본 연구는 복합교통망의 실시간적 운영전략에 활용 가능한 동적 K최소시간경로탐색알고리즘을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 정적 K경로탐색에 적용되었던 전체경로삭제방안을 동적 최적경로탐색알고리즘에 확장 적용함으로써 복합교통망에서 시간종속적으로 변화하는 수단-링크 통행시간과 수단-링크간의 환승비용에 기초하여 경로를 순차적으로 탐색하는 K경로알고리즘을 제시하였다. 특히, 링크기반동적표지를 적용함으로써 수단간 환승시 발생되는 환승이동, 환승대기 및 기타 환승행태를 용이하게 모사하면서 최적해를 도출하도록 하였다. 최적식과 함께 제시된 알고리즘은 복잡도계산을 통해 효율성을 살펴보았으며. 버스와 지하철로 구성된 소규모 가상네트워크에 대해 적용해 봄으로써 알고리즘의 검증 및 활용성을 검토해 보았다.
점박이응애 알에 대한 긴털이리응애의 전반적 채식행동을 연구하였다. 먹이가 충분히 존재할 때, 긴털이리응애는 섭식-섭식후이도.휴식-탐색 등 일련의 과정을 반복햇을며, 각각의 시간 소비(평균$\pm$표준편차)는 6.83$\pm$1.73, 3.00$\pm$1.33, 93.57$\pm$30.19 분이었고 탐색시간은 9분에 가가웠다. 섭식후이동은 이동 속도가 느리고 (초속0.09mm)한쪽 방향으로연속하여 회전하는 범위제한적 탐색행동을 보였으며 이탕행동은 속도가 빠르고(초속 0.31mm) 반응면적의 가장자리를 따라 이동하는 특징을 보였고, 탐색행동은 중간의 특징을 보였다. 또한 긴털이리응애의 섭식위치는 집중분포를 따랐다.
알려지지 않은 실내에서 인간형 로봇의 이동경로 생성을 위해서는 주변 장애물의 형태를 정확히 인식하여 이에 적합한 로봇 움직임을 만들어야 한다. 이 때, 인식된 장애물의 형태에 따라 로봇이 접촉없이 통과할 수 있고, 발과 접촉하여 통과할 수도 있으며, 회피할 수도 있다. 이를 위해 장애물이 어떤 형태를 갖고 있는지를 분류하여 로봇의 이동경로를 생성할 때 활용 가능한 장애물 인식 및 분류 방법을 제안한다. 특히 장애물 형태를 정확히 인식하기 위한 기존 알고리즘은 많은 계산량으로 실시간 활용에 어려움이 있으며, 불필요한 장애물도 함께 추출하기 때문에 연산자원의 낭비가 불가피하다. 본 연구에서는 장애물 인식의 계산량을 줄이기 위해 장애물의 영역을 분류한 후 정확한 형상이 필요한 장애물에 한해 크기 및 형태를 추출하도록 알고리즘의 적용 범위를 제한하여 계산량을 줄이는 방법을 제안한다.
본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 위치를 인식하고 출입금지 구역으로의 이동에 대해서 보안목적의 이동로봇이 센서를 이용하여 이동물체 및 인간의 행동 움직임을 인식하고 진입을 제한하는 주행기법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 레이져스케너에서 얻은 환경정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 이동로봇은 인간의 속도벡터를 계산 및 주행할 경로를 계획하고 인간의 진행방향을 차단할 수 있도록 예측된 경로를 따라 주행을 하게 된다. 이때, 인간의 움직임은 포인터 물체로 간주하였으며 로봇의 기구학에 기반하여 인간의 위치를 추정하는 기본 방법을 제시하고 그 타당성을 검정하기위해 로봇을 이용한 위치추정 및 추적 실험결과를 제시하였다.
본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.
정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.
도심 내의 보행공간은 도시민의 다양한 활동이 이루어지는 공간이다. 상업가로는 그 중에서도 도시 활동이 가장 활발한 장소이지만 이용자가 원하는 물건을 찾기 위해서는 많은 시간과 비용을 지출하여야 하며 이는 도심의 경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다. 이에 상업가로를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공하고 보행 이동을 보조할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 우선 기존의 네트워크 표현기법을 고찰하였고 물리환경적 측면, 방향전환에 따른 보행자의 공간에 대한 인지도, 시야와 접근성의 제약에 의한 인지도 3가지 관점으로 보행자의 공간 인지를 구분하여 네트워크에 반영하고자 노력하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 그 결과 다양한 인지요소들을 반영한 경로탐색이 가능하였으며 적절한 경로를 산출할 수 있는 방법을 제시하였다.
The intelligent robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robots need to recognize their position and posture in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for a robot to estimate of his position by solving uncertainty for mobile robot navigation, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the localization of a mobile robot using image information of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position. Also, the control method is proposed to estimate position and direction between the walking human and the mobile robot, and the Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
Background: Ankle instability usually occurs after stroke, and contributes to unsafe walking and associated risk of falling in the affected patients. Objective: To investigate the effects of kinesiology taping (KT) on gait and balance ability (center of pressure, CoP) in patients with ankle instability after stroke. Design: One group, pre-post design. Methods: A total of 11 patients with ankle instability after stroke were enrolled. In all subjects, the gait and balance ability were assessed under 2 conditions: KT and barefoot. Gait and balance ability was assessed using GAITRite system and FDM-S platform. Results: Comparison between KT and barefoot condition, KT condition was significantly higher in velocity, cadence, step length, and stride length than barefoot condition (P<.05). KT condition was significantly lower in CoP path length and sway speed than barefoot condition (P<.05). Conclusion: KT indicated potential as a helpful method for walking and balancing ability in patients with ankle instability after stroke. Therefore, this study recommends KT as an option applicable to the stroke with ankle instability.
환경오염을 유발하지 않고 사고가 적다는 점에서 보행에 관한 연구가 증가하고 있으며 현재 대중교통의 중요성이 환경적인 측면에서 부각되며 대중교통 수단간의 환승이 중요시되고 있다. 환승을 위해 보행하는 환승시설물을 중심으로 본 연구에서는 사당역의 환승통로와 신도림역의 내부계단을 현장조사를 통하여 각각의 용량을 조사하여 연구에 이용하였다. 기존의 서비스수준 산정방식으로는 첨두시간대의 보행자 통행패턴을 나타낼 수 없다는 문제점을 인식하고 본 연구에서는 대기행렬이론과 시설물의 가용률이라는 개념을 이용하여 실제 시설물에서 나타나는 서비스수준을 그대로 반영할 수 있는 방법론에 대해 연구를 진행하였다. 그 결과 현재 서비스수준 산정방식을 이용하여 시설물을 평가 또는 설계했을 경우 실제 상황보다 과대평가되는 위험함이 있었고, 본 연구의 방법론과 실제 현장상황을 비교분석한 결과 유사한 형태를 띄는 것으로 나타나 본 연구의 방법론이 실제상황에 근접한 서비스수준을 산출한다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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