초록 ▼

〇 수중글라이더의 자율주행 알고리즘은 수직운동과 수평운동으로 나누어 개발함. 수직운동은 부력의 변화에 의해서 잠수하거나 떠오르는 과정에서 종동요각을 제어함으로써 추진하는 힘을 최적 화하기 위함임. 이때, 제어기는 PID 제어기를 이용하여 내부의 배터리 이송시스템에 적용함. 수평운동 제어는 러더의 각도를 PID제어기를 적용하여 방위각을 제어함. 자율운항은 가시선 방식의 알고리즘을 적용함
〇 해류 모델에서 최적경로를 계산하기 위해서 A*알고리즘을 적용함. 시뮬레이션에 적용하여 알고리즘의 검증
〇 수중장애물 회피 기능 개발을

〇 수중글라이더의 자율주행 알고리즘은 수직운동과 수평운동으로 나누어 개발함. 수직운동은 부력의 변화에 의해서 잠수하거나 떠오르는 과정에서 종동요각을 제어함으로써 추진하는 힘을 최적 화하기 위함임. 이때, 제어기는 PID 제어기를 이용하여 내부의 배터리 이송시스템에 적용함. 수평운동 제어는 러더의 각도를 PID제어기를 적용하여 방위각을 제어함. 자율운항은 가시선 방식의 알고리즘을 적용함
〇 해류 모델에서 최적경로를 계산하기 위해서 A*알고리즘을 적용함. 시뮬레이션에 적용하여 알고리즘의 검증
〇 수중장애물 회피 기능 개발을 위해 무인수상선에 전방주시소나를 연동할 수 있도록 구축
〇 수중장애물인 간출암반, 침선, 잠재 등 무인수상선 운용 시, 장애물을 탐지 회피할 수 있도록 전방주시소나를 이용한 알고리즘을 적용
〇 수충의 음속 자료는 KUAAS의 음향탐지 모델의 수중 음파전달 경로를 결정짓는 인자로 수충의 음속 자료를 국 • 내외 획득한 기관에 따라 DB 구성
〇 실시간으로 구축되는 AIS 자료를 이용한 가시화 알고리즘 구현 연구 수행
〇 선박항행정보 기반의 선박음운준위, 수중소음 및 방향성 수중소음 분석하여 적용하고 시/공간 방향성 수중소음 기반의 능/수동 음향분석 체계를 적용하여 현재 해군 음향 분석 체계 적용 및 작전 운영성 평가 활용 가능함
〇 한반도 남동부의 주요 선형구조에 해당하는 울산단층은 해안으로 연장될 것이라 알려진 것과는 달리, 단층의 연안 연장을 나타내는 어떠한 단서도 발견할 수 없었으며, 이는 울산단층의 지층변형 활동이 육상에 국한됨을 의미함
〇 단층판별용 머신러닝 학습자료를 생성하기 위해 단층 구조가 포함된 2차원 합성탄성파 자료를 생성하였다. 여러 가지 경우에 작성된 합성 훈련자료를 이용하여 U-Net 머신러닝을 수행하고, 그 결과를 비교하였으며, 일방향 파동방정식을 사용하여 다양한 주파수에 의해 생성된 학습 자료들이 머신러닝 적용시 좋은 학습결과를 나타냄

(출처 : 초록 3p)

Abstract ▼

IV. Result
A. Study on the long-range and high-resolution observation techniques Using underwater Glider and WAM-V
- The autonomous navigation algorithm of the underwater glider is developed by vertical motion and horizontal motion. The vertical motion is to optimize the propulsion force by co

IV. Result
A. Study on the long-range and high-resolution observation techniques Using underwater Glider and WAM-V
- The autonomous navigation algorithm of the underwater glider is developed by vertical motion and horizontal motion. The vertical motion is to optimize the propulsion force by controlling the follower pitch angle in the process of diving or floating by the change of buoyancy. At this time, the controller is applied to the internal moving battery system using the PID controller. The horizontal motion control controls the heading angle by applying the PID controller to the angle of the rudder. Autonomous navigation applies line-of-sight algorithm
- The A* algorithm is applied to calculate the optimal path in the ocean current model. Applied to simulation to verify algorithm

B. Development of underwater acoustic analysis prediction system
- Establishing lists of coastal area marine environment / acoustic environment
- Optimal design of DB server
- Establishment of marine and acoustic database
- 2D and 3D sound analysis system design. Construction and trial operation (PC-based)
- Visualization system design, construction and pilot operation (PC-based)

C. Activity of Quaternary faults and slope failures offshore the SE Korean Peninsula
- The SE continental margin of the Korean Peninsula is a transition zone from continental to back-arc oceanic crust with crustal thickness decreasing significantly
- NNE-SSW trending strike-slip faults are identified in the epicentral area. These faults are interpreted to have been created during back-arc rifting and is activated with dextral slip under the current ENE-WSW compressive stress
- The faults in the epicentral area are capable of generating earthquakes with magnitude less than Mw 6.26

D. Construction of AI model setup for seismic interpretation
- Using transfer learning and semi-supervised learning, an artificial intelligence model was designed for deriving the subsurface seismic velocity structure, and good results were obtained by applying it to synthetic data and field data
- For seismic layer classification, the ResNet34, U-net, Residual U-Net, and FD U-Net models were applied to the F3 Block data, which is the Dutch 3D seismic public data. U-Net type models showed the better results
- Synthetic training data were made for the fault detection. The U-Net machine learning performed with the data provides about 95% prediction accuracy. The trained model was applied to the F3 Block data, which is a public 3D seismic data in the Netherlands for the field data application, it was found that the fault was inferred well overall
- To construct machine learning training data for fault detection, 2D synthetic seismic data including fault structures were generated. U-Net machine learning was performed using the synthetic training data prepared in various cases. It was found that the learning materials generated by various frequencies using the one-way wave equation showed good learning results when machine learning was applied

(출처 : SUMMARY 14p)

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 2보고서 초록 ... 3요 약 문 ... 5SUMMARY ... 11목차 ... 18CONTENTS ... 21표목차 ... 24그림목차 ... 25제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 31 1.1 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 ... 31 1.2 해양방위 지원용 해양 환경 기반의 수중음향 분석 체계 통합 기술 개발 ... 31 1.3 울산-구룡포 해역 고해상 탄성파자료 획득 및 처리 ... 31 1.4 탄성파해석 인공지능 모델 수립 ... 32제 2 장 국내·외 기술개발 현황 ... 34 2.1 국내 연구 현황 ... 34 2.1.1 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 ... 34 2.1.2 해양방위지원용 해양환경기반의 수중음향 분석체계 통합기술 확보 ... 36 2.1.3 남동 해역의 단충활동과 변형: 울산 내대륙붕 ... 36 2.1.4 탄성파해석 인공지능 모델 수립 ... 41 2.2 국외 연구 현황 ... 42 2.2.1 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 ... 42 2.2.2 해양방위지원용 해양환경기반의 수중음향 분석체계 통합기술 확보 ... 44 2.2.3 남동 해역의 단층활동과 변형: 울산 내대륙붕 ... 44 2.2.4 탄성파 해석 인공지능 모델 수립 ... 50제 3 장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 51 3.1 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 ... 51 3.1.1 자율주행 알고리즘 개발 ... 51 3.1.2 무인수상선 수중 장애물 회피 기능 개발 ... 63 3.2. 해양방위 지원용 해양환경 기반의 수중음향 분석 체계 통합기술 확보 ... 71 3.2.1 연안, 외해역 해양 및 음향자료 DB 구축 ... 71 3.2.2 수중 소음원 분석용 AIS 측정 체계 시범 구축 ... 85 3.2.3. 실시간 AIS 정보 기반 수중소음 분석 체계 기술 확보 ... 103 3.3. 남동 해역의 단충활동과 변형: 울산 내대륙붕 ... 127 3.3.1 서론 ... 127 3.3.2 지질 환경 ... 129 3.3.3. 자료 취득과 처리 ... 131 3.3.4. 결과 ... 133 3.3.5. 토의 ... 140 3.4. 탄성파 해석 인공지능 모델 수립 ... 144 3.4.1 지하 매질 탄성파 전달 속도구조 도출을 위한 인공지능 모델 ... 144 3.4.2. 탄성파단면 층서 구분을 위한 인공지능 모델 ... 150제 4 장 연구개발 목표 달성도 및 대외 기여도 ... 157 4.1 목표 달성도 ... 157 4.2 대외 기여도 ... 158제 5 장 연구개발 결과의 활용계획 ... 160 5.1 추가연구사업의 추진 ... 160 5.2 활용방안 ... 161 5.3 기대효과 ... 161제 6 장 결 론 ... 163 6.1 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 ... 163 6.2 해양방위지원용 해양환경기반의 수중음향 분석체계 통합기술 확보 ... 163 6.3 남동 해역의 단층활동과 변형: 울산 내대륙붕 ... 163 6.4 탄성파해석 인공지능 모델 수립 ... 164제 7 장 참고문헌 ... 165부록 ... 175끝페이지 ... 201