• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권2호
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• pp.80-83
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• 2005

At present, GML becomes the global standard for the XML encoding of geographic information and is the foundation for the Geo-Web. GML is being applied to a wide range of geographic applications including GIS and location-based services, telematics and intelligent transportation systems. In this paper, we propose the tourism information system for supporting the location based service application. We made an effort to design and implement a GIS computing environment by thin client for mobile web mapping service. We are interested in the GML applications that include traditional GIS system for navigation service and location finder for points of interest (POI) services. This paper summarizes the Tourism information system for location based service of a small area (Han-Ok Village with the Korean traditional houses in Jeonju-city), in which moving travelers can obtain proper information services at the current location associated with traditional monuments, cultural products, food, and conveniences. In the paper, we report on the design of the thin client/server system for a mobile environment. This paper is divided into three parts. First, we give a general overview of the organization of the system and of the important concerns of our design. Second we focus on our system supports for location and POI determination, and design concerns. Finally, we show the graphic user interface of PDA, the procedures involved in the service, and the executed results.

• 대한조선학회논문집
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• 제46권4호
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• pp.444-451
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• 2009

The price increase of natural resources and the worldwide growth of LNG demand led to save the waste of Boil-Off Gas evaporating from cargo tanks of LNG carriers during navigation. As one of the efforts, a BOG reliquefaction system with BOG-to-BOG heat exchanging method was newly devised. This study was also discussed on the process details such as some features and advantages including comparisons with conventional BOG reliquefaction system, non BOG-BOG heat exchange type. The thermodynamic analysis for the system were also performed. Through the cycle simulation, the process efficiency of the BOG reliquefaction system BOG-BOG heat exchange was estimated to be increased up to 21%.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.260-269
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• 2021

To verify performance or conduct experiments using actual robots, a lot of costs are needed such as robot hardware, experimental space, and time. Therefore, a simulation environment is an essential tool in robotics research. In this paper, we develop the HUMIC simulator using ROS and Gazebo. HUMIC is a humanoid robot, which is developed by HCIR Lab., for human-robot interaction and an upper body of HUMIC is similar to humans with a head, body, waist, arms, and hands. The Gazebo is an open-source three-dimensional robot simulator that provides the ability to simulate robots accurately and efficiently along with simulated indoor and outdoor environments. We develop a GUI for users to easily simulate and manipulate the HUMIC simulator. Moreover, we open the developed HUMIC simulator and GUI for other robotics researchers to use. We test the developed HUMIC simulator for object detection and reinforcement learning-based navigation tasks successfully. As a further study, we plan to develop robot behavior intelligence based on reinforcement learning algorithms using the developed simulator, and then apply it to the real robot.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.93-98
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• 2023

In this paper, the development of an autonomous electric vehicle for logistics with a robotic arm is introduced. The manual driving electric vehicle was converted into an electric vehicle platform capable of autonomous driving. For autonomous driving, an encoder is installed on the driving wheels, and an electronic power steering system is applied for automatic steering. The electric vehicle is equipped with a lidar sensor, a depth camera, and an ultrasonic sensor to recognize the surrounding environment, create a map, and recognize the vehicle location. The odometry was calculated using the bicycle motion model, and the map was created using the SLAM algorithm. To estimate the location of the platform based on the generated map, AMCL algorithm using Lidar was applied. A user interface was developed to create and modify a waypoint in order to move a predetermined place according to the logistics process. An A-star-based global path was generated to move to the destination, and a DWA-based local path was generated to trace the global path. The autonomous electric vehicle developed in this paper was tested and its utility was verified in a warehouse.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.151-160
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• 2009

본 연구의 목적은 경제적인 주행속도 지표를 제공하는 도로 주행 시뮬레이터의 모듈을 개발하는데 있다. 주행경제를 위한 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 에너지의 효율화, 도로안전향상, 지속가능한 저탄소 녹색성장의 도로운영기술, 비용절감 정보를 제공한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 현장에 구현되어 있는 도로선형과 도로기하구조정보에 따라 도로주행 정보와 모의주행 시나리오를 검토하여 시뮬레이션을 수행하는 기술사양을 구현하였다. 본 연구를 통하여 개발된 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 주행모드 행위분석의 네비게이션 정보표출이나 이용편의성을 증진시키는 다양한 연계교통과 국도설계체계를 구축히는데 기여할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.51-64
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• 2009

다중센서를 이용한 기동물체의 추적은 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 위치추적 센서가 이용되며, 이러한 시스템은 UAV, 유도미사일, 우주선 등의 추적 탐지 통제를 위해 사용된다. 기동물체의 위치추적과 관련한 대부분의 연구는 다수의 레이더를 융합하거나 INS, GPS에 보조센서 추가하는 것이다. 하지만 이기종의 센서는 각 시스템특성 및 오차특성이 상이하므로 융합 간에 이를 고려하여 반영강도를 달리하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다중센서 융합에 의한 추적 성능 향상을 위해 GPS, INS에 지상 레이더를 추가하여 각 센서특성에 따른 오차분석을 실시하고, 융합 간 오차특성에 따라 각 센서의 Sensor Probability를 변화시켜 정밀도와 안정성을 향상시키는 추적 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 UAV의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 통해 고도값을 추출하고 제안 알고리즘을 적용하여 성능분석을 실시한다. 연구를 통해 각 센서의 항법정보 융합 간에 오차정도에 따라 측정치의 반영강도를 변화시켜 항법정보의 정확도 향상과 외부의 고의적인 환경변화 및 교란에도 강인한 추적이 가능하다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.58-63
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• 2017

Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.358-366
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• 2023

본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.38-45
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• 2012

시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.