교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.
본 논문은 생산라인 자동화를 위한 로봇으로 제조업 시장 확대에 가장 큰 걸림돌이 되는 가격 경쟁력 및 인력난 해소를 위해 설계하였으며 다양한 소재에 대응하기 위해 그리퍼를 교체하여 적용이 되도록 하였다. 자동화를 위한 로봇은 소재의 내외경 가공 및 검사까지 모든 공정이 일괄적으로 이루어 져야하며 LCD 모니터에 생산수량 및 불량률 등의 정보를 실시간으로 나타내어 효율적인 생산계획을 수립할 수 있도록 하였다. 생산라인 자동화를 위해 로봇의 설계는 Auto CAD를 이용하였다. 부품의 가공은 CNC에 적용하기 위해 자동공급장치를 설계하였다. 가공이 완료된 후 측정한 값을 LCD모니터를 통하여 작업자가 알아볼 수 있게 나타냈다. 외경 1은 40.405, 외경2는 32.201, 내경 1은 23.346, 내경 2는 34.302로 나타났다. 측정결과 불량 측정을 위해 측정부의 결과 값이 나타나며 불량이 발생하면 그래프를 이용하여 어떤 부위에서 발생했는지를 알 수 있도록 하였다. 또한 결과 값은 자동으로 저장되도록 하였다. 생산라인 자동화를 위해 100EA를 측정한 결과 외경 1은 40.40438, 외경2는 32.20164, 내경 1은 23.34830 내경 2는 34.30033의 평균값을 나타냈다. 측정값의 검증은 하이트게이지로 측정한 결과 0.003 이내의 결과를 나타냈다. 따라서 본 로봇 자동화 시스템을 적용한다면 생산성 향상 및 불량률 감소가 가능하여 인력대체 및 가격경쟁력이 가능하다고 판단된다.
생산시스템의 유연성과 효율성을 동시에 만족시키기 위한 자재취급 시스템으로써 AGV 시스템을 사용한다. AGV 시스템은 전체 생산시스템의 성능을 결정하는 중요 요인으로써 최적 설계안의 도출이 필수적이다. 일반적으로 상용 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 AGV 시스템 설계 검증이 이루어지고 있지만, 이러한 검증 과정을 신속히 처리하기 위한 일련의 절차에 대한 개발이 필요하다. 본 연구에서는 근사최적화된 일방향 흐름 경로와 다양한 운영 파라미터를 고려할 수 있는 일방향 AGV 시스템 시뮬레이터의 아키텍처를 제시 및 개발 하였다. 개발된 AGV 시스템 시뮬레이터는 Java를 기반으로 개발되었으며, 타부탐색을 이용한 근사최적 일방향 네트워크 설계를 지원하고, 사용자가 쉽게AGV 시스템의 설계 검증 및 대안분석에 사용할 수 있도록 개발되었다. 사용자의 시스템 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며 이 정보는 레이아웃 생성기, AGV 운영계획 생성기, 통합 AGVS 생성기로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 AGV 시스템을 모델링 및 시뮬레이션을 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.
최근 온라인상에 게시된 학회정보가 급증함으로써 주제에 따른 학회정보의 자동분류는 연구자들에게 효율적인 관련 학회 탐색을 가능하게 한다. 그러나 대부분의 학회 목록 제공 서비스에서는 학회명칭, 날짜, 위치, URL 등의 정보만 제공하기 때문에 학회 주제를 파악할 수 있는 정보는 학회명칭에 국한된다. 따라서 본 연구에서는 URL을 통한 학회 웹사이트의 토픽정보를 추출함으로써 학회정보량의 부족문제를 해결하고, 동시에 양질의 정보로 학습의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 구체적으로는 웹사이트 URL을 통해 수집한 HTML 문서로부터 주요 콘텐츠를 추출하고, 학회명칭과 유사한 토픽 키워드 정보를 선정하여 추가 가중치를 부여한다. 실 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 방법인 추가적인 웹 콘텐츠 정보의 사용은 주제에 따른 학회 분류의 성능을 성공적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 웹 사이트의 구조를 고려한 토픽 정보추출을 통해 분류의 정확성을 더욱 향상시킬 계획이다.
High precision of planning in the preoperative phase can contribute to increase operational safety during computer-aided spinal fusion surgery, which requires extreme caution on the part of the surgeon, due to the complexity and delicacy of the procedure. In this paper, an advanced preoperative planning framework for spinal fusion is presented. The framework is based on spinal pedicle data obtained from CT (Computed Tomography) images, and provides optimal insertion trajectories and pedicle screw sizes. The proposed approach begins with safety margin estimation for each potential insertion trajectory that passes through the pedicle volume, followed by procedures to collect a set of insertion trajectories that satisfy operation safety objectives. The radius of a pedicle screw was chosen as 70% of the pedicle radius. This framework has been tested on 68 spinal pedicles of 8 patients requiring spinal fusion. It was successfully applied, resulting in an average success rate of 100% and a final safety margin of $2.44{\pm}0.51mm$.
최근 설계 단계에서 설계품질 향상과 시공 단계에서 비용 절감을 효과를 기대하며 3차원 BIM 관련 기술에 대한 관심이 높아가고 있으며, 또한 부분적으로 기술 도입 효과가 나타나고 있다. BIM 기술은 크게 BIM 도구를 활용하여 설계정보를 디지털화하는 모델링 단계 기술과 BIM 모델로부터 설계 정보를 추출하여 업무 진행에 필요한 형태로 가공, 변환하는 정보 활용 기술로 구분하여 생각할 수 있다. BIM 기술에 대한 근자의 높은 관심에도 불구하고 실제 현장에 적용되어 가시적인 성과를 내는 데에 한계를 보이고 있는 이유 중 하나로 후자의 정보 추출 및 활용 기술의 범위와 완성도의 한계를 들 수 있다. 즉 많은 노력을 통하여 BIM 모델을 구축하더라도 이를 기반으로 물량산출, 도면 생성 등 가장 기본적인 업무조차도 현장에서 바로 사용할 수 있는 수준의 기능이 제공되고 있지 않다. 본 연구에서는 건축 골조를 대상으로 3차원 골조 모델을 이용하여 골조 물량, 특히 정확한 물량산출이 상대적으로 어려운 철근에 대하여 철근의 이음, 정착 등이 고려된 실행물량을 산출할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한 3차원 모델을 기반으로 철근 배근시공도와 가공일람표를 관련 기준에 따라 정확히 자동 작성함으로써 골조공사가 효율적으로 수행되고, 특히 정확한 이음 및 정착과 가공 계획을 통하여 철근 손실율을 최소화함이 기대된다. 본 논문에서는 이러한 BIM 기반 골조 물량산출 및 도면생성 시스템과 관련하여 주요 시스템 설계 내용과 구현 결과에 대하여 기술한다.
Computer system을 두부방사선 규격사진 분석, 모형분석, 환자관리에 이용하여 1. 두부방사선 규격사진 분석 및 모형분석에 있어서 노력과 시간을 크게 절감할 수 있었고, 보다 정확하고 다양한 분석을 간편히 할 수 있었다. 2. 환자의 체계적 관리와 검색이 용이해졌다. 3. 삼차원적 분석, S.T.O., Graphic 화면에서 한글 사용 및 각종 분석에서 자동적으로 치료계획까지 유도하는데는 더 많은 연구가 요구된다.
컨테이너터미널에서 생산성을 향상시키기 위해서는 야드를 효율적으로 운영하는 것이 중요하다. 자동화 컨테이너터미널의 경 우 수직형 자동화 야드로서 기존의 수평형 장치장과는 다른 장치장 특성을 가지게 된다. 자동화 컨테이너터미널에서 자동화 야드는 자동 화 장비가 운영되므로 자동화 장비와 외부트럭, 본선작업 등과 연계된 효율적인 장치장 계획이 필요하다. 그러나 기존의 장치장 계획은 공간할당 문제이므로 자동화 컨테이너터미널에서 사용된다면 실시간으로 변화하는 장비 및 장치장 상황이 반영되지 않기 때문에 장치장의 효율성이 저하되고 하역시간의 증가를 초래하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 본선계획파 장치장 현황, ATC의 상황을 고려한 실시간 컨테이너의 장치 위치를 결정하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
인류의 우주공간에 대한 영향력이 확대됨에 따라, 우주공간에서의 인위적인 활동에 영향을 미칠 수 있는 모든 종류의 상황들에 대한 이해가 최근 전 세계적으로 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이를 Space Situational Awareness (SSA)라고 하는데, 특히 근지구공간에서의 인위적, 자연적 우주물체는, 우주발사체의 지속적인 증가와 이리듐-코스모스 위성의 상호 충돌 및 중국 폐기위성 파괴 등과 같은 사건으로 기하급수적으로 증가된 우주물체의 개체수로 인해 대한민국 국적의 모든 위성에도 실제적인 위협 요인으로 대두되고 있다. 이에 기초 기술연구회와 한국천문연구원은 이러한 위협을 국가적으로 해결해야할 과제(National Agenda Project) 중의 하나로 정의하고, 이를 해결하기 위해 우주물체 전자광학 감시체계 기술개발(OWL; Optical Wide-field patroL) 사업을 시작하였다. 이 사업의 목표는 자국위성에 대한 궤도력을 독자적으로 유지할 수 있는 시스템을 개발하는 것이며, 이를 위하여 2011년부터 6년 동안 총 5개소의 해외 관측소에 50cm급 광시야 망원경을 각각 설치하여 자국위성을 자동으로 상시관측하고, 관측된 자료를 이용한 궤도계산을 통하여 독자적으로 궤도력을 유지할 계획이다. 또한, 우주잔해물 감시는 하나의 국가에서 단독으로 할 수 없기 때문에 2m급 우주물체 감시망원경을 개발하여 국제공동으로 진행할 계획이다. 사업 첫해인 2011년 4월 시스템 요구사항 분석을 완료하였고 10월말 시스템 기본설계를 완료할 예정이다. 최종 완성될 소구경 광시야 망원경과 우주물체 감시망원경의 주요 임무는 우주물체 관측이지만, 향후 광시야를 이용한 다양한 탐사천문학에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 한편, 자국위성에 대한 충돌 위험도 분석 및 회피기동에 관한 연구는 한국항공우주연구원이 이 사업의 협동연구로 참여하고 있다.
본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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