RFID 시스템의 주요목적 중 하나는 사물에 태그(tag)를 부착하여 사물의 이동을 추적하는 것이다. 태그는 공간적 위치와 시간정보를 모두 갖기 때문에 기존의 시공간 객체와 같이 궤적을 색인화 할 수 있다. 태그 궤적을 구성하면 보다 효율적인 추적이 가능하지만 현재까지 태그궤적색인에 대한 연구는 많지 않다. 태그가 기존 시공간 객체와 다른 점은 리더(reader)에 진입(enter)한 후 이탈(leave) 함으로써 리더 별로 독립적인 궤적이 생성되는 것이다. 따라서, 리더 사이에는 태그를 찾을 수 없는 궤적 단절구간이 나타나며, 태그의 추적을 어렵게 한다. 또한 리더에 진입 한 후 이탈하지 않은 포인트 태그(point tag)는 궤적을 형성하지 못하기 때문에 질의에서 탐색되지 않는다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 리더에 분산된 궤적을 하나의 궤적으로 구성하고 포인트 태그를 탐색하는 태그궤적색인인 TR-tree(Tag trajectory R-tree in RFID system)를 제안한다. 실험결과는 리더별 궤적 단절구간을 극복한 TR-tree가 기존의 TPIR-tree 그리고 R-tree 보다 향상된 성능을 나타낸다.
현재 무선 통신 기술과 위치 정보 기술의 발달은 다양한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)의 발전을 가져왔으며, 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 미래 위치를 빠르게 예측하기 위한 미래 인덱스의 필요성이 높아지고 있다. 미래 인덱스와 관련한 대표적인 연구로써 도로 네트워크 환경에서 이동 객체의 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성을 높인 확률 궤적 예측 기법이 연구되었다. 그러나, 이 기법은 장기간 미래 질의 시 방대한 미래 궤적 탐색 부하로 인해 예측 성능이 떨어지게 되며, 이 때문에 발생하는 빈번한 미래 궤적 갱신으로 인해 인덱스 유지비용이 매우 높아지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 장기간 미래 위치 예측을 위한 셀 기반의 미래 인덱싱 기법인 PCT-Tree(Probability Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PCT-Tree는 방대한 과거 궤적의 확률을 셀 단위로 재구성함으로써 인덱스 크기를 줄이고, 장기간 미래 질의의 예측 성능을 개선시킨다. 또한, 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성있는 미래 궤적을 예측함으로써 미래 궤적 예측 오류에 따르는 통신비용과 미래 궤적 갱신으로 인한 인덱스 재구성 비용을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PCT-Tree가 기존 인덱싱 기법보다 장기간 미래 질의 성능이 우수함을 입증하였다.
The increasing need to improve transient security assessment of existing or forecasted operating conditions of networks by power system operators is major concern of the power system security monitoring problem at the Energy Management Systems. This paper proposes a preventive control of transient stability with generation rescheduling based on rotor trajectory index obtained using time domain simulations. This index may help power engineers in making operational decision and to obtain a generation configuration with better transient security dispatch. The effectiveness of the proposed methodology is demonstrated on IEEE 39-bus New England system for a three phase fault at different loading conditions with single and multiple line outage cases.
최근 가장 활발하고 많은 연구가 이루어지는 시스템중의 하나는 교통 제어 시스템이다. 이 시스템을 효과적으로 지원하기 위해서는 이동체를 효과적으로 저장하고, 시간 혹은 시공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 높은 성능을 가진 이동체 데이터베이스 시스템이 필요하다. 빠른 이동체 데이터베이스 시스템의 성능은 병렬 색인을 이용하여 구축될 수 있다. 이 논문에서는 시공간 인접성과 이동체 특성에 기반한 디클러스터링 정책을 제시한다. 이동체의 진행 방향에 대한 예측을 통하여 색인의 노드에 대한 성장을 예측하고, 이를 토대로 병렬 색인을 구축한다. 실험 결과 제시된 기법은 기존의 다른 정책에 비하여 최대 15%이상의 성능 향상이 있다. 이 결과는 단일 디스크를 사용할 때에 비하여 디스크 당 50%이상의 성능향상 결과이다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
Humanoid robot is the most intimate robot platform suitable for human interaction and services. Biped walking is its basic locomotion method, which is performed with combination of joint actuator's rotations in the lower extremity. The present work employs humanoid robot simulator and numerical optimization method to generate optimal joint trajectories for biped walking. The simulator is developed with Matlab based on the robot structure constructed with the Denavit-Hartenberg (DH) convention. Particle swarm optimization method minimizes the cost function for biped walking associated with performance index such as altitude trajectory of clearance foot and stability index concerning zero moment point (ZMP) trajectory. In this paper, instead of checking whether ZMP's position is inside the stable region or not, reference ZMP trajectory is approximately configured with feature points by which piece-wise linear trajectory can be drawn, and difference of reference ZMP and actual one at each sampling time is added to the cost function. The optimized joint trajectories realize three phases of stable gait including initial, periodic, and final steps. For validation of the proposed approach, a small-sized humanoid robot named DARwIn-OP is commanded to walk with the optimized joint trajectories, and the walking result is successful.
In order to solve the optimization problem of designing the trajectory of three-dimensional horizontal well, we establish a multi-phase, nonlinear, stochastic dynamic system of the trajectory of horizontal well. We take the precision of hitting target and the total length of the trajectory as the performance index. By the integration of the state equation, this model can be transformed into a nonlinear stochastic programming. We discuss here the necessary conditions under which a local solution exists and depends in a continuous way on the parameter (perturbation). According to the properties we propose a revised Hooke-Jeeves algorithm and work out corresponding software to calculate the local solution of the nonlinear stochastic programming and the expectancy of the performance index. The numerical results illustrate the validity of the proposed model and algorithm.
This paper presents the features of an impact angle constrained open-loop optimal trajectory which is given by a function of initial conditions and optimal guidance gains. Using missile motion described by linearized kinematic equations and a proper form of performance index, an inverse optimal problem is suggested to investigate the gains related to the performance index. The flight trajectory and time-to-go can be shaped in terms of the optimal guidance gains. The results are evaluated by 3-DOF simulation.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 토크 최소화를 위한 궤적계획을 위해 라그랑지 보간법을 이용한 Algorithm을 제안하였다. 이를 위해 로봇 매니퓰레이터의 위치에 대한 구속조건이 주어지고 안정성이 보장되어야 한다. 라그랑지 보간법의 Runge's 현상을 회피하기 위해 Chebyshev 보간점을 이용하여 시간 보간점을 설정하였고, 이에 대응하는 최적각도를 찾아내어 라그랑지 보간법을 이용한 매끄러운 관절의 각도, 속도, 가속도 궤적을 얻을 수 있다. 로봇 매니퓰레이터의 토크 소비 최적화를 위한 성능지표를 선정하였으며, 계산된 궤적을 통해 이 성능지표가 최소값을 가지도록 반복 계산하는 과정을 거친다. 이를 통해, 토크와 성능지표를 최소화 시키는 최적의 궤적을 얻을 수 있으며, 로봇 매니퓰레이터가 작업을 수행하기 위한 움직임의 안전성을 보장한다.
Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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