The operation planning of transports used to move blocks is the one of key factors. Furthermore, reducing the running time through the effective plan contributes to pulling forward the whole logistic process of the shipyard and substantially saving the fuel consumption of itself as well. The past researches of the transporter focused on finding only the shortest distances, so called, Manhattan distance. However, these searching approaches cannot help having the significant difference in the real operational time and distance with the minimum cost approach which considers the speed retardation for turns or safety at the intersection. This study suggests the noble transporter's operational model which could take account of the consuming operational time around the crossroads on the shipyard. Concretely, the proposed method guarantees the minimization of transporters' turns and passage number which are huge burdensome to the operation time and the whole planning of transports with the given period. Resultantly, this paper is willing to explain the appropriateness of our approach, compared with the previous ones.
본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.
임베디드 소프트웨어의 적합성 테스트는 소프트웨어의 기능이 명세를 따라 정확히 구현되었는지 검사하는 것이다. 적합성 테스트에서 테스트 시나리오는 소프트웨어의 전체 기능을 테스트할 수 있도록 추출되어야 한다. 일반적으로 테스트 시나리오는 단순히 전체의 기능들을 한 번씩 테스트해 보는데 초점이 맞춰져 있다. 하지만 테스트 시나리오는 테스트 수행의 효율성을 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 각 함수들을 테스트하는데 걸리는 시간과 사용자 입력으로 인해 발생하는 대기 시간을 고려하여 최적화된 테스트 시나리오를 추출하는 기법을 제안한다. 테스트 시나리오를 추출하기 위해 상태 머신 다이어그램과 테스트 케이스를 바탕으로 그래프 형태의 테스트 모델을 생성한다. 테스트 모델에는 테스트 수행 시간과 사용자 입력에 대한 정보가 포함되어 있다. 최적화된 테스트 시나리오는 테스트 모델을 기반으로 수정된 최단거리 알고리즘을 이용하여 추출한다. 제안하는 테스트 시나리오 작성 기법을 이용하면 테스트 수행 시간을 줄일 수 있고, 테스트 자동화를 향상시킬 수 있다.
그래프 이론에서 최소비용 경로는 시작 노드와 도착 노드 사이의 최단 경로를 탐색하여 구한다. 최소비용은 두 노드 사이의 거리나 가격의 차이를 1차원 값으로 계산하며 연결된 노드 사이의 최소비용의 합을 구성하는 노드와 간선이 최단 경로다. 그러나 각 노드가 다중속성을 갖는 경우에는 경로에서 나타날 수 있는 비용의 종류 또한 속성의 개수만큼이므로 최단 경로를 판단하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 요구사항을 만족할 수 있도록 유클리드 거리를 사용하여 다중속성을 반영한 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험에서는 1차원 값에 대한 최단 경로와 2차원 속성에 대한 유클리드 거리를 이용한 최단 경로가 다르게 탐색 되었다. 다중 속성에서도 단일 속성과 차별화된 사용자의 선호 속성이 반영된 것으로 나타났다. 결과적으로 다중속성이 반영됨으로써 사용자의 다양한 요구사항을 만족시킬 수 있게 되었다.
최근 교통약자의 이동권에 대한 관심이 증가하고 있으나 대부분 제도적 시설 공급측면에 치중되어 일시적 이동상의 불편함만을 해소할 뿐이며 실제 교통약자에게 향상된 이동편의를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 교통약자의 보행에 영향을 미치는 경사로, 계단과 같은 물리적 장애 요소들을 고려하여 교통약자 유형별 최적경로를 탐색하는 기법을 제안함으로써 교통약자의 이동편의를 직접적으로 향상시키고자 한다. 선행연구 및 관련 제도를 분석하여 교통약자의 보행에 방해가 되는 보행장애요소를 선정하고 계층적의사결정법(Analytic Hierarchy Process; AHP)을 이용하여 각 보행장애요소의 상대적 중요도를 산정하였으며 마지막으로 퍼지 시스템을 통하여 교통약자의 보행에 방해되는 정도를 나타내는 링크별 보행방해도를 도출한다. 보행방해도를 바탕으로 거리 요소를 포함한 보행 경로비용을 계산하고 이 값이 최소가 되는 경로를 다익스트라 알고리듬을 통해 탐색함으로써 교통약자 유형별 최적 경로를 제공한다. 본 연구에서 제안한 기법을 적용하여 도출된 19개 경로를 대상으로 실제 현장 실험을 통하여 각 경로에 대한 만족도 설문조사를 수행하였고 이를 통해 실제 교통약자의 이동에 편의를 향상하는 유의미한 경로가 도출되었음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 최적경로 탐색 기법이 내비게이션 서비스에 적용된다면 교통약자의 이동복지향상을 도모할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 개방환경에서 지형정보 웹지도화를 통한 활용가능성에 대한 검토 분석이다. 웹지형도는 기존 지형도의 기능을 수행하면서 동적인 지형정보 활용을 위한 기능과 분석, 시각화에 초점을 두고자 하였다. 웹지형정보도의 주요 기능 구현으로는 공간검색, 확대 축소, 이동, 토지이용 정보, 사용자정의 3차원 표현, 지형단면 및 고도분석, 거리분석, 지역간 경로안내, 지역검색, 필드정보, 지역 영상정보 등이다. 이러한 기능을 수행하기 위해 SVG, MYSQL, PHP, XML을 사용하였다. 공간정보는 SVG를 이용하여 표현되도록 하였다. SVG는 소스가 개방되어 누구나 쉽게 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 웹언어를 통한 데이터베이스 연동, 지도학적 표현이 효과적이다. 본 연구에서 중점을 두어 개발한 기능은 사용자 정의 3차원지도, 지형단면도, 최단경로 분석이다. 3차원지도는 수치고도모델을 제작하여 고도에 따른 픽셀에 불투명도 간을 부여하여 태양빛에 따라 입체영상이 표현되도록 하였다. 지형단면분석은 사용자가 범위를 지정하면 수치고도모델의 고도간을 데이터베이스에서 가져와 지형단면도과 통계정보가 나타나도록 하였다. 지역간 최단경로는 다익스트라 알고리즘을 적용하여 개발하였다. 앞으로 WebGIS는 정보전달 보다는 사용자 제공 지리정보(WebGIS 2.0) 확산에 더 기여할 것으로 예상된다. 이를 위하여 보다 많은 WebGIS 에 대한 연구개발이 요구된다.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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