• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.13 no.2
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• pp.32-38
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• 1999

An autonomous mobile vehicle for transport system must plan optimal path in work envimnrent without human supervision and obstacle collision. This is to reach a destination without getting lost. In this paper, a genetic algorithm for globaI and local path planning and collision avoidance is proposed. The genetic algorithm searches for a path in the entire and continuous free space and unifies global path planning and local path planning. The sinmulation shows the proposed method is an efficient and effective method when compared with the traditional collision avoidance algorithms.rithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.278-280
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• 2000

본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2777-2779
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• 2005

최근 로봇 기술의 발전으로 인해 로봇에 관련된 제반 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구 중의 하나가 이동 로봇이 스스로 장애물을 감시하여 회피하도록 적절한 이동 경로를 생성해주는 연구이다. 따라서 본 논문에서는 이동 경로 상에 존재하는 장애물을 회피하기 위한 방법으로 비전 시스템에 기반하여 주행 거리 및 주행 시간을 최소화하여 목표점에 도달한 수 있도록 장애물을 회피하는 방법에 대하여 연구하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하여보았다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.4
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• pp.49-53
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• 2018

Parabolic offset antenna is widely used for wireless communication system. The general structure of parabolic offset antenna system is composed of supporting stand and RF devices under parabolic reflector. However sidelobe distortion in gain pattern is occurred by supporting stand and RF devices. Depending on position of subsidiary devices, angle of sidelobe distortion can be changed. In this paper we describe method for sidelobe distortion suppression using raytracing. We calculate 3D vector for sidelobe distortion suppression zone by raytracing method and compare when subsidiary device is in sidelobe distortion suppression zone or not. By comparison, we show method for parabolic antenna sidelobe distortion suppression.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.5
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• pp.316-330
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• 2019

This study examines the effect of goal orientation (GO) on employee' self-esteem and organizational citizenship behavior (OCB). Also, this paper investigates the mediating effect of employee' self-esteem and the moderating effect of leader's ethical leadership. The results of this study targeted 1,656 employees working at company and public institution were as follows: First, we found that learning goal orientation (LGO) and performance prove goal orientation (PPGO) had a positive impact on employee' self-esteem. But performance avoid goal orientation (PAGO) was not directly related to self-esteem. Second, LGO and PPGO had a positive effect on employee' OCB. But PAGO was not related to OCB. Third, the mediating role of self-esteem in the relationship between GO variables (LGO, PPGO) and OCB was statistically significant. Finally, the interaction term of employee' GO (LGO, PPGO) and leader's ethical leadership was not related to OCB, whereas the positive link between PAGO and OCB was stronger when leader's ethical leadership was high. In particular, this study presented with implications for future research, limitations of this study.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.5
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• pp.514-524
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• 2018

The purpose of this study was to investigate learners' reaction behaviors by the type of learning motive when teaching messages were delivered. The subjects of this study were 82 students from Auniversity and Buniversity in the metropolitan area. Students were online collaborative learning. The instructor delivered six messages. Since then, the researchers have measured the learner 's response time and the frequency and level of interaction. And analyzed using an independent sample t-test. As a result, the frequency and level of interaction increased before the message was delivered. The response time to instructional messages was the fastest among the students with performance avoidance goal orientation. Mastery goal orientation students were most sensitive to scaffolding messages. Performance avoidance goal orientation students responded most sensitively to the reminder message. Finally, Mastery goal orientation students had the most action on new topics. And performance approach goal orientation students had the most to do with accuracy and relevance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2420-2423
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• 2001

본 논문에서는 Nonholonomic 특성을 갖는 이동로봇이 여러 가지 장애물이 있는 환경 하에서 장애물들을 회피하면서 목표지점에 표시된 표식을 인식하고, 그 표식에 대해 일정한 자세를 유지하면서 목표 지점으로 이동하는 Homing 동작을 행위 기반 제어 알고리즘을 기반으로 한 개선된 주행알고리즘을 제안한다. 또한 장애물이 있는 환경에서의 이동로봇이 Homing하는 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.621-623
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• 2023

본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1900-1901
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• 2011

본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 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.