• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.545-554
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• 1992

본 논문에서는 복합형상의 금형을 가공하기 위하여 필요한 공구와 가공경로를 자동으로 생성해 주는 자동공정계획(CAPP)방법을 제시한다. 금형곡면은 일반적으로 복잡한 형상의 자유곡면들의 조합으로 이루어 지는데 육면체 형상의 소재로부터 원하는 금형곡면을 가공하는데는 수십시간의 기계가공 시간이 소요되며 또한 NC Code를 준비하는데도 같은정도의 시간이 소요된다. 금형곡면의 NC가공에 있어서 또다른 어려움은 공구의 과부하와 공구간섭이 빈번하게 발생할 수 있다는 점이다. 제안하는 자동공정계획방법은 전처리, 공정계획, 공구경로 생성의 3단계로 구성된다. 자동공정계획시스템의 입력정보는 1) 생성될 곡면형상 2) 가공할 소재형상 3) 가공공구 셀(드릴, 볼 엔드밀, 플렛 엔드밀), 절삭성 데이타등이다. 전처리 단계에서는 곡면모델러로부터 생성된 입력 형상을 Z-map이라 부르는 자료구조로 변환한다. 두번째 단계에서는 절삭 가공작업의 순서가 사용되는 공구와 함께 후방순환법에 의하여 결정된다. 그리고 실제 가공될 NC공구경로가 마지막 세번째 단계에서 생성된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.75-76
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• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.2
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• pp.231-240
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• 2023

It remains a challenge for robots to learn avoiding obstacles automatically in path planning using deep reinforcement learning (DRL). More and more researchers use DRL to train a robot in a simulated environment and verify the possibility of DRL to achieve automatic obstacle avoidance. Due to the influence factors of different environments robots and sensors, it is rare to realize automatic obstacle avoidance of robots in real scenarios. In order to learn automatic path planning by avoiding obstacles in the actual scene we designed a simple Testbed with the wall and the obstacle and had a camera on the robot. The robot's goal is to get from the start point to the end point without hitting the wall as soon as possible. For the robot to learn to avoid the wall and obstacle we propose to use the double deep Q networks (DDQN) to verify the possibility of DRL in automatic obstacle avoidance. In the experiment the robot used is Jetbot, and it can be applied to some robot task scenarios that require obstacle avoidance in automated path planning.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.20-20
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• 2017

궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.270-276
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• 1991

가장 대표적인 공작기계인 선반은 가공물에대한 바이트의 이송운동에따라 여러가지 종류의 가공물을 효과적으로 절삭할 수 있기 때문에 절삭 가공에 널리사용된다. 특히, 기계요소로 많이 사용되는 회전체의 절삭에 필요하므로 가장 먼저자동화가 요구되는 분야이다. 그러므로, 보다 효율적인 자동절삭의 목표를 달성하기위한 기초작업으로서 현재의 연구가 수행되었다. 본 연구에서 PC 사용을 전제로 소수의 입력 정보로부터 자동으로 최적의 가공계획 수립을 위한 프로그램의 개발을 목표로 먼저 준비단계로 임의의 외경절삭용 자동 가공계획 시스템을 개발하였다. 개발된 프로그램은 작업자의 자료입력을 최소화 했으며 이 입력자료를 토대로 자동으로 절삭공구의 가공경로 및 절삭에 필요한 자료를 생성하고 가공 전과정을 컴퓨터 그래픽으로 처리하여 사용자의 이해 를 돕도록 하였다. 이러한 기능은 컴퓨터 기억장치를 통하여 저장하고 그장된 자료를 NC code화 하거나 직접 PC로 부터 NC 기계를 구동하면 가공에 관하여 극히 초보자인 경우도 실제 가공을 수 행할 수 있다. 참고로 본 프로그램은 개인용 컴퓨터에서 사용을 전제로 프로그램언어는 Fortran, 그래픽 Library로 Halo를 이용하였고사용자의 이해를 보다 높이기 위하여 EGA Color Monitor를 채택하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.279-282
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• 2000

물류시스템설계 및 개선의 일환으로 차량운송계획 문제는 매우 중요시되는 분야이다. 본 연구는 유전자 알고리즘을 이용한 통합물류 운송계획문제(Integrated Vehicle Routing Problem : IVRP)를 위한 전산화 모델의 개발로서 운송 중인 차량의 자동위치 조회시스템(Automatic Vehicle Location System : AVL)을 이용하여 차량운송의 통제기능을 높이며, 차량운송 효율을 높이는 목적으로 VRP문제와 AVL문제를 연계하는 통합운송시스템의 개념 연구이다. 본 연구에서는 다-물류센터를 고려한 운송 영역할당(Sector Clustering), 경로계획 문제(VRP) 및 유전자 알고리즘을 이용한 운송순서 계획(GA-TSP)을 고려한 통합운송계획모델의 개발을 목적으로 차량의 운송간의 통신 및 통제 등의 기능을 위하여 위치 추적을 가진 GPS와 통신시스템을 위한 TRS 및 위치설정을 위한 GIS를 고려하였다. 본 연구에서의 AVL시스템 개발을 위한 GPS, GIS 및TRS 등 AVL시스템의 구성요소에 대하여 그 개요를 조사 연구하였다. 또한 GPS, GIS을 기반으로한 물류시스템의 구성과 시스템에 필요한 기능 및 구성요소를 파악하고 서브 시스템을 구성하여 각 서브 시스템의 기본설계를 실시하기 위한 연구이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.692-702
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• 2008

Path planning is gaining more weight in computer games and virtual reality as the number of self-moving characters increases. In the roadmap approach, the map of possible paths is built in advance to plan paths for a character, whose advantage is to provide high-quality paths. On the other hand, a disadvantage is that the road map doesn't reflect properties of characters such as their sizes because they move on the same map once the road map is constructed. In this paper we propose an efficient method to build a different road map for each character so that it can use its own map for path-planning. This method is efficient because the whole map is built once by applying the Visibility Graph regardless of the number of characters and walkable paths are incrementally inserted according to the sizes of characters. The effects of using separate roadmaps are demonstrated through simulations and the trade-offs accompanied with these effects are analyzed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.371-373
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• 2022

현재 선박의 항로계획은 항해사들의 항해지식과 경험을 바탕으로 이루어지고 있다. 하지만 자율운항선박의 등장으로 항로계획의 자동화에 대한 연구가 학계와 산업계에 관심이 높다. 본 연구에서는 AIS 데이터를 활용하여 선박의 항로계획을 자동으로 생성하기 위해 격자기반의 최단경로 알고리즘을 활용하였다. 이는 자율운항선박의 항로계획 생성에 있어 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.5
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• pp.981-988
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• 2023

As the usage of unmanned aerial vehicles expands, the development and the demand of related technologies are increasing. As the frequency of operation increases and the convenience of operation is emphasized, the importance of related autonomous flight technology is also highlighted. Establishing a path plan to reach the destination in autonomous flight of an unmanned aerial vehicle is important in guidance and control, and a technology for automatically generating path plan is required in order to maximize the effect of unmanned aerial vehicle. In this study, the optimization research of path planning using rapid-exploring random tree method was performed for increasing the effectiveness of autonomous operation. The path planning optimization method considering the characteristics of the unmanned aerial vehicle is proposed. In order to achieve indexes such as optimal distance, shortest time, and passage of mission points, the path planning was optimized in consideration of the mission goals and dynamic characteristics of the unmanned aerial vehicle. The proposed methods confirmed their applicability to the generation of path planning for unmanned aerial vehicles through performance verification for obstacle situations.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.31-40
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• 2020

In this study, we developed an algorithm for automatic travel itinerary planning based on expert recommendation. The proposed algorithm generates an itinerary by patterning a number of travel routes based on the automatic itinerary generation method based on the routes recommended by travel experts. To evaluate the proposed algorithm, we generated 30 itinerary for Singapore, Bankok, and Da Nang using both algorithms and analyzed the mean difference of trip distances with t-test and interater reliability of those itineraries. The result shows that the itineraries based on the proposed algorithm is not different from that of VRP(Vehicle routing problem) algorithm and interater reliability is high enough to show that the proposed algorithm is effective enough for real-world usage.