본 논문은 연결비용 및 메시지 지연시간을 최소화하는 최적 LAM 설계를 위한 파레토 계층-적소 영역 유전자 알고리즘의 응용이다. 이러한 연구과제를 수행하기 위하여 LAN 설계를 위한 적합한 가능해의 표현 방법을 제안하고, LAN 설계 시 선택되는 여러 위상(topology) 형태는 지역적이고, 내선망에 가장 보편적으로 쓰이는 스패닝 트리 형태에 한정하여 유전자 알고리즘을 적용한다. 스패닝 트리를 초기 모집단의 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$ 수 개념을 이용한다. $Pr\ddot{u}fer$ 수는 간결하면서도 스패닝 트리의 특징을 잘 반영하며 염색체 표현에 적합하다. 유전자 알고리즘에 의해 이중 목적에 맞는 적응도 평가함수의 산출하고, 파레토 계층-적소영역 선별 알고리즘을 사용하며, 적합한 유전연산자를 적용함으로써 다양한 해공간을 탐색하여 최적 LAN을 하여, 제안되었던 알고리즘이 꽤 짧은 시간에 다목적 LAN 설계 문제의 좋은 해답들을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.
This paper presents a novel localization paradigm for mobile robots based on artificial and natural landmarks. A model-based object recognition method detects natural landmarks and conducts the global and topological localization. In addition, a metric localization method using artificial landmarks is fused to complement the deficiency of topology map and guide to action behavior. The recognition algorithm uses a modified local Zernike moments and a probabilistic voting method for the robust detection of objects in cluttered indoor environments. An artificial landmark is designed to have a three-dimensional multi-colored structure and the projection distortion of the structure encodes the distance and viewing direction of the robot. We demonstrate the feasibility of the proposed system through real world experiments using a mobile robot, KASIRI-III.
라돈 및 붕괴생성물의 호흡에 의한 인체 피폭선량의 제어가능성을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 1) 라돈에 관련된 기존모델을 토양 기공모델, 실내붕괴 모델, 폐선량계산모델로 분류해석하고, 2) topology이론에 따라 물리유추개념으로써 회로망으로 전환하여, 라돈환경계통을 정식화, 검증계산을 거쳐, 3) 모의계산으로 선량감도를 분석하여 최적 매개변수의 범위를 모색하였다. 매개변수인 환기율, 침적율, 부착율가 제어범위내 변화될 때, 정식화된 111원 연립방정식의 해를 구하여 선량감도를 분석하였으며, 제어매개변수의 선량감도에 의한 효과를 3차원으로 도식화하였다. 본 연구 수행결과, 제어매개변수 변화에 따른 실내의 $^{222}Rn$ 및 Rn-D의 농도 변화과정은 새롭게 해석할 수 있는 벡터감도단층모형으로, 일부 제어매개변수의 조합변화에 따른 선량감도는 3차원 그래프모형으로 나타낼 수 있었다. 선량감도의 3차원 그래프에서는 실내환경의 대표적 매개변수 값 범위에서 변곡점이 나타났으며, 일반적으로 높은 환기조건$(>1h^{-1})$하에서는 공기정화에 의하여 선량이 전반적으로 증가되나, 불충분한 환기조건$(<0.5h^{-1})$하에서는 공기정화에 의하여, 선량이 40%정도로 감소되는 것으로 나타났다 (* 라돈 및 붕괴생성물은 이하 $^{222}Rn$ 및 Rn-D로 통일한다.)
도시의3차원적인 성장 및 건물의 대형화, 복잡화에 따라 3차원 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 이와 더불어 위치기반안내, 경로탐색 또는 비상탈출 등과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅의 기초데이터로써 3차원 GIS의 활용에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 반면에 대부분의3차원 모델링 기술은 건물이나 지형의 시각적인 표현에 초점을 맞추고 있으며 공간분석에서 요구되는 위상구조는 갖고 있지 않다. 본 연구에서는3차원 모델에 위상구조를 적용하는 방법으로 2차원 GIS와 3차원 모델의 연동을 제시하고자 한다. 3차원 모델의 공간별로 분리된 객체를 상응하는 2차원 GIS 레이어의 피쳐와 데이터베이스의 레코드를 통해 연계하고 이로써 3차원 객체간의 관계를 정의하였다. 또한 2차원과 3차원이 연동된 건물모델의 복도네트워크를 구축하였다. 마지막으로 연동된 3D모델을 이용하여 건물내부에서 최적 경로분석을 몇 가지 시나리오를 통해 실시하였다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
무선 메쉬 네트워크는 쉬운 설치와 향상된 커버리지로 인해 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 예를 들면 메쉬 네트워크에서 throughput을 향상시키는 라우팅 프로토콜에 관한 연구나, 메쉬 링크의 품질을 측정하는 방법 등 다양하다. 하지만 이러한 연구들 중 대부분은 메쉬 라우터의 위치가 고정되어 있다고 가정한다. 하지만 실내 메쉬 네트워크의 경우 관리자가 메쉬 네트워크를 독점적으로 관리하기 때문에 설치 시에 메쉬 라우터를 설치할 위치를 마음대로 결정할 수 있다. 따라서 처음부터 메쉬 네트워크의 성능을 고려하여 메쉬 라우터를 설치하는 것은 성능향상에 필수적이다. 이 논문에서는 유전자 기반 최적화 알고리즘을 바탕으로 메쉬 네트워크의 특성 (간섭, 패킷 전달 토폴로지 등)을 고려한 메쉬 라우터 위치선정 기법을 제시한다. 기존에 메쉬 네트워크는 아니지만 다양한 무선 내트워크에서 기지국이나 AP등을 설치하는 문제가 연구되었고, 메쉬 네트워크의 고정된 메쉬 라우터 집합에서 게이트웨이를 선택하는 문제등이 연구되었지만, 메쉬 라우터의 위치를 선택하는데 있어서, 메쉬 라우터들의 위치나 메쉬 라우터 상에서의 패킷 전송 토폴로지에 의한 간섭을 고려한 연구는 없었다. 다양한 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제시된 기법이 랜덤 선택 기법에 비해 30-40%의 향상을 달성하였음을 보였다.
도시계획, 이동통신계획, 교통계획, 환경조사, 재해${\cdot}$재난 관리 등의 다양한 분야에서 효율적인 시설물 관리를 위한 3차원 도시모델의 사용이 증가하고 있다. 특히 최근의 건물모델링은 CAD와 GIS의 기술로 통합되는 추세이다. 현재까지 연구되어 온 건물모델링은 주로 외부 시각화를 위한 것이었으나 보다 다양한 분야에서 활용하기 위해 건물 내부에 대한 모델링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 3차원 건물모델링은 컴퓨터 그래픽스, CAD, GIS 분야에서 서로 다른 개념으로 발전되어 왔다. CAD와 컴퓨터 그래픽스 기반의 모델은 정밀한 시각화 표현 기능이 발전하였으나 객체에 대한 속성정보가 부족하며, GIS 기반의 모델은 속성정보와 위상기하학을 이용하는 공간 분석 및 연산 기능이 강력하므로 GIS와 CAD 통합된 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 건물모델의 내부구조를 복원하기 위해서 건축물 관리대장에 포함되어 있는 CAD 설계도면을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 기하학적 요소로 구성된 CAD 도면에 위상기하학적인 정보를 생성하고 내부 공간을 분할하여 3차원으로 복원한 뒤, 추가적인 속성정보를 건물 데이터베이스에 입력하였다. 오늘날 규모가 커지고 복잡해지는 건물 내부의 효과적이고 체계적인 3차원 공간분석 및 서비스 제공을 위한 GIS 네트워크 모델을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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