본 논문에서는 다수의 AGV를 운용하는 물류자동화창고에서 최단경로가 배정된 AGV의 주행도중 발생하는 충돌 및 교착 상태를 예측하고 이를 회피하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 충돌 및 교착 상태는 최단 경로와 경로 점유시간을 비교함으로써 예측하고 이를 경로 선입에 따른 우선권 및 지연시간에 따른 우선권에 따라 회피할 AGV를 선정함으로써 충돌 회피에 따른 AGV의 총 운행시간을 최소화한다.
본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.
모바일 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅 프로토콜은 기존의 단일패스 라우팅 프로토콜에 비하여 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있고 혼잡을 완화시킬 수 있으며, 데이터 전달의 신뢰성을 제공할 수 있다. 하지만 멀티패스 라우팅 프로토콜에서의 경로 탐색 과정은 오버헤드가 크고 계산의 복잡도 또한 높다. 본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅을 위한 효율적인 노드디스조인트 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 지연된 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하여 최적의 노드 디스조인트 경로를 탐색하고 그중 간섭 및 충돌의 영향이 적은 경로 집합을 선택한다. 이를 통해 빠르게 트래픽을 분산시킬 수 있고 충돌로 인한 오류의 발생을 낮추어 신뢰성을 높일 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 경로 탐색 알고리즘이 최적의 멀티패스를 선택함을 확인하였다.
수성의 대기와 자기장은 매우 희박하여 그 표면이 우주 환경에 거의 그대로 노출되어있다. 표면의 토양은 태양풍입자와 미소유성체 등에 의해 계속해서 밝기가 어두워지고 입자의 크기도 작아진다. 이러한 현상을 종합적으로 '우주풍화'(space weathering)라고 부르는데, 그 정도를 정량화하거나 상대적으로 평가하는 데에는 어려움이 따른다. 왜냐하면 우주풍화의 정도에는 원인이 되는 입자의 입사 플럭스는 물론이고, 표면의 지역 조성비와 토양의 노화도 등이 모두 섞여 영향을 미치기 때문이다. 이를 극복하는 한 가지 방법은 수성 표면을 뒤덮고 있는 수많은 충돌구(impact crater) 내의 광학적 특성 분포를 통계적으로 분석하는 것이다. 충돌구 안쪽의 토양은 충돌 시점에 동시에 형성되었고, 그 성분이 충돌구 밖 임의의 지역에 비교해 상대적으로 균질하며, 지형적으로 충돌구 안팎의 경계가 분명하게 정해져 있다. 또한, 충돌구는 수성 전구(全球)에 걸쳐 어디에서나 발견되므로 각 충돌구의 특성을 경도 위도 연대 등 여러 측면에서 조사할 수 있다. 본 연구에서는, 메신저(MESSENGER) 탐사선의 MDIS 영상기에서 얻은 관측 자료를 활용하여 수성 충돌구의 광학적 특성에 대해 알아본다.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용한 수중 로봇의 충돌 회피를 제안하였다. VFF(Virtual Force Field) 방법은 이동 로봇 분야에서 널리 사용하고 있는 충돌 회피 알고리즘이다. 본 논문에서는 이를 수중 로봇의 자율 항해를 위한 형태로 변형시킨 Modified Virtual Force Field(MVFF)를 제시하였다. 보다 정교한 알고리즘을 위해서 퍼지 로직을 이용한 MVFF를 구성하였고, 이를 수중 로봇의 경로 유지와 충돌 회피에 적용하였다 퍼지 로직은 수중 로봇의 자율 항해 동안 직면하게 되는 다양한 상황들을 다루었다. 제안한 충돌 회피 알고리즘은 다수개의 고정 장애물에 대해서 좋은 성능을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법이 수중 로봇의 충돌 회피에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 안벽 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인유도 차량(Automated Guided Vehicle: AGV)들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 도착함으로써 연계 작업들의 지연을 최소화하여야 한다, 만일 AGV들이 목적지까지 주행하여야 하는 거리가 길거나 주행 중에 다른 AGV들과의 충돌이나 교축을 피하기 위하여 대기하여야 하는 상황이 빈번히 발생하면 주행 효율이 떨어지게 된다, 주행 경로의 길이를 줄이기 위하여 경로들을 보다 유연하게 설정할 수 있게 허용하면 경로들간의 교차 가능성이 높아져 교통 통제가 어려워지고 결과적으로 충돌과 교착이 발생할 가능성은 높아진다. 특히 교착을 사전에 방지하기 위하서는 문제가 발생할 소지가 있는 영역을 미리 파악하여 일부 영역을 다른 AGV들이 점유하지 못하도록 제한하여야 하는데, 이는 자칫 AGV 주행 공간의 활용도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 교착의 파악과 이를 방지하기 위한 제어는 실시간에 이루어져야 하므로 연산 부담이 상당하다. 본 논문에서는 유연한 주행 경로 설정이 가능하며 주행 공간을 효율적으로 활용할 수 있는 주행 경로 표현법과 충돌 방지 방안을 제안한다. 또한 교착 발생 가능성을 사전에 파악하고 회피(avoidance)하는데 소요되는 연산비용을 줄여 실시간 적용 가능성을 높이기 위하여 교착해결(deadlock resolution)에 기반을 둔 AGV 주행 관리 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방안의 효율성을 시뮬레이션을 통하여 검증해 보았다.
본 연구에서는 자율운항선박이 항만시설 중 정박구역이나 정박지를 항행하는 과정에서 정박 및 묘박 중인 선박들과의 예기치 못한 충돌 사고를 예방하며 안전하게 항행하기 위한 경로 생성 연구를 수행하고 있다. 정박구역과 같은 고밀집 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박들의 안전을 고려하여 자율운항선박의 경로를 생성하는 알고리즘을 설계하는 과정에서 필수적으로 고려되어야 하는 핵심 요소들을 식별하였다. 또한, 식별된 핵심 요소들을 알고리즘에 반영함과 동시에 자율운항선박의 항해 지원 적용 가능성을 검증하기 위한 알고리즘의 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크 내 각 모듈별 관계와 모듈별 입출력 정보의 흐름을 체계화하였으며, 모듈들의 기능적 요소를 포함한 주요 성능을 검증하고자 모의 환경 구축을 위한 요소 모듈들을 식별하였다. 이를 기반으로 고밀집 영역 내에서 충돌을 회피하기 위한 경로 생성 알고리즘의 설계 방향성을 제안하였다.
게임 환경에서 객체 행동의 사실감을 유지하기 위한 물리 엔진 부분 중 가장 활용도가 높은 요소인 강체 역학을 사용자와의 실시간 인터랙션이라는 요구에 맞추어 효과적이면서 정확하게 수행하는 것은 매우 중요하면서 어려운 일이다. 이를 위하여 본 논문에서는 연속적 충돌검사 기법을 이용한 제약 조건 기반의 강체 역학 시뮬레이션을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 크게 충돌 검출 부분과 충돌 처리 부분으로 구성된다. 특히 충돌검출을 위해 연속적 충돌검사를 이용하여 충돌 검출 실패를 없앴으며, 정확한 처음 충돌 시간과 충돌 피쳐를 이용하여 기존의 방법에 비해 보다 정확하며, 충돌 피쳐의 수도 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한 제약 조건 기반의 시뮬레이션 기법에 따라 충돌처리 부분은 충격력에 대한 선형 상보성 문제로 다루어 계산하여, 충돌에 의한 강체의 올바른 역학반응을 생성하였다.
기존 전기적 상호 연결을 사용한 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)의 전력 및 성능 한계를 보완하고자 광학적 상호연결을 이용하는 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(HONoC)이 등장하였다. 하지만 HONoC에서는 광학적 소자 특성으로 인해 서킷 스위칭을 사용함으로써 경로 충돌이 빈번하게 발생하며 이로 인해 지연 시간 불균형의 문제가 심화되어 전체적인 시스템 성능에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 경로 충돌을 최소화 시켜 지연 시간을 최적화 할 수 있는 새로운 태스크 매핑 알고리즘을 제안하였다. HONoC 환경에서 태스크를 각 Processing Element (PE)에 할당하고 경로 충돌을 최소화하며, 부득이한 경로 충돌의 경우 워스트 케이스 (worst case) 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 하였다. 모의실험 결과를 통해 무작위 매핑 방식, 대역폭 제한 매핑 방식과 비교하여, 제안된 알고리즘이 $4{\times}4$ 메시 토폴로지에서는 평균 43%, $8{\times}8$ 메시 토폴로지에서는 평균 61%의 지연 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
One of the best methods to evaluate crashworthiness of a full rake trainset is to analyse 1-dimensional dynamic model using dampers, nonlinear springs and bars, and masses. In this study, the crashworthiness of KHST has been evaluated by analysing a nonlinear dynamic model made up of springs/bars-dampers-masses. The numerical results show that the KHST can absorb more kinetic energy at lower impact forces and lower accelerations in case of heavy collisions, if compared with KTX. Also, the KHST can be protected from any damage in its car-body and electric components except the energy absorbing tube in case of light collisions, like train-to-train accidents at speed under 8 kph. On the other hand, the KTX may be more damaged in the light collisions because there is no energy absorbing tube.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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