In the Port Logistics system, Container Stowage planning is an important issue for cost-effective efficiency improvements. At present, Planners are mainly carrying out Stowage planning by manual or semi-automatically. However, as the trend of super-large container ships continues, it is difficult to calculate an efficient Stowage plan with manpower. With the recent rapid development of artificial intelligence-related technologies, many studies have been conducted to apply enhanced learning to optimization problems. Accordingly, in this paper, we intend to develop and present a Deep Q-Learning Network model for the Master Stowage planning of Container ships.
본 글은 역사학, 그 중에서 한국사 연구에서 활용 가능한 빅데이터 분석 방법론을 모색하고, 이를 활용한 '디지털 역사학'의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 방대한 '한국사 빅데이터'를 활용한 한국사 연구를 위해서는 기존의 질적분석 방법론뿐만 아니라 양적분석 방법론이 모색되어야 한다. 이를 위해서는 다양한 학문 분야와의 학제 간 융합연구가 요청된다. 본 글에서는 '한국사 빅데이터'를 활용한 다양한 융합연구의 출현을 고대하면서, 학제 간 융합연구의 연구방법론을 제안하고, 이를 적용한 연구의 한 사례를 소개하였다. 즉, 문장의 의미를 분석하는 텍스트 분석방법으로 '한국사 빅데이터'에서 원하는 정보를 추출한다면, 양적분석 방법론의 단점으로 지적되는 '행간의 의미읽기의 부재'를 점차 보완해 갈 수 있을 것이다. 그리고 이러한 방법론으로 구축한 데이터베이스를 바탕으로 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 방법론을 적용할 경우, 사료가 충분하지 않은 전근대 한국사의 역사적 인물과 사건들을 분석하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 분석 결과를 직관적으로 보여주는 시각화를 통해서도 평면적 연구에서 찾아내지 못한 역사적 사실들을 밝혀낼 수 있을 것이다. 이제 '디지털 역사학'의 서막이 오른 것이다.
슬로싱 현상은 현상의 특성인 격렬한 자유표면을 가지는 유동 문제뿐만 아니라, 슬로싱이 발생하는 유체 탱크가 부유체 혹은 어떠한 물체에 탑재되어 전체 시스템에 영향을 줄 수 있다는 것이 가장 큰 논의점이다. 이러한 이유로 일반적인 슬로싱에 대한 해석은 탱크의 움직임에 의한 내부 유동의 발생, 그리고 그로 인해 야기되는 충격하중의 해석이 주를 이룬다. 이러한 슬로싱 현상은 비선형성이 강하며 자유표면에서의 대-변형이 발생한다. 매우 높은 비선형성으로 인해 실험에서는 재현성이 낮고, 수치 시뮬레이션에서는 정확도가 낮다는 것이 지속적으로 문제시 되어 왔다. 본 연구에서는 높은 정확도를 가지는 카메라 비전 기술을 이용한 실험과 입자법을 이용한 시뮬레이션을 비교하였다. 탱크의 주요 제원을 통해 구해진 고유 주기와 그 주변 주기를 가지는 운동에서의 슬로싱 현상을 수치적으로 시뮬레이션 하였으며, 비교를 통해 탱크 내 슬로싱 하중을 분석하였다.
통신시스템에서 한정된 자원에서 최대의 용량을 얻기 위해서 안테나의 개수를 늘리는 것이 효과적이다. 주어진 주파수 자원에서 안테나 개수의 증가는 또 다른 차원의 신호의 송수신을 가능하게 하고, 추가적인 채널자원을 확보하여, 통신 용량을 증대시킬 수 있기 때문이다. 다수의 안테나가 존재하는 상황에서는 안테나를 한정된 공간에 효과적으로 집적하는 문제가 매우 중요해지게 된다. 이러한 상황에서 채널 자원과 안테나 자원을 효율적으로 분배하는 문제가 발생하여, 본 논문에서는 주어진 다수의 안테나 자원을 안테나간의 상관성을 고려하여 다수의 사용자에게 효과적으로 분배하는 문제를 해결하였다. 사용자를 선택하는 문제와 선택된 사용자에게 안테나를 할당하는 문제로 나누어 Semi-definite Relaxation 방식을 사용하여 최적해를 빠르게 구할 수 있도록 고안되었고, 시뮬레이션 결과를 통하여 편파가 사용된 상황에서는 공간 집적도가 증가함을 보였고, 안테나의 자원이 늘어남에 따라 평균적으로 34% 감소된 전력을 사용하여 전력 효율적인 전송을 하는 결과를 보였다.
완전 자율주행 단계에 이르기 전까지 부분 자율주행 차량에서는 시스템이 특정 상황에서 운전자에게 직접 운전을 하도록 요청하는 제어권 전환 요청(TOR)이 필수적이다. 이 연구의 목적은 인간-자동차 인터랙션 방식 중 HDD(Head-Down Display)보다 HUD(Head-Up Display)가 제어권 전환 요청 시 사용자 경험 인식에서 더 유리한지 비교하는 것이다. 운전 시뮬레이터 실험을 통해 참가자가 자율주행 상황에서 부가적 과업인 게임을 하다가 제어권 전환 요청을 인지하면 직접 운전을 수행하도록 하였다. 실험 결과, 반응시간과 주관적 작업 부하에서는 차이가 없었으나, '사용 용이성'과 '만족도'에서 HUD 방식이 HDD보다 더 우수한 것으로 나타났다. 자율 주행시 HUD를 통해 부가적 과업을 하도록 디자인하는 것이 제어권 전환 요청 기능의 사용자 경험을 개선하는 효과가 있었다. 이 연구는 자율주행 맥락에서의 사용자 경험 디자인 가이드라인 설정을 위한 실증 사례를 제시했다는 점에서 의의가 있다.
One of the most versatile approaches for analyzing the dynamic behavior of structural systems is direct time integration of semi-discrete equations of motion. However responses computed by time integration are generally inexact and hence the corresponding errors would rather be studied in advance. In spite of the various error estimation formulations that exist in the literature, it is accepted practice to repeat the analyses with smaller time steps, followed by a comparison between the results. In this paper, after a review of this simple method and disregarding the round-off errors, a more efficient, reliable and yet simple method for estimating errors and enhancing the accuracy is proposed. The main objectives of this research are more realistic error estimation based on the concept of convergence, approximately controlling the reliability by comparing the actual rate of convergence with the integration method's order of accuracy, and enhancement of reliability by applying Richardson's extrapolation. Starting from the errors at specific time instants, the study is then generalized to cases in which the errors should be estimated and decreased at specific events e.g. peak responses. Numerical study illustrates the efficacy of the proposed method.
In this paper, we propose an adaptive data aggregation and compression scheme for wireless sensor networks with energy-harvesting nodes, which increases the amount of data arrived at the sink node by efficient use of the harvested energy. In energy-harvesting wireless sensor networks, sensor nodes can have more than necessary energy because they harvest energy from environments continuously. In the proposed scheme, when a node judges that there is surplus energy by estimating its residual energy, the node compresses and transmits the aggregated data so far. Conversely, if the residual energy is estimated to be depleted, the node turns off its transceiver and collects only its own sensory data to reduce its energy consumption. As a result, this scheme increases the amount of data collected at the sink node by preventing the blackout of relay nodes and facilitating data transmission. Through simulation, we show that the proposed scheme suppresses the occurrence of blackout nodes and collect the largest amount of data at the sink node compared to previous schemes.
Segmentation is one of the first steps in most diagnosis systems for characterization of dental caries in an early stage. The purpose of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make more precise diagnosis. We proposed the semi-automatic method for the segmentation of dental caries on digital x-ray images. Based on a manually and roughly selected ROI (Region of Interest), it calculated the contour for the dental cavity. A snake algorithm which is one of active contour models repetitively refined the initial contour and self-examination and correction on the segmentation result. Seven phantom tooth from incisor to molar were made for the evaluation of the developed algorithm. They contained a different form of cavities and each phantom tooth has two dental cavities. From 14 dental cavities, twelve cavities were accurately detected including small cavities. And two cavities were segmented partly. It demonstrates the practical feasibility of the dental lesion detection using Computer-aided Detection (CADe).
The Avatar robot, which is one of the teleoperation robots, aims to enable users to feel the robot as a part of the body to intuitively and naturally perform various tasks. Considering the purpose of the avatar robot, an end-effector identical to a human hand is advantageous, but a robotic hand with human hand level performance has not yet been developed. In this paper we propose a new 3-finger robotic hand with human-avatar hand posture mapping algorithm which were integrated with TOCABI-AVATAR, one of the teleoperation system. Due to the flexible rolling contact joints and tendon driven mechanism applied to the finger, the finger could implement adaptive grasping and absorb the impact force caused by unexpected contacts. In addition, human-avatar hand mapping algorithm using five calibration hand postures propose to compensate physical differences between operators. Using the TOCABI-AVATAR system with the robotic hands and mapping algorithm, the operator can perform 13 out of 16 hand postures of grasping taxonomy and 4 gestures. In addition, using the system, we participated in the ANA AVATAR XPRIZE Semi-final and successfully performed three scenarios which including various social interactions as well as object manipulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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