This paper describes an advanced formation algorithm of clustered multiple robots for their navigation using flexible formation method for collision avoidance under static environment like narrow corridors. A group of clustered multiple robots finds the lowest path cost for navigation by changing its formation. The suggested flexible method of formation transforms the basic group of mobile robots into specific form when it is confronted by particular geographic feature. In addition, the proposed method suggests to choose a leader robot of the group for the obstacle avoidance and path planning. Firstly, the group of robots forms basic shapes such as triangle, square, pentagon and etc. depending on number of robots. Secondly, the closest to the target location robot is chosen as a leader robot. The chosen leader robot uses $A^*$ for reaching the goal location. The proposed approach improves autonomous formation characteristics and performance of all system.
In the case of hard problems to find solutions or complx combination problems, there are various optimization algorithms that are used to solve the problem. Among these optimization algorithms, the representative of the optimization algorithm created by imitating the behavior patterns of the organism is the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm. Since the PSO algorithm is easily implemented, and has superior performance, the PSO algorithm has been used in many fields, and has been applied. In particular, PSO-SAPARB (PSO with Swarm Arrangement, Parameter Adjustment and Reflective Boundary) algorithm is an advanced PSO algorithm created to complement the shortcomings of PSO algorithm. In this paper, this PSO-SAPARB algorithm was applied to the longitudinal controller design of a VTOL (Vertical Take-Off and Landing) aircraft that has the advantages of fixed-wing aircraft and rotorcraft among drones which has attracted attention in the field of UAVs. Also, through the introduction and performance of the Korean SBAS (Satellite Based Augmentation System) named KASS (Korea Augmentation Satellite System) which is being developed currently, this paper deals with the availability of algorithm such as the PSO-SAPARB.
위성 영상에서 도로를 효과적으로 추출하기 위한 히스토그램 기반 도로 경계선 추출자를 제안하였다. 제안한 추출자를 이용해 도로 경계선 양측의 도로와 비도로 영역 각 화소의 방향성 히스토그램 차를 계산하고, 그 에지 강도 맵을 구하여 도로의 경계선을 추출하였다. 그리고 원영상과 분할된 도로 군집 영상의 에지 강도 맵을 계층적으로 구하여 직선 도로와 곡선 도로를 추출한 다음, 도로의 연결성을 기반으로 하여 전체 도로망을 구성하였다. 제안한 추출자는 칼라 유사도를 계산하는 기존 방법과 달리 히스토그램 차를 기반으로 하기 때문에 잡영에 강건하게 도로를 추출할 수 있으며, 도로 경계선의 위치와 도로 폭도 함께 추출할 수 있을 뿐만 아니라 도로군집을 자동식별하기 때문에 다양한 분광특성의 도로들도 쉽게 추출할 수 있다. 제안한 추출자를 이용하여 1m의 공간 해상도를 갖는 IKONOS 위성 영상에 대해 실험하여 잡영에 강건하게 도로가 추출됨을 확인하였고, 직선 도로 뿐만 아니라 곡선도로 추출도 용이함을 확인하였다.
위성 영상에서 건물형태를 발생하기위한 새로운 접근방식이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 알고리즘은 낮은 수준의 선소들을 연결하고 유사한 개체들을 군집화하기 위해 선소 측정함수가 적용된 신경망이다. 제안된 신경망은 윤곽선 영상에서 추출된 윤곽선들을 군집화 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 3차원 선소의 오류에 의한 군집화 결과의 비현실적 건물모델의 발생을 근원적으로 차단하기 위하여, 높이 정보를 이용한 계층적 군집화를 제안하였다. 제안된 새로운 거리척도의 신경망과 군집화를 통해 성공적인 건물모델의 재구성을 실험으로 보여주었다.
큐브위성은 저비용, 짧은 개발 기간, 임무 지향적 성능 고도화, 군집 및 편대 비행을 통한 다양한 임무 수행이 가능하여 지구관측, 우주탐사, 우주 과학기술 검증 등 다양한 분야에서 활용성이 높다. 최근 큐브위성의 활용성이 높아지고 응용 분야가 확대됨에 따라 대용량 데이터의 고속 전송에 대한 요구가 전례 없이 증가하고 있는 추세이다. 레이저 기반 자유공간 광통신 기술은 기존 전파통신 방식 대비 고속으로 대용량 데이터 전송이 가능하고, 비면허대역 스펙트럼 사용, 저비용, 저전력, 높은 보안 특성 및 소형 통신 플랫폼의 활용 가능성 등 다양한 장점이 있어 큐브위성 임무 지원을 위한 고성능 통신 수단으로 적합하다. 본 논문에서는 큐브위성 기반 우주 레이저 통신 핵심 구성요소 및 특징을 살펴보고, 최근 연구동향, 대표 기술개발 사례 그리고 실증 결과와 함께 향후 개발 계획 등에 대해 살펴보고자 한다.
도로 정보는 교통, 도시 계획, 지도 갱신, 위치기반서비스 그리고 GIS (Geographic Information System) 데이터 구축 등에 활용되는 중요한 기초 공간정보 자료이다. 따라서 정확한 도로 정보를 획득하고 이를 갱신하는 것은 다양한 공간정보 산업에 중요한 역할을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상에서 객체 기반의 도로 추출 기법으로 최근 소개된 개미 군집 최적화(ACO: Ant Colony Optimization)의 한계점을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 객체 기반의 ACO 도로 추출은 도로의 분광 및 형상 정보를 모두 활용하여 효과적으로 도로 추출을 수행할 수 있으나 객체 서술자 정보에 의존적이며 서술자 계산 시 사용자의 개입이 필요하다. 또한, 최적화 반복 종료 시점의 설정이 모호하다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 기존 서술자의 한계를 보완하는 서술자와 최적화 반복 종료기준을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 알고리즘보다 52.51%의 완성도(completeness), 6.12%의 정확도(correctness), 51.53%의 품질(quality) 향상을 나타내었다.
The traffic scheduling problem for a satellite cluster with an arbitrary number of satellites is considered. which is one of the most interesting problems in the satellite communication scheduling area. This problem is to find a time slot assignment maximizing the transponder utilization for a satellite cluster This problem is known to be NP-complete, and several heuristic algorithms have been proposed. In this paper, we suggest new efficient algorithms for this problem, which have less time complexity than the best existing one and provide much better solution quality. Extensive simulation results are reported.
위성영상은 GIS 정보획득을 위한 가장 중요한 초기자료로서, 이로부터 주제도와 같은 유용한 정보를 추출하기 위해서는 위성영상 즉 다중스펙트럼 영상을 목적에 적합하게 분류하는 처리과정이 필요하다. 위성영상의 분류기법은 크게 감독기법과 무감독기법으로 나뉘는데, 본 논문에서는 감독분류기법 중의 하나인 평행사변형 알고리즘에서 군집의 초기값 설정이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구에서는 우선 직렬컴퓨터에서 평행사변형 알고리즘의 성능과 초기값 변화와의 관계를 살펴보고, 이를 확장하여 MIMD 병렬구조 컴퓨터 모델을 사용한 경우에 초기값의 변화가 평행사변형 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 평행사변형 알고리즘의 성능은 초기값의 설정에 따라 직렬구조의 컴퓨터를 사용하는 경우에는 최고 2.4배, 그리고 MIMD 병렬구조 모델을 사용한 경우에는 최고 2.5배의 성능 향상을 보였다. 전산모의실험을 통해 위성영상의 감독분류기법에서 초기값이 평행사변형 분류알고리즘의 성능에 상당한 영향을 미치며, 직렬컴퓨터와 MIMD 병렬컴퓨터에서 초기값의 적절한 설정을 통해 분류기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구의 주된 목적은 녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는데 있어 국지적 공간자기상관 기법들의 성능을 비교하고 분석하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 위성영상분석기법과 공간자기상관기법들을 이용하였다. 분석의 결과 공간 특이치 군집을 갖는 LISA 군집지도가 도시녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는 데 있어서 다른 분석기법들보다 우수함이 확인되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 다른 몇 가지 연구방법을 이용했다는 점에서 관련분야에 기여할 수 있다. 이러한 차별성과 유용성에도 불구하고 본 연구는 녹지의 공간적 분포패턴을 식별하는 있어서 저해상도 위성영상을 이용했다는 점과 식생지수들 중에서 NDVI만을 이용했다는 점에서 한계를 지닌다. 이러한 한계들은 향후연구에서 UAV영상을 이용하거나 또는 여러 가지 식생지수들을 동시에 이용한다면 극복될 수 있을 것이다.
화장의 증가에도 불구하고 묘지의 면적증가는 계속되고 있고 이로 인해 국토공간 가운데 산지를 효율적으로 활용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 위성영상을 이용한 사상추출(feature extraction) 방법은 이러한 문제점을 해결하고 묘지의 체계적인 관리를 가능하게 할 것으로 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 묘지의 반자동 혹은 자동추출을 위한 기초연구로서 묘지의 통계적인 분광특성과 유형분류에 관한 연구를 수행하였다. 연구를 위해 고해상도 위성영상인 IKONOS 영상을 이용하였다. 연구지역 내에서 24개의 대상묘지를 선정하여 해당 묘지의 통계적 분광특성을 조사하고, 경관 식생지수 군집분석 등에 의한 분류를 시도하였다. 그리고 사면이나 경사도가 묘지의 유형구분에 미치는 영향을 연구하였다. 연구결과, 식생지수와 군집분석에 의한 유형구분이 유사하게 나타났고 사면이나 경사도는 묘지의 유형구분에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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