최근 주요 홈서비스 로봇 중 하나인 청소 로봇에 대한 수요가 증가하면서 주어진 공간을 효율적으로 처리하기 위한 높은 커버리지 성능이 주목받고 있다. 이에 따라 로봇의 커버리지 성능을 높이기 위하여 청소 로봇의 자율적인 운행을 통해 지도를 작성하고 이를 활용한 경로를 생성하여 로봇의 운행에 반영하였다. 하지만, 저가형 청소 로봇은 낮은 성능의 처리 성능을 가지고 있기 때문에 불가능하다. 이에 본 논문에서는 단순한 운행 기능만을 가지고 있는 청소 로봇의 이동 패턴을 유전 프로그래밍을 이용하여 최적의 운행 계획을 설계하는 기법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안 기법을 통해 생성된 이동 패턴이 기존 기법에 비해 높은 운행 효율성을 보장함을 확인 하였다.
본 논문에서는 서비스용 다관절 로봇팔의 주요기능인 다양한 컵의 검출과 조작, 이동등을 지능적으로 구현하기 위해 로봇 오픈소스 운영체제인 ROS(Robot Operation System)을 기반으로 관련 프로 그램을 개발하고 기능을 구현하였다. 연구의 주요 목표인 다양한 종류의 컵, 병과 같은 물체를 실수없이 집어서 옮기기 위한 처리과정으로 관심물체인식, 3D좌표생성, 결과데이터의 역 기구학 해석등을 수행하였으며, 이를 통해 각 기구부의 축들이 물체에 정확히 도달하고 동작의 오류를 최소화하기 위해 ROS기반의 6축 서비스 로봇팔을 활용한 경로 생성과정과 물체의 검출 성능 과정 및 실험등을 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.859-873
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2008
근로자의 직무만족도는 이직의사와 높은 연관성을 갖고 이직의사는 이직행동에 영향을 주고 있는데 본 논문에서는 직무만족도가 이직행동에 영향을 주는가를 조사하였다. 이직행동에 영향을 주는 변인에 대한 실증적인 연구에서 이직행동을 종속변수로 하고 이직의사를 독립변인으로 모형화 하였을 때, 이직의사는 직무만족도, 급여, 근로형태 등의 다른 독립변수들과 높은 상관관계를 갖기 때문에 이직행동에 유의한 변인을 검출하는데 주의가 필요하다. 본 논문에서는 한국고용정보원의 "대졸자 직업이동 경로조사"자료에서 이항 변수인 이직의사를 도구변수에 의해 확률값으로 추정하고 이를 이직행동 모형에 독립변인으로 대입하는 2단계 로지스틱 회귀모형을 사용함으로써 이직행동에 영향을 주는 유의한 요인을 검출하였다.
겨울철 한반도와 부근 해역은 대륙에서 발달하는 시베리아고기압과 해양에서 발달하는 알류샨저기압으로 형성되는 전형적인 서고동저형의 기압배치의 영향을 많이 받는다. 이 기압배치의 영향으로 우리나라와 주변 해역, 특히 서해에서는 강한 서풍 내지 북서풍의 계절풍과 강한 바람에 의한 높은 파랑, 폭설 등을 동반하는 악기상이 빈번히 발생한다. 이 연구에서는 겨울철에 서해에서 활동하는 국가어업지도선의 안전한 피항지를 선정하기 위하여 11년간 (1994-2004년)의 지상일기도를 분석하여 온대저기압의 주요 이동경로를 구분하였다. 그리고 온대저기압의 이동경로별로 섬들의 지형적 특성, 수심, 저질의 상대, 조류의 영향 및 어망의 분포 등을 조사하고, 그 결과를 이용하여 서해에서 활동하는 국가어업지도선의 안전한 피항지를 선정하였다.
본 연구는 지역 치안에 대한 불안감을 해소시키고 더 나아가 사용자에게 안전 경로를 추천해 주는 서비스를 제공하는 모바일 앱을 제안한다. 안전시설 위치 정보 제공 및 안전 경로 추천 기능으로 인해 도보로 이동하는 사용자에게 안정감을 줄 수 있으며, 응급상황 발생 시 빠른 후속 조치를 가능하도록 해줄 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 Greedy 경로 프로토콜은 일반적으로 차량 Ad-hoc 통신 (Vehicle Ad-hoc Networks) 에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 도시의 도로에서 지형적인 영향으로 Greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅 된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패가 많이 발생한다. 또한, 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. 최근에 차랑 Ad-hoc 통신에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요한 요소 중에 하나이다. 그래서 본 논문은 개선된 프로토콜을 제안 하는데 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드 까지를 지능적으로 거리 및 전달 방향성을 고려하여 다음 노드를 선정하고 교통 통신 상태를 지능적 제어에 따라 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있게 하고 지형적 모델이 따라 자유롭게 변경이 가능 하게끔 관리한다. 제안된 프로토콜 방법의 성능 분석은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.
목적: 망간 조영증강 자기공명영상을 이용하여 시신경경로의 활성화를 추적해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 뉴질랜드 암컷 흰색 토끼의 망막에 $30{\mu}l$의 $MnSl_2(1mol)$ 용액을 주입한 후 고성능 경사자계 시스템이 장착된 임상용 1.5 기기에서 3D FSPGR 펄스열을 사용하여 고해상도 T1-강조영상을 망간 주입 후 12시간, 24시간, 48시간에 각각 획득한 후 시신경경로의 주요 해부학적 구조물에서의 조영증강을 관찰하였다. 또한 정량적 평가를 위하여 해부학적 위치에 동일한 원형의 관심영역을 정하여 신호강도를 측정 한 후 배경 잡음의 신호강도와의 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)를 구하였다. 결과: 망간 주입 후 시신경 경로상의 주요 구조물들이 조영증강 되었다 조영 증강된 주요 구조물로는 오른쪽 시신경(optic nerve), 시각교차(optic chiasm), 왼쪽 시신경 경로(optic tract), 왼쪽 가쪽 무릎핵(lateral geniculate nucleus), 왼쪽 상구(superior colliculus) 등 오른쪽 망막의 대측(contralateral) 시신경 경로상의 구조물이었으며 동측(ipsilateral) 시신경 경로는 조영증강을 보이지 않았다. 결론: 시신경계의 말단부위인 망막에 $MnCl_2$를 주입한 후 시신경계의 축삭을 통한 망간이온의 전파를 비침습적으로 관찰 할 수 있었다. 이러한 망간이온의 전파는 전압 개폐성 칼슘채널을 통하여 일어나는 것으로 여겨지며 특히 망막에 직접 주입하는 경우 전압 개폐성 칼슘채널의 빠른 이동 경로를 이용하는 것으로 추측된다.
황사에 대한 연구는 발원지, 이동경로, 기상조건, 에어로졸의 특성 등 다각적인 면에서 조사되어 왔다. 우리나라에 영향을 미치는 황사현상은 중국 및 몽고 사막 등에서 봄철 기온 상승으로 한랭전선을 동반한 저기압이 발달되어 전선 후면의 강풍과 함께 황토 먼지가 매년 3∼5월경에 편서풍을 타고 3,000 km 이상의 거리를 이동하여 한반도에 유입되는 현상이다. 황사발생일수는 일년에 3∼6일로 주로 4월에 관측되며, 중국의 자료에서도 연중 25 %가 4월에 발생한다고 보고하고 있다(Parungo et al., 1994). (중략)
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크에서 널리 사용되는 AODV 라우팅 프로토콜과 통신 노드의 이동성 때문에 발생하는 통신 경로 단절 등의 문제를 해결하기 위해 다중 경로설정을 지원하는 AODV 기법을 기반으로 개선된 다양한 연구 결과들을 분석한다. 그리고 AODV 기법이 사용하는 홉 기반 라우팅 기법의 문제점을 분석하고, 이를 개선하기 위해 홉 수를 주 메트릭으로 사용하면서 보조 메트릭으로 경로 지연시간의 합을 사용하는 새로운 C-AODV 라우팅 프로토콜을 설계하고, NS-3 네트워크 시뮬레이터에 구현하여 성능평가를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션 성능평가 결과를 토대로 C-AODV 기법이 기존 AODV 기법과 비교하여 성능이 어느 정도 개선되는지 비교 분석하고 앞으로 개선할 사항 등을 제시한다.
미래 사회로 갈수록 대중교통을 연계하기 위한 환승센터의 기능 및 규모가 확대됨에 따라 환승센터 내에서 이용자를 대상으로 경로를 안내하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 도로에서의 차량을 대상으로 한 최적경로에 관한 모형은 많이 제시되고 있는 반면 건물 내에서 보행자를 위한 최적경로에 대한 연구는 미미하다. 따라서 본 연구는 복합환승센터 내에서 승용차를 이용하는 개인이 지하주차장에서 환승센터 내 대중교통 수단 이용을 위한 승강장이나 상가 시설로 이동하는 최적의 경로를 제시할 수 있는 모형개발을 주요내용으로 하였다. 건물 내 최적경로 모형은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 기본으로 하여 거리의 최소비용을 산정하고, 여기에 이동시간, 피로감, 쾌적도와 대기시간 등의 요소를 순위합, 산술합 방법 등을 통해 적용하여 객관성을 부가하였다. 또한 대중교통 수단의 이용자들의 성향이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통하여 환승센터 내 환승하는 이용자에게 최적의 교통수단을 제시하고, 그 해당 수단의 승강장까지 최적경로를 제시함으로써 모형의 효율성을 높였다. 마지막으로 가상의 시나리오들를 통하여 개발 모형의 효율성 검증하였다. 검증결과 개발모형을 통했을 경우 그렇지 않을 경우보다, 수직이동 경로차이의 시나리오에서 약 75%, 수평이동 경로차이의 시나리오에서 약 $24.5{\sim}107.7%$ 더 효율적으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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