대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
극한 해양 환경하중을 고려한 해상풍력터빈 지지구조물에 대한 신뢰성 해석을 수행하였다. 신뢰성 해석을 위한 한계상태함수는 mud-line에서 지지구조물의 동적응답으로 정의되며, 동적응답은 정적응답과 동적응답계수의 곱으로 정의된다. 동적응답계수는 설계조건에서의 동적 시간이력응답을 분석하여 구할 수 있다. 허브(Hub) 위치에 작용하는 추력은 GH_Bladed를 사용하여 계산하였으며, 정적하중으로 적용하였다. 동적응답계수는 대수정규분포, 지반물성 중 내부마찰각은 상한과 하한이 결정된 베타분포이며, 그 외 설계변수는 정규분포 확률변수로 취급되었다. mud-line 에서의 동적응답을 통해 정의된 한계상태함수에 따라 일계신뢰도법(First order reliability method, FORM)을 사용하여 해상풍력터빈 지지구조물의 신뢰도지수를 산정하였다.
실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS는 실시간으로 높은 정밀도의 위치결정을 가능케 해준다. 만약 미지정수를 구하기 위하여 정수해를 사용한다면 수 mm의 정확도를 얻을 수 있고, 실 수해를 얻는다면 수십 cm 의 정확도를 얻을수 있다. 본 연구에서는 통일 측점에 대해 기존의 재래식 측량기법(Total Station), 정적(Static) 상대측위 GPS기법과 현장 Calibration에 의한 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS기법에 의해 측량을 수행하여 각 기법별 측정의 정확도 등을 비교 분석하여 현장 Calibration에 의한 실시간 동적 (Real Time Kinematic) GPS기법의 정확도를 분석고자 한다. 국소지역에서 기존의 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS방식을 보완한 현장 Calibration에 의한 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS 측량을 수행한 결과, 미지정수해의 고정해를 얻지 못하는 경우를 제외하고는 모두 6cm 이하의 오차가 나타났고, Control Point의 측점수를 3개와 4개로 변화시켜 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS 측량을 수행한 결과 두 측정치의 차이는 최대 3cm로 나타났다. 최종적으로 국소지역에서도 현장 Calibration에 의한 실시간 동적(Real Time Kinematic) GPS기법이 사용가능함을 알 수 있었다.
실시간 동적 GPS (Real-Time Kinematic Global Positioning System) 측량과 관성항법장치인 IMU(InertialMeasurement Unit)는 보다 정확한 지형정보의 획득과 동체의 모니터링에 이르기 까지 그 활용범위가 확대되어가고 있다. 실시간 동적 GPS 안에 신속히 수행할 수 있으며 , IMU는 정확하게 동적자세를 결정할 수 있기 때문에 교량 등 대형구조물의 거동을 모니터링 하는데 유용한 방법으로 대두되고 있다 . 따라서 본 연구에서는 대형구조물의 거동을 모니터링하는 시스템을 구축하기 위해서 GPS 측위방법 중 실시간 동적 GPS 측량 방법을 이용하여 현수교 주탑의 거동을 측량함에 있어, 먼저 GPS에 의한 정확한 위치를 분석하였으며 , 이를 바탕으로 실시간 동적 GPS 측량과 IMU를 이용한 모니터링 경보 시스템을 개발하였다 . 개발된 시스템으로 관측한 결과와 비교하여 , X축은 1mm, Y축은 1mm, Z축은 2.2m 로서 실시간 동적 GPS 측량과 IMU를 이용한 구조물 모니터링 측량이 가능함을 입증할 수 있었다 .
최근 첨단도시 건설을 위한 건설정보화 연구가 활발히 진행 중이다. 건설현장의 건설요소인 인력, 자재 및 장비의 동적인 위치정보를 취득하기 위한 RTLS(Real-Time location system) 개발이 그 중 하나이며, 특히 자재, 장비, 인력과 같은 건설요소의 동적 위치정보를 획득하여 그 요소들을 효율적으로 관리하여, 안전 및 공사비용을 절감 효과를 꾀하고 있다. RTLS 시스템의 건설현장에 도입하기 위해서는 RTLS Reader, 즉 AP(Access Point) 전파가 도달하는 거리를 고려한 3차원 분석을 통해 사전에 AP의 설치 위치를 모의해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지상라이다를 사용하여 구축된 공간정보를 기반으로 한 3차원 전파세기 모의 소프트웨어를 제작하였다. 또한 4곳의 실험지역을 선정하여 모의 실험결과와 실제 실험을 통해 측정된 전파세기를 비교하였다. 그 실험 결과로 4곳의 실험지역 중 가시 확보가 좋은 곳에서 측정된 전파세기가 전파모델식을 통하여 모의된 전파세기와 가장 흡사한 결과를 나타냈다.
분산 시스템에서 파일 할당 문제는 시스템의 운영비용을 최소화하기 위해 파일 및 그의 복제물의 최적 위치를 결정하는 것이다. 정적인 파일 할당 문제는 분산 시스템의 각 노드에서 특정 파일에 발생하는 질의 및 갱신에 관련된 비용이 일정하다는 가정에서 출발하고 있다. 그러나 실제로는 시간이 지남에 따라 질의 및 갱신 등에 관련된 매개변수들은 변하게 마련이다. 이 연구에서 다루고 있는 동적인 파일 할당 문제는 변화하는 매개변수들을 고려하고 있으며, 또한 시스템 내에 파일이 한 종류만 있는 경우뿐만 아니라 여러 종류가 있는 경우도 다루고 있다. 동적인 파일 할당 문제는 혼합 정수계획법으로 모형화 되었으며 문제 해결을 위해 Lagrange 함수를 이용한 분단탐색법(branch-and-bound method) 알고리즘이 개발되었다. 제시된 알고리즘은 포트란으로 프로그램화되었으며, 여러 종류의 문제 해결을 통하여 그의 유용성을 보여주고 있다.
차세대 지능형 교통시스템은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정을 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 것이 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서 차로구분 성능의 동적환경 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반 차로구분 정밀위치 결정 사용자 시스템의 평가를 위한 성능지표 선정, 평가 장비 구성, 기준장비 신뢰성 확보 방안, 평가 구간, 평가 시나리오/조건 선정 등 시험 평가 방안에 대해 설명하였다. 그리고 설명한 성능 평가 시스템을 실제 시스템에 적용한 사례를 다루었으며 평가 시스템적용을 위해 개발한 성능 평가 툴에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하여 수집한 데이터를 바탕으로 수치적 성능 평가를 하였으며, 실제 주행 궤적과 주행영상 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 수행하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하고 분석하였다.
카메라 영상을 통하여 무인 헬리콥터 동작을 추정하기 위해 적응형 가중치를 사용한 새로운 Ego-Motion을 검출 기법을 제안하였다. 무인 헬리콥터 동적 특성은 비선형이며, 심한 진동 발생으로 영상 번짐(blur) 현상이 나타나기 때문에 상관 값만을 고려한 정합 방법으로는 빈번히 오차가 발생한다. 본 논문에서는 가속도, 각 가속도 및 제어입력 값에 의한 위치 추정 값과 상관 값 및 에지 강도를 가중치에 의해 융합하여 정확한 Ego-Motion을 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 무인 헬리콥터의 가속도, 각 가속도, 상하 속도에 따라서 영상의 번짐 정도가 달라 이들 같이 크면 위치오차에 가중을 크게 주고, 작으면 상관 값에 가중치를 적게 주는 적응형 가중치 결정 알고리즘을 적용하였다. 제안한 적응형 가중치 기법을 무인 헬리콥터에 실험한 결과 카메라에 포착된 영상에 의해 무인헬기의 동작을 정확히 추정 할 수 있었다.
미지 정수가 올바로 결정된 GPS 반송파 위상을 사용하면 cm 수준의 높은 위치 정확도가 요구되는 정밀 측위를 수행할 수 있다. 제주도 도깨비 도로는 착시 현상으로 인해 육안으로는 올바른 경사도를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 반송파 보정 위성 항법 시스템의 높은 위치 정확도를 이용하여 제주도 도깨비 도로의 정확한 경사도를 계산하기 위해 동적 측위 실험을 수행하였다. 반송파 보정 위성 항법 시스템을 사용하여 실험 데이터를 후처리한 결과, cm 수준의 정확도로 도깨비 도로 노면의 정확한 형태를 알 수 있었다.
로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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