In this paper, a global path generation method is suggested using multiple grid maps connected with the mission type of unmanned combat vehicle(UCV). In order to carry out a mission for UCV, it is essential to find a global path which is coincident with the characteristics of the mission. This can be done by considering various combat circumstances represented as grid maps such as velocity map, threat map and communication map. Cost functions of multiple grid maps are linearly combined and normalized to them simultaneously for the path generation. The proposed method is realized using $A^*$, a well known search algorithm, and cost functions are normalized in the ratio of the traverse time which is one of critical information should be provided with the operators using the velocity map. By the experiments, it is checked found global paths match with the mission type by reflecting input data of grid maps properly and the computation time is short enough to regenerate paths in real time as combat circumstances change.
운송설비용 자율 주행 운반체는 인간의 지도없이 주어진 환경 내에서 장애물과 충돌을 회피하며 효율적으로 목표지점까지 주행할 수 있는 최적의 이동 경로를 생성해야 한다. 본 논문에서는 장애물과 충돌을 회피하는 전역 및 지역경로를 유전알고리즘을 이용하여 계획하였다. 본 논문에서는 제안한 운송설비용 자율 주행 운반체의 충돌회피 알고리즘은 전통적인 충돌회피 알고리즘에 비해 능률적임을 모의 실험을 통해 확인하였다.
시각 장애인용 유도 로봇을 안전하게 유도하기 위해서는 경로를 검색하기 위해 사용되는 전자지도가 섬세해야 하며 위험한 위치에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 또한 GPS와 INS에 의해 획득한 위치정보를 통하여 안전하면서도 빠른 최단 경로를 검색해야 한다. 본 논문에서는 시각 장애인의 인식 능력의 차이에 따라 시각 장애인에게 경로의 안내 및 위치정보만을 제공하는 이동경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 주변 환경정보인식 및 GPS 오차보정기능을 가진 유도로봇과 통합된 시각장애인용 전역항법시스템을 구현하였다. 이 시스템을 통하여 시각 장애인이 비교적 짧은 거리를 이동하고자 할 때 활용할 수 있으며, 실외 환경에서는 GPS의 보조 항법 시스템으로 위치의 보정을 할 수 있음을 알 수 있었다.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
반구조적 분산 문서에서는 구조 정보가 제공되지 않고, 자료 구조에 대한 엄격한 형식이 없기 때문에 질의 처리 시스템을 정형화하고 구현하기 어렴다. 이질적이고 이구조적인 반구조적 문서의 요소를 정확하게 검색하기 위해서는 한 요소가 1:1, 1:N, W:1과 같이 서로 다른 매핑 형태를 취하면서 동시에 여러 요소에 매핑되는 다중 매핑을 처리할 수 있어야 하며, 지역문서의 태그를 파싱하여 구조적인 정보를 얻고 경로 트리를 생성해야 한다. 본 논문에서는 분산된 시스템에 존재하는 이질적인 반구조적 자료나 문서에 대한 동시 다중 매핑을 완벽히 지원하고, 문서 자체를 파싱하여 구조적 정보를 얻을 수 있도록 통합 질의와 검색을 수행하기 위한 추상적인 질의 처리 알고리즘을 설계하고 메타데이타 인터페이스를 이용하여 구현하였다. 이 알고리즘은 전역질의를 기반으로 지역질의를 생성하기 위해서 메타데이타 정보를 이용하여 노드들 사이의 매핑, 매핑 종류에 따른 데이타의 변환, 경로교체 및 노드 사이의 이질성을 해결하기 위한 알고리즘으로 제시하였다. 전역스키마와 지역스키마에 대한 매핑과 함수에 의한 데이타의 변환 및 경로교체는 사용자에 의해 구축된 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(for Distributed Documents XML Metadata Interface)를 기반으로 하여 구현되었으며, 같은 이름을 갖지만 다른 의미를 갖는 자료나 노드에 대한 검색은 노드를 구분할수 있는 노드가 가지고 있는 자식정보를 이용하여 노드 구분 조건절을 생성하여 구현하였다. XML 질의언어로 Quilt를 사용하였으며, OEM 모델로 제시한 세 개의 서로 다른 반구조적 레스토랑 안내 문서에서구현한 결과를 보였다. 프로토타입 시스템은 윈도우즈 환경에서 Java와 JavaCC 컴파일러를 이용하여 개발하였다.
전역 조명(global illumination) 효과를 사실적으로 렌더링하기 위해서는 복잡한 경로를 통해 입사하는 빛의 정보 해당하는 직접 조명 및 간접 조명을 정확하게 계산해주어야 한다. 이 과정에서 주어진 물체 표면 지점에 대해 계산되는 간접 조명 정보는 주변 환경의 기하적인 형태에 큰 영향을 받게 된다. 조화 평균 거리(harmonic mean distance)는 3차원 공간상에서 주어진 한 지점에서 보이는 물체들과의 거리를 나타내는 척도로 많이 사용되는 수학적 도구로서, 광휘 캐시(irradiance/radiance cache)나 환경 폐색(ambient occlusion) 등의 렌더링 효과를 생성하는데 주요하게 사용된다. 본 논문에서는 대표적인 고품질 전역 조명 렌더링 알고리즘인 최종 수집(final gathering) 방법 및 포톤 매핑(photon mapping) 기법을 통해 다양한 환경에서 계산되는 조화 평균 거리에 대한 근사값의 정확성에 대해 분석한다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효과적인 조화 평균 거리 계산의 근사화 기법 개발에 있어서 고려해야 할 점들과 방향을 제시한다.
무선 센서 네트워크에 대한 전역 도청에 대응하여 통신 경로 상의 노드들을 은닉하기 위해서는 네트워크 전반에 걸쳐 수많은 속임수용 더미 패킷들이 발행되어야한다. 이 논문에서는 모바일 싱크(기지국)와 근원지들을 포함하는 일정 크기의 원 형태 내에 존재하는 노드들로 국한되는 플러딩 기반의 데이터 전송 프로토콜을 제안하여 노드들의 위치 기밀을 유지하고 생성되는 더미 패킷들의 수를 감축하고자 한다. 플러딩 크기는 보안 수준과 통신 비용을 고려하여 결정할 수 있다. 제안 프로토콜을 설계하고 주요 특성을 검증한다.
전 세계적으로 발생하는 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도가 높아지고 있다. 이러한 자연재해는 사회 경제적으로도 많은 피해를 유발하고 있으며, 특히 물과 관련한 자연재해는 인류의 생존과 직결되는 문제가 된다. 이중에서도 가뭄과 관련한 연구는 진행 속도가 느리고, 가뭄의 진원지나 그 경로를 파악하기 어려운 문제로 인하여 다른 연구와 비교하였을 때 상대적으로 미흡하게 진행되어 왔다. 이러한 문제점 때문에 여타의 다른 자연재해에 비해 가뭄에 대한 예측 및 대책 마련 또한 쉽지 않은 실정이다. 이에 몬테카를로 모의를 통해 미래에 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 도출하는 확률론적 접근을 통해 좀 더 효율적이고 현실적인 대책 안을 마련할 수 있다. 본 연구의 목표는 기존 강우생성기와 증발산생성기를 결합한 일기생성기를 개발하고 이를 기후변화 시나리오에 적용하여 미래의 가뭄위험지수를 산출하는 것이다. 산출된 결과를 토대로 우리나라 전역에 대하여 준 실시간으로 갱신되는 미래가뭄위험도의 지도를 제작할 수 있다. 본 연구의 차별성은 첫 번째로 추계론적 접근을 통해 현재의 가뭄상태에 근거한 미래 가뭄에 대한 위험도를 예측할 수 있음을 들 수 있으며, 두 번째로는 지표해석모형을 활용하여 가뭄을 해석하기 때문에 유역 전반에 걸친 토양수분 뿐 만 아니라 국내 주요 댐 상류의 저수지 유입량의 불확실성을 정량화 할 수 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원 장기계획의 수립 및 의사결정에 있어 실용적인 정보를 제공할 수 있다.
본 논문은 무인잠수정의 동특성을 고려하지 않아 실제로 항행이 불가능한 급격히 변화하는 경로를 계획하기도 하는 기존 $A^*$ 알고리즘 기반 경로계획의 단점을 개선하기 위하여, 무인잠수정의 동특성을 고려한 항행궤적에 기반한 개선된 경로계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 $A^*$ 기반 알고리즘은 무인잠수정이 인접노드로 이동하는 경로를 직선으로 가정하여 이동비용을 계산하는 반면, 개선된 경로계획 알고리즘은 경로점 제어에 의하여 생성된 현실적 항행궤적을 노드 간의 이동경로로 설정하고 이동비용을 계산하여 최적의 경로를 계획한다. 모의실험에서 제안한 기법과 기존의 기법의 경로계획을 비교하여 본 논문의 논의가 타당함을 보인다.
지상무인로봇의 성공적 운용을 위해서는 작전지역에 대한 가동성 분석, 위협도 분석 등의 사전분석 결과를 반영하여 최적의 경로계획을 수행하여야 한다. 그 중에서도 가동성 분석 결과는 차량의 안전 보장과 관련성이 높으며, 특히 비포장로, 초지 등 야지 주행시 차량의 안전에 지대한 영향을 미칠 수 있다. 지형정보는 가동성 분석을 위한 특정 관심영역의 데이터 추출과 비용산출 과정에서 중추적인 역할을 한다. 본 논문에서는 새로운 기반 데이터로서 토지피복도의 활용성을 분석하고, 이를 기반으로 지상무인로봇의 주행을 위한 가동맵 생성방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 토지피복도의 단독 활용방법과 타 지형정보체계와의 혼합 활용방법이 기존 방법과 비교해 가동성 표현과 최적 경로계획에 있어 개선 효과를 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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