An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for human. UA V s are currently employed in many military missions such as reconnaissance, surveillance, enemy radar jamming, decoying, suppression of enemy air defense (SEAD), fixed and moving target attack, and air-to-air combat. UAVs also are employed in a number of civilian applications such as monitoring ozone depletion, inclement weather, traffic congestion, and taking images of dangerous territory. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$-PGA (A-star with Post Smoothing-Parallel Genetic Algorithm) for an UAV's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and TSP (Traveling Salesman Problem). A path planning algorithm for UAV is applied by transforming MRPP into SPP (Shortest Path Problem).
An efficient vehicle routing heuristic for different vehicle moving times for forward and backward between two points is studied in this research. Symmetric distance or moving times are assumed to move back and forth between two points in general, but it is not true in reality. Also, various moving speeds along time zones are considered such as the moving time differences between rush hours or not busy daytimes. To solve this type of extremely complicated combinatorial optimization problems, delivery zones are specified and delivery orders are determined for promising results on the first stage. Then delivery orders in each zone are determined to be connected with other zones for a tentative complete delivery route. Improvement steps are followed to get an effective delivery route for unsymmetric-time-varing vehicle moving speed problems. Performance evaluations are done to show the effectiveness of the suggested heuristic using computer programs specially designed and developed using C++.
In this paper, we present a new method to tool path planning problem for rough cut of pocket milling operations. The key idea is to formulate the tool path problem into a TSP (Travelling Salesman Problem) so that the powerful neural network approach can be effectively applied. Specifically, our method is composed of three procedures: a) discretization of the pocket area into a finite number of tool points, b) neural network approach (called SOM-Self Organizing Map) for path finding, and c) postprocessing for path smoothing and feedrate adjustment. By the neural network procedure, an efficient tool path (in the sense of path length and tool retraction) can be robustly obtained for any arbitrary shaped pockets with many islands. In the postprocessing, a) the detailed shape of the path is fine tuned by eliminating sharp corners of the path segments, and b) any cross-overs between the path segments and islands. With the determined tool path, the feedrate adjustment is finally performed for legitimate motion without requiring excessive cutting forces. The validity and powerfulness of the algorithm is demonstrated through various computer simulations and real machining.
본 논문은 다수의 목표물과 다수의 임무가 존재하는 상황에서의 다수 무인항공기의 임무할당 문제를 다룬다. 다수 무인항공기의 임무할당 문제는 순회 세일즈맨 문제, 차량 라우팅 문제와 같은 조합최적화 문제의 일종으로 NP-hard의 계산 복잡도를 가지고 있다. 이런 성격의 문제는 문제의 크기가 커질수록 계산시간이 급격히 증가하는 특징을 지니기 때문에 문제를 효율적으로 풀기 위해서 근사화 방법 또는 발견적인 방법을 사용한다. 본 연구에서는 임무할당 문제를 혼합정수 선형계획 문제로 정식화하고, 혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬으로 해를 구하였다. 다수의 목표물, 다수의 임무, 장애물이 존재하는 환경에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 각 방법의 최적성과 효율성에 대해 검토하였다.
최근 정보기술의 발달로 인해 여행의 유형은 여행사를 통한 패키지여행에서 개별 여행으로 트렌드가 변화하고 있다. 개별 여행은 항공권, 관광지, 관광지 체류시간, 교통편, 숙소 등 여행자 스스로 정보를 수집하고 일정을 계획하는 여행이다. 하지만 관광지의 교통편, 지리정보 등 관광지의 정보가 부족하여 여행 일정을 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 TSP 알고리즘을 이용하여 관광지 간 이동시간, 관광지 체류시간, 일 관광시간을 고려하고, 불필요한 교통수단의 이용으로 인해 발생되는 여행자의 피로누적을 최소화 할 수 있는 관광 순회 일정 안내 방법을 제안한다.
유부동산 시스템의 설계는 부동산의 광범위한 자료 수집으로 신뢰성 있는 정보를 적시에 제공하고, 부동산 가격 결정, 부동산 정책 등을 즉각적으로 반영하고 활용할 수 있게 한다. 오늘날 부동산 구매자의 취향이 다양해짐으로써 그동안의 판매자 중심의 시장에서 구매자 중심으로 바뀌고 있다. 부동산 중개 업무를 담당하고 있던 부동산 중개인의 영역범위가 점점 축소되고 있는 것은 부동산 정보화 시스템 구축의 영향을 받는다. 시대적인 환경의 변화는 부동산 거래 방식의 변화를 가져와 부동산 유통 시장의 변화를 주도하고 있다. 본 논문에서는 웹 공학의 부동산 컨텐츠 시스템 구축을 위한 설계로 웹 공학 기반의 새로운 인터넷 시대를 주도하고, 웹 서비스정보를 제공하여 부동산정보 시스템의 활성화를 수행하는데 그 목적이 있다.
무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 한정 용량 차량 경로탐색 문제(CVRP, Capacitated Vehicle Routing Problem)에서 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 improved sweep 알고리즘을 이용해서 초기 클러스터를 구성한다. 2단계에서는 1단계에서 얻은 각 클러스터에 대하여 이분 시드 검출 법을 이용해서 seed 노드를 선택하고, regret 값에 따라 각 경로에 고객 노드들을 삽입 함으로서 차량 이동 경로를 생성한다. 3단계에서는 tabu 탐색 방법과 노드 교환 알고리즘(node exchange algorithm)을 이용하여 2단계에서 얻어진 각 경로를 더욱 향상 시킨다. 본 논문의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 비교적 빠른 시간 내에 최적 근사 값을 얻을 수 있음을 보였으며, 이는 빠른 실행 시간을 요구하는 실 업무에 유용하다.
최근 금융환경의 변화로 보험회사간의 경쟁이 더욱 치열해 지고 있다. 이에 본 연구는 생명보험사의 서비스 품질을 핵심서비스, 관계서비스, 부가서비스로 구분하고 재구매의도에 미치는 영향과 이때 고객만족은 매개역할을 하는지를 규명하였다. 연구대상은 생명보험 가입고객을 대상으로 온라인설문서를 활용하여 받은 215부를 최종 유효표본으로 선정하였다. 분석은 SPSS 18.0을 활용하였고, 그 결과 첫째, 핵심서비스 중 유지서비스, 관계서비스 중 보험판매원, 그리고 부가서비스가 재구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 고객만족은 재구매의도간의 영향관계에서 유지서비스와 보험판매원은 완전매개효과, 부가서비스는 부분매개효과가 확인되었다. 본 연구결과는 생명보험사 고객의 선택행동을 이해하고 경영환경에서의 다양한 전략을 도출하는데 유용한 기초자료로 근거한다는 점에서 산업적 학문적 의의를 둘 수 있을 것이다.
Collection of data for this study was conducted by 271 questionnaire responded by the consumers of purchasing anti-allergy bedding products, and analysed statistically using SPSS. Research results through the questionnaire, it was determined to be the cause of allergic disease consumers most house dust mites. Recognition and recognition of house dust mite habitat, bedding called the most recognized. The anti-allergic bedding purchase motives and intelligence recommendations salesman recommendations and store display products that have the greatest impact. Highly educated respondents were more important role in the salesperson's recommendations and famous brand awareness to purchase. Higher income level of the respondents buy anti-allergic bedding for allergy symptoms allergy preventive and mitigation efforts. Quality ratings sewing, color, laundry management was more important in women than in men. The ages 20 to 30 showed that respondents think that more important than plush and brand. More than 40, laundry convenience is more important. Sewing and laundry management respondents of high school or less. Properties for the anti-allergic bedding satisfaction in women than in men, laundry, storage convenience, to prevent dust skimp on the effects of satisfaction was convenient. 30-40s for light weight than satisfaction, high durability and anti-allergic effect on satisfaction was higher than 20 respondents more than 50 respondents. Than 20 respondents more than 40 respondents also appeared to be more about the durability that meets. Anti-allergic bedding was soft to the touch, warmth, dust Blow out prevention effects, anti-allergic performance satisfaction of the properties has a positive effect on repurchase intent. It were also identified as important anti-allergic bedding inclined to the performance of a soft feel and anti-allergic recommended.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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