다수의 소형 정찰용 무인항공기를 이용하여 탐색 및 정찰 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건에 따라 임무 수행의 효율성과 효과성은 크게 변경될 수 있다. 하지만 어떤 운용조건이 가장 합리적인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 자율비행에 따라 충돌을 회피하면서 표적을 탐지 및 판별할 수 있는 무인항공기 비행 시뮬레이션을 개발하여 다수의 무인항공기 운용 시 보다 효과적이고 효율적인 운용조건을 도출할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 다수 고정익 소형무인기 군집비행을 위한 분산형 유도 알고리듬 설계를 다룬다. 군집비행을 통한 임무 수행을 위해서 각 무인기들은 집결, 선회, 경로점, 개별 비행 등의 기동이 필요하다. 이를 위해서는 경로 추종, 떼비행, 충돌 회피가 요구된다. 본 논문에서는 상기 기동들을 수행하기 위해 벡터필드(경로 추종), 증강 쿠커-스메일 모델(떼비행), 포텐셜 필드(충돌 회피) 기법들을 활용한 통합 유도 알고리듬을 제안한다. 통합 유도 명령 생성을 위해 각 기법에서 생성된 유도 명령을 가중치에 따라 혼합할 수 있게 설계하며, 19대의 소형 고정익 무인기를 이용한 비행시험을 통해 제안한 군집 유도 알고리듬의 성능을 확인하였다.
This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
가상 해저 환경 속에서 군중 행동은 영화, 게임 등의 엔터테인멘트 산업에서 많은 장면으로 연출된다. 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인하여 디지털 영화나 애니메이션이 점차 증가함에 따라 다수의 캐릭터들이 등장하는 장면을 쉽게 접할 수 있다. 가상 환경에서 군중의 행동을 효율적으로 처리하는 기술에 관련해서 군중 장면 처리 및 군중 행동 시스템의 구현에 관한 연구는 있었으나, 자연스러운 군중 행동 시뮬레이터를 개발하는 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 행동유형을 스마트하게 표현하여 시간과 비용이 많이 소요되는 단점을 보완하며 fish 군중행동 유형을 자동화하면서 사실적이면서 효율적인 가상 해저 환경 콘텐츠 제작을 구현하기 위한 fish 군중행동 시뮬레이터를 개발한다.
본 논문은 다수의 에이전트가 있는 스웜 시스템에서 효과적인 그룹행동을 다루는 연구를 한 내용이다. 많은 에이전트들이 그룹 행동을 할 때 효율적인 연합 행동을 할 수 있도록 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, 이하 APF)를 사용하였다. 제안된 연구에서는 균일한 에이전트간의 포메이션 형성, 신속한 목표물 이동, 그리고 에이전트간의 충돌 회피를 만족시키는 동적 연합(Dynamic Association, 이하 DA)알고리즘을 소개 한다. 동적 연합을 바탕으로 조직화된 단일 연합법(Systematic Singular Association, 이하 SSA)을 제안하였다. 제안된 계획에서는 장애물과 목표물 사이에도 직선시야(Line Of Signt, 이하 LOS)를 고려했다. 제안된 SSA 규칙과의 비교를 위해, 에이전트 간의 LOS만 고려하는 근거리 에이전트 선택 단일연합(Singular Association, 이하 SA)과 다(多) 연결 에이전트 선택 SA 알고리즘을 사용하였다. 비교의 결과로 제안된 방법에서 두개의 중요한 장점을 확인했다. 첫째, SSA규칙은 동료 에이전트를 잃을 가능성이 상당히 낮고 빠른 에이전트들의 빠른 이동을 만족시킨다. 둘째, 장애물과 목표물 사이의 LOS고려로 인해서 SSA규칙의 간소화는 특히 그룹 이동시 유리하다. 제안된 알고리즘의 효율성을 자세히 보여주기 위하여 다른 알고리즘과의 비교 시뮬레이션을 제공한다.
본 논문은 행위 기반 분산 기법(behavior-based decentralized method)을 활용하여 복수 무인기의 군집 비행을 위한 강인 제어기를 제안한다. 행위 기반 분산 기법을 활용한 복수 무인기의 군집 비행은 주변 무인기들의 정보만을 활용하여 편대를 이루게 되므로 많은 장점을 갖는다. 본 논문에서는 무인기 시스템에 크기가 제한된 시변 외란(time varying bounded disturbance)이 존재하는 상황에서, 주변 무인기들의 위치와 속도를 모두 활용하는 경우와 위치만을 활용하는 경우로 나뉘어 제어기를 설계하며, 위치만을 활용하는 경우 passivity 기법을 적용하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 시간에 의존하는 제한된 외란이 존재하는 상황에서 전체 폐루프 시스템의 uniformly ultimate boundedness 특성을 보장한다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어기법의 타당성을 검증한다.
본 논문은 동물들의 집단행동에서 나타나는 포식자-희생자 관계에서 포식자에 대한 희생자의 추격회피 행동을 분석한다. 희생자가 포식자의 추격을 피하는 하나의 방법이 인접거리에서 급회전을 하는 것이다. 그때 희생자가 추격으로부터 살아남기 위해서는 임계거리와 회전각은 매우 중요하다. 여기서 임계거리는 회전 시작 직전 포식자와 희생자 사이의 거리이다. 이러한 임계거리와 회전각을 분석하기 위하여 본 논문은 추격의 시작에서 보유한 포식자의 에너지와 추격동안 소비한 포식자의 에너지를 이용한다. 시뮬레이션을 통하여, 임계거리가 짧을수록 희생자가 추격으로부터 살아남을 수 있는 회전각은 커진다는 것과 포식자의 질량에 대한 희생자의 질량의 비율이 작아지는 경우에도 역시 회전각 커진다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 자연에서 나타나는 현상과 유사하며, 따라서 이것은 본 논문에서 분석한 방법이 옳다는 것을 의미한다.
본 논문에서는 비대칭적이고 불균질적인 트래픽이 혼재하는 멀티미디어 서비스 환경에서 시분할 듀플렉싱을 사용하는 시분할-코드분할 다중 접속(TD-CDMA) 시스템의 직교 코드와 시간의 2차원적인 자원을 효율적으로 운용하는 방법을 수학적 모델링을 통해서 알아본다. 호-계층에서는 상/하향 트래픽 부하를 2차원 벡터로 나타내어 대기 이론을 기반으로 하여 호손율을 구하며, 최소의 호손율을 보이는 최적의 스윗칭-포인트를 찾는다. 패킷-계층에서는 서킷호와 패킷호로 구분하여 대기 중인 패킷과 서비스 중인 서킷호를 2차원의 상태로 나타내어 패킷 손실율을 구한다. 또한 일정 수준 이상의 서비스 품질을 위해 요구되는 버퍼 크기를 알아본다.
This thesis has three main purposes: first, will show kinds, patterns, types, expression techniques of modern korean women's trimmings by every ten years. Second, it is to trace the effect of each decade on women's Hanbok trimming designs. Third, it will point out factors. that caused the change of modern Korean women's Hanbok trimming design patterns. Henceforth, there comes the result of the research and analysis. Trimming design patterns of modern women's Hanbok can be divided into three categories temporally: The first period of from 1910s to the first half of 1950s saw that design patterns did not changed much from traditional ones. It is because there were many catastrophes such as the invasion of Japanese Empire and Korean War. The compound design had expressed people's wish to earn many sons and babies at the end of Joseon Dynasty. But it turned to wishing luck for individuals affected by individualism and liberalism imported from the west. Realistic designs are the most frequently used and the least lines made up patterns. The second period of from the latter half of 1950s to 1970s saw that women wore their Jeogories and Chimas as suits. Screen printing technique enabled for various design patterns to come out. And the development of textile industry introduced various expression techniques such as making lace, meshing, flocking, burn-out etc cetera. The third period of 1980s saw that Hanbok became a kind of luxurious clothe as people's living standard rose. Hanbok again came into the spotlight, Hanbok designers came forward and their individualities are respected. The characteristic expression technique of grey-dying and geometric design patterns are more frequently used for the simple and modern beauty.
저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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