The objective of this paper is to suggest a decision support system allowing automated stowage planning for containerships, and provide a working prototype. Unlike most previous works in this topic which concentrated mainly on the theoretical aspects. this paper attempts to develop a feasible system for improving the speed and accuracy of stowage planning by combining practice and theoretical solution methods. The paper includes a definition of the containership stowage problem, and details on the design and development of the automated stowage plan generation routine. Several program tests are undertaken with randomly generated input data. The results suggest that the prototype system is quite meaningful even though there are still some unsolved problems. The paper concludes with a discussion of issues for future development of the decision support system.
웹기반 교육 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 사회적 네비게이션(social navigation) 기반의 사회적 검색(social searching)이 정보 검색 분야에서 제시되었는데, 이는 동료 이용자들로부터 제공된 정보를 바탕으로 검색 결과의 향상을 추구하는 기법이다. 본 연구에서는 개인화와 사회적 네비게이션에 근거한 웹 기반 사회적 검색 시스템을 구축하였으며 이용자 연구를 통해 이용자에게 적합하고 필수적인 정보를 제공할 수 있는 방법이라는 것을 검증하려 하였다.
This study presents sensor system for autonomous mobile robot capable of floor-to-floor self-navigation. The robot was modified using the Turtlebot3 hardware platform and ROS2 (robot operating system 2). The robot utilized the Navigation2 package to estimate and calibrate the moving path acquiring a map with SLAM (simultaneous localization and mapping). For elevator boarding, ultrasonic sensor data and threshold distance are compared to determine whether the elevator door is open. The current floor information of the elevator is determined using image processing results of the ceiling-fixed camera capturing the elevator LCD (liquid crystal display)/LED (light emitting diode). To realize seamless communication at any spot in the building, the LoRa (long-range) communication module was installed on the self-navigating autonomous mobile robot to support the robot in deciding if the elevator door is open, when to get off the elevator, and how to reach at the destination.
U-Eco City is promoted nation-wide by development of recent IT technology, method of effective countermeasure disasters, which real-time wire/wireless communication network, and 3D-Web GIS shall be connected that massive database, intelligent service be perceived. U&V-City is the four-dimensional future city that actualizes an intelligent daily ubiquitous computing service by embodying 3D-Virtual City, the reproduction of real world U-City while using Digital map, satellite image, VRML(Virtual Reality Modeling Language), which are presentation tool to describe city components and by efficiently catch and cope about nature and human disasters while employing EAI(External Authoring Interface) that provides HTML&JAVA, and interface for efficient removal/process of massive information/service and also by employing GPS/LBS/Navigation in support of the world-wide orientation concept, and RTLS(Real Time Location System).
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.268-276
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2015
A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robot need to recognize his position and direction for intelligent performance in an unknown environment. And the mobile robots may navigate by means of a number of monitoring systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. Notice that in the conventional fusion schemes, the measurement is dependent on the current data sets only. Therefore, more of sensors are required to measure a certain physical parameter or to improve the accuracy of the measurement. However, in this research, instead of adding more sensors to the system, the temporal sequence of the data sets are stored and utilized for the accurate measurement. As a general approach of sensor fusion, a UT -Based Sensor Fusion(UTSF) scheme using Unscented Transformation(UT) is proposed for either joint or disjoint data structure and applied to the landmark identification for mobile robot navigation. Theoretical basis is illustrated by examples and the effectiveness is proved through the simulations and experiments. The newly proposed, UT-Based UTSF scheme is applied to the navigation of a mobile robot in an unstructured environment as well as structured environment, and its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
한국은 2000년에 고령화 사회에 진입하여 노인인구증가에 따른 노동생산성 정하, 삶의 질 추구, 장애인 증가로 인한 사회 문제가 증가되고 있다. 그러나 정보통신기술의 발달로 고령자들의 이동뿐만 아니라 실내외 생활에 편의를 도모할 수 있게 되었다. 대표적인 서비스로 u-City를 들 수 있으나 국가 계획상에는 아직 구체적인 내용이 없는 상태 또는 부족한 실정이다. 서울시를 대상으로 고령자의 생활 복지를 담당하는 각 구청과 응급상황 처리를 담당하는 소방방재청의 고령자 지원 서비스를 조사한 결과 고령자의 기기에 대한 두려움, 통합서비스부족, 일부 상황에서만 제공되는 서비스 등의 문제점 및 요구사항을 파악하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 응급상황이 발생해야 제공되던 서비스를 탈피하여 생활 전반에 걸친 검지-확인-조치-대응의 4단계 순환관리 서비스를 제시하였다. 또한 관리체계 및 통신체계를 제시하므로 향후 국가계획 및 시스템 구축 시 참조모델로 활용할 수 있다.
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.288-294
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2014
Understanding a ship's present position has been one of the most important tasks during a ship's voyage, in both ancient and modern times. Particularly, a ship's dead reckoning (DR) has been used for predicting traffic situations and collision avoidance actions. However, the current system that uses the traditional method of calculating DR employs the received position and speed data only. Therefore, it is not applicable for predicting navigation within the harbor limits, owing to the frequent changes in the ship's course and speed in this region. In this study, planned routes were applied for improving the reliability of the proposed system and predicting the traffic patterns in advance. The proposed method of determining the dead reckoning position (DRP) uses not only the ships' received data but also the navigational patterns and tracking data in harbor limits. The Mercator sailing formulas were used for calculating the ships' DRPs and planned routes. The data on the traffic patterns were collected from the automatic identification system and analyzed using MATLAB. Two randomly chosen ships were analyzed for simulating their tracks and comparing the DR method during the timeframes of the ships' movement. The proposed method of calculating DR, combined with the information on planned routes and DRPs, is expected to contribute towards improving the decision-making abilities of operators.
DSRC를 활용한 ITS 시스템이 확산됨에 따라, 더 높은 전송 용량 및 전송 신뢰도를 요구하는 ITS 서비스가 개발되고 있다. 이에 따라, 차량 통신 환경에서 높은 전송 용량 및 신뢰성을 지원하는 한편 기존 무선랜 차량 단말들과의 형평성을 보장하기 위해, IEEE에서는 차세대 차량 통신 표준인 IEEE 802.11bd가 제안되었으며, 표준화가 개발 및 진행 중이다. 특히, 높은 전송 용량 지원을 위해, IEEE 802.11bd에서는 20 MHz 대역을 활용한 전송 동작이 지원 및 반영되었다. 본 논문에서는 기존 무선랜 채널 확장 방법을 활용하면서도 차량 통신 환경에서의 기존 단말과의 채널 접근 방법에서의 공정성을 만족하기 위한 채널 접근 방법을 제시한다. 특히, 채널 점유 비율에 따른 주 채널 설정 방법을 통해 기존 단말의 채널 접근 방법과의 공정성을 유지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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