• 제목/요약/키워드: $A^*$ search algorithm

검색결과 3,553건 처리시간 0.029초

TRNOPT를 이용한 수직 지중열교환기 길이 산정 방법에 관한 연구 (Sizing of Vertical Borehole Heat Exchangers using TRNOPT)

  • 박승훈;이현수;장용성;김의종
    • 설비공학논문집
    • /
    • 제28권10호
    • /
    • pp.402-407
    • /
    • 2016
  • Ground-coupled heat pump systems have been widely used, as they are regarded as a renewable energy source and ensure a high annual efficiency. Among the system components, borehole heat exchangers (BHE) play an important role in decreasing the entering water temperature (EWT) to heat pumps in the cooling season, and consequently improve the COP. The optimal sizing of the BHEs is crucial for a successful project. Other than the existing sizing methods, a simulation-based design tool is more applicable for modern complex geothermal systems, and it may also be useful since design and engineering works operate on the same platform. A simulation-based sizing method is proposed in this study using the well-known Duct STorage (DST) model in Trnsys. TRNOPT, the Trnsys optimization tool, is used to search for an optimal value of the length of BHEs under given ground loads and ground properties. The result shows that a maximum EWT of BHEs during a design period (10 years) successfully approaches the design EWT while providing an optimal BHE length. Compared to the existing design tool, very similar lengths are calculated by both methods with a small error of 1.07%.

An Efficient Cluster Management Scheme Using Wireless Power Transfer for Mobile Sink Based Solar-Powered Wireless Sensor Networks

  • Son, Youngjae;Kang, Minjae;Noh, Dong Kun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.105-111
    • /
    • 2020
  • 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.

AR을 이용한 당구 학습 시스템 (Augmented Reality-based Billiards Training System)

  • 강승우;최강선
    • 실천공학교육논문지
    • /
    • 제12권2호
    • /
    • pp.309-319
    • /
    • 2020
  • 당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

Managing Mental Health during the COVID-19 Pandemic: Recommendations from the Korean Medicine Mental Health Center

  • Hyo-Weon Suh;Sunggyu Hong;Hyun Woo Lee;Seok-In Yoon;Misun Lee;Sun-Yong Chung;Jong Woo Kim
    • 대한한의학회지
    • /
    • 제43권4호
    • /
    • pp.102-130
    • /
    • 2022
  • Objectives: The persistence and unpredictability of coronavirus disease (COVID-19) and new measures to prevent direct medical intervention (e.g., social distancing and quarantine) have induced various psychological symptoms and disorders that require self-treatment approaches and integrative treatment interventions. To address these issues, the Korean Medicine Mental Health (KMMH) center developed a field manual by reviewing previous literature and preexisting manuals. Methods: The working group of the KMMH center conducted a keyword search in PubMed in June 2021 using "COVID-19" and "SARS-CoV-2". Review articles were examined using the following filters: "review," "systematic review," and "meta-analysis." We conducted a narrative review of the retrieved articles and extracted content relevant to previous manuals. We then created a treatment algorithm and recommendations by referring to the results of the review. Results: During the initial assessment, subjective symptom severity was measured using a numerical rating scale, and patients were classified as low- or moderate-high risk. Moderate-high-risk patients should be classified as having either a psychiatric emergency or significant psychiatric condition. The developed manual presents appropriate psychological support for each group based on the following dominant symptoms: tension, anxiety-dominant, anger-dominant, depression-dominant, and somatization. Conclusions: We identified the characteristics of mental health problems during the COVID-19 pandemic and developed a clinical mental health support manual in the field of Korean medicine. When symptoms meet the diagnostic criteria for a mental disorder, doctors of Korean medicine can treat the patients according to the manual for the corresponding disorder.

Improving Classification Accuracy in Hierarchical Trees via Greedy Node Expansion

  • Byungjin Lim;Jong Wook Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제29권6호
    • /
    • pp.113-120
    • /
    • 2024
  • 정보통신 기술이 발전함에 따라 우리는 일상에서 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 생성하고 있다. 이처럼 방대한 데이터를 효율적으로 관리하려면, 체계적인 카테고리별 분류가 필수적이다. 효율적인 검색과 탐색을 위해서 데이터는 트리 형태의 계층적 구조인 범주 트리로 조직화되는데, 이는 뉴스 웹사이트나 위키피디아에서 자주 볼 수 있는 구조이다. 이에 따라 방대한 양의 문서를 범주 트리의 단말 노드로 분류하는 다양한 기법들이 제안되었다. 그러나 범주 트리를 대상으로 하는 문서 분류기법들은 범주 트리의 높이가 증가할수록 단말 노드의 수가 기하급수적으로 늘어나고 루트 노드부터 단말 노드까지의 길이가 길어져서 오분류 가능성이 증가하며, 결국 분류 정확도의 저하로 이어진다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 요구 분류 정확도를 만족시키면서 세분화된 분류를 구현할 수 있는 새로운 노드 확장 기반 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 탐욕적 접근법을 활용하여 높은 분류정확도를 갖는 노드를 우선적으로 확장함으로써, 범주 트리의 분류 정확도를 극대화한다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 단순 방법보다 향상된 성능을 제공함을 입증한다.

곡선 궤적의 이동 관측점에 대한 다면체 모델의 윤곽선 추출 (Extracting Silhouettes of a Polyhedral Model from a Curved Viewpoint Trajectory)

  • 김구진;백낙훈
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
    • /
    • 제8권2호
    • /
    • pp.1-7
    • /
    • 2002
  • 컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.

  • PDF

새만금 만경해상관측타워의 진동계측자료를 이용한 동특성 분석과 패턴서치 방법에 의한 수치해석모델 개선 (Identification of Dynamic Characteristics Using Vibration Measurement Data of Saemangeum Mangyeong Offshore Observation Tower and Numerical Model Updating by Pattern Search Method)

  • 박상민;이진학;조철호;박진순
    • 한국해안·해양공학회논문집
    • /
    • 제32권5호
    • /
    • pp.285-295
    • /
    • 2020
  • 해상에 설치된 관측타워에 미치는 환경 하중 변화에 따른 구조물의 동특성 파악은 구조물의 안전성 평가에 중요한 인자로 활용되고 있다. 이 연구에서는 새만금 방조제 인근에 위치한 만경해상관측타워(이하 만경타워) 구조물에 대한 현장계측실험을 통하여 동특성을 분석하고 수치해석모델을 구성하였다. 계측실험 결과, 조위가 하강할수록 고유주파수는 증가하는 추세를 보였다. 또한 동일한 모드가 2개의 주파수를 갖는 것을 확인하였으며, 이는 세굴에 의하여 파일과 지반이 접촉 시에 고유주파수가 일부 증가하는 현상으로 판단되었다. 수치해석을 위하여 구조물의 상부 질량, 가상고정점, 세굴 깊이 및 유체 영향을 고려한 부가 질량 등을 만경타워의 구조적 특성으로 반영하였으며, 추정된 고유주파수 및 패턴서치 알고리즘으로부터 수치해석모델에 대한 모델 개선 작업을 수행하였다. 개선된 해석모델로부터 추후 만경타워에 대한 안정성 검토 측면에서의 연구에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Python을 이용한 SNS 크롤링 시스템 구축 (Building an SNS Crawling System Using Python)

  • 이종화
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제23권5호
    • /
    • pp.61-76
    • /
    • 2018
  • 현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

비정형 패션 이미지 검색을 위한 MASK R-CNN 선형처리 기반 CNN 분류 학습모델 구현 (Implementation of CNN-based Classification Training Model for Unstructured Fashion Image Retrieval using Preprocessing with MASK R-CNN)

  • 조승아;이하영;장혜림;김규리;이현지;손봉기;이재호
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제27권6호
    • /
    • pp.13-23
    • /
    • 2022
  • 본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

지식검색 서비스에서의 소셜 네트워크 기반 영향력 지수 알고리즘 (An Influence Value Algorithm based on Social Network in Knowledge Retrieval Service)

  • 최창현;박건우;이상훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제14권10호
    • /
    • pp.43-53
    • /
    • 2009
  • 집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유 속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘에서 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색 결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, 야후 Q/A와 같은 소셜 검색엔진의 검색 결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자 중 영향력 자를 찾는 것에 목적을 둔다. 이에 국내 소셜 검색엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 소셜 네트워크 기반으로 정의하고, 사용자간의 관계를 중앙성으로 분석하는 영향력 지수 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 영향력 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 랭킹화 함으로써 질문에 적합하고신뢰성 있는 답변을 하는 사용자를 분별하는 지표가 되며 이를 바탕으로 지식검색 서비스내의 영향력 자를 식별 가능하게 된다. 이는 지식검색 서비스사용자의 최대 목적인 사용자가필요로 하는 정보와 지식을 보다 용이하게 획득 가능케 함으로써 검색 만족도 향상에 큰 기여를 할 것이다.