최근에 GPS가 차량항법시스템으로 큰 역할을 해왔지만, 가로수와 고층빌딩 등이 산재한 도심지에서는 가시위성의 수의 제한으로 연속적으로 정확하게 차량의 동적위치를 결정할 수 없는 실정이다. 이런 GPS의 단점을 보완하기 위해 1996년 완전히 가동된 러시아의 위성항법시스템인 GLONASS를 도입하여 GPS의 보조항법시스템으로 사용하고자 하는 연구가 활발하다. 그래서 본 연구에서는 Real-time code differential positioning 기법으로 차량의 동적위치를 결정하여, Real-time DGG(DGPS/DGLONASS)가 차분측위해의 획득율과 수평위치 정밀도저하율(HDOP ; Horizontal Dilution of Precision)에서 Real-time DGPS보다 훨씬 우수한 값을 얻었으며, 이를 통해 GPS와 GLONASS의 결합이 정확한 차량의 동적위치결정에 기여하고 있음을 알 수 있었다.
컨테이너터미널의 장치장으로 반입되는 컨테이너의 위치가 잘못될 경우 컨테이너 적하 작업 시 재취급 발생과 크레인 이동 시간 증가로 인해 작업 시간이 지연될 수 있다. 최적의 장치 위치를 결정하기 위해서는 크레인 간섭, 컨테이너 그를, 적재단수 등 여러 가지 요소를 고려해야 하고, 이 요소들의 중요도를 반영하는 가중치를 결정해야 한다. 본 연구에서는 온라인 탐색을 바탕으로 장치 위치 결정 요소에 대한 가중치를 동적으로 조정하는 온라인 탐색 알고리즘을 제안한다.
현재 범세계위치결정체계(GPS)와 추측항법(DR), 기타 장치를 결합한 육상차량항법시스템이 사용되고 있다. 그리고 GPS는 육상항법시스템으로 널리 이용되고 있지만, 도심지 등에서 가시위성의 부족으로 차량의 동적 위치결정에 적절하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 GPS의 단점을 보완하기 위해 GPS/GLONASS 결합항법시스템을 이용하여 차량의 동적위치를 결정하였다. 실험결과 도심지에서 많은 장애물과 가시위성에도 불구하고 GLONASS 위성의 부가로 높은 자료획득률을 보여 GPS/GLONASS의 결합항법시스템으로 차량의 동적 위치를 연속적으로 획득할 수 있었다. 그러므로 GPS/GLONASS 결합항법시스템은 도로의 교통흐름의 통제와 효율적 관리에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 안벽크레인의 작업 지연 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 안벽크레인의 작업 지연 시간은 이송 차량들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 컨테이너를 운반함으로써 단축이 가능하다. 이송차량의 주행 경로는 사전에 결정된 레이아웃에서 최단 거리, 최단 시간 경로 등의 라우팅 방법을 통해 결정된다. 주행 경로 레이아웃은 안벽크레인의 작업이 진행됨에 따라 안벽 크레인의 위치, 작업 물량 및 병목지점이 변화하므로 동적으로 조정한 필요가 있다. 본 논문에서는 안벽 크레인의 위치 변화에 따라 주행 경로 레이아웃을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 제안방안의 효율성은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.
구조물에 내진설계를 적용하는 목적은 지진에 노출되는 구조물에 안전성과 경제성을 고려한 파괴메카니즘을 부여하는 것이다. 내진설계에 보편적으로 적용하고 있는 응답스펙트럼해석법은 선형해석법으로 구조물의 비선형 동적거동에 의한 영향은 특정 계수로 반영한다. 그러나 기존의 내진설계시방서들이 강진지역에 있는 나라들에 의해 제정 및 개정되어 왔기 때문에 응답스펙트럼 해석법 뿐만 아니라 기타의 적용규정이 강진지역에 위치한 구조물의 상황만을 고려하여 제시되었다. 따라서 중약진지역에 위치한 구조물의 내진설계에 대한 별도의 연구가 요구되고 있다. 이 연구에서는 중약진지역에 위치한 콘크리트 교량을 선정하여 비선형 동적거동을 반영하는 계수를 결정하고 응답스펙트럼 해석법을 적용하였다. 연구 결과 바탕으로 중약진지역의 교량에 대해 내진설계의 목적을 만족하는 개선된 내진설계 절차를 제시하였다.
강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.
기게공업의 근간이라고 할 수 있는 공작기계산업은 첨단산업과 관련한 소재공업의 고도화에 따라 고속 고능률화 및 고정밀화 하여 가는 추세에 있으며 이에대한 성능향상 요구는 앞으로도 계속적으로 이어질것이다. 여기서 공작기계의 가공정밀도 및 가공 능률에 결정적인 영향을 주는 요소는 대부분 주축유닛트 부분이며 최근과 같이 고속 고정밀과 유연성을 추구하는 공작기계에서 주축 시스템이 수행하는 역할이란 매우 중요한 위치를 갖는다. 본 연구는 모터내장형 주축시스템에 관해 정.동적측면에서의 구조설계와 시제품에 대한 평가를 수행하여 활용측면에서의 신뢰성을 높일 수있도록 하는 것을 주요 내용으로 하였다. 즉 연구의 첫단계로서 정적인 측면에서의 구조설계를 하여 연구모델을 결정하였으며 다음단계로서 설정된 구조모델에 대해 유한요소 법(FEM)을 이용한 동적해석을 실시하고 실험해석에 의한 이론해석 과정의 수학적모델을 수정,보완한후 고속회전에서의 동적특성을 실제 현상에 가깝도록 예측하여 설계단계에서의 고속운전특성이 주축계의 동적안정성에 미치는 여러 영향등에 관해 고찰하였다.
본 연구에서는 AHRS IMU 센서를 이용하여 동적 위치 결정을 위해 초기화 시험을 실시하여 회귀분석을 통해 시간에 대한 이동체의 자세 보정각에 대해 유도하였으며, 동체 방향(Heading)각의 경우 60sec를 지난 후 1°이내의 변동률로 안정되는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 개할지와 준개할지로 구분하여 각 시스템 단독으로 동적 위치결정을 실험한 결과 개할지의 DGPS 단독 시스템인 경우 정확도 면에서는 우수하였지만 데이터 취득이 미비하여 이동간 거리가 12m 내외임을 알 수 있었으며, DGPS/IMU 결합 시스템의 경우 정확도와 데이터 취득 및 이동간 거리가 0.3m 내외임을 알 수 있었다. 준개할지에서 DGPS 단독 시스템의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 제외하고 평균과 표준 오차를 구한 결과 DGPS〈 FIMU〈 DGPS/IMU 순으로 정확도가 우수한 것을 알 수 있었으며 이동간 거리는 개할지와 마찬가지였다. 그리고 DGPS의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 여러 구간으로 비교하였을 때 DGPS 단독 시스템의 경우 최대 41.5m 가량 궤적에서 벗어나지만 결합 시스템의 경우 최대 2.2m 이내에 궤적을 구할 수 있었으며, 평균과 표준 오차를 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 항법 시스템을 결합하여 측량분야에 응용해 수치도화 작업내규의 지도에서 위치오차 0.2mm 오차와 비교하였을 때 축척 1 : 1,000 수치지도 작업까지도 가능한 것을 알 수 있었다.
최근 이동 단말 사용자의 폭발적인 증가로 인해 이동 통신 시스템에서 이동 단말 사용자의 위치 추적을 위한 위치 관리가 중요해지고 있다. 그러나, 이전의 위치 관기 기법들은 사용자의 이동 방향에 대한 고려 없이 정적인 이동 정보만을 사용하고 있다. 이러한 기법들은 불필요한 페이징을 초래하고, 결과적으로 위치 관리 비용을 증가시켰다. 본 논문에서는 이동 단말 사용사의 이동 특성을 고려한 새로운 위치 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 사용자의 이동성을 표현하는 방향 벡터를 정의하고 위치 등록이 발생한 셀로부터의 거리를 계산하기 위해 방향 벡터를 사용된다. 또한 방향 벡터의 상쇄 연산에 의해서 위치 등록의 수행 여부를 결정한다. 따라서, 사용자의 이동 방향 특성에 따라 사용자의 위치 영역이 동적으로 생성되며 페이징 영역의 폭도 동적으로 결정된다. 게다가, 본 논문에서는 제안하는 기법의 분석 모델을 제시한다. 비교를 위해서 거리 기반 기법을 또한 분석하였다. 수치적 분석 결과는 매우 낮은 CMR의 경우를 제외한 대부분의 경우에서 거리-기반 기법보다 효율적임을 보여준다. 특히, 사용자가 특정 방향으로 이동할수록, 제안하는 기법은 거리-기반 기법보다 낮은 위치 관리 비용을 갖는다.
연속계의 동적 시스템을 제어하고저 할 때에는 구동장치와 측정장치를 어느 위치에 두느냐에 따라 시스템의 제어 성능이 상당히 달라지기 때문에 위치선정 문제가 매우 중요한 설계변수의 하나이다. 본 연구에서는 일반 연속계의 제어시스템을 설계하고저 할 때를 고려하여, 그들의 최적 위치를 결정할 수 있는 조건식을 최적 제어 이론을 바탕으로 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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