• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.701-705
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• 2006

This paper propose a method of mobile robot path planning for prevention of slip using potential field. The path planning minimizes robot slip for the potential field method to smooth a potential barrier. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations on path planning with C-obstacles in the workspace. The results show that the proposed method considerably improves on the performance of the general potential field method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.887-889
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• 2003

사다리꼴-분할 방식은 로봇 경로 계획 알고리즘 중 완전 셀-분할 방식중의 하나로서 장애물과 떨어진 경로를 제공하므로 안정성을 제공하는 방식이다. 사다리꼴-분할 방식은 다각형 환경으로 이루어진 형상공간에서 정의되며 자유공간을 볼록 다각형으로 이루어진 셀(cell)로 나누어 로봇 운동을 계획하는데, 원과 같은 비다각형 장애물이 존재하는 경우에 대해서는 이 성질을 만족하는 분할 방법이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 사다리꼴-분할 방식을 분할의 완전성을 잃지 않고 원의 호를 포함하는 환경으로 확장하는 알고리즘을 소개하고 구현한다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.48 no.4
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• pp.120-122
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• 2016

지난 2월말 축산환경관리원(원장 장원경)은 '16년 주요업무 추진계획을 알리는 기자간담회를 개최했다. 축산환경관리원은 '10년부터 가축분뇨의 효율적 관리를 위해 민간기구 도입이 검토되면서 '13년에 "가축분뇨법" 개정안 공포 및 시행에 따라 지난해 5월 출범된 신설 기관이다. 이날 장원경 원장을 만나 당원의 소개 및 지난해 사업 살적과 금년도 사업추진계획에 대해 듣고 인터뷰한 내용을 정리했다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.551-553
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• 2006

An autonomous navigation technology for the mobile robot is investigated in this paper. The proposed robot path planning algorithm employs the dynamic programming to find the optimal path. The algorithm finds the global optimal path through the local computation on the environmental map. Since the robot computes the new path at every point, it can avoid the obstacle successfully during the navigation. The experimental results of the robot navigation are included in this paper.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.545-554
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• 1992

본 논문에서는 복합형상의 금형을 가공하기 위하여 필요한 공구와 가공경로를 자동으로 생성해 주는 자동공정계획(CAPP)방법을 제시한다. 금형곡면은 일반적으로 복잡한 형상의 자유곡면들의 조합으로 이루어 지는데 육면체 형상의 소재로부터 원하는 금형곡면을 가공하는데는 수십시간의 기계가공 시간이 소요되며 또한 NC Code를 준비하는데도 같은정도의 시간이 소요된다. 금형곡면의 NC가공에 있어서 또다른 어려움은 공구의 과부하와 공구간섭이 빈번하게 발생할 수 있다는 점이다. 제안하는 자동공정계획방법은 전처리, 공정계획, 공구경로 생성의 3단계로 구성된다. 자동공정계획시스템의 입력정보는 1) 생성될 곡면형상 2) 가공할 소재형상 3) 가공공구 셀(드릴, 볼 엔드밀, 플렛 엔드밀), 절삭성 데이타등이다. 전처리 단계에서는 곡면모델러로부터 생성된 입력 형상을 Z-map이라 부르는 자료구조로 변환한다. 두번째 단계에서는 절삭 가공작업의 순서가 사용되는 공구와 함께 후방순환법에 의하여 결정된다. 그리고 실제 가공될 NC공구경로가 마지막 세번째 단계에서 생성된다.

• Management & Information Systems Review
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• v.29 no.4
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• pp.109-121
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• 2010

In this study, we propose a solution procedure to solve travelling salesman problem(TSP) with special cost function, route dependent travelling salesman problem(RDTSP). First, we develop an integer programming model to describe the problem. In the model, a variable means a possible route. And, the number of variables in this model are extremely large. So, we develop a LP relaxation problem of the IP model and solve the relaxation problem by a column generation technique. The relaxation problem does not guarantee the optimal solution. If we get an integer solution in the ralaxation problem, then the solution is an optimal one. But, if not, we cannot get an optimal solution. So, we approach a branch and price technique. The overall solution procedure can be applied a printed circuit board(PCB) assembly process.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.3D
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• pp.259-267
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• 2012

The development of construction automation systems is proposed as a potent solution to the difficulties encountered by the construction industry and the preparation for the rapidly changing construction environment. A research concerning an intelligent excavation system has taken place since 2006. The intelligent excavation system has several functions for environment sensing, 3D site modeling, work planning, work path generation, unmaned control, and information management. This paper presents a space information model and a work path simulator for work planning and work path generation which is one of key technologies required to apply the earthwork system to the real world. A data structure for an earthwork site is suggested. It overcomes the limitations of previous data structures such as Quadtree and Octree. The work path simulator can generate an effective work path with considering information on work environment, equipment and operator's heuristic. The work path generated by the simulator is compared with that suggested by human operators.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.341-342
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• 2008

GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.161-167
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• 2012

This research deals with generating via points for autonomous navigation on a roadway for unmanned vehicles. When a vehicle plans a path from a starting point to a goal point, it should be able to map out which lane on which road it passes by. For this purpose, we should organize positional information of roads and save it as a database. This paper presents methods to save the database and to plan a shortest path to the goal by generating via points in consideration of the moving direction and the lane directions. Then we prove that the proposed algorithm can find the optimal path on the road through simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.311-312
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• 2009

$A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 계획은 이동 로봇이나 게임 유닛이 주어진 환경에서 장애물과 충돌 없이 이동 가능한 경로를 찾는데 많이 사용된다. 그러나 $A^*$ 알고리즘은 출발 지점에서 목적 지점까지의 최단 거리를 갖는 경로를 찾는다. 두 지점 사이에 장애물이 있는 경우, 최단 경로는 보통 두 지점 사이의 장애물의 모서리를 스치는 경로이다. 따라서 로봇이나 게임 유닛이 최단 경로로 이동할 때, 장애물의 모서리에 부딪힐 수 있는 위험성이 커진다. 일반적인 격자 지도의 한 셀은 장애물이 있는 경우의 무한대의 비용과 장애물이 없는 경우의 비용을 갖는다. 본 논문에서는 장애물에 가까울수록 장애물이 없는 경우보다 높은 비용을 갖는 점층적 격자 지도(gradation grid map)를 이용한다. 점층적 격자 지도를 통해 $A^*$ 알고리즘은 장애물 근처의 높은 비용을 갖는 셀을 되도록 통과하지 않는 경로, 즉 보다 안전한 경로를 생성한다.