• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.426-426
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• 1999

;There are many sources of uncertainty in a typical production and inventory system. There is uncertainty as to how many items customers will demand during the next day, week, month, or year. There is uncertainty about delivery times of the product. Uncertainty exacts a toll from management in a variety of ways. A spurt in a demand or a delay in production may lead to stockouts, with the potential for lost revenue and customer dissatisfaction. Firms typically hold inventory to provide protection against uncertainty. A cushion of inventory on hand allows management to face unexpected demands or delays in delivery with a reduced chance of incurring a stockout. The proposed strategies are used for the design of a probabilistic inventory system. In the traditional approach to the design of an inventory system, the goal is to find the best setting of various inventory control policy parameters such as the re-order level, review period, order quantity, etc. which would minimize the total inventory cost. The goals of the analysis need to be defined, so that robustness becomes an important design criterion. Moreover, one has to conceptualize and identify appropriate noise variables. There are two main goals for the inventory policy design. One is to minimize the average inventory cost and the stockouts. The other is to the variability for the average inventory cost and the stockouts The total average inventory cost is the sum of three components: the ordering cost, the holding cost, and the shortage costs. The shortage costs include the cost of the lost sales, cost of loss of goodwill, cost of customer dissatisfaction, etc. The noise factors for this design problem are identified to be: the mean demand rate and the mean lead time. Both the demand and the lead time are assumed to be normal random variables. Thus robustness for this inventory system is interpreted as insensitivity of the average inventory cost and the stockout to uncontrollable fluctuations in the mean demand rate and mean lead time. To make this inventory system for robustness, the concept of utility theory will be used. Utility theory is an analytical method for making a decision concerning an action to take, given a set of multiple criteria upon which the decision is to be based. Utility theory is appropriate for design having different scale such as demand rate and lead time since utility theory represents different scale across decision making attributes with zero to one ranks, higher preference modeled with a higher rank. Using utility theory, three design strategies, such as distance strategy, response strategy, and priority-based strategy. for the robust inventory system will be developed.loped.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권2호
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• pp.118-127
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• 2008

본 논문에서는 하악골 데이타에서 견고한 통계 형상 모델을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 다음과 같은 네 단계로 구성된다. 첫째, 3차원 입력 형상에 대해 패치 분할을 수행한다. 둘째, 부동 형상에 대한 대응 형상 생성을 위하여 훈련 집합의 모든 형상들을 패치의 형태와 비슷한 도형인 원에 매개화 과정을 수행한다. 셋째, 기준 형상과 각 부동 형상 간 일대일 매핑을 통해 대응 형상을 생성한다. 이때, 패치 경계 부분에서 대응 정점 생성이 불가능한 문제를 해결한다. 마지막으로 대응 형상들을 기준 형상으로 정렬하고, 주성분 분석 기법을 사용하여 통계 형상 모델을 생성한다. 제안 방법을 적용하여 생성한 3차원 하악골 통계 형상 모델의 정확성을 평가하기 위해 육안 평가와 부동 형상과 대응 형상 간 평균 거리 차이를 이용한 유사성 측정을 수행한다. 또한 형상 변화를 표현하는 모드를 이용하여 통계 형상 모델의 밀집도를 측정한다. 실험 결과 다양한 특성을 갖는 하악골 데이타로 생성된 3차원 통계 형상 모델은 부동 형상과 대응 형상 간 높은 유사성을 가지며 적은 수의 모드로 통계 형상 모델 표현됨을 보여 준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-45
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• 2013

자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제19권5호
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• pp.628-633
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• 2006

태백제비꽃군내 식물들은 동소적으로 생육하면서 단엽에서 장상복엽까지 연속적인 중간형을 나타내어 분류학적 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 태백제비꽃, 단풍제비꽃, 남산제비꽃 그리고 각 분류군 사이의 중간형을 잎의 형태에 따라 5 집단으로 구분하고 각 집단별 대표적인 개체를 선별하여 ITS DNA 염기서열을 분석하고 분류학적 어려움을 해결하는데 있다. 정렬된 ITS1, ITS2 그리고 5.8S 지역의 염기서열은 702 bp로 나타났다. 5.8S 지역은 163 bp로 조사된 모든 개체에서 변이가 없었으며, ITS1과 ITS2는 일부 변이가 있어 분산분석, 염기 서열 분기 조사 그리고 분계분석에 이용하였다. 분산분석 결과 조사된 잎 형태별 개체들 간에 차이가 없는 것으로 나타났다. 염기서열 분기 조사 결과, 군외군으로 설정한 낚시제비꽃과 노랑제비꽃의 경우 Kimura 2-parameter distance에서 절대치가 0.05보다 훨씬 높게 나타나서 뚜렷한 차이가 확인되었다. 그러나 군내군 5 개체는 절대치가 모두 매우 낮게 나타나서 염기서열 분기는 종 수준이 아닌 종 이하의 수준으로 판단되었다. 분계분석에서 군외군으로 설정한 2 종은 기저 분계조를 형성하였다. 군내군은 하나의 분계조를 형성하였지만, 부트스트랩이 50% 이하로 나타나 계통학적 의미는 적은 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.54-59
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• 2010

본 논문은 AGV(autonomous guided vehicle)의 센서융합을 통한 위치측정(localization)과 라인 트레킹(line tracking) 방법인 AGV의 유도 시스템(guidance system)에 관한 연구이다. 기존에 AGV는 유도 되어진 선만을 주행 가능한 시스템이었고, 그러한 유도 시스템에 대표적인 방법으로는 자기-자이로 유도(magnet-gyro guidance) 방식과 유선 유도(wire guidance) 방식이 있었다. 하지만 이들은 설치 및 유지보수에 대한 비용이 높고, 작업 환경의 변화에 따른 시스템의 변경이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 레이저 내비게이션과 자이로, 엔코더를 함께 이용하여 외란에 강인하고 작업 환경 및 작업의 내용에 따른 주행 경로 변경이 유연한 위치측정 시스템을 구현하였다. 또한 유도선이 없는 레이저 내비게이션의 라인 트레킹을 위해서 프로그램 상에 가상의 유도선을 설정하고, 경유 노드를 생성하여 AGV와 노드 사이의 각도 차를 바탕으로 주행 제어기(driving controller)를 설계하였다. 실험은 직접 제작한 AGV를 이용하였으며, 동일한 작업공간에서 반복적으로 라인 트래킹 실험을 하였다. 실험 결과, 설정된 주행선의 경로와 실제 AGV 사이의 최대 오차가 49.93mm 이내였으며, 제안한 시스템이 AGV의 라인 트레킹에 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권3호
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• pp.429-436
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• 2005

모바일 애드혹 네트워크(MANET)는 어떤 고정 기반구조나 중앙 집중형 관리 구조를 갖지 않는 모바일 노드의 집합으로 구성된다. AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector routing)는 MANET용 온디맨드(on-demand) 라우팅 프로토콜로서, IETF (Internet Engineering Task Force)의 MANET 워킹 그룹에 제출된 기고문(Internet Draft)이다. 본 논문에서는 최대의 노드 비중첩 및 링크 비중첩을 제공하고, AODV 프로토콜은 물론 기존의 AODV 기반 다중경로 프로토콜보다 성능이 우수한 새로운 최대 비중첩 다중경로 AODV (MDAODV) 프로토콜을 제안한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 경로 요청(RREQ:Route REQuest) 메시지에 소스 라우팅(source routing) 주소 정보를 추가시켜 확장하는 것과 수신 노드가 일정 시간 동안 도착한 다수의 RREQ를 조사하여 2개의 경로를 선택하는 것이다. 제안한 MDAODV 프로토콜은 기존 다중경로 라우팅 프로토콜에 비해 높은 신뢰성과 우수한 견고성을 갖는 경로를 제공할 뿐만 아니라, 수신 노드에서 경로를 결정하므로 중간 노드에서의 오버헤드를 감소시킨다. 성능평가 결과에 의하면, 제안한 MDAODV 프로토콜은 기존의 AODV 기반 다중경로 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간의 측면에서 성능이 우수한 반면 라우팅 오버헤드는 오히려 감소하는 경향을 나타낸다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.411-417
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• 2021

인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.824-834
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• 1993

주파수 이용 효율을 극대화하기 위한 셀룰러 이동 통신 시스템에서는 셀의 반경이 작아지면 이동국이 한 셀내에 잔류하는 시간이 짧아지고, 많은 핸드오버가 발생할 수 있게 된다. 또한 핸드오버 결정에 사용되는 수신 신호 전계 강도와 비트 에러율, 기지국과 이동국과의 거리 등의 파라미터는 부정확하게 측정되고 단일 파라메터에 의해 핸드오버 결정은 불충분하기 때문에, 측정치들을 함께 고려하여 핸드오버 결정을 강인하고 유연하게 할 수 있는 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 다기준(multi-criteria) 의사 결정 문제로 부정확한 다수의 파라미터를 이용하는 핸드오버 알고리즘을 제안하였는데 모의 실험 결과에 따르면 이 알고리즘을 쓸 경우 전체적인 의사 결정이 신뢰성이 있으며 유연하게 되었다. 제안된 알고리즘은 호 중단율, 핸드오버 요청율등의 평가 파라미터를 이용하여 전계 강도만을 이용하는 방법들과 비교되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.582-587
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• 2004

Ultrasonic sensors are widely used in mobile robot applications to recognize external environments, because they are cheap, easy to use, and robust under varying lighting conditions. However, the recognition of objects using a ultrasonic sensor is not so easy due to its characteristics such as narrow beam width and no reflected signal from a inclined object. As one of the alternatives to resolve these problems, use of multiple sensors has been studied. A sequential driving system needs a long measurement time and does not take advantage of multiple sensors. Simultaneous and pulse coding driving system of ultrasonic sensor array cannot measure short distance as the length of the code becomes long. This problem can be resolved by multi-frequency driving of ultrasonic sensors, which allows multi-sensors to be fired simultaneously and adjacent objects to be distinguished. Accordingly, this paper presents a simultaneous and multi-frequency driving system for an ultrasonic sensor array for object recognition. The proposed system is designed and implemented using a DSP and FPGA. A micro-controller board is made using a DSP, Polaroid 6500 ranging modules are modified for firing the multi-frequency signals, and a 5-channel frequency modulated signal generating board is made using a FPGA. To verify the proposed method, experiments were conducted in an environment with overlapping signals, and the flight distances for each sensor were obtained from filtering of the received overlapping signals and calculation of the time-of-flights.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.46-52
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• 2018

최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.