자율 운송 장치나 이동 로보트에 대한 경로 이동 문제는 이동하고자 하는 환경을 완전히 알고 있거나, 장애물이 고정된것으로 가정해 왔다. 따라서, 임의의 환경에 대해 부분적으로 알고 있거나 미지의 환경에서의 자율 운송 장치의 운항을 위해서는 이들 경로 기법은 직접적인 적용이 불가능하고, 확장이 어렵다. 본 논문에서는 이들 문제점을 개선하기 위해서 쿼드트리 기법을 도입하였으며, 임의의 환경에서 자율적으 로 경로 계획을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션 을 통해 증명하였다.
최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.
무인 항공기의 경로 계획은 고정 및 동적 장애물을 포함하는 복합 환경에서 장애물 충돌을 회피하는 것이 중요하다. RRT나 A*와 같은 경로 계획 알고리즘은 고정된 장애물 회피를 효과적으로 수행하지만, 고차원 환경일수록 계산 복잡도가 증가하는 한계점을 가진다. 강화학습 기반 알고리즘은 복합적인 환경 반영이 가능하지만, 기존 경로 계획 알고리즘과 같이 고차원 환경일수록 훈련 복잡도가 증가하여 수렴성을 기대하기 힘들다. 본 논문은 셀 분해 알고리즘을 활용한 강화학습 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습 환경을 세부적으로 분해하여 환경의 복잡도를 감소시킨다. 또한, 에이전트의 유효한 행동을 설정하여 장애물 회피 성능을 개선한다. 이를 통해 강화학습의 탐험 문제를 해결하고, 학습의 수렴성을 높인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 모델이 일반적인 환경의 강화학습 모델과 비교하여 학습 속도를 개선하고 효율적인 경로를 계획할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 수중과 지상에서의 장애물 훈련 프로그램이 만성 뇌졸중 환자의 균형에 미치는 효과를 비교하고자 시행하였다. 연구대상자는 수중운동집단(15명)과 지상운동집단(15명)으로 나누어 장애물 훈련 프로그램을 12주간 주 3회, 40분씩 실시하였다. 정적균형은 Good Balance System을 이용하여 눈을 뜬 상태에서 내 외측 동요속도와 전 후측 동요속도 그리고 동요면적을 측정하였고, 동적 균형검사는 기능적 팔 뻗기 검사와 일어나 걸어가기 검사를 이용하여 측정하였다. 그 결과, 두 집단 모두에서 정적 균형(내 외측 동요속도, 전 후측 동요속도, 동요면적)과 동적균형(기능적 팔 뻗기 검사와 일어나 걸어가기 검사)에서 유의한 차이를 보였고, 집단 간 차이에서는 모든 변수에서 수중운동군과 지상운동군 간의 유의한 차이를 보였다. 이상의 결과를 볼 때, 수중과 지상에서의 장애물 훈련이 만성 뇌졸중 환자의 균형 능력 증진을 향상시키며, 수중이란 환경에서의 훈련이 지상운동보다 유의한 효과가 있다는 결과를 알 수 있었다. 수중운동은 만성 뇌졸중 환자의 균형 능력 증진을 위한 방법으로 유용하다고 생각되며, 앞으로도 균형능력 증진을 위한 수중운동에 대한 연구가 활발하게 이루어져야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 산업현장에서 사용되는 이동로봇이 익숙하지 못한 환경에서 목적지에 도착할 수 있는 항법 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 동적창 접근(DWA)과 Dijkstra 경로설정 알고리즘을 결합하여 항법 알고리즘을 제안한다. 이를 성능 비교하기 위해 로컬 동적창 접근(LDWA), 글로벌 동적창 접근(GDWA), 고속 탐색 랜덤 트리 (RRT) 알고리즘을 비교 분석한다. LDWA과 GDWA을 적용한 Dijkstra 알고리즘을 활용한 항법 알고리즘을 구현하여 제한된 정보를 이용하여 이동로봇이 목적지에 도달할 수 있도록 한다. 이 알고리즘들의 목적지에 도착할 때까지 걸리는 시간, 장애물 회피와 계산복잡도에 대한 비교 분석한다. 위 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 새로운 항법 알고리즘을 제안하고 제시된 최적화된 항법 알고리즘의 산업현장에서의 활용 방안을 모색한다.
본연구에서는 센서의 융합을 통하여 환경을 인식하며, 주변환경에 대한 지식을 갱신, 학습할수 있는 방법론을 연구하며, 동적인 장애물의 감지및 움직임 예측에 기반한 지능적 회피 알고리즘과 AHP를 이용한 Navigation Strategy수정과 이동 로봇 스스로 최적의 결과를 낼수 있게 개선 시키는 알고리즘을 구현한다. 그와 더불어 AHP를 이용하여 Navigation Performance를 최대로 높일 수 있는 방향을로 진화시키는 알고리즘을 구현한다. 또한 부여된 임무수행을 위한 목표물 추적을 위한 비전 시스템에서의 대상체 추출및 인식 알고리즘을 개발하며 인간뇌의 환경인식 체계와 유사한 방식의 Map building기법을 연구한다.
자율이동로봇의 동특성을 고려하여 실용적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 목표 지점까지 장애물을 회피하고, 자율이동로봇의 속도 및 조향각 등을 고려하여, 최적에 가까운 경로를 생성하는 방법을 다룬다. 본 논문에서 골격선 그래프를 구성하여 딕스트라알고리즘으로 초기 전역 경로를 설정하고, 이를 로봇의 동특성을 고려하여 동적 프로그래밍을 통해 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.
본 논문은 다수의 에이전트가 있는 스웜 시스템에서 효과적인 그룹행동을 다루는 연구를 한 내용이다. 많은 에이전트들이 그룹 행동을 할 때 효율적인 연합 행동을 할 수 있도록 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, 이하 APF)를 사용하였다. 제안된 연구에서는 균일한 에이전트간의 포메이션 형성, 신속한 목표물 이동, 그리고 에이전트간의 충돌 회피를 만족시키는 동적 연합(Dynamic Association, 이하 DA)알고리즘을 소개 한다. 동적 연합을 바탕으로 조직화된 단일 연합법(Systematic Singular Association, 이하 SSA)을 제안하였다. 제안된 계획에서는 장애물과 목표물 사이에도 직선시야(Line Of Signt, 이하 LOS)를 고려했다. 제안된 SSA 규칙과의 비교를 위해, 에이전트 간의 LOS만 고려하는 근거리 에이전트 선택 단일연합(Singular Association, 이하 SA)과 다(多) 연결 에이전트 선택 SA 알고리즘을 사용하였다. 비교의 결과로 제안된 방법에서 두개의 중요한 장점을 확인했다. 첫째, SSA규칙은 동료 에이전트를 잃을 가능성이 상당히 낮고 빠른 에이전트들의 빠른 이동을 만족시킨다. 둘째, 장애물과 목표물 사이의 LOS고려로 인해서 SSA규칙의 간소화는 특히 그룹 이동시 유리하다. 제안된 알고리즘의 효율성을 자세히 보여주기 위하여 다른 알고리즘과의 비교 시뮬레이션을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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