본 논문에서는 다중 로봇 (multi-robot)을 활용한 응용분야 중, 미지의 영역에 대한 탐색 (exploration) 능력을 향상시켜서, 주어진 미로 (maze)에서 다중 로봇이 통신을 통해서 협력적으로 출구를 찾아가는 효율적인 방안을 제안하였다. 즉, 미로 형태의 임의의 환경을 생성한 후, 로봇을 무작위로 배치시켜 상호간에 통신을 통하여 출구로 신속히 모두 빠져나오는 문제를 다루고 있다. 미로탐색을 위해 다중 로봇의 지역 탐색에서 사용되었던, 프론티어 셀, 셀 유틸리티등 기존 연구를 활용하였다. 또한 로봇간의 다중홉 무선 통신 (multihop wireless communications)을 위해서 이동성 (mobility)에 강한 일종의 홉기반 (hop-by-hop) 라우팅인, 랜덤 베스킷 볼 라우팅을 채용하였다. 또한, 출구를 찾은 로봇이 일정한 확률에 의거하여 출구 앞에서 정지하거나 혹은, 빠져나가는 의사 결정을 하여, 이 확률적인 결정이 다른 로봇의 행동에 어떻게 영향을 주는지를 실험적으로 조사하였다. 즉, 출구를 찾은 로봇이 현재 위치에서 멈추어서, 통신 중계 지점 (relay)으로 어떻게 활동되어야 최적인지에 대한 문제를 모의 실험을 통해 파악해보았다.
본 연구는 기존 행정적 절차 제시에 그치고 있는 방재관련 매뉴얼의 한계를 극복하고, 공학적 접근을 통한 실질적인 방재대책 제시에 목적을 두었다. 이를 위해 고속도로 구간 내 비상재해 발생 시 우회차량에 대한 처리방안 미흡으로 생기는 교통정체현상을 해결하고자 재난/재해 지점의 인접 나들목으로 우회하는 차량들의 혼잡을 줄일 수 있는 인접교차로 운영방안을 매뉴얼화 하였다. 수도권 내 고속도로를 대상으로 유형구분에 따라 고속도로 본선 차단 시 인접교차로 운영 시점 분석 및 최적 대응방안을 분석한 결과 고속도로 재난/재해 발생 시 하부도로 진출 형태에 따라 교차로 운영시점이 다르게 나타났다. 분석 결과에 따라 재난/재해 발생 동시에 각 지점 특성에 맞는 교통조건 기하조건을 파악하여 인접교차로 운영 방안을 판단하고 언론 및 운전자에게 홍보할 수 있는 체계를 구축한다면 긴박한 유고상황에서 신속한 초기대응과 운전자들의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
The daily food intake for dairy cows has to be effectively controlled to breed a sound group of cows as well as to enhance the productivity of the cows. But, feed stuffs are fed in the common bulk for a group of cows in most cases despite that the individual food intake has to be varied. To obtain the feed for each cow, both the nutrient requirements and the nutrient composition of fred have to be provided in advance, which are based on the status of cows such as weigh marginal weight amount of milk, fat concentration in milk, growth and milking stages, and rough feed ratio, etc. Then, the mixed ration fur diet would be computed by the nutrient requirements constraints. However, when TMR (Total Mixed Ration) is conventionally supplied for a group of cows, it is almost impossible to get an optimal feed mixed ration meeting the nutrient requirements of each individual cow since the constraints are usually conflicting and over-constrained although they are linear. Hence, addressed in this paper is a simulated annealing (SA) technique to find the food intake for dairy cows, considering the characteristics of individual or grouped cows. Appropriate parameters fur the successful working of SA are determined through preliminary experiments. The parameters include initial temperature, epoch length. cooling scheduling, and stopping criteria. In addition, a neighborhood solution generation method for the effective improvement of solutions is presented. Experimental results show that the final solution for the mixture of feed fits the rough feed ratio and some other nutrient requirements such as rough fiber, acid detergent fiber, and neutral detergent fiber, with 100 percent, while fulfilling net energy for lactating, metabolic energy, total digestible nutrients, crude protein, and undegraded intake protein within average five percent.
본 연구에서는 USN 환경하에서 다수 개의 지점교통센서를 신호교차로의 접근로에 설치되어 운전자 안전서비스를 제공할 경우 딜레마구간 검지를 위한 센서의 배치 방법에 대하여 다룬다. 교통 신호가 녹색-황색-적색으로 변동되는 시점에서 딜레마구간에 존재하는 위험차량을 검지하는 시스템에서, 센서의 배치 간격과 초기 위치를 확인하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM을 이용하여 평가하였다. VISSIM에 지점검지기를 다수 개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간의 변화를 수행하였다. 그 결과 지점교통센서는 20~27m의 간격으로, 도로의 설계속도에 따라 초기 센서의 위치를 변화하여 설치할 필요성이 있음을 알 수 있었다. 또한 교통량의 변화에 따라 센서의 딜레마구간 검지추세가 다름을 알 수 있었다. 본 연구로 미시적 교통시뮬레이션 기반으로 지점교통센서의 배치를 평가하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었고, 향후 USN 서비스의 실현에 있어 기초 자료로 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
최근 들어 양전자방출단층촬영(positron emission tomography, PET) 대표적인 진단검사인 FDG (2-[$^{18}F$]fluoro-2-deoxy-D-glucose)를 이용한 전신암 및 장기별 대사 검사뿐만 아니라 또 다른 양전자 방출 동위원소 탄소-11로 표지 된 다양한 방사성의약품 사용이 증가될 예정이다. 본 논문에서는 현재 국내에 설치 보급되어있는 국산 KOTRON-13 사이클로트론에 냉각 성능이 개선된 탄소-11 표적 장치를 설계, 제작하고, 다양한 생산시험을 통하여 탄소-11의 생산량 증대를 입증 하였다. 성공적으로 기존의 불소-18 타겟과 새로운 탄소-11 타겟 호환장치를 도입하였고, 실험 결과 고효율 탄소-11표적 장치가 내수성이 우수하고, 30분 조사 시 최대 2,000 mCi를 생산하였다. 본 시험결과를 통해 향후 불소-18만이 생산 가능했던 국산 KOTRON-13 사이클로트론에 효율적이고 안정적으로 탄소-11생산 시스템을 도입할 수 있음을 증빙하였다.
최근 늘어나는 [$^{18}F$]FDG-PET 검사 증대와 더불어 새로운 방사성의약품으로 [$^{11}C$]아세테이트 검사가 신설되고 다양한 연구용 $^{11}C$-표지 방사성의약품 이용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 성공리에 수행한 한국형 사이클로트론의 $^{11}C$-표적시스템을 이용하여, $[^{11}C]CO_2$ 생산 최적화 및 임상에서 사용가능한 $^{11}C$-표지 방사성의약품 생산 적용 연구를 수행하였다.
Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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