본 연구는 공공데이터 포털을 통해 개방된 도서관 관련 데이터의 현황을 다각도로 살펴보며, 공개된 데이터의 수준과 공개 주체에 따라 데이터의 활용 정도에 어떠한 차이가 나타나는지 분석하였다. 또한 데이터의 공개주체를 지방자치단체와 국가 및 공공기관으로 구분하여 데이터에 부여된 키워드를 활용해 PathFinder Network 분석을 수행함으로써 양 주체가 공개한 데이터의 주제 군집과 중심성에 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 그 결과 국가 및 공공기관이 공개한 데이터로부터는 연구자료 등을 중심으로 4개의 주제군집이, 지방자치단체가 공개한 데이터로부터는 소장자료, 평생교육프로그램 등을 중심으로 8개의 주제 군집이 형성되었으며, 국가 및 공공기관이 공개한 데이터가 학교 및 공공도서관의 단순 현황을 주로 공개하고 있는 지방자치단체 공개 데이터보다 높은 활용도를 나타냈다.
최근의 건축물은 초고층화 또는 지하 공간의 심층화되어감에 따라 과도한 수직 거리 이동으로 인하여 체력이 부족한 사람들이 피난층 비상구에 이르기 전에 지쳐서 쓰러질 가능성이 있다. 화재 발생 인접 구역으로부터의 초기 피난에는 계단을 사용한 후에 나머지 거리는 승강기를 이용하여 안전한 공지나 도로로 탈출하는 방법을 요구하고 있다. 이에 따라 서울특별시 초고층 건축물 가이드 라인에서 피난용승강기에 대해 제정되었다. 최근 층수는 지하 7층 지상53층, 바닥면적 $6,800m^2$ 연면적 $127,050m^2$, 용도는 문화 및 집회시설 판매시설 업무시설 숙박시설(호텔) 공동주택(아파트)의 건축물을 설계하면서 피난용승강기를 별도로 설치하기에는 효율적이지 못하다는 판단하에 승용승강기의 설치기준에 따라 설계된 승강기를 피난용으로 사용하기로 결정하였다. 그러나 이에 대한 세부 설계지침내용이 아직까지 마련되어 있지 않아 국내법과 해외 설치기준을 근거로 승용승강기를 피난용으로 이용하기 위한 설계방법을 정리하였으며, 실제 설계된 도면으로 ELVAC+와 PathFinder의 피난프로그램으로 승강기수와 승강기를 이용한 피난자수의 적정성에 대해 연구하였다.
최신의 컴파일러는 실행 속도를 높이기 위해서 최적화 작업을 수행한다. 그러나 최적화 작업 중에 프로그램 구문의 실행 순서가 바뀔 수 있다. 단일 스레드 소프트웨어 에서는 최적화가 실행 결과에 영향을 주지 않지만 멀티 스레드 소프트웨어에서는 최적화로 인해서 기존의 실행 과정을 계산하는 방법으로는 설명할 수 없는 실행 결과가 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 자바 메모리 모델이 제안되었다. 자바 메모리 모델은 구문의 재배치를 고려하여 멀티 스레드 소프트웨어의 가능한 실행 과정을 명세하고 있다. 현재 자바 메모리 모델은 자바의 표준 메모리 모델로 정의되어 있다. 하지만 대부분의 멀티스레드 소프트웨어 검증 도구는 자바 표준 메모리 모델인 자바 메모리 모델 대신에 순차 일관성메모리 모델만을 고려하고 있다. 순차 일관성 메모리모델에서는 구문의 재배치를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 이용한 소프트웨어 모델 체킹 기법을 설명한다. 이를 이용하여 기존 소프트웨어 검증 도구인 JavaPathFinder 에서 오류가 없다고 한 소프트웨어의 오류를 찾아내었다.
본 논문은 모바일 로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 구현 시 사용되는 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법을 제시한다. 많은 모바일 로봇의 연구에 차동구동방식의 구동부가 사용되는데, 이는 곡선 주행이나 제자리 회전을 위해 두 모터의 속력을 다르게 하거나, 반대 방향으로 제어하게 된다. 이러한 경우 직선 주행에 비해 비교적 바퀴의 미끄러짐 현상(Wheel Slip)을 심화시켜 모바일 로봇의 누적 위치 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 로봇의 회전 반경을 기반으로 최근접점을 추출하는 대응점 탐색 기법을 통해 스캔매칭 성능을 향상시키고자 한다. 제안된 방법의 검증을 위해 LRF(Laser Range Finder)를 이용해 실험을 진행하였으며, 기존 알고리즘에 주로 적용되는 유클리디안 최근접점 기반의 대응점 탐색 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 대응점 탐색 기법이 보다 정확하게 대응점 집합을 추출하는 것을 확인했다.
In this paper, a real-time collision avoidance algorithm is proposed for experimental Autonomous Vehicle(XAV). To ensure real-time implementation, a virtual potential field is calculated in one dimensional space. The attractive force is generated by the steering command either transmitted in the remote control station or calculated in the Autonomous Navigation System(ANS) of the XAV. The repulsive force is generated by obstacle information obtained from Laser Range Finder(LRF) mounted on the XAV. Using these attractive and repulsive forces, modified steering, velocity and emergency stop commands are created to avoid obstacles and follow a planned path. The suggested algorithm is inserted as one component in the XAV system. Through various real experiments and technical demonstration using the XAV, the usefulness and practicality of the proposed algorithm are verified.
This paper gives a new SRF (Sonic Range Finder) Array formation on the mobile robot. This SRF Array formation obtaine the mobile robot's environmental informations wider and faster than the other systems and detects the obstacles in the robot's path. It is processed and controlled by 8031, on-chip micro-computer. SRF Array sensors are drived by the LM1812 transceiver and selected by the 8-channel channel multiplexer. In this paper, it detects the obstacles in wider range and gives them to the MAIN to design the shortest modify path.
Until now, considerable progress has been made in the application of range finding techanique performing direct 3-D measurement from the object. However, ther are few use of the method in the area of the application of material handing. We present a range finding vision system consisting of static and dynamic range finders to automate a reclaimer used for material handling. A static range finder detects range data of the front part of the piles of material, and a height map is obtained from the proposed image processing algorithm. The height map is used to calculate the optimal job path as features for required information for material handling function. A dynamic range finder attached on the side of the arm of the reclaimer detects the change of the local properties of the material with the handling function, which is used for avoiding collision and detecting the ending point for changing direction. the developed vision systm was applied to a 1/20 simulator and the results of test show that it is appropriate to use for automating the material handling.
Welding systems cannot adapt to changes in the joint geometry which may occur due to a variety of reason. Automatic seam tracking technigue is essential to adjust the welding torch position in real time as it moves along the seam. Automatic tracking system must keep the welding speed constant unrelation to the change of the welding path. Therefore, the information from the laser displacement sensor must be converted into the input to operate the X-Y table and to rotate the desired torch position by proposed algorithm. In this research, laser displacement sensor is used as a seam finder in the automatic tracking system. X-Y moving table manipulated by ac servo motor controls the position and velocity of the torch-and-sensor part. DC motor controls the position and velocity of the torch. X-Y table controls the position of sensor and relative position of torch is controlled by dc motor which is mounted at sensor-and-torch part. Sensor is always ahead of torch to preview the weld line. From the experimental results, we could see the possiblity that the laser displacement sensor can be used as a seam finder in welding process and that the seam tracking system controlled by proposed algorithm is well done.
This paper demonstrates the development of a mobile robot for patrol. We fuse differential GPS, angle sensor and odometry data using the framework of extended Kalman filter to localize a mobile robot in outdoor environments. An important feature of road environment is the existence of curbs. So, we also propose an algorithm to find out the position of curbs from laser range finder data using Hough transform. The mobile robot builds the map of the curbs of roads and the map is used fur tracking and localization. The patrol robot system consists of a mobile robot and a control station. The mobile robot sends the image data from a camera to the control station. The remote control station receives and displays the image data. Also, the patrol robot system can be used in two modes, teleoperated or autonomous. In teleoperated mode, the teleoperator commands the mobile robot based on the image data. On the other hand, in autonomous mode, the mobile robot has to autonomously track the predefined waypoints. So, we have designed a path tracking controller to track the path. We have been able to confirm that the proposed algorithms show proper performances in outdoor environment through experiments in the road.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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