본 논문은 로봇이 다양한 지형 탐색이 가능한 자율 주행 알고리즘을 제안하고, 지형 탐색 중 로봇의 이동 경로를 모니터링 할 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 구현한 애플리케이션은 이동 로봇의 위치, 방향, 속력, 동작을 나타내는 상태부와 지형 탐색을 통해 얻은 지형 정보를 나타내는 지도부, 이동 로봇의 동작을 제어하는 제어부로 구성된다. 로봇의 움직임 제어는 탐색/복귀의 시작과 정지만 애플리케이션으로 명령하고, 탐색을 위한 모든 주행은 자율로 하도록 하였다. 지형 탐색의 기본적인 알고리즘은 적외선 센서를 이용해 좌측, 전방, 우측, 후방 순으로 장애물을 확인하여 장애물이 없는 곳이 이동하고 이동한 경로가 막다른 길이면 이전 위치로 돌아와 다른 방향으로 이동하여 탐색을 계속하는 과정을 반복하여 지형을 탐색한다.
본 논문에서는 이기종 무선 네트워크에서 다중 무선 네트워크 인터페이스를 이용한 고속 IP 이동성 관리 방법을 제시한다. 구체적으로, 핸드오버로 인한 패킷 손실과 핸드오버 지연시간을 최소화하기 위해, E-MAP과 이동 단말 간 멀티 캐스팅 터널링을 동적으로 생성하는 IETF HMIPv6를 확장한 E-HMIPv6를 제시하였다. E-HMIPv6는 IETF HNIPv6의 MAP의 확장, 핸드오버 절차, 동시 다중 터널링를 포함 한다. 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 기존의 이동성 관리 방법과의 TCP과 UDP 기반의 어플리케이션에서의 성능 비교를 위해 NS-2 시뮬레이션을 수행하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.142-148
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2019
Relatively few countries provide separate bicycle lanes for cyclists. Hence, tools for suggesting cycling routes are essential for a safe and pleasant cycling experience. This study aims to develop a mobile application to build cycling routes based on user preferences, specifically location, search radius, ride distance, and number of optimal routes. Our application calls the Strava API to retrieve Strava cycling segments crowdsourced from the cycling community. Then, it creates a graph consisting of the start and end points of these segments. Beginning from a user-specified location, the depth-first search algorithm (DFS) is applied to find routes that conform to the user's preferences. Next, a set of optimal routes is obtained by computing a trade-off ratio for every discovered route. This ratio is calculated from the lengths of all segments and the lengths of all connecting paths. The connected routes can be displayed on a map on an Android device or exported as a GPX file to a bike computer. Future work must be performed to improve the design of the user interface and user experience.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 모델2(MVC) 패턴을 기반으로 구글맵을 이용하여, 자신의 위치와 자신과 상대방의 위치가 활성화가 되어있을 때 상대방의 위치까지 확인이 가능한 System으로써, 사용자의 편리성을 위하여 안드로이드 4.2이상 버전의 스마트 폰 Application으로 개발하였다. Client에서는 J-Query Mobile, cordova를 사용하였고 Ajax, json 방식으로 서버에게 사용자 정보와 위치정보를 전송 하였다. 본 시스템을 통해 보호자들은 위치정보를 활용하여 안전하게 피보호자를 관리할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
Objective: The objective of this study was to examine multi-modal interaction effects of input-mode switching on the use of smart phones. Background: Multi-modal is considered as an efficient alternative for input and output of information in mobile environments. However, there are various limitations in current mobile UI (User Interface) system that overlooks the transition between different modes or the usability of a combination of multi modal uses. Method: A pre-survey determined five representative tasks from smart phone tasks by their functions. The first experiment involved the use of a uni-mode for five single tasks; the second experiment involved the use of a multi-mode for three dual tasks. The dependent variables were user preference and task completion time. The independent variable in the first experiment was the type of modes (i.e., Touch, Pen, or Voice) while the variable in the second experiment was the type of tasks (i.e., internet searching, subway map, memo, gallery, and application store). Results: In the first experiment, there was no difference between the uses of pen and touch devices. However, a specific mode type was preferred depending on the functional characteristics of the tasks. In the second experiment, analysis of results showed that user preference depended on the order and combination of modes. Even with the transition of modes, users preferred the use of multi-modes including voice. Conclusion: The order of combination of modes may affect the usability of multi-modes. Therefore, when designing a multi-modal system, the fact that there are frequent transitions between various mobile contents in different modes should be properly considered. Application: It may be utilized as a user-centered design guideline for mobile multi modal UI system.
기존의 Open API들과는 달리 링크드 데이터는 웹 자체를 하나의 거대한 지식베이스로 만들어 수준 높은 SPARQL 질의를 수행할 수 있으며, 다양한 데이터셋으로부터 서로 다른 정보들을 매쉬업하여 하나의 새로운 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있다. 본 논문에서는 위치 기반 시맨틱 검색을 위한 반응형 웹 애플리케이션을 구현하였다. 링크드 데이터인 DBpedia와 Google에서 제공하는 GoogleMap API를 매쉬업하고 검색된 개체들에 대한 세부적인 정보를 확인할 수 있는 시맨틱 브라우저 기능을 제공한다. 본 시스템은 반응형 웹 디자인 사상을 적용하여 PC 및 모바일 등 다양한 접속 환경에서 동일하게 사용할 수 있다. 본 논문에서 구현된 시스템은 기능이 유사한 현존 시스템들과 기능 스펙을 비교하였다. 비교 결과 시맨틱 사용, 링크드 기반 브라우저, 매쉬업 기능 등 다양한 측면에서 본 시스템의 우수성을 보여준다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제6권2호
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pp.30-39
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2016
This research presents the development of a self-governing mobile robot navigation system for indoor construction applications. This self-governing robot navigation system integrated robot control units, various positioning techniques including a dead-reckoning system, a UWB platform and motion sensors, with a BIM path planner solution. Various algorithms and error correction methods have been tested for all the employed sensors and other components to improve the positioning and navigation capability of the system. The research demonstrated that the path planner utilizing a BIM model as a navigation site map could effectively extract an efficient path for the robot, and could be executed in a real-time application for construction environments. Several navigation strategies with a mobile robot were tested with various combinations of localization sensors including wheel encoders, sonar/infrared/thermal proximity sensors, motion sensors, a digital compass, and UWB. The system successfully demonstrated the ability to plan an efficient path for robot's movement and properly navigate through the planned path to reach the specified destination in a complex indoor construction site. The findings can be adopted to several potential construction or manufacturing applications such as robotic material delivery, inspection, and onsite security.
Recently, 3D related technology has become a hot topic for IT. 3D technologies such as 3DTV, Kinect and 3D printers are becoming more and more popular. According to the flow of the times, the goal of this study is that the general public is exposed to 3D technology easily. we have developed a web-based application program that enables 3D modeling of facial front and side photographs using a mobile phone. In order to realize 3D modeling, two photographs (front and side) are photographed with a mobile camera, and ASM (Active Shape Model) and skin binarization technique are used to extract facial height such as nose from facial and side photographs. Three-dimensional coordinates are generated using the face extracted from the front photograph and the face height obtained from the side photograph. Using the 3-D coordinates generated for the standard face model modeled with the standard face as a control point, the face becomes the face of the subject when the RBF (Radial Basis Function) interpolation method is used. Also, in order to cover the face with the modified face model, the control point found in the front photograph is mapped to the texture map coordinate to generate the texture image. Finally, the deformed face model is covered with a texture image, and the 3D modeled image is displayed to the user.
현대인에게 가장 보편적이고 융합적인 미디어인 스마트 폰은 애플리케이션이라는 비히클을 갖는 뉴미디어이다. 이 연구는 미디어 사용자들은 어떻게 레퍼토리를 구성하여 미디어를 이용하고 있는지를 파악하고자 2019년 11월, 4주 동안의 개인별 모바일 이용행동 로그 데이터를 이용하여 모바일 애플리케이션 카테고리별 미디어 이용량을 중심으로 군집 분석을 실시하고, 최종적으로 8개의 모바일 미디어 레퍼토리 유형별 집단을 분류하였다. 8개의 각 미디어 레퍼토리 그룹은 애플리케이션 카테고리별 절대적 이용량과 타 그룹 대비 상대적 이용량에서 차이를 보였으며, 데모그라픽적 분포에서도 집단간 차이를 보였다. 이 연구는 모바일 미디어 레퍼토리를 규명해 냈다는 학문적 기여뿐만 아니라 기존의 k-means clustering에 의존적이었던 군집 분석을 SOM(Sefl-Organized Map)을 이용하여 프로토벡터를 추출하고 이 프로토벡터를 이용하여 k-means clustering을 실시하는 이단계 접근법(two-step approach)을 시도함으로써, 기존 k-means clustering이 갖고 있는 '이상치(outlier)'나 '결측치'에 민감했던 한계점을 극복하고 더 나은 성능의 분석 결과를 도출하고 있음을 보여준다는 점에서 방법론적으로도 의미를 갖는다. 또한 모바일 미디어 이용 행동의 유형 분류 연구는 전자거래 서비스를 이용하는 고객을 유형분류하고, 각 고객 유형에 맞는 고객 관리 서비스를 집행해야 하는 실무진이 고객 행동 로그 데이터를 기반으로 고객의 구조를 파악하고 각 고객 집단에 적합한 서비스 또는 마케팅 의사결정을 차별적으로 집행해야 하는 전자거래 커뮤니티에 실무적 가이드를 제공한다는 점에서도 의미를 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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