KR102339165B1 - 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정 - Google Patents

소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정 Download PDF

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Abstract

소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정이 개시된다. 음파 탐지를 수행하는 소나; 상기 소나의 음파 탐지에 따른 소나 이미지를 생성하는 소나 이미지 생성 모듈; 상기 소나 이미지 생성 모듈에서 생성된 소나 이미지가 저장되는 소나 이미지 저장 모듈; 소나 이미지를 분석하기 위한 딥러닝 데이터가 미리 저장되는 딥러닝 데이터 저장 모듈; 상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 이용하여 상기 소나 이미지 저장 모듈에 저장된 소나 이미지 상의 기뢰를 식별하는 딥러닝 기뢰 식별 모듈을 구성한다. 상술한 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정에 의하면, 소나 이미지를 생성하고 소나 이미지를 딥러닝 기술에 기반하여 기뢰를 식별하도록 구성됨으로써, 긴급 시 실시간으로 기뢰 식별의 정확도를 높이고 신속하게 식별할 수 있는 효과가 있다.

Description

소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정{UNMANNED SUBMERCIBLE WITH NAVAL IDENTIFICATION FUNCTION USING SONAR}
본 발명은 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정에 관한 것으로서, 구체적으로는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정에 관한 것이다.
무인 잠수정은 소나(sonar)를 이용하는 표적 탐지라든가 기뢰 제거 등의 다양한 임무를 수행하면서 함정 또는 운용 통제소의 작전 수행을 지원한다.
기존에는 소나를 이용하여 기뢰를 식별하는데 주로 운용자의 경험에 기반하여 기뢰를 식별하고 있다.
그러나, 전시 중 또는 긴급 상황에서 기뢰를 정확하고 신속하게 식별하는 것은 쉽지 않다. 더군다나 운용자의 실수나 경험 미숙으로 인해 무인 잠수정이 파손되거나 부정확한 탐지 정보를 함정 또는 운용 통제소에 전달하여 임무 수행에 차질이 생길 수 있다.
이에, 무인 잠수정의 기뢰 식별 능력을 높이고 보다 안정성있는 식별 능력을 가질 필요가 있다.
등록특허공보 10-1307454 등록특허공보 10-1290083
본 발명의 목적은 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정은, 무인 잠수정에 있어서, 음파 탐지를 수행하는 소나; 상기 소나의 음파 탐지에 따른 소나 이미지를 생성하는 소나 이미지 생성 모듈; 상기 소나 이미지 생성 모듈에서 생성된 소나 이미지가 저장되는 소나 이미지 저장 모듈; 소나 이미지를 분석하기 위한 딥러닝 데이터가 미리 저장되는 딥러닝 데이터 저장 모듈; 상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 이용하여 상기 소나 이미지 저장 모듈에 저장된 소나 이미지 상의 기뢰를 식별하는 딥러닝 기뢰 식별 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정은, 음파 탐지를 수행하는 소나; 상기 소나의 음파 탐지에 따른 소나 이미지를 실시간 생성하는 소나 이미지 생성 모듈; 소나 이미지를 분석하기 위한 딥러닝 데이터가 미리 저장되는 딥러닝 데이터 저장 모듈; 상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 이용하여 상기 소나 이미지 생성 모듈에서 실시간 생성되는 소나 이미지 상의 기뢰를 식별하는 딥러닝 기뢰 식별 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 미리 구비된 무선 통신 모듈을 통해 딥러닝 데이터를 실시간 수신하여 상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 갱신 또는 추가하는 딥러닝 데이터 실시간 갱신/추가 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈이 기뢰를 식별하도록 제어하고, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰가 식별되는 경우 미리 구비된 구동 제어 모듈을 이용하여 상기 무인 잠수정이 수면 위로 부상하도록 제어하는 기뢰 식별 제어 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 미리 구비된 GPS 모듈을 통해 수신되는 GPS 신호 및 미리 구비된 디지털 컴퍼스 모듈에 의해 측정되는 지자기 방위를 부가하여 상기 식별된 기뢰의 기뢰 데이터를 생성하고, 생성된 기뢰 데이터를 상기 무선 통신 모듈을 통해 실시간으로 함정 또는 운용 통제소로 송신하는 기뢰 데이터 생성 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 기뢰 데이터 생성 모듈은, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지 상에서 기뢰 갯수를 파악하고, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지에 상기 GPS 신호에 의해 따른 GPS 좌표를 산출하고, 상기 소나 이미지 상에 해당 기뢰 개수 및 해당 GPS 좌표를 부가하여 기뢰 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
상술한 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정에 의하면, 소나 이미지를 생성하고 소나 이미지를 딥러닝 기술에 기반하여 기뢰를 식별하도록 구성됨으로써, 긴급 시 실시간으로 기뢰 식별의 정확도를 높이고 신속하게 식별할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소나 이미지를 이용한 기뢰 데이터의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기뢰 데이터의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소나 이미지를 이용한 기뢰 데이터의 보정에 관한 예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정의 블록 구성도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소나 이미지를 이용한 기뢰 데이터의 예시도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기뢰 데이터의 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소나 이미지를 이용한 기뢰 데이터의 보정에 관한 예시도이다.
먼저 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정(100)은 추진기(101), 방향타(102), 심도 조절기(103), 구동 제어 모듈(104), GPS(global positioning system) 모듈(105), 디지털 컴퍼스(digital compass) 모듈(106), IMU(inertial measurement unit)(107), DVL(Doppler velocity log)(108), 소나(sonar)(109), 무선 통신 모듈(110), 임무 저장 모듈(111), 임무 수행 제어 모듈(112), 소나 이미지 생성 모듈(113), 소나 이미지 저장 모듈(114), 딥러닝 데이터 저장 모듈(115), 딥러닝 데이터 실시간 갱신 듈(116), 딥러닝 기뢰 식별 모듈(117), 기뢰 식별 제어 모듈(118), 기뢰 데이터 생성 모듈(119)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
추진기(101)는 무인 잠수정(100)을 전방으로 추진시키도록 구성될 수 있다.
방향타(102)는 무인 잠수정(100)의 추진 방향을 변경시키도록 구성될 수 있다.
심도 조절기(103)는 무인 잠수정(100)의 심도를 조절하도록 구성될 수 있다. 심도 조절기(103)는 무인 잠수정(100)의 앞부분과 뒷부분으로 무게추를 이동시키면서 무인 잠수정(100)의 머리를 위 또는 아래로 향하게 하여 무인 잠수정(100)이 잠수 깊이를 조절하거나 수면 위로 떠오르게 할 수 있다.
구동 제어 모듈(104)은 추진기(101), 방향타(102) 및 심도 조절기(103)를 구동 제어하도록 구성될 수 있다.
GPS(global positioning system) 모듈(105)은 수면 위에서 GPS 신호를 수신하도록 구성될 수 있다.
디지털 컴퍼스(digital compass) 모듈(106)은 수면 위에서 지자기 방위를 측정하도록 구성될 수 있다.
무인 잠수정(100)은 간헐적으로 수면 위로 올라가 GPS 신호를 수신하고 지자기 방위를 측정하여 그 항해 위치를 파악하도록 구성될 수 있다.
IMU(inertial measurement unit)(107)는 무인 잠수정(100)의 운동 가속도를 측정하도록 구성될 수 있다.
DVL(Doppler velocity log)(108)은 무인 잠수정(100)의 도플러 속도를 측정하도록 구성될 수 있다.
소나(sonar)(109)는 음파 탐지를 수행하도록 구성될 수 있다. 음파 탐지를 통해 적의 표적을 감지하거나 기뢰를 감지하도록 구성될 수 있다.
무선 통신 모듈(110)은 함정 또는 운용 통제소(10)으로부터 임무 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
임무 저장 모듈(111)은 무선 통신 모듈(110)을 통해 수신되는 임무 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다.
임무 수행 제어 모듈(112)은 임무 저장 모듈(111)에 저장된 임무 데이터에 따른 임무 수행을 제어하고, 임무 수행 상황 데이터를 실시간 생성하도록 구성될 수 있다. 임무 수행 제어 모듈(112)은 임무 데이터에 따라 구동 제어 모듈(104)을 제어하여 항해를 하면서 기뢰에 자폭하여 기뢰를 제거하거나 또는 음파를 이용하여 적의 표적을 탐지할 수 있다. 이때, GPS 신호, 지자기 신호, 운동 가속도, 도플러 속도, 음파 탐지 등을 통해 임무 수행 상황 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
소나 이미지 생성 모듈(113)은 소나의 음파 탐지에 따른 소나 이미지를 생성를 포함하도록 구성될 수 있다.
소나 이미지 저장 모듈(114)은 소나 이미지 생성 모듈(113)에서 생성된 소나 이미지가 저장하도록 구성될 수 있다.
딥러닝 데이터 저장 모듈(115)은 소나 이미지를 분석하기 위한 딥러닝 데이터가 미리 저장되도록 구성될 수 있다.
딥러닝 데이터 실시간 갱신/추가 모듈(116)은 무선 통신 모듈(110)을 통해 딥러닝 데이터를 실시간 수신하여 딥러닝 데이터 저장 모듈(115)에 저장된 딥러닝 데이터를 갱신 또는 추가하도록 구성될 수 있다.
딥러닝 기뢰 식별 모듈(117)은 딥러닝 데이터 저장 모듈(115)에 저장된 딥러닝 데이터를 이용하여 소나 이미지 생성 모듈(113)에서 실시간 생성되는 소나 이미지 또는 소나 이미지 저장 모듈(114)에 저장된 소나 이미지 상의 기뢰를 식별하도록 구성될 수 있다.
기뢰 식별 제어 모듈(118)은 딥러닝 기뢰 식별 모듈(117)이 기뢰를 식별하도록 제어하고, 딥러닝 기뢰 식별 모듈(117)에 의해 기뢰가 식별되는 경우 구동 제어 모듈(104)을 이용하여 무인 잠수정(100)이 수면 위로 부상하도록 제어를 포함하도록 구성될 수 있다.
기뢰 데이터 생성 모듈(119)은 수면 위에서 GPS 모듈(105)을 통해 수신되는 GPS 신호 및 디지털 컴퍼스 모듈(106)에 의해 측정되는 지자기 방위를 이용하여 식별된 기뢰의 기뢰 데이터를 생성하고, 생성된 기뢰 데이터를 무선 통신 모듈(110)을 통해 실시간으로 함정 또는 운용 통제소(10)으로 송신하도록 구성될 수 있다.
좀 더 구체적으로는 기뢰 데이터 생성 모듈(119)은 딥러닝 기뢰 식별 모듈(117)에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지 상에서 나타나 있는 기뢰 갯수를 파악하도록 구성될 수 있다. 그리고 기뢰 데이터 생성 모듈(119)은 GPS 신호에 따른 GPS 좌표를 산출하도록 구성될 수 있다. 도 2는 소나 이미지에 GPS 좌표, 기뢰 표기 이미지 등을 표기한 것을 나타낸다. 모자이크(mosaic) 이미지에 기뢰 인덱스(index) 번호와 매칭하여 GPS 좌표와 함께 파일명을 생성한 것을 나타낸다.
그리고 기뢰 데이터 생성 모듈(119)은 그 소나 이미지 상에 해당 기뢰 개수 및 해당 GPS 좌표를 부가하여 기뢰 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
그리고 도 3은 이미지의 파일 정보를 나타내는데, 이미지의 파일 정보에는 GPS 좌표, 속도, 헤딩(heading), 파일명 등이 추가됨을 나타낸다.
한편, 기뢰 데이터 생성 모듈(119)은 소나 이미지에서 기뢰가 식별되면 심도 조절기(103)를 통해 수면 위로 부상한다. 그런데, 심도 조절기(103)는 전후 방향의 무게추 이동에 의해 머릿부분의 방향을 상하로 조절하여 심도를 조절한다.
이에, 기뢰 데이터 생성 모듈(119)은 심도 조절기(103)를 통해 무인 잠수정(100)의 경사 이동 방향을 파악하고, 그 파악된 경사 이동 방향 및 수직(세로) 이동 방향을 이용하여 소나 이미지의 GPS 좌표의 오류를 보정하도록 구성될 수 있다. 도 4는 소나 이미지에서 GPS 좌표의 오류를 보정하는 것을 나타내고 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
101: 추진기
102: 방향타
103: 심도 조절기
104: 구동 제어 모듈
105: GPS 모듈
106: 디지털 컴퍼스 모듈
107: IMU(inertial measurement unit)
108: DVL(Doppler velocity log)
109: 소나(sonar)
110: 무선 통신 모듈
111: 임무 저장 모듈
112: 임무 수행 제어 모듈
113: 소나 이미지 생성 모듈
114: 소나 이미지 저장 모듈
115: 딥러닝 데이터 저장 모듈
116: 딥러닝 데이터 실시간 갱신 모듈
117: 딥러닝 기뢰 식별 모듈
118: 기뢰 식별 제어 모듈
119: 기뢰 데이터 생성 모듈

Claims (6)

  1. 음파 탐지를 수행하는 소나;
    상기 소나의 음파 탐지에 따른 소나 이미지를 생성하는 소나 이미지 생성 모듈;
    상기 소나 이미지 생성 모듈에서 생성된 소나 이미지가 저장되는 소나 이미지 저장 모듈;
    소나 이미지를 분석하기 위한 딥러닝 데이터가 미리 저장되는 딥러닝 데이터 저장 모듈;
    상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 이용하여 상기 소나 이미지 저장 모듈에 저장된 소나 이미지 상의 기뢰를 식별하는 딥러닝 기뢰 식별 모듈;
    미리 구비된 무선 통신 모듈을 통해 딥러닝 데이터를 실시간 수신하여 상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 갱신 또는 추가하는 딥러닝 데이터 실시간 갱신/추가 모듈; 및
    상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈이 기뢰를 식별하도록 제어하고, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰가 식별되는 경우 미리 구비된 구동 제어 모듈을 이용하여 무인 잠수정이 수면 위로 부상하도록 제어하는 기뢰 식별 제어 모듈을 포함하는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정.
  2. 음파 탐지를 수행하는 소나;
    상기 소나의 음파 탐지에 따른 소나 이미지를 실시간 생성하는 소나 이미지 생성 모듈;
    소나 이미지를 분석하기 위한 딥러닝 데이터가 미리 저장되는 딥러닝 데이터 저장 모듈;
    상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 이용하여 상기 소나 이미지 생성 모듈에서 실시간 생성되는 소나 이미지 상의 기뢰를 식별하는 딥러닝 기뢰 식별 모듈;
    미리 구비된 무선 통신 모듈을 통해 딥러닝 데이터를 실시간 수신하여 상기 딥러닝 데이터 저장 모듈에 저장된 딥러닝 데이터를 갱신 또는 추가하는 딥러닝 데이터 실시간 갱신/추가 모듈; 및
    상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈이 기뢰를 식별하도록 제어하고, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰가 식별되는 경우 미리 구비된 구동 제어 모듈을 이용하여 무인 잠수정이 수면 위로 부상하도록 제어하는 기뢰 식별 제어 모듈을 포함하는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정.
  3. 제1항에 있어서,
    미리 구비된 GPS 모듈을 통해 수신되는 GPS 신호 및 미리 구비된 디지털 컴퍼스 모듈에 의해 측정되는 지자기 방위를 부가하여 상기 식별된 기뢰의 기뢰 데이터를 생성하고, 생성된 기뢰 데이터를 상기 무선 통신 모듈을 통해 실시간으로 함정 또는 운용 통제소로 송신하는 기뢰 데이터 생성 모듈을 더 포함하는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정.
  4. 제2항에 있어서,
    미리 구비된 GPS 모듈을 통해 수신되는 GPS 신호 및 미리 구비된 디지털 컴퍼스 모듈에 의해 측정되는 지자기 방위를 부가하여 상기 식별된 기뢰의 기뢰 데이터를 생성하고, 생성된 기뢰 데이터를 상기 무선 통신 모듈을 통해 실시간으로 함정 또는 운용 통제소로 송신하는 기뢰 데이터 생성 모듈을 더 포함하는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정.
  5. 제3항에 있어서, 상기 기뢰 데이터 생성 모듈은,
    상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지 상에서 기뢰 갯수를 파악하고, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지에 상기 GPS 신호에 의해 따른 GPS 좌표를 산출하고, 상기 소나 이미지 상에 해당 기뢰 개수 및 해당 GPS 좌표를 부가하여 기뢰 데이터를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정.
  6. 제4항에 있어서, 상기 기뢰 데이터 생성 모듈은,
    상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지 상에서 기뢰 갯수를 파악하고, 상기 딥러닝 기뢰 식별 모듈에 의해 기뢰로 식별된 소나 이미지에 상기 GPS 신호에 의해 따른 GPS 좌표를 산출하고, 상기 소나 이미지 상에 해당 기뢰 개수 및 해당 GPS 좌표를 부가하여 기뢰 데이터를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 소나를 이용한 기뢰 식별 기능을 구비하는 무인 잠수정.
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