Vessel traffic safety management means the managerial technical measures for improving the marine traffic safety in general terms. The main flow of vessel traffic safety management is that: 1) Traffic Survey, 2) Replay by Marine Traffic Flow Simulation, 3) Quantitative Assessment, 4) Policy Alternatives, 5) Prediction·Verification. In the management of vessel traffic safety, it is most important to establish assessment models that can numerically estimate the current safety level and quantitatively predict the correlation between the measures to be taken and the improvement of safety and the reduction of ship handling difficulties imposed on mariners. In this paper, the replay model for traffic flow simulation was made using marine traffic survey data, and the present traffic situation became replay in the computer. An attempt was made to rate the current safety of ports and waterways by applying the Environmental Stress model. And, as a countermeasure for traffic management, by taking of, the promotion of total traffic congestion in early morning rush hour, the correlation between traffic control rate and the reduction in ship handling difficulties imposed on mariners was predicted quantitatively.
선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서, AIS 정보를 사용하고, 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는, 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 수집된, 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀 더 정밀하게 검증하기 위해, 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고, 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반, 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘의 특징과, 실제 선박 충돌사고의 AIS 데이터에 대한 재생 시뮬레이션 결과에 대해 소개하였다.
해양사고에서 선박간의 충돌사고가 많은 부분을 차지하고 있으며, 상당수가 인적오류에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 사용하고 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀더 정밀하게 검증하기 위해 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 사고 상황에 적용할 경우 충돌 사고가 일어나기 전에 충돌 위험을 표시하여 충돌사고를 경고할 수 있음을 확인할 수 있었다.
NS-2를 사용하는 시뮬레이션에서 동영상 서비스가 수행될 때 프레임이 수신되는 순서대로 동영상이 재생된다. 기존의 수신된 프레임 순서 기반 동영상 재생 방법에서는 수신기와 송신기의 프레임 순서들이 일치하지 않아서 수신버퍼는 송신 버퍼의 프레임들 사이의 패킷들이 규칙적인 크기를 유지하는 효과를 가지지 못하고 수신버퍼에서의 패킷 군집 또는 성김 현상이 일부 프레임의 순서들의 예상치 못한 뒤바뀜에 기인하는 불규칙한 패킷 크기에 의해서 발생할 수 있다. 수신버퍼의 프레임들에서 발생한 이러한 패킷 군집 또는 성김 현상은 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생확률을 증가시키게 된다. 이러한 문제점을 방지하기 위하여 제안하는 프레임 수신 순서 재할당 방법에서는 송신버퍼의 프레임 순서와 동일하게 수신버퍼의 프레임 순서를 재배치하는 별도의 재생버퍼를 추가하여 수신한 프레임들이 수신버퍼에서 일정한 패킷 크기를 유지하게 하였다. NS-2와 JSVM을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존 방법과 제안된 방법에서의 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생 횟수 그리고 최대 신호 대 잡음비 성능을 비교하였다. 그 결과, 제안방법이 기존 방법보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
무선 네트워크 환경에서 수신측의 재생 버퍼에 있는 비디오 스트리밍 패킷 정보량은 무선 네트워크 상태에 따라 가변될 수 있다. 이것의 영향으로 예상치 못한 지연과 지터가 발생하고 그에 따라 군집적인 비디오 트래픽이 생성이 될 수 있다. 수신측 재생 버퍼에 들어오는 버퍼 정보량이 특정 버퍼량보다 많아지면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생한다. 목적지 수신 버퍼에서 비디오 스트리밍을 서비스 할 경우 이러한 오버플로우 문제는 비디오 스트리밍 서비스의 스킵(skip)현상 및 패킷 손실로 인한 영상의 손실을 일으켜 비디오 품질 저하 및 재생의 불연속성을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍의 버퍼 오버플로우 문제를 해결하기 위하여 군집적인 트래픽을 대비하기 위한 토큰 버킷(Token Bucket)기법을 수신측 단말에 적용하고 그 효과를 분석하였다. NS-2(Network Simulation-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 모의실험 결과는 제안하는 방법이 오버플로우 발생 횟수, 패킷 손실 비율, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.
The video game Tetris is one of most popular game and it is well known that its game rule can be modelled as MDP (Markov Decision Process). This paper presents a DQN (Deep Q-Network) based game agent for Tetris game. To this end, the state is defined as the captured image of the Tetris game board and the reward is designed as a function of cleared lines by the game agent. The action is defined as left, right, rotate, drop, and their finite number of combinations. In addition to this, PER (Prioritized Experience Replay) is employed in order to enhance learning performance. To train the network more than 500000 episodes are used. The game agent employs the trained network to make a decision. The performance of the developed algorithm is validated via not only simulation but also real Tetris robot agent which is made of a camera, two Arduinos, 4 servo motors, and artificial fingers by 3D printing.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
To improve the reality of motion simulator, the method of data-driven motion generation has been introduced to simply record and replay the motion of real vehicles. We can achieve high quality of reality from real samples, but it has no interactions between users and simulations. However, in character animation, user controllable motions are generated by the database made up of motion capture signals and appropriate control algorithms. In this study, as a tool for the interactive data-driven driving simulator, we proposed a new motion generation method. We sample the motion data from a real vehicle, transform the data into the appropriate data structure(motion block), and store a series of them into a database. While simulation, our system searches and synthesizes optimal motion blocks from database and generates motion stream reflecting current simulation conditions and parameterized user demands. We demonstrate the value of the proposed method through experiments with the integrated motion platform system.
In this paper, we introduce an integrated SoC front-end design & verification environment which can be practically used in the embedded 32-bit processor-core SoC VLSI design. Our introduced SoC design & verification environment integrates two most important flows, such as the RTL power estimation and code coverage analysis, with the functional verification (chip validation) flow which is used in the conventional simulation-based design. For this, we developed two simulation-based inhouse tools, RTL power estimator and code coverage analyzer, and used them to adopt them to our RTL design and to increase the design quality of that. Our integrated design environment also includes basic design and verification flows such as the gate-level functional verification with back annotation information and test vector capture & replay environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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