Path finding and path planning is crucial in today's world where time is an extremely valuable element. It is easy to plan the optimum path to a destination if provided a map but the same cannot be said for an unknown and unexplored environment. It will surely be exhaustive to search and explore for paths to reach the destination, not to mention planning for the optimum path. This is very much similar to finding for an exit of a maze. A very popular competition designed to tackle the maze solving ability of autonomous called Micromouse will be used as a guideline for us to design our maze. There are numerous ways one can think of to solve a maze such as Dijkstra's algorithm, flood fill algorithm, modified flood fill algorithm, partition-central algorithm [1], and potential maze solving algorithm [2]. We will analyze these algorithms from various aspects such as maze solving ability, computational complexity, and also feasibility to be implemented.
A collision-free path planning algorithm between an articulated robot and polyhedral obstacles using configuration space is presented. In configuration space, a robot is treated as a point and obstacles are treated as grown forbidden regions. Hence path planning problem is transformed into moving a point from start position to goal position without entering forbidden regions. For mapping to 3D joint space, slice projection method is used for first revolute joint and inverse kinematics is used for second and third revolute joint considering kinematic characteristics of industrial robot. Also, three projected 2D joint spaces are used in search of collision-free path. A proper example is provided to illustrate the proposed algorithm.
Constrained minimum Steiner tree (CMST) problem is a key issue in multicast routing with quality of service (QoS) support. Bounded shortest path algorithm (BSMA) has been recognized as one of the best algorithms for the CMST problem due to its excellent cost performance. This algorithm starts with a minimumdelay tree, and then iteratively uses a -shortest-path (KSP) algorithm to search for a better path to replace a “superedge” in the existing tree, and consequently reduces the cost of the tree. The major drawback of BSMA is its high time complexity because of the use of the KSP algorithm. For this reason, we investigate in this paper the possibility of more efficient implementations of BSMA by using different methods to locate the target path for replacing a superedge. Our experimental results indicate that our methods can significantly reduce the time complexity of BSMA without deteriorating the cost performance.
본 연구는 점점 더 경쟁이 심화되고 있는 인터넷 의류시장에서 기업의 수익과 제품 관리에 영향을 미치는 소비자들의 반품행동에 관심을 갖고, 이들 반품에 영향을 미치는 결정요인 및 영향요인들의 경로관계를 규명하고자 하였다. 본 연구를 위해 인터넷 의류구매경험이 있는 20대 및 30대 남녀 소비자 517명에게 설문조사를 하였다. 반품행동에 영향을 미치는 요인의 영향을 알아본 결과, 반품여부에는 위험지각, 정보탐색, 충동구매, 구매경험, 연령이 정적인 영향을 미쳤으며 반품정도에는 충동구매, 구매경험, 성이 유의한 영향을 미쳤으나 위험지각, 정보탐색, 연령은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 한편 반품의도에는 위험지각, 성, 연령의 영향은 유의하였으나 정보탐색, 충동구매, 구매경험의 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 반품행동에 영향을 미치는 요인들의 경로관계를 분석한 결과, 반품여부에는 위험지각이 정적으로 직접적 영향을 미치고 정보탐색은 직접적 영향뿐만 아니라 구매경험 및 충동구매를 통한 간접적 영향도 미치는 것으로 나타났다. 또한 반품정도에는 위험지각의 영향은 없었고 정보탐색은 구매경험과 충동구매를 매개로 한 간접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰이 반품율을 감소시키고 반품정책을 수립하는데 필요한 소비자들의 반품행동특성을 제공하였다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAN:CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 자임을 부여받게 돨 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생학 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 대처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해 기존의 이동 에이전트 객체를 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리한다. 노한, 이주 노트의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리 시 소요되는 시간을 단축시킨다
본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAM: CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여받게 될 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생할 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄 지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 데처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해서 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리된다. 또한, 이주 노드의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리시 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Detecting obstacles and generating a suitable path to avoid obstacles in real time is a prime mission requirement for UAVs. In areas, close to buildings and people, detecting obstacles in the path and estimating its own position (egomotion) in GPS degraded/denied environments are usually addressed with vision-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques. This presents possibilities and challenges for the feasible path generation with constraints of vehicle dynamics in the configuration space. In this paper, a near real-time feasible path is shown to be generated in the ORB-SLAM framework using a chain-based path planning approach in a force field with dynamic constraints on path length and minimum turn radius. The chain-based path plan approach generates a set of nodes which moves in a force field that permits modifications of path rapidly in real time as the reward function changes. This is different from the usual approach of generating potentials in the entire search space around UAV, instead a set of connected waypoints in a simulated chain. The popular ORB-SLAM, suited for real time approach is used for building the map of the environment and UAV position and the UAV path is then generated continuously in the shortest time to navigate to the goal position. The principal contribution are (a) Chain-based path planning approach with built in obstacle avoidance in conjunction with ORB-SLAM for the first time, (b) Generation of path with minimum overheads and (c) Implementation in near real time.
본 논문은 ATM 시스템에서 동적 소스 기반의 점대다중점 호를 위한 라우팅 경로 택 방법을 제안한다. 특히 최적의 경로 선택보다는 리소스를 최대한 공유할 수 있고, 경로 계산 시간 단축 및 cycle 방지를 쉽게 보장할 수 있는 점대다중점 라우팅 경로 선택 방법을 제안하였다. 리소스를 최대한 공유할 수 있도록 하기 위해 착신지(destination) 노드로부터 가장 근거리의 branch point를 찾는 것이 이 알고리즘의 목표이다. 그러므로 목적(destination) 노드로부터 역 추적에 의해 인접한 노드중 같은 Call ID를 갖는 기존 경로상의 노드와 최초로 크로스(cross)되는 노드를 branch노드로 정하여 최적의 점대다중점 라우팅 경로를 구성하는 알고리즘이다. 크로스 노드를 찾을 때까지 역추적에 의해 선택되는 최적의 노트는 다익스트라 알고리즘을 이용하여 선택된다. 즉 점대다중점 라우팅 경로 선택은 역추적에 의한 인접 노드중 기존 경로와 크로스되는 노드 선택 단계와 각 인접 노드중 최적의 노드를 선택하는 단계를 수행한다. 이 기법은 경로 선정을 위한 라우팅 정보 테이블의 검색 및 경로 계산 과정을 단축시키고, 경로 설정시 cycle방지도 쉽게 해결한다.
인공지능(AI)의 한기법인 Space Search 기법을 이용하여 회로의 단선 결함의 유무 및 결함위치를 찾아내는 방법을 제시하였다. 보통 회로의 결함은 단선 및 단락의 구조적 결함으로 나뉘어진다. 두가지 결함 모두 회로의 기능에 중대한 이상을 초래한다. 그중 단선에 의한 회로의 결함에 대하여 다루었다. 우선 회로를 net와 net의 연결 path에 따라 tree 구조로 변환하였다. 서로 독립된 net들은 서로 다른 tree의 node를 이루며 각각의 tree는 적기적으로 연결됨이 없다. 각 tree의 최상단부의 root node에 test vector를 입력하고 최하단부의 leaf node에서 vector를 관찰하여 입력된 test vector와 비교한다. 그 비교 결과 동일 유무에 따라 결함의 유무를 판정한다. 결함이 있다고 판정된 leaf node는 depth search 방법에 의하여 root node쪽으로 test vector를 관찰하여, 전기적 신호에 의하여 회로의 서놔 단선된 위치를 찾아내도록 하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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