The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.10A
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pp.1615-1624
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2001
이동 컴퓨팅 환경에서는 충분하지 못한 자원으로 인해 기존의 분산 알고리즘이 비효과적인 경우가 많다. 특히 이동 호스트의 낮은 가용성으로 인하여 중단 없는 서비스를 보장받기 힘들다. 이들의 원인은 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 작은 저장장치 및 안전하지 않은 저장장치, 이동 호스트와 이동 호스트, 이동 호스트와 기지국간의 통신 오버헤드 그리고 충분하지 못한 배터리 수명들을 들 수 있다. 특히 통신 오버헤드(이동 호스트를 찾는 오버헤드, 이동 호스트의 정보를 저장하는 오버헤드 등)로 인해 호스트의 배터리 수명을 단축시키고 통신비용을 증가시킨다. 이러한 통신 오버헤드를 최소화함으로써 이동 호스트의 배터리 수명이나 고장으로부터 좀 더 안전한 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 네트워크를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경에서 통신비용과 이동 호스트의 작업을 최소화시키는 조정된 2-계층 체크포인팅(coordinated checkpointing) 알고리즘을 제안하고 수학적으로 비용을 분석하였으며 기존 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 조정된 체크포인팅 알고리즘에서 통신비용(메시지 수)의 복잡도는 이동 호스트의 수의 제곱(O(n$^2$))이지만, 제안한 알고리즘은 기지국의 수 더하기 이동 호스트의 수의 제곱(O(n+$m^2$))이다. 일반적으로 기지국의 수에 비해 이동 호스트의 수가 상대적으로 훨씬 많기 때문에 (n>>m) 기존의 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘은 상대적으로 많은 통신비용을 감소시킬 수 있다.
본 논문은 고정 및 이동물체와의 효율적인 충돌회피 알고리즘으로 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 충돌회피 알고리즘은 이동로봇의 동적 특성을 고려하지 않고 최적의 경로생성에만 관심을 둠으로써 실제 이동로봇이 추종하기 어려운 경로를 생성하기 쉽다. 그러므로 이동로봇의 동적 특성을 고려한 충돌회피 알고리즘을 위해, 이동로봇과 장애물과의 상호작용관계를 가상의 힘으로 정의한 임피던스제어 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이런 단순 임피던스제어 알고리즘만으로는 갑작스런 장애물의 출현 시 이동로봇의 속도가 증가하고 장애물이 사라지면 속도가 감소하는 비효율적인 속도제어라는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 충돌 가능성에 따른 새로운 속도제어 방식을 고려한 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하고 검증하고자 한다.
In this paper, we propose effective boundary line extraction algorithm for moving objects by matching error image and moving vectors, and fast tracking algorithm for moving object by partial boundary lines. We extracted boundary line for moving object by generating seeds with probability distribution function based on Watershed algorithm, and by extracting boundary line for moving objects through extending seeds, and then by using moving vectors. We processed tracking algorithm for moving object by using a part of boundary lines as features. We set up a part of every-direction boundary line for moving object as the initial feature vectors for moving objects. Then, we tracked moving object within current frames by using feature vector for the previous frames. As the result of the simulation for tracking moving object on the real images, we found that tracking processing of the proposed algorithm was simple due to tracking boundary line only for moving object as a feature, in contrast to the traditional tracking algorithm for active contour line that have varying processing cost with the length of boundary line. The operations was reduced about 39% as contrasted with the full search BMA. Tracking error was less than 4 pixel when the feature vector was $(15\times{5)}$ through the information of every-direction boundary line. The proposed algorithm just needed 200 times of search operation.
In this paper, we propose that fast tracking algorithm for moving object is separated from background, using partial boundary line information. After detecting boundary line from input image, we track moving object by using the algorithm which takes boundary line information as feature of moving object. we extract moving vector on the imput image which has environmental variation, using high-performance BMA, and we extract moving object on the basis of moving vector. Next, we extract boundary line on the moving object as an initial feature-vector generating step for the moving object. Among those boundary lines, we consider a part of the boundary line in every direction as feature vector. And then, as a step for the moving object, we extract moving vector from feature vector generated under the information of the boundary line of the moving object on the previous frame, and we perform tracking moving object from the current frame. As a result, we show that the proposed algorithm using feature vector generated by each directional boundary line is simple tracking operation cost compared with the previous active contour tracking algorithm that changes processing time by boundary line size of moving object. The simulation for proposed algorithm shows that BMA operation is reduced about 39% in real image and tracking error is less than 2 pixel when the size of feature vector is [$10{\times}5$] using the information of each direction boundary line. Also the proposed algorithm just needs 200 times of search operation bout processing cost is varies by the size of boundary line on the previous algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.511-513
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2001
이동 컴퓨팅 환경에서는 충분하지 못한 자원으로 인해 기존의 분산 알고리즘이 비효과적인 경우가 많다. 특히 이동 호스트의 낮은 가용성으로 인하여 중단 없는 서비스를 보장받기 힘들다. 이들의 원인은 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 작은 저장공간 및 안전하지 않은 저장장치, 이동 호스트와 기지국간 또는 이동 호스트들 사이의 통신 오버헤드 그리고 충분하지 못한 베터리 수명들을 들 수 있다. 특히 통신 오버헤드(이동 호스트를 찾는 비용, 이동 호스트의 정보를 저장하는 비용 등)로 인해 이동 호스트의 베터리 수명을 단축시키고 통신 비용을 증가시킨다. 이러한 통신 오버헤드를 최소화함으로써 이동 호스트의 베터리 수명을 연장시키고 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 네트워크를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경에서 통신비용과 이동 호스트의 작업을 최소화시키는 조정된 체크포인팅(coordinated checkpointing) 알고리즘을 제안하고 수학적으로 비용을 분석하였으며 기존 알고리즘과 성능을 비교하였다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.377-388
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2020
In this paper, the autonomous mobile robot whit only LRF sensors proposes an algorithm for avoiding moving obstacles in an environment where a global map containing fixed obstacles. First of all, in oder to avoid moving obstacles, moving obstacles are extracted using LRF distance sensor data and a global map. An ellipse-shaped safety radius is created using the sum of relative vector components between the extracted moving obstacles and of the autonomuos mobile robot. Considering the created safety radius, the autonomous mobile robot can avoid moving obstacles and reach the destination. To verify the proposed algorithm, use quantitative analysis methods to compare and analyze with existing algorithms. The analysis method compares the length and run time of the proposed algorithm with the length of the path of the existing algorithm based on the absence of a moving obstacle. The proposed algorithm can be avoided by taking into account the relative speed and direction of the moving obstacle, so both the route and the driving time show higher performance than the existing algorithm.
이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.145-147
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1998
이동 호스트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서의 상호배제 알고리즘은 기존의 정적 컴퓨팅 환경과 여러 가지 다른 점이 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨터 환경에서 상호배제 문제를 효율적으로 해결하는 토큰 기반 상호배제 알고리즘을 제안하고, 이것은 성능을 메시지 송수신 비용으로 평가하였다.
An important issue in the design of future Personal Communication Service (PCS) networks is the efficient management of location information. In this paper, we propose an adaptive distributed dynamic location management algorithm that stores the position of the mobile terminal in k of the n location information databases (LIDs). The proposed algorithm chooses adaptively k. replication factor according to both the space locality of LIDs in wireless mobile networks and the location query popularity to local mobile terminal from remote mobile terminals. The performance of proposed algorithm is evaluated by both an analytical model and a simulation. Based on the results of performance evaluation, we know that the performance of the proposed algorithm is better than that of Krishnamurthi's algorithm regardless of call-mobility ratio.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.46-49
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2008
본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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