• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1163-1166
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• 2007

핸드오버가 발생하는 이동망 환경에서 주요 이슈 중 하나는 핸드오버 후 MN(Mobile Node)의 트래픽이 전송될 새로운 경로 상에 자원 재예약을 위한 지연 시간을 최소화하는 것이다. 이를 위해, 데이터 전달 경로가 변경된 경로에서만 자원예약 시그널링이 이루어지도록 CRN(Crossover Node)을 발견하는 것이 중요하다. 이동망 환경에서 자원 재예약을 위한 CRN은 SID(Session ID)를 이용하여 발견될 수 있다. 그러나 HMIPv6 네트워크에서 MAP(Mobility Anchor Point)과 HA(Home Agent)간 군집(Aggregate) 자원 예약이 이루어진 경우에서는 SID를 이용하여 CRN을 발견할 수 없다. 왜냐하면, MN의 핸드오버 후, 종단간 SID는 동일할지라도 이전 MAP과 HA간 설립된 세션의 군집 SID가 새로운 MAP과 HA간 설립된 세션의 군집 SID와 다르기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 HMIPv6 네트워크에서의 CRN 발견방안을 제안한다. 제안하는 방안에서는 시그널링 메시지에 이전 군집 세션 정보를 포함하여 전달함으로서 시그널링 메시지가 목적지까지 도달하기 전에 CRN이 발견될 수 있도록 하였다. 제안하는 방안은 군집 자원예약이 갖는 시그널링 및 플로우별 상태 정보 감소 효과를 그대로 유지하면서, MN의 핸드오버 후, 자원 재예약을 위한 지연 시간을 단축시킴으로서 통신 성능을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.361-365
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.6-9
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• Journal of Life Science
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• v.29 no.7
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• pp.769-773
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• 2019

In this study, the migration route and the absorption rate of calcium and magnesium in apple leaves were compared and analyzed using plant nutrients prepared by wet nano-grinding technology. The plant nutrients were sprayed onto the leaves to confirm the component content and the movement route of the nanoized calcium and magnesium. At 2, 4, and 8 weeks after the plant nutrient treatment, the apple leaves were divided into petiole, lamina, and side, and SEM and EDS were used to measure the calcium and magnesium contents. The calcium and magnesium contents of the petiole increased from the 4th week after plant nutrient application to 1,115% at the 8th week. The calcium and magnesium contents of the lamina decreased after spraying but increased after 4 weeks. The calcium and magnesium contents increased in the side of the leaves compared to the control, reaching 673% after 4 weeks. The calcium and magnesium contents increased with increasing duration in all plots when compared with the control unsprayed leaves, suggesting that the usually poorly soluble calcium and magnesium were transferred from the petioles to the lamina. The results of this study indicate that improved calcium and magnesium absorption could be obtained in crops other than apples using plant nutrients produced through wet nano-processing technology. This technology is also expected to be applicable to natural products and bioindustries.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.23 no.1
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• pp.50-55
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• 2009

To understand the status of the migrating Oriental Honey Buzzard(Pernis ptilorhynchus) in Korea, we carried out a preliminary study on the number and local movements of the Honey Buzzard from September 2005 to October 2007 at Hongdo Island, Jeonnam Province, Korea. A total of 702 Honey Buzzards in 2005, 404 individuals in 2006, and 659 individuals in 2007 were recorded during the fall migration season, but during the spring migration season only two and eight birds were observed in 2006 and 2007 respectively. The migrating Honey Buzzard showed peak numbers from 20 September to 5 October at the study site. According to observation of arrival time of538 Honey Buzzard in October 2007, a total of 2l6 birds(40.l %) were passing over Hongdo Island between 7:00 AM to 8:00 AM, rising skyward on columns of warm air. This suggests the use of thermal currents and avoidance of nocturnal movement for crossing water. They preferred moderate winds(<5 m/s in speed) from northwest, but the migrating number apparently decreased in case of strong winds (${\geqq}5 m/s$). This suggests that wind speed and direction are important environmental factors for migration of the Oriental Honey Buzzard. At present, it is unclear which breeding population(from north-eastern China or Japan) passes over Hongdo Island. Moreover, it is difficult to prove migration route and to understand migratory behaviors of the Oriental Honey Buzzard in Korea. To prove the breeding sites and routes of the migrants over the study site, we need more detailed and further studies such as satellite tracking researches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1261-1264
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• 2002

개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성공을 분석적 모델로 평가하고, Biaz의 우회 전방 정책, 두개 경로 전방 정책과 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.703-705
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• 2005

연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.1495-1502
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• 1991

본 연구에서는 동일 작업 공간내에서 두대의 로봇이 각각의 토크의 제한 조건 과 충돌 회피 조건을 만족하면서 근사 최소 시간에 지정된 경로를 주행하기 위한 궤적 계획법을 제안하고자 한다. 이때, 동작 우선도에 의하여 한 대의 로봇은 주 로봇, 다른 한 대의 로봇은 종 로봇으로 지정되는데 주 로봇은 입력 토크의 제한조건을 만족 하며 주어진 경로를 최소 시간에 움직이도록 궤적 계획을 하였으며, 종 로봇은 주 로 봇과의 충돌을 피하고 입력 토크의 제한 조건을 만족하며 주어진 경로를 근사 최소 시 간에 움직이도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.395-398
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• 2011

현대 정보전에서 Ad-hoc 네트워크는 전술 네트워크를 가능할 수 있게 하는 주요 통신 기술이다. 전장 환경에서 노드 파괴나 이동으로 인해 링크실패가 빈번하게 발생되며, 이를 자율적으로 복구할 수 있는 기능을 지녀야만 한다. 그러나 무선링크의 한정된 자원 사용하기 때문에 빈번한 라우팅 트래픽은 네트워크의 자원을 공유하는 데이터 패킷 수신율이나 지연시간에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 전술 환경에서 무선 채널의 불규칙에 따른 영향과 이로 인한 문제점을 지적하고 경로 복구 지연시간을 최소화 하며 제한된 무선 링크의 가용 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.31 no.3
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• pp.90-100
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• 2008

기간차량경로 문제는 차량용량제약을 고려한 차량경로문제를 다 기간으로 확장한 형태의 문제로 역방향 로지스틱스의 폐기물 혹은 재활용품 수거에 관련된 주요한 운영 문제들 중의 하나로 각 고객에 대해서는 계획기간 중에 방문해야 하는 횟수가 정해져 있어 방문날짜 조합을 결정해야 하며 주어진 방문날짜 조합 하에 각 기간의 차량경로도 결정해야 한다. 주요한 제약조건으로는 차량의 용량제약과 각 기간의 가용 시간제약이 있으며 소요차량의 대수를 최소화하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 대상 문제의 복잡도로 인하여 초기해를 구하고 그 해를 개선하는 2 단계 발견적 알고리듬을 제안하였으며 다양한 문제들에 대한 계산실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 발견적 알고리듬이 기존 알고리듬보다 우수함을 보였다.