본 연구의 목적은 도시내 필지 단위의 지가산정과 그 결과의 시각적 표현을 위한 자동화 시스템을 개발하는 것이다. 현재 필지별 공시지가는 건교부의 ALPAS 프로그램으로 매년 산정 되지만, 시스템이 매우 번잡하고, 도시공간분석과 도시계획을 지원하는 기능을 제공하지 못해 개선되어야 한다. 따라서 본 연구는 지가계산을 위해 뉴럴네트워크(Neural Network)이론을 도입하였으며, Matlab 4.0 어플리케이션으로 계산 프로그램을 작성하였다. 계산 결과의 공간표현을 위해 ArcView GIS를 도입하였으며, 두 어플리케이션의 통합은 DDE(Dynamic Data Exchange)방식으로 통합하였다. 이는 Matlab을 서버로 설정하고, ArcView를 클라이언트로 설정함으로써 가능하였다. 사례연구는 진주시를 대상으로 하였으며, ArcView창의 메뉴에서 동명을 선택하면, Matlab에서 해당 동의 네트워크 모형을 구축하고, 필지 속성자료로 네트워크를 교육한다. 그 다음 ArcView 창에 고도제한, 미관지구, 도로 및 공원지정에 의한 지가 변동을 시뮬레이션할 수 있도록 버튼을 추가하여, 자동적으로 계산과 결과의 시각화가 가능한 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 부수적인 보완을 거친다면, 도시계획을 지원하기 위한 시스템(Planning Support System)으로 활용 가능할 것이다.
최근 건설장비 및 시스템의 지능을 높이기 위한 요구가 증대되고 있다. 특히 건설산업에 영향력을 미칠 가능성 큰 반자동 및 자동화 시스템은 지속적으로 변화하는 환경내에서 임무를 스스로 수행하기 위하여 필요한 지시와 계획을 생성하기 위하여 인공지능 접근법이 필요하다. 본 논문에서 인텔리젼트 토공시스템을 위한 프레임웍을 제시하고자 한다. 인텔리젼트 토공시스템은 자동으로 건설장비를 위한 계획을 생성하고, 건설장비간에 협력을 할 수 있는 방법을 제시한다. 인텔리젼트 토공시스템의 구조, 제어방식, 계획 및 자원배당 방법을 본 논문에서 제시하고자 한다.
Reliability and maintainability allocation in the analysis of the system's design, with the objective of planning and installing the individual components in such a way that the system performance is achieved. This paper has been made to solve an important task in reliability management of manufacturing systems within the general objective being to increase productivity while maintaining costs low. Thus, the purpose of this paper is to provide an analytical approach to determine an optimal reliability and maintainability allocation, trading off among system performance and parts investment costs. Two important considerations will be addressed in this regard : (ⅰ) determine the reliability and maintainability allocation of parts which maximizes a given production index, having fixed the total cost of investments ; and (ⅱ) determine the reliability and maintainability allocation which minimizes the total cost of investments, having fixed a minimum acceptable level of productivity. The procedure proposed in this paper is able to provide to managers and designers useful indications on the reliability and maintainability characteristics of parts in series -parallel systems. And this heuristic model is a decision support tool for contractors who are involved in large scale design projects such as ship and aircraft design. Numerical examples prove that an approximate expression of the average throughput rate is sufficiently accurate to be used in a numerical optimization method.
Project implementation plan is a blueprint that confirms project performance activities and specifies required man-hour, period and resource imput ratio. Various figures, the results of implementation plan, are predicted through estimation, and because of superiority of objectivity and repeatability, numerical formula-based estimation model is often used overseas. COCOMO model is the representative estimation model whose theories and formulas are publicized and it predicts the total man-hour required for software system development. This model is publicized in "Software Engineering Economics" written by Professor Barry Boehm of the U.S., and is the most widely applied numerical formula-based estimation model. This study is conducted to provide a series of methods that are optimal for KTDS environment by choosing COCOMO II model among various types of COCOMO models. In establishing implementation plan, COCOMO II model alone is not sufficient, it is necessary to link with and apply standard WBS system and standard man-hour. In establishing specific implementation plan, phased standard WBS system in order of the first phase of all the activities implemented in the project, Activity, Task, and Role, and the man-hour put into this should be distributed according to standard ratio from COCOMO II model's total man-hour. This study provides explainations by establishing standard WBS system and linking with COCOMO II model.
In this paper, the developed trunk cargo unloading automation system is introduced, and the RGB-D sensor-based box loading situation recognition method and unloading plan applied to this system are suggested. First of all, it is necessary to recognize the position of the box in a truck. To do this, we first apply CNN-based YOLO, which can recognize objects in RGB images in real-time. Then, the normal vector of the center of the box is obtained using the depth image to reduce misrecognition in parts other than the box, and the inner wall of the truck in an image is removed. And a method of classifying the layers of the boxes according to the distance using the recognized depth information of the boxes is suggested. Given the coordinates of the boxes on the nearest layer, a method of generating the optimal path to take out the boxes the fastest using this information is introduced. In addition, kinematic analysis is performed to move the conveyor to the position of the box to be taken out of the truck, and kinematic analysis is also performed to control the robot arm that takes out the boxes. Finally, the effectiveness of the developed system and algorithm through a test bed is proved.
이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.
건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.
최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 기존 이동에이전트 시스템들은 사용자나 혹은 프로그래머로 하여금 이동에이전트가 수행할 작업에 대해 매우 세부적인 행동 스크립트를 기술하도록 요구하며 이동에이전트는 실행 시에 단순히 이 고정 스크립트에 기술된 바대로 행동한다. 따라서 이동 에이전트 스스로 자율적으로 최종목표와 동적 상황에 맞는 계획을 수립하고 실행해나가는 것이 불가능하다. 이와 같은 기존 이동 에이전트 시스템의 제한점들을 극복하기 위한 한 가지 방법은 반응형 계획기를 포함한 지능형 이동 에이전트 시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 대표적인 반응형 계획 에이전트 구조인 JAM을 기초로 에이전트의 이동 모델과 에이전트간의 통신 모델을 설계하였다. 그리고 이 모델에 따라 에이전트의 이동과 통신을 위한 기본 동작들을 JAM에 추가 구현함으로써 스스로 계획을 세우고 실행하는 하나의 지능형 이동에이전트 시스템 IMAS를 개발하였다. IMAS 에이전트들은 기존의 이동에이전트들과는 달리 목표에 맞는 자신의 행동계획을 스스로 세울 수 있을 뿐만 아니라 동적인 환경변화에도 효과적으로 적응할 수 있다. 따라서 IMAS 에이전트들은 기존의 이동 에이전트들에 비해 보다 높은 유연성과 견고성을 보여줄 수 있다.
건설공사 관리의 목표는 계획된 품질을 적정 비용과 공기로 완성하기 위한 것이며, 이러한 건설공사의 목표를 실현하기 위해서는 효과적인 공정관리가 필요하다. 그러나 현재의 공정관리 방식은 마일스톤에 의한 결과위주의 관리방식으로 작업간의 상호연관성과 변이발생을 충분히 고려하지 못하는 등 여러 한계점이 있다. 이와 같은 공정관리 방식의 한계점을 극복하기 위해 재고 최소화, 낭비 최소화, 관리 능률 향상, 변이 관리 능력 향상 등의 효과를 나타낼 수 있는 린 건설 도입을 제안하고 있다. 따라서 본 연구에서는 린 건설 관리 기법 중 하나인 라스트 플래너 시스템에 관한 연구를 진행하였으며, 특히 라스트 플래너 시스템에서 핵심 단계인 주단위 예상작업계획에서 이루어지는 작업제반요건 분석에 관한 연구를 진행하였다. 그 결과 공정 계획 수립 시 사전에 건설공사의 저해요소를 제어하여 작업의 신뢰도 향상 및 작업계획 달성률을 높일 수 있는 작업제반요건을 식별 및 분류하여 중요도 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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