본 연구는 원추대 가공과 등가인 동시 5 축 구동을 통한 볼바 측정용 경로 생성 기법을 소개하며 시스템 구조 형태(Structural configuration)에 관계없이 모든 5 축 공작기계에 대해 적용 가능한 일반화된 방법을 제시한다. 5 축 공작기계 시스템 정보와 원추형 정보, 그리고 볼바 측정 정보 등을 입력 받아 NC 코드 생성, 다양한 오차 평가 시뮬레이션 및 측정 시험을 쉽게 수행할 수 있도록 원호 경로 생성에 필요한 수학적 기계 입력 모델을 제시한다. 또한 제시된 원추형 경로 모델을 토대로 5 축 동시 구동 시 회전축의 이송 범위를 수학적으로 검토하며 반꼭지각 및 기울기각의 크기 차이, 볼바 틸팅 허용각 및 워크피스 볼의 오프셋 위치 등 여러 가지 조건이 이송 범위에 미치는 영향에 대해 분석한다.
본 연구에서 우리는 폭우로 인하여 도로의 일부 또는 전체가 침수되는 경우 침수정보를 바탕으로 생성된 안전한 경로탐색을 차량 내비게이션 사용자에게 제공하는 서비스를 제안한다. 이를 위하여 수치고도모델(DEM)을 활용한 공간분석과 폭우로 도로침수가 발생된 일자의 이력강수량을 기반으로 도로링크별 침수위험지수를 생성하였다. 이렇게 생성된 침수위험지수를 이용하여 실제 내비게이션 환경에 시나리오별로 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 살펴보았다. 그 결과 기존의 최단경로를 서비스하는 것과 비교시 보다 안전한 경로를 탐색하는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 정교하고 정확한 서비스를 위하여서는 도로침수와 관련된 자료 구축이 요구되며, 해상도가 높은 DEM을 활용하여 침수가 가능한 지역을 분석할 필요가 있으며, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 강수량 예보가 요구된다.
응용프로그램이 복잡해지고 사용 환경이 다양해짐에 따라 신뢰성 높은 소프트웨어 생산을 위한 테스트가 중요시 되고 있다. 소프트웨어를 테스트하기 위해서는 각 기능에 따라 동작하는 모듈이 합당한 동작에 대해서 분석해야한다. 모듈은 다수의 실행경로로 이루어져 있으며 각 실행 경로에 따라 다른 결과를 출력하도록 설계되어 있다. 본 논문은 실행 경로에 따른 모듈의 인자를 자동으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 블록간의 제어문 결합으로 이루어져 있고 다른 실행 경로를 생성하는 요인은 프로그램내의 제어문을 통해 결정된다. 그러므로 블록간의 결합을 제어의 종류에 따라 연산으로 표현하고 연산의 특성을 분석한다. 그리고 블록의 속성은 조건식을 가지고 있어 블록이 실행되는 조건을 표현한다. 각 연산의 특성에 맞게 조건식을 연산하여 블록이 동작하는 조건을 확인하고 최종적으로 실행 경로에 따른 모듈의 인자를 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 조건식에 영향을 주는 명령만을 추출하는 방법으로 인자를 구하기 위한 계산의 로드를 줄이는 장점이 있다.
온실가스의 주범을 친환경적으로 활용한다는 측면과 carbon source를 영구적으로 저렴한 비용으로 공급할 수 있다는 경제적 측면에서 CO2를 활용한 고부가가치 화학물질의 합성이 최근에 주목 받고 있다. 본 연구에서는 살렌(salen)-전이금속 착물을 단일 촉매로 사용한 모델 시스템을 통해 고부가가치 소비재의 주된 원료인 고리형 카보네이트 (cyclic carbonate)와 폴리카보네이트 (polycarbonate)가 생성되는 반응경로를 규명하였으며, 이들의 활성화 에너지를 조절함으로써 생성물을 선택적으로 합성할 수 있다는 이론적 근거를 제시하였다.
일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 본 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠른 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇이 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.
회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.
연속적인 경로 사이를 부드러운 곡선으로 잇기 위해서 기존의 로봇 제어기들은 일반적으로 연속적인 경로를 시간 축에서 합성하는 방법을 사용해 왔다. 하지만 이런 방법은 다음과 같은 두 가지 단점을 내재하고 있다. 천이 경로의 형태가 연접하게 생성될 수 없다는 점과 천이하는 동안 속력을 제어할 수 없다는 점이 그것이다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문은 매끄럽지 않게 연결된 두 경로들을 부드럽게 잇기 위해 곡률이 제한된 새로운 천이 궤적 생성 방법을 제시하고자 한다. 실험 결과는 기존의 방법들보다 천이 궤적이 더 부드럽게 생성되는 것을 보여주며, 또한 보장된 곡률의 제한 수준은 $0.02{\sim}1$임을 보여준다.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.
소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.
최근 장애물 감지, 경로 생성 등 많은 분야에서 여러 종류의 센서를 사용한 연구가 많이 진행되고 있다. 다중의 센서를 이용하면 개별 센서를 사용한 경우보다 정밀한 데이터의 측정이 가능하다. 이 논문에서는 효율적인 장애물 인식이나, 경로 생성을 위해 다중 센서로부터 측정된 데이터를 융합시키는 알고리즘을 제안하였고, 모의실험을 통해서는 이동 로봇의 기본 경로에 장애물이 존재한 상황에서 하나의 센서를 사용한 경우보다 최적화된 경로를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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