This paper presents a study of path-planning method for AGV(automated guided vehicle) based on path-tracking. It is important to find an optimized path among the AGV techniques. This is due to the fact that the AGV is conditioned to follow the predetermined path. Consequently, the path-planning method is implemented directly affects the whole AGV operation in terms of its performance efficiency. In many existing methods are used optimization algorithms to find optimized path. However, such methods are often prone with problems in handling the issue of inefficiency that exists in system's operation due to inherent undue time delay created by heavy load of complex computation. To solve such problems, we offer path-planning method using modified binary tree. For the purpose of our experiment, we initially designed a AGV that is equiped with laser navigation, two encoders, a gyro sensor that is meant to be operated within actual environment with given set of constrictions and layout for the AGV testing. The result of our study reflects the fact that within such environments, the proposed method showed improvement in its efficiency in finding optimized path.
This paper proposes the necessity of a walking period in footstep planning and details situations in which it should be considered. An optimization-based fast footstep planner that takes the walking period into consideration is also presented. This footstep planner comprises three stages. A binary search is first used to determine the walking period. The front stride, side stride, and walking direction are then determined using the modified rapidly-exploring random tree algorithm. Finally, particle swarm optimization (PSO) is performed to ensure feasibility without departing significantly from the results determined in the two stages. The parameters determined in the previous two stages are optimized together through the PSO. Fast footstep planning is essential for coping with dynamic obstacle environments; however, optimization techniques may require a large computation time. The two stages play an important role in limiting the search space in the PSO. This framework enables fast footstep planning without compromising on the benefits of a continuous optimization approach.
트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다
In this paper, an overview of anti-collision algorithm for RFID system of a standard EPC Class1 protocol is presented, and the binslotted dynamic search algorithm (BDS) based upon the slotted ALOHA and binary tree procedure is proposed and analyzed. Also, the performance is evaluated as comparing the BDS algorithm with the standard bin-slotted algorithm (BSA) through the simulation program. The performance of the proposed BDS algorithm is improved by dynamically identifying the collided-bit position and the collided bins stored in the stack of the reader. As the results, the number of request command that a reader send to tags in the reader s interrogation zone and the total recognition time are decreased to 59% as compared with BSA algorithm. Therefore, the tag identification performance is fairly improved by resolving a collision problem using the proposed BDS algorithm.
When vector quantization is used in low rate image coding (e.g., R<0.5), the primary problem is the tremendous computational complexity which is required to search the whole codebook to find the closest codevector to an input vector. Since the number of code vectors in a vector quantizer is given by an exponential function of the dimension. i.e., L=2$^{nR}$ where Rn. To alleviate this problem, a multiple shell structure of hypercube feature maps (MSSHFM) is proposed. A binary HFM of k-dimension is composed of nodes at hypercube vertices and a multiple shell architecture is constructed by surrounding the k-dimensional hfm with a (k+1)-dimensional HFM. Such a multiple shell construction of nodes inherently has a complete tree structure in it and an efficient partial search scheme can be applied with drastically reduced computational complexity, computer simulations of still image coding were conducted and the validity of the proposed method has been verified.
본 논문에서는 MPEG 3DAV Coding에서 진행 중인 EE2 및 EE3의 다시점 영상 압축에 효율적으로 적용할 수 있는 블록기반 시차추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상의 특성을 이용하여 블록크기를 가변적으로 구성하는 적응적 시차 추정을 적용하여 영상의 화질을 개선하였다. 추정하고자하는 해당 블록의 주변 특성을 고려하여 탐색 영역을 가변적으로 설정함으로써 계산량을 줄이고 좌우방향으로 시차가 더 크다는 스테레오 영상의 특성을 이용하여 2진과 4진 트리 분해를 혼용함으르써 기존의 4진 트리만 이용한 정보 부호화 방식보다 부가정보량을 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 기존의 전 탐색 영역블록 정합기법(FBMA)에 비해 최대 $68\%$정도 계산량이 감소하고, PSNR면에서 기존 기법들보다 1dB 가량 개선되는 것을 알 수 있다.
사고수목을 이루는 게이트나 기본사상이 많아질수록 정상사상 확률의 정확한 계산이 어려워진다. 이를 극복하기 위해 BDD 방법을 적용하면 중소형 사고수목의 경우 짧은 시간에 근사계산 없이 정확한 값을 구할 수 있다. CUDD 함수를 이용하여 사고수목을 BDD로 변환하고 그로부터 정상사상의 발생확률을 구하는 고장경로 탐색 알고리즘을 고안하였다. 후방탐색 알고리즘은 전방탐색 알고리즘보다 고장경로의 탐색과 확률계산 시간에서 효과적이다. 이 탐색 알고리즘은 BDD에서 고장경로를 찾는데 있어서 탐색시간을 줄일 수 있고, 해당 사고수목의 단절집합과 최소단절집합을 찾는 유용한 방법이다.
본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.
프로세서는 이용율의 최대한와 시스템 단편화의 최소화를 고려하여 들어오는 각 작업에 할당되어진다. 따라서 하이퍼큐브에서 프로세서를 효율적으로 할당하는 방법은 시스템 성능에 중요한 요인이 된다. 효율적이 프로세서 할당을 위해서는 필요한 크기의 서브큐브가 유용한지를 찾는 것과, 여러 개의 사용되지 않는 작은 서브큐브를 하나의 큰 서브큐브로 만들어 주는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 사용가능한 서브큐 브를 표현하는 이진트리를 얻기 위해 교환이 수행될 레벨과 파트너를 직접 결정하는 트리교환 알고리즘과 이를 이용한 할당방법에 관하여 언급한다. 제안된 알고리즘의 트리 탐색시간에 대한 복잡도는 $O\ulcorner$n/2$\lrcorner$$\times$2n)으로서 기존의 다른 방법들 과 비교하여 좋은 성능을 보인다.
능동규칙의 조건부 처리에 사용되는 데이터베이스 연산들은 처리되는 시간들이 상당히 크기 때문에 능동 데이터베이스 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 그래서 조건부에서 발생되는 연산들의 처리 시간을 최소화 시켜야만 시스템의 성능을 높일 수 있다. 기존 연구의 처리 기법들은 기본 데이터베이스 연산과 한정된 일부 집계함수만을 효율적으로 처리하고 있다. 본 연구에서는 릴레이션의 구조화와 상태테이블을 사용한 처리 기법을 제시한다. 릴레이션들을 분류트리로 구조화시키고, 삭제 정보 테이블을 도입함으로써 기본 데이터베이스 연산의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 이진 검출트리와 릴레이션의 상태테이블을도입함으로써 처리비용이 큰 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있어 능동 데이더베이스 시스템의 이용을 극대화시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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