본 논문에서는, 비교적 제약이 심한 모바일 클라이언트를 위해 구현한 실시간 모바일 GIS에서, 최적의 경로탐색을 위한 최단 경로 탐색 관리자를 추가하였다. CAD파일로부터 추출한 벡터기반의 지리데이터를 사용하여 최단경로 검색의 시간비용을 줄이고자 필요한 정보를 추가하고, 처리비용에 불필요한 부담이 되는 데이터를 제외하는 처리를 한 후. 질의의 빈도가 각각 다른 MBR들간의 특성을 고려하여 상황에 맞는 최단 경로질의 처리 방법을 선택 수행하도록 하여 서버의 부담을 줄이고 처리 속도를 향상시키고자 하였다.
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
응용프로그램이 복잡해지고 사용 환경이 다양해짐에 따라 신뢰성 높은 소프트웨어 생산을 위한 테스트가 중요시 되고 있다. 소프트웨어를 테스트하기 위해서는 각 기능에 따라 동작하는 모듈이 합당한 동작에 대해서 분석해야한다. 모듈은 다수의 실행경로로 이루어져 있으며 각 실행 경로에 따라 다른 결과를 출력하도록 설계되어 있다. 본 논문은 실행 경로에 따른 모듈의 인자를 자동으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 블록간의 제어문 결합으로 이루어져 있고 다른 실행 경로를 생성하는 요인은 프로그램내의 제어문을 통해 결정된다. 그러므로 블록간의 결합을 제어의 종류에 따라 연산으로 표현하고 연산의 특성을 분석한다. 그리고 블록의 속성은 조건식을 가지고 있어 블록이 실행되는 조건을 표현한다. 각 연산의 특성에 맞게 조건식을 연산하여 블록이 동작하는 조건을 확인하고 최종적으로 실행 경로에 따른 모듈의 인자를 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 조건식에 영향을 주는 명령만을 추출하는 방법으로 인자를 구하기 위한 계산의 로드를 줄이는 장점이 있다.
본 논문은 모바일 핸드셋이라는 제한적인 디스플레이 환경과 입력환경에서 필요한 라우트맵의 시각화에 따른 문제점과 그 해결방안을 제시한 논문이다. 자동차 네비게이션 시스템에서 널리 사용되는 경로표시 방법은 일반적으로 노트북이나, PDA, 전용 디스플레이 시스템등에서 구현되어 있으나, 모바일 핸드셋과 같이 제한된 디스플레이 환경에서의 경로표시 방법은 현재까지 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 인간의 인식능력이 임의의 경로를 회전방향점(turning point)의 연속으로 인식한다는 점에 착안하여 원래의 경로가 가진 축적을 변형하여 선분과 회전방향점으로 경로를 표시하는 라인 드라이브 시스템을 모바일 환경의 경로표시 방법으로 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 GIS의 벡터 정보를 가지고 있는 서버와 Brew 플랫폼을 지원하는 모바일 핸드셋으로 구성된다. GIS 서버는 프로토타입 정보를 추출하여 모바일 핸드셋으로 전송하고, 이러한 정보는 모바일 핸드셋의 Brew 플랫폼에서 간략화, 도식화 과정을 거쳐서 시각화된다. 본 논문은 제한된 디스플레이 환경의 경로 확대표시를 위하여 계층별 경로 시각화 방법을 사용하여 가독성을 높이고 사용상의 편리함을 추구한다.
본 논문에서는 지하 탐사용 레이다를 이용하여 공사현장에 매설된 파이프 또는 케이블의 위치를 파악하는 법 과 이에 따른 새로운 근사 이미지 추출 방법을 제안하였다. 기본 원리는 매설 구조물에 의해 산란된 광대역펄스 산란신호의 지연시간과 크기 복원에 기초를 두고 있다. 산란신호의 정확한 측정을 위해 레이다 탐색경로에 따른 수신신호의 절대치 적분 방법을 사용하였고, 이로 인해 다양한 지면 상태 하에서도 선명한 이미지 추출이 가능 하였다. 분산과 손실특성을 나타내는 다항 Debye모텔을 사용하여 지하매질을 기술하였고, 모의 실험은 FDTD 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 이미지 추출방법은 시간영역에서의 전파 경로추적이라는 새로운 방법을 사용하였고, 이를 이용하여 구조물의 위치를 탐색하였다.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
Canabas sativa L. (marijuana and hemp)는 전 세계적으로 널리 재배되는 식물로 식품, 의약품 등의 재료로 사용되었다. 본 연구는 네트워크 약리학을 이용하여 대마 줄기 및 뿌리 추출물의 기능적 효과를 예측하고 이들의 새로운 기능을 알아보고자 하였다. 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물의 성분은 GC/MS로 확인하였고, 성분과 단백질 간의 네트워크는 STIHICI 데이터베이스를 이용하여 알아보았다. 성분과 연결된 단백질의 작용기전은 KEGG pathway 분석을 수행하였다. 추출물의 효과는 실시간 PCR을 이용하여 lysophosphatylcholine 유도 THP-1 세포에서 확인하였다. 줄기 및 뿌리 추출물에서 각각 21개 및 32개의 성분이 확인되었다. 줄기 및 뿌리의 성분과 연결된 단백질은 각각 147개, 184개의 단백질이었다. KEGG pathway 분석결과 MAPK signaling pathway를 포함한 69개의 경로가 추출물에 의해 공통적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 경로 네크워크를 이용한 추가 조사 결과, Terpenoid backbone biosynthesis 추출물 및 MVK와 MVD 의해 영향을 받을 가능성이 높으며, 유전자 발현은 추출물에 의해 LPC 유도 THP-1 세포에서 감소하였다. 따라서 본 연구에서는 대마 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물이 다양한 경로로 영향을 미칠 수 있음을 보여주었고, 이러한 결과는 대마의 효과를 예측하고 연구하기 위한 기초 정보를 제공할 것으로 사료된다.
구문 트리의 구조적 정보는 문장 수준 관계 추출을 수행하는데 있어 매우 중요한 자질 중 하나다. 기존 관계 추출 연구는 구문 트리에서 최단 의존 경로를 적용하는 방식으로 관계 추출에 필요한 정보를 추출해서 활용했다. 그러나 이런 트리 가지치기 기반의 정보 추출은 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 소실할 수도 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 개체 중심으로 구문 트리를 재구축하고 모든 노드의 정보를 관계 추출에 활용하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 TACRED에서 F1 점수 74.9 %, KLUE-RE 데이터셋에서 72.0%로 가장 높은 성능을 보였다.
일반적인 경로 생성 기법에서는 거리가 가장 짧은 최단경로 및 시간이 적게 소요되는 빠른 경로와 같이 사용자의 이동 성향을 고려하지 않고 경로를 생성하였다. 하지만 사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 하지만 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천 받는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 과거 궤적 데이터를 통해 사용자의 이동 성향을 암시적으로 추출하고 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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