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NTIS 바로가기주관연구기관 | 선박해양플랜트연구소 Korea Research Institute of Ships &OCEAN Engineering |
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연구책임자 | 박진영 |
참여연구자 | 이판묵 , 이종무 , 전봉환 , 심형원 , 김기훈 , 백혁 , 윤석민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-02 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 해양수산부 Ministry of Oceans and Fisheries |
과제관리전문기관 | 선박해양플랜트연구소 Korea Research Institute of Ships &OCEAN Engineering |
등록번호 | TRKO202000005907 |
과제고유번호 | 1525008385 |
사업명 | 선박해양플랜트연구소운영지원(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 데이터 정합.무인잠수정.딥러닝.시스템 식별.표적 검출.Data matching.Unmanned underwater vehicle.Deep learning.system identification.Target detection. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO202000005907 |
본 연구를 통해 해양 장비의 실해역 데이터 정합 기술에 관한 연구를 수행함. 연구목적은 총 3개로 구성되어 있음.
1) 다중 센서를 운용하는 무인잠수정을 위한 데이터 동기화 및 정합 알고리듬 개발
2) 다양한 운용환경에 적용 가능한 무인잠수정의 비선형 동적 모델링 기법 필요
3) 소나 이미지 기반 최적 표적 검출 알고리듬 개발
다중 센서를 장착하는 무인잠수정의 임무센서(외수용성 센서)의 데이터는 많은 경우 무인잠수정의 위치 및 자세와 결합되어야 수중환경에 대한 모사가 가능한 경우가 많음. 지금까지 초보적이거나
Ⅳ. Result
1) Data synchronization and matching for underwater vehicles using multiple sensors.
- Multi-sensor data acquisition simulating unmanned underwater vehicle in water basin experiments
- Temporal & Spatial matching of data using signal similarity
2) Development of nonlinear syste
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