• 제목/요약/키워드: 함수 연산자

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실외 센서네트워크 기반 재해방지 시스템을 위한 위험지역 예측기법 (Dangerous Area Prediction Technique for Preventing Disaster based on Outside Sensor Network)

  • 정영진;김학철;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권6호
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    • pp.775-788
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    • 2006
  • 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 그리고 환경에 대한 감지와 제어를 수행하는 센서 네트워크 기술의 확산으로 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 홍수, 태풍, 지진 등의 재난에 대비하기 위한 재해 감시 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 재해 감시 시스템은 원격지의 상태 정보를 검출하고, 재해 상황을 판단하기 위한 규칙 처리 과정 후, 인식된 상황에 따라 방재작업을 지원한다. 그러나 기존의 모니터링 시스템들은 주로 현재 데이터를 위주로 간단한 집계함수 및 연산자만을 지원하기 때문에, 재해를 미리 예측하고 방재하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 실외 센서 네트워크 및 공간 정보를 고려하여 재해 위험 지역을 미리 예측하는 재해 방지 시스템을 설계, 구현한다. 제시된 위험 지역 예측 기법은 현재 센서 데이터를 토대로 시간에 대한 공간 정보의 변화를 고려하여 미래에 재해 위험이 있는 지역을 추정하여 제시한다. 이로 인해 재해를 미리 예측하고 방비할 수 있게 되고, 재해 피해 감소 및 복구비용을 줄일 수 있다. 제시된 재해 방지 시스템과 위험 지역 예측 기법은 센서네트워크를 기반으로 하는 다양한 재해 방지 시스템에 활용되어 재해 예방 및 피해 감소에 많은 도움을 줄 수 있다.

IKONOS 영상자료를 이용한 토지피복도 개선 (Improving of land-cover map using IKONOS image data)

  • 장동호;김만규
    • Spatial Information Research
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    • 제11권2호
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    • pp.101-117
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    • 2003
  • 고해상도 위성영상분석은 국지적 규모의 토지피복 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 본 연구에서는 고해상도 영상인 IKONOS 영상과 기존에 작성된 토지이용도를 이용하여 국지적 규모의 토지피복도를 새로 작성하였다. 토지피복 분류기법으로는 퍼지분류 기법을 사용하였으며, 소속함수의 결합방법으로 minimum 연산자를 이용하였다. 분리도 분석에서는 모든 밴드에서 분리도가 높지 않은데, 원인은 계절적 영향에 따른 분광반사율의 차이 때문이다. 토지피복도 작성결과 육상에서는 침엽수림과 경지가, 해양에서는 간석지 및 해빈의 변화가 가장 크다. 분류의 전체정확도는 95.0%, kappa 계수는 0.94%로 나타나 높은 분류정확도를 보였다. 분류항목별 정확도에서는 대부분의 분류항목이 90% 이상의 분류정확도를 보였다. 그러나 혼합림과 하천 및 저수지 등은 낮은 분류정확도를 보였다. 이들 원인은 농경지 담수로 인하여 수역으로 분류항목이 변하거나 유사한 분광패턴으로 분류항목이 혼재된 결과이다. 이들 분류항목의 분류정확도를 높이기 위해서는 계절적 요인을 반드시 고려하여야 할 것이다. 결론적으로 IKONOS 영상은 토지이용도 작성 및 수정이 가능하며, 추후 GIS 공간자료와 통합하여 토지피복도를 작성한다면 보다 정확한 의사결정 보조 자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

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기구학적 분석을 이용한 로봇 매니퓰레이터 개발 (Development of the Robot Manipulator for Kinematies)

  • 민병로;이대원
    • 생물환경조절학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.1-7
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    • 2004
  • 본 연구는 오이수확기의 매니퓰레이터 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 기구학 분석을 한 후 실제 장치의 반복오차 측정실험을 통해 이론 값을 검증하였다. 매니퓰레이터는 총 세 개의 링크로서 한 개의 수직링크와 두 개의 호전링크로 구성되어져 있으며, 세 개의 스테핑 모터가 각 관절에 장착되어 링크에 동력을 전달한다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. D-H Parameter를 이용하여 정방향 기구학에 의한 매리퓰레이터의 변환 연산자를 얻었다. 역방향 기구학의 해는 두가지로 나타났으며 삼각함수를 이용하여 해를 구하였다. 매리퓰레이터의 반복오차를 측정한 검증 실험에서는 X, Y, Z축에 대하여 반복 오차가 최대 2.60mm, 2.05mm, 1.55mm로 나타났으며, 정방향 및 역방향 기구학에서 오차의 최대지점 및 최소지점의 실제 좌표는 일치하였다. 반복오차 측정 결과는 매리퓰레이터의 목표지점인 오이의 직경에 비해 비교적 작게 나타났다. 측정오차는 실험중 발생한 실험오차로 판단된다. 매니퓰레이터의 오차를 줄이고 작업능률의 향상을 위해서는 링크의 수를 줄이고 오이의 품종 및 재배환경을 고려하여야 하며, 경량이면서도 견고한 재료를 사용하여 하중을 줄여야 한다.

입자법을 이용한 토사의 대변형 해석법 개발 (Development of Numerical Method for Large Deformation of Soil Using Particle Method)

  • 박성식;이도현;권민호
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제29권12호
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    • pp.35-44
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    • 2013
  • 본 연구에서는 토사 유동과 같은 대변형 해석을 위해 기존 유한요소법이나 유한차분법과 달리 격자를 사용하지 않는 입자법을 사용하였으며, 입자법은 구배, 발산, 라플라시안과 같은 미분연산자에 대응하는 입자간 상호작용모델을 이용하여 연속체의 지배방정식을 이산화하였다. 외부 하중이나 함수비 증가에 따라 고체에서 유체 상태로 변하는 흙의 3차원 대변형 거동을 해석하기 위해 기존 입자법에 흙의 파괴상태를 고려할 수 있는 Mohr-Coulomb 파괴기준을 도입하였으며, 흙의 파괴 이전의 항복이나 경화현상으로 인한 대변형은 흙을 점성 유체로 가정하여 해석하였다. 개발된 입자법은 먼저 구속압이 작용하지 않고 강도가 0인 모래기둥 붕괴실험 결과를 이용하여 검증한 다음, 점착력을 가지고 자립이 가능한 점토기둥 붕괴실험을 실시하여 흙의 항복이나 파괴로 인한 대변형을 시뮬레이션하였다. 개발된 입자법은 모래와 점토의 3차원 대변형 거동을 유사하게 잘 예측하였으며, 파괴 이전에 발생하는 흙의 항복으로 인한 소성변형에 따른 흙기둥 내의 수직 및 전단응력 변화도 계산할 수 있었다.

집중형센터를 가진 역물류네트워크 평가 : 혼합형 유전알고리즘 접근법 (Evaluating Reverse Logistics Networks with Centralized Centers : Hybrid Genetic Algorithm Approach)

  • 윤영수
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.55-79
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    • 2013
  • 본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.