참외 재배환경은 토양 위의 수평바닥에서 재배된 것을 수확하여야 하며, 참외가 잎으로 덮여져 있어 인식이 어렵고, 덩굴성 줄기로 인해 참외를 그립하기에도 매우 불리하다. 이러한 재배환경에 적합하도록 엔드이펙트, 머니퓰레이터, 인식장치 등의 참외 수확 로봇을 개발하였고 이를 시험하였다. 엔드이펙터는 수확물을 잡기 위한 그립퍼와 줄기를 절단하는 커터로 구분되며, 그립퍼는 4개의 핑거가 동시에 구동하고, 커터는 2개로 전후진 동작이 되도록 설계하여 파지력과 절단력을 제어할 수 있도록 하였다. 머니퓰레이터는 중심축을 기준으로 회전을 하는 L-R형 모델에 직교 좌표형과 셔틀형 머니퓰레이터를 조합한 4축 매니플레이트 구조로 설계하였다. 인식장치는 1차 인식장치인 GVC와 2차 인식장치인 LVC를 이용하여 참외를 식별하고 그 중에서 당도나 숙도를 예측하여 선별하였다. 이 장치를 이용하여 로봇의 성능시험을 한 결과 수확시간은 평균 18.2sec/ea, 픽업율은 평균 91.4%, 손상율은 평균 8.2%, 선별율은 평균 72.6%로 나타났다.
Cochlodinium polykrikoides 적조생물은 우리나라 연안에서 가장 빈번하게 적조를 유발하는 생물이다. 적조는 식물플랑크톤의 급격한 번식(algal bloom)으로 발생하기 때문에 적조를 유발하는 적조생물에 대한 최적의 성장조건 정보가 가용하다면 정확한 적조성장 모형 구성이 가능하며, 적조 발생예측에도 활용할 수 있다. 그러나 적조 성장에 영향을 미치는 인자가 빛, 수온, 염분, 영양염류 농도 등으로 다양하고, 적조성장을 제어하는 함수형태가 다양하기 때문에 실험조건의 최적 성장조건에 대한 연구 성과를 활용하여 적조 수치모형에서 활용할 수 있는 최적 성장모형을 구성한 연구는 매우 미흡한 수준이다. 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 적조생물에 해당하는 Cochlodinium polykrikoides 적조생물의 최적 성장조건에 관한 연구 자료를 이용하여 다양한 함수형태에 따른 최적 매개변수 추정 및 오차비교 분석과정을 거쳐 적조 모형에서 바로 활용할 수 있는 최적 성장모형을 개발 제시하였다. 개발된 성장모형은 실험조건에서 추정된 최적 성장모형이기 때문에 현장자료를 이용한 모형의 보정 및 검정과정에서 본 연구결과로 제시된 최적 함수형태, 최적 매개변수 및 보정 매개변수의 범위 등을 기본 정보로 활용할 수 있으며, 실험조건과 현장조건의 차이 평가에도 활용할 수 있다.
비즈니스 프로세스 인텔리전스(BPI)는 지식의 발견 및 분석 분야의 새로운 기술로서, BPM 기반 조직에 관련된 지식을 발견하고 이를 분석하기 위한 기술들을 말한다. BPI를 통해, 프로세스 기반 조직의 지식을 제어, 모니터링, 예측, 최적화할 수 있게 되는데, 본 논문에서는 특정 비즈니스 프로세스 모델에 참여하는 수행자들과 업무들간의 소속 관계를 나타내는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식에 초점을 맞춘다. 즉, 본 논문에서는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식을 위한 통계 분석 기법을 제안하며, 이를 업무-수행자 대응 분석 기법이라 정의한다. 제안하는 대응 분석 기법의 과정은 이분 행렬을 생성하고, 이에 대한 대응 분석 결과를 가시화하는 과정으로 구성되며, 이를 통해 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지에 소속되는 수행자 그룹과 업무 그룹간의 연관 관계를 분석할 수 있다. 결론적으로, 제안하는 업무-수행자 대응 분석 기법을 통해 BPM 기반 조직을 위한 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지의 계획 및 설계 과정에서, 업무와 수행자간의 연관 관계를 고려하여, 인적 자원 할당의 효과성과 효율성을 제고할 것이라 기대된다.
SP 데이터는 데이터 수집의 효율이 RP 데이터 보다 높고 장래의 교통 시스템의 조건이나 속성에 대한 응답자들의 태도를 조사 할 수 있다는 점에서 많이 사용되고 있으나 SP 데이터는 주요하게 두 가지 편위를 가지고 있는데 SP 설문조사시에 발생하는 응답편위와 SP 패널조사시에 발생하는 누락편위이다. 이러한 SP 데이터의 편위가 수정되지 않으면 장래의 잘못된 교통수요예측을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SP 모델의 편위와 상태의존을 고려한 모델을 구축하기 위하여 6개의 횡단면 모델과 동적모델을 제안하였다. 횡단면 모델 중 RP데이터의 선택결과를 고려한 모델을 이용하여 SP모델의 편위를 보완할 수 있는 모델을 구축할 수 있었으며 동적모델의 경우에 패널데이터의 상태의존도를 지수함수로 가정하여 상태의존도를 고려한 동적모델을 구축하였다. 또한 패널조사시에 필연적으로 발생하는 누락데이터에 의한 누락편위를 모델에 고려하기 위하여 WESML방법을 적용하여 모델을 구축하였으며 그 결과 상태의존도를 보다 세밀하게 제어함으로서 모델의 설명력을 개선시키고 향후 SP 패널데이터를 이용한 동적모델의 적용성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 모델의 유용성을 검토하기 위하여 전주시의 외각 지역인 호남제일문 방향에서 도심으로 접근하는 3개의 주경로(천변로, 기린로, 팔달로)에 대한 패널조사 자료를 바탕으로 모델을 구축하였다.
본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 유무선 통합을 위한 광대역 액세스 망의 연결을 지원하는 파장 분할 다중화 (Wavelength Division Multiplexing; WDM) 메트로(metro) 망을 위한 노드 구조를 제안한다. 또한 노드 구조의 기능과 망 요구 사항을 고려한 매체 접근 제어 (Medium Access Control; MAC) 프로토콜을 제안하고 성능을 비교, 평가한다. 광통신 백본 망과 액세스 망사이의 병목현상을 해결하기 위하여 WDM 서브 캐리어 다중화 기술, 광소자 기술 등을 살펴보고 고비용 자원에 해당하는 파장 채널의 공유를 위한 액세스 노드 구조를 제안한다. 또한 제안된 기능 모델을 이용하여 기존 SS (Source-Stripping) MAC 프로토콜을 분석하고 슬롯 재사용성을 높이기 위한 DS+SS (Destination-Stripping and Source-Stripping)와 DS+IS(Destination-Stripping and Intermediate-Stripping) MAC 프로토콜을 제시한다. 제안된 프로토콜은 다른 파장 그룹의 목적지 노드로 슬롯이 전송되는 경우에 목적지에 따라서 슬롯의 제거를 중간 액세스 노드나 근원지 노드에서 수행한다. 따라서 전송된 슬롯의 불필요한 망 순환을 줄임으로써 슬롯 재사용성이 증가한다. 슬롯 재사용성에 의한 대역 효율성과 노드의 최대 처리율을 예측하기 위하여 수치적 분석을 수행하며 네트워크 시뮬레이션을 통하여 처리율 검증과 전송 지연, 전송 공정성 등의 다양한 성능 파라미터를 기존 프로토콜과 비교 평가한다.
본 연구에서는 고속의 연산이 가능한 인공신경망 시뮬레이터와 SA 알고리즘을 결합하여 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델을 개발하였다. 기존의 사용하는 상용시뮬레이터의 경우 현장 규모의 저류 전산 시뮬레이션을 수행시 시간이 많이 소모되므로 이를 해결하기 위하여 이 모델에서는 인공신경망을 사용하여 짧은 시간내에 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다. 이렇게 얻은 결과를 주관적인 경험에 의거하지 않고 자동으로 최적의 생산정 위치를 선정할 수 있도록 최적화기법인 SA 알고리즘을 적용하였다. 개발된 모델을 사용하여 얻은 결과를 기존 사용 시뮬레이터와 비교하여 예측성능이 양호함을 검증할 수 있었으며, 연산속도 또한 향상됨을 확인하였다. 특히 SA 최적화 알고리즘의 제어변수인 초기온도와 냉각률에 대한 민감도분석을 실시하여 각각에 대한 최적값을 산출하였으며, 이를 통해 개발한 모델의 연산성능을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 개발된 모델을 사용하여 생산정 위치 최적화를 수행한 결과, 생산성이 우수한 지역을 선정하여 최적의 생산정 위치를 도출하였다.
목적: 회전근 개 파열의 봉합 가능성은 수술적 치료의 적응증을 정립하는데 매우 중요하다. 저자는 회전근 개의 봉합 가능성 및 치유에 영향을 주는 요소들과 회전근 개 파열의 수술적 치료의 적응증에 대해서 고찰하였다. 대상 및 방법: 회전근 개 파열의 봉합 가능성은 수술적 봉합 가능성과 술 후 회전근 개 파열의 치유 가능성의 측면에서 고려되어야 한다. 회전근 개 파열의 자연 경과에 대한 이해 역시 수술적 치료를 할 것인지 보존적 치료를 할 것인지를 결정하는데 큰 도움을 준다. 결과: 회전근 개의 치유 가능성을 예측하는 세가지 일반적인 범주가 있는데 첫째로 수술적 요소, 생물학적 요소, 환경적 요소이다. 수술의는 수술적 기법을 스스로 선택함으로써 수술적 요소를 제어할 수 있으며, 생물학적 요소는 나이와 급성 외상의 유무, 만성화 정도, 파열의 정도 등을 고려하여 주의 깊게 수술 적응 대상을 선택함으로써, 환경적 요소는 흡연 및 비스테로이드성 소염진통제(nonsteroidal anti-inflammatory drug, NSAID) 사용을 피함으로써 더 좋은 임상 결과를 기대할 수 있다. 결론: 회전근 개 파열의 자연 경과와 봉합 가능성에 대한 정확한 이해는 회전근 개 파열의 수술적 치료의 적응증을 정립하고 만족스러운 임상결과를 얻는데 큰 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 과거 2년에 걸쳐 강우유출수 처리목적의 인공습지로부터 수집된 수질자료를 바탕으로 지금까지 국외에서 개발된 다양한 형태의 영양소 모델의 적용성을 평가하였다. 검토결과 질소제거에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 수온과 수리학적 부하율(HLR) 이었는데 습지의 수표면적이 습지의 용량에 비해 더 중요하게 작용했음을 시사해주고 있다. 질소제거는 미국 WEF(water environment federation)가 개발한 준경험적인 형태의 모델이 적합한 것으로 밝혀졌다. 한편 인 제거 모델은 수온과 제거속도상수의 관계를 Power Model로 보고 모의했을 때 실측치와 가장 가깝게 계산치를 산출할 수 있었으며 실측치의 증가와 감소경향을 비교적 정확하게 모의할 수 있었다($R^2=0.79$). 그러나 모든 시도에서 수온이 특정온도 이하로 감소했을 때 가장 심한 오차를 발생하여 취약한 예측성능을 보였다. 한편 인공습지에서 질소제거특성을 검토한 결과 질산화에 비하여 탈질이 저조한 것으로 나타났는데 그 이유는 탄소원의 부족과 높은 용존산소 농도로 인하여 Anoxic 조건의 미형성 때문으로 분석되었다. 질소제거 향상방안으로 용존산소의 제어와 탄소원의 확보차원에서 햇빛에 노출된 개방수역과 햇빛에 노출된 식생구역, 그리고 습지의 기능적 측면을 고려한 구성요소의 배분 및 부유 수생식물 및 무기성 여재를 이용하는 방안을 논의하였다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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