. The range of annual mean temperature of the five oak trees was narrow in the order of Q. mongolica (7.7~14.3°C), Q. variabilis (9.2~13.8°C), Q. acutissima (10.5~14.3°C), Q. serrata (11.4~13.7°C), Q. aliena (11.0~12.9°C). The range of annual precipitation of oaks was narrow in order of Q. mongolica (1072.7~1780.9 mm), Q. variablis (1066.6~1554.9 mm), Q. acustissima (1036.5~1504.8 mm), Q. serrata (1062.6~1504.7 mm). The range of altitude was in order of Q. mongolica (147~1388 m), Q. serrata (93~950 m), Q. variabilis (90~913 m), Q. acustissima (60~516 m), Q. aliena (55~465 m). The range of slope was in the order of Q. mongolica (8~56°), Q. variabilis (5~52°), Q. serrata (11~45°), Q. aliena (15~38°), Q. acustissima (16~37°). These results are considered to be very useful in the case of ecological restoration using deciduous oak trees on the Korean Peninsula.

In this paper we present (1) analysis of imaging sonar measurement for two-view relative pose estimation of an autonomous vehicle and (2) bundle adjustment and 3D reconstruction method using imaging sonar. Sonar has been a popular sensor for underwater application due to its robustness to water turbidity and visibility in water medium. While vision based motion estimation has been applied to many ground vehicles for motion estimation and 3D reconstruction, imaging sonar addresses challenges in relative sensor frame motion. We focus on the fact that the sonar measurement inherently poses ambiguity in its measurement. This paper illustrates the source of the ambiguity in sonar measurements and summarizes assumptions for sonar based robot navigation. For validation, we synthetically generated underwater seafloor with varying complexity to analyze the error in the motion estimation.