• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집(한일합동학술편); 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.857-862
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• 1987

Given a network with k specified vertices bi called centers, a cardinality constrained cover is a family {Bi} of k subsets covering the vertex set of a network, such that each subset Bi corresponds to and contains center bi, and satisfies a given cardinality constraint. A set of cardinality constrained overlapping territories is a cardinality constrained cover such that the total sum of T(B$_{i}$) for all subsets is minimum among all cardinality constrained covers, where T(B$_{i}$) is the summation of the shortest path lengths from center bi to every vertex in B$_{I}$. This paper considers a problem of finding a set of cardinality constrained overlapping territories. and proposes an algorithm for the Problem which has the time and space complexities are O(k$^{3}$$\mid$V$\mid$$^{2}$) and O(k$\mid$V$\mid$+$\mid$E$\mid$), respectively, where V and E are the sets of vertices and edges of a given network, respectively. The concept of overlapping territories has a possibility to be applied to a job assignment problem.oblem.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권2호
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• pp.116-121
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• 2014

This paper discusses computer-generated heuristics for motion planning. Planning with many degrees of freedom is a challenging task, because the complexity of most planning algorithms grows exponentially with the number of dimensions of the problem. A well-designed heuristic may greatly improve the performance of a planning algorithm in terms of the computation time. However, in recent years, with increasingly challenging high-dimensional planning problems, the design of good heuristics has itself become a complicated task. In this paper, we present an approach to algorithmically develop a heuristic for motion planning, which increases the efficiency of a planner in similar environments. To implement the idea, we generalize modern motion planning algorithms to an extent, where a heuristic is represented as a set of random variables. Distributions of the variables are then analyzed with computer learning methods. The analysis results are then utilized to generate a heuristic. During the experiments, the proposed approach is applied to several planning tasks with different algorithms and is shown to improve performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.236-241
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• 2008

This paper presents a method to recognize the plane regions for movement of walking robots. When the autonomous agencies using stereo camera or laser scanning sensor is under unknown 3D environment, the mobile agency has to detect the plane regions to decide the moving direction and perform the given tasks. In this paper, we propose a very fast method for plane detection using normal vector of a triangle by 3 vertices defined on a small circular region. To reduce the effect of noises and outliers, the triangle rotates with respect to the center position of the circular region and generates a series of triangles with different normal vectors based on different three points on the boundary of the circular region. The vectors for several triangles are normalized and then median direction of the normal vectors is used to test the planarity of the circular region. The method is very fast and we prove the performance of algorithm for real range data obtained from a stereo camera system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2004

본 논문에서는 Navigation Mesh로 이루어진 3D 게임에서 가시성 그래프(Visibility Graph)와 $A^*$ 알고리즘을 혼용한 효율적인 경로 탐색 방법을 제안한다. Navigation Mesh로 지형을 생성할 때 이동에 꼭 필요한 Mesh로만 최대한 단순하게 지형을 구성하는 경우에는 경로 탐색을 위하여 $A^*$ 알고리즘을 적용할 수 있으나, 일반적으로 세밀하게 구성된 Navigation Mesh에서 $A^*$ 알고리즘을 적용할 경우 탐색할 공간이 많아지기 때문에 경로 탐색이 매우 비효율적이 된다. 세밀하게 구성된 Navigation Mesh에서도 효율적인 탐색을 하기 위해서 본 논문에서는 가시성 그래프를 이용하여 탐색 공간을 줄이는 방법을 사용하였다. 장애물들의 정점을 찾아 반드시 통과하여야 하는 mesh 들을 선정하고 $A^*$의 휴리스틱 함수를 이 mesh들을 지나가는 거리로 정의함으로써 기본적인 $A^*$ 알고리즘을 수행하는 것보다 탐색을 위하여 방문하는 mesh들의 수를 현저히 줄일 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.459-468
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• 2006

현재의 센서 네트워크에서의 라우팅은 센서 노드의 한정된 에너지를 고려하여 네트워크의 유지를 최대화하기 위한 방향으로 라우팅 경로를 설정하고 있다. 기존의 라우팅 알고리즘은 센서 노드의 한정된 자원과 이동성을 지원하기 위해 라우팅 테이블을 가지지 않고 라우팅이 이루어질 때마다 라우팅 경로를 찾아 주어진 경로로 라우팅을 수행하는 방법을 사용하고 있다. 센서 네트워크에서 베이스 스테이션 기능을 가지는 싱크 노드는 이동성을 보장 받지만 센서 노드 자체는 비이동성을 가정하는 경우가 일반적이다. 따라서 한정된 자원 내에서 라우팅을 수행하도록 라우팅 테이블의 크기를 최소화하는 방안이 제시된다면 새로운 라우팅 기법을 고려해 볼 수 있다. 본 논문은 라우팅 테이블의 크기를 최소화하는 방법으로, 비트맵을 구성하여 라우팅을 수행하는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 이웃 노드와의 연결 정보를 비트로 표현하여 비트맵을 구성하는데, 전송에 필요로 하는 에너지를 최소화 하도록 이웃 노드에게 단 한번의 브로드캐스트를 수행한다. 그 결과, 모든 노드의 전체 네트워크의 링크 정보를 가지는 것이 아니라 부분적인 링크 정보를 가지게 된다. 링크 정보는 싱크 노드에 의해 만들어지므로, 부분적인 네트워크 연결 정보이지만 각 노드는 싱크 노드로 보고될 경로를 가질 수 있게 된다. 단 한번의 브로드캐스트이므로 메시지 전송 횟수를 최소할 수 있다. 즉, 센서 노드에서 메시지를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모하게 되는데, 경로 설정에 필요한 에너지를 줄이는 것은 노드가 가지는 한정된 에너지의 소모를 줄일수 있게 되어 네트워크의 생존 시간을 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 제안하는 라우팅 알고리즘은 기존의 라우팅 알고리즘에 비해 10% 정도의 메시지 전송 횟수를 줄일 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.658-668
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• 2011

지난 수 십 년간 통신 기술의 발전과 웹 서비스의 팽창은 인터넷 사용자 수의 폭발적인 증가와 화상회의, 가상 증감 현실, 인터넷 게임 등 실시간 멀티미디어 멀티캐스트 서비스의 급격한 증가를 초래했다. 고밀도 파장분할다중화기술에 기반한 DWDM(Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 대역폭 요구를 수용하기 위한 방안으로 국가나 글로벌 영역 범위의 차세대 인터넷망 구현을 위한 백본망 기술로 여겨지며, 이러한 DWDM 전달망에서는 멀티캐스트 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 멀티캐스트 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제가 파장 대역폭의 효율적인 활용 측면에서 매우 중요하게 다루어지고 있다. 주어진 파장 수 환경에서 최대한 많은 수의 멀티캐스트 연결을 달성하는 문제는 일반적으로 Non -deterministic Polynomial-time-complete 문제로 여겨지는 데, 본 논문에서는 가상소스를 기반으로 노드의 능력에 따른 차등화로 우선 순위를 적용하여 휴리스틱하게 멀티캐스트 라우팅 경로를 효율적으로 선정하는 DVS-PMIPMR (Differentiated Virtual Source-based Priority Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 같은 조건에서 더 많은 수의 멀티캐스트 라우팅 패스의 연결이 가능함을 시뮬레이션 및 성능분석 증명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-41
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• 2011

모바일 로봇의 경로 계획을 위해 형태 공간(Configuration space)과 형태 장애물(Configuration obstacle)이라는 개념이 많이 활용되고 있다. 이 개념은 이동로봇을 공간 상에서 하나의 점으로 간주할 수 있도록 주변 장애물을 확장시킨다는 것으로, 이를 통해 장애물과의 충돌로부터 자유로운(Collision free) 이동 경로를 쉽게 찾아낼 수 있게 된다. 또한, 이러한 형태 공간 및 형태 장애물을 쉽게 생성하는 가장 보편적인 방법 중 하나는 이동 로봇의 형태를 원형으로 근사화하는 것이다. 이는 그 방법이 간단하기 때문에 이동 로봇의 구체적인 형태 및 이동 메커니즘을 고려하여 형태 공간을 생성하는 방법보다 형태장애물 생성 시간을 크게 단축시킬 수 있게 해준다. 하지만 이동 로봇을 원형으로 근사화하여 형태 장애물을 생성할 경우 비교적 가까이에 있는 실제 장애물들이 하나의 형태 장애물로 병합될 수 있다는 문제점이 있다. 이로 인하여 형태 공간내에서 이동 경로를 생성할 경우 최적의 이동 경로를 찾는다는 보장을 할 수가 없게 된다. 따라서 형태 공간 내에서 최적에 가까운 이동 경로를 효율적으로 찾도록 하기 위해 부분적으로 보다 정확한 형태 공간을 생성하면서도 전체 생성시간을 단축시킬 수 있는 다단계 형태 공간 생성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 로봇을 원형으로 근사화시킨 뒤 시작지점과 목표 지점을 잇는 이상적인 경로를 생성하고 이 경로 상에 존재하는 형태 장애물이 로봇의 원형근사화로 인해 주변의 다른 형태 장애물과 병합되었다면 해당 형태 장애물에 대해서만 보다 정확한 형태 장애물을 재 생성한다는 방법이다. 또한, 본 논문에서는 기존의 정확한 형태 공간 생성 방법과 새롭게 제안한 다단계 근사화 형태 공간 생성 방법을 비교하기 위해 다양한 이동 로봇의 형태와 회전 각도에 대해 형태 공간을 생성하는데 소요되는 생성 시간을 비교 분석해 보았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.653-662
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• 2016

본 논문에서는 경로탐색 분야에서 많이 사용되는 RRT 알고리즘을 기반으로 한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. RRT 알고리즘 성능에 영향을 주는 가장 중요한 요소는 RRT 공간 내 노드 사이의 거리를 계산하는 거리 함수이다. Simulink/Stateflow (SL/SF) 모델의 테스트 케이스는 모델의 특정 상태에서 특정한 조건(본 논문에서 테스트 타겟이라 명명함)을 검사하기 위해 필요한 입력 시퀀스이기 때문에, 특정 조건을 검사하기 위해서는 먼저 모델을 특정 상태로 이끌어가는 것이 필요하다. 여기서 모델의 상태는 RRT의 노드로 표현된다. 일반적으로 어느 한 상태의 경우 다수의 조건을 검사할 필요가 있다. 예를 들어, 모델의 특정 상태가 다수의 전이가 발생 가능한 SL/SF model의 한 상태로 표현될 때, 전이 커버리지를 측정하기 위해서는 반드시 다수의 조건을 모두 검사해야 한다. 본 논문에서는 테스트 타겟들이 키 노드라 불리는 SL/SF 상태로 표현되는 특정 상태에서 다수 발견되는 점에 착안해서 만든 거리 계산 함수를 제안한다. 제안된 거리 함수는 키 노드가 아닌 노드에 페널티를 부과해서 RRT가 키 노드로부터 확장될 확률을 증가시킨다. 본 논문에서는 제안된 거리 함수를 이용한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위해 상업용 자동차에 들어가는 3가지 전자제어장치 모델이 사용된다. 제안된 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능은 페널티 측면에서 평가되고 기존의 RRT 알고리즘을 사용한 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능과 비교한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.58-63
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• 2017

Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.208-213
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• 2007

최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.