이 논문에서는 패킷 추적 과정에서 획득한 위치 정보를 이용하여 추적 노드를 결정하는 방안을 고려한다. 한편, 추적에 대응하는 라우팅 전략으로는 위치 보호가 필요한 노드들과 근접하지 않은 노드들로 라우팅 경로를 구성하고, 가능한 경로 궤적이 지그-재그나 앞뒤로 이동하지 않도록 한다. 시뮬레이션을 통해 추적 성공률이 매우 향상됨을 확인 하였고, 제안된 라우팅 기법은 다수의 보호 대상들이 존재하는 환경에서 더 많은 패킷들을 전달하면서도, 추적자로 하여금 더 많은 거리를 이동하도록 유인함을 알 수 있었다.
정보기술의 발달과 교통기술의 발달로 인해 현재 많은 정보화 시스템들이 등장하고 있다. 최근 GPS(Global Positioning System)의 보급과 위치정보의 중요성 이 대두되면서 위치 정보기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 개발이 눈에 띄게 두드러지고 있다. 그러나 사용자 위치 정보 획득 기술이 발달함에 따라 한편으로는 사용자의 위치정보가 악용되어 사생활 침해와 같은 문제점도 나타나고 있다[1]. 본 논문은 사용자의 위치정보를 기반으로 이동경로 혹은 궤적을 패턴으로 분류하고 일반적인 사용자의 생활권역의 경로에 대해 학습을 실시하여 사용자의 위치정보를 개인의 처한 상황에 따라 전송하는 방식의 LBS 플랫폼을 제안하여 사생활 침해 문제에 대한 해결방법을 제시한다.
원격측정링크는 항공기의 움직임에 따라 안테나 이득과 편파가 실시간으로 변화하는 동적 통신링크이다. 본 논문에서는 항공기의 비행궤적, 자세, 3차원 안테나 패턴을 사용하여 실시간 탑재안테나 이득과 송수신 안테나의 편파 부정합을 계산하였다. 그리고 다중경로 환경을 2-Ray 둥근지구 반사지형으로 모델링하고, 항공기에서 송신한 RF 신호를 빔폭이 좁은 안테나로 수신할 때 수신신호세기를 예측하였다. 또한 비행시험을 실시하고 측정값과 예측값을 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.
본 논문은 산업용 로봇을 위한 힘 피드백 제어 기반의 연마면의 보정과 작업자의 감각을 기반으로 한 정확한 연마면 작업을 대체하기 위한 교시방법을 적용한 연마 결과를 제시하였다. 교시방법은 연마작업의 위치, 경로, 반응에 대한 정밀도 개선을 위해서 연마로봇에 적용하였다. 힘 센서 기반의 교시방법에 의해 연마가 가능한 선박용 연마로봇을 제시하였고, 힘 센서에 의한 교시방법을 연마로봇에 적용하여 실험한 결과를 제시함으로써 그 유효성을 검증하였다. 또한, 로봇교시 포인터의 수를 줄이기 위하여 가공면의 특이점들만을 이용하여 곡면 가공이 가능하도록 로봇 궤적을 생성하는 방안을 제시하여 실험결과를 제시하였다.
이 논문에서는 소포 배달 서비스를 위한 인텔리전트 모니터링 시스템(Intelligent Monitoring and Control System; IMCS)에 대해 기술한다. IMCS 는 GIS, GPS 그리고 무선 통신 기술을 이용하여 택배의 접수와 배달 업무를 효율적이고 효과적으로 개발하기 위한 시스템이다. IMCS는 모두 세개의 서브 시스템으로 구성되어 있는데 접수와 배달 계획을 수립하는 PDPS(Pick-up and Delivery Planning System)과 접수/배달 현황과 차량의 위치를 파악할 수 있는 PDMS(Pick-up and Delivery Monitoring System), 그리고 개인휴대단말기(PDA)을 이용한 실시간 업무 처리 시스템인 MOCS(Mobile Operations and Communication System)으로 구성되어 있다. PDPS는 GIS와 최적화 알고리즘을 이용하여 접수와 배달을 위한 방문 순서와 경로 그리고 고객에게 방문할 예정시간 등을 생성한다. MOCS에서는 GPS와 무선 통신을 이용하여 업무 중 발생한 접수/배달 결과와 위치 정보를 실시간으로 PDMS에 전송하고 바코드 스캐닝과 전자 서명 등의 업무를 지원한다. PDMS에서는 수신한 정보에 따라 소포의 접수/배달 현황과 차량의 위치를 전자지도 상에 표현하고 업무 차량의 이동 궤적을 표시하여 계획된 경로와 비교하여 모니터링하고 관제할 수 있다. 현재 IMCS는 국내 한 우체국에서 시범 운영되고 있다.
표면실장장비(SMD)의 겐트리는 부품을 피더에서 기판으로 옮기는 역할을 한다. 이 때 겐트리의 이동 시간은 생산량에 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 겐트리의 이동 시간을 단축시키기 위해 부품의 흡착에서 실장까지 가장 빠른 경로를 제시한다. 이 경로는 겐트리의 특성상 카메라 앞에서의 속도가 2인 경우이다. 따라서 이때의 궤적 그래프를 시뮬레이션을 통해 작성하고 이동 시간을 계산하였다. 그 결과 현재 사용 중인 stop-motion방법보다 본 논문에서 제시한 moving-motion방법의 이동 시간이 20%단축된 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
최근 빈번하게 발생하는 태풍사상은 극심한 홍수 및 바람 재해를 유발 시키고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 1951년부터 2012년까지 한반도에 내습한 총 197개의 태풍사상을 대상으로 태풍의 발생위치 및 태풍의 궤적을 기준으로 태풍을 범주화 할 수 있는 확률론적 클러스터링 기법을 개발하였다. 모의실험을 통하여 개발된 모형의 적합성을 확인할 수 있었으며, 태풍 경로에 적용이 가능한 방안으로 평가되었다. 1951년부터 2012년까지 한반도 내습한 197개의 태풍사상을 대상으로 확률론적 클러스터링 기법을 적용한 결과 한반도를 내습한 태풍사상은 총 7개의 클러스터로 분류되었으며, 대부분 위도 $10^{\circ}{\sim}20^{\circ}N$, 경도 $120^{\circ}{\sim}150^{\circ}E$ 해수면에서 발생하여 한반도를 향하여 진행하는 것으로 나타났다. 클러스터 B의 경우 약 25.4%의 발생빈도를 가지며, 전선의 방향도 한반도를 직접 향하고 있어 상대적으로 한반도에 영향이 가장 큰 클러스터로 분석되었으며 한반도 전체에 걸쳐서 강한 양(positive)의 강우량 Anomaly를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 포탄의 정밀도 향상을 위한 새로운 유도기법을 제안한다. 미사일 연구에서 널리 사용되고 있는 비례항법 유도기법은 몇 가지의 문제점 때문에 포탄에 적용하기는 힘들다. 비행 중 발생하는 시선각의 변화 때문에 탄착 오차가 없는 경우에도 가속도 명령을 생성하며, 가속도 명령에 의해 만들어지는 비행경로 또한 포탄에 적용이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표적과 포탄의 탄착점 오차를 이용하여 유도 기법을 구성하였다. 기본 구성은 비례항법 유도기법과 유사하지만 시선각 변화 대신 경로 수정각을 사용한다. 경로 수정각은 현재 속도와 표적을 향하는 속도의 사이각이며 탄착점 오차로 추정할 수 있다. 탄착점 예측 속도와 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 사용하였으며 비례항법 유도기법 결과와 비교하여 이 유도 기법의 적합성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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