The purpose of this study is to investigate the path model consisted of action planning, physical activity, and depression in order to obtain an enhanced understanding of their relationship and to support the aged with depression in community. In order to achieve this, precedent study was reviewed and the program with physical activity and action planning was executed. the data of a investigation of action planning, physical activity, and depression of the aged participated in the program which was consisted of physical activity with Action Planning was used and 116 cases were analyzed. The data analysis was done by descriptive statistics, correlation analysis, and path analysis. The results were as follows. First, the path model was accepted. Second, the direct path of action planning to physical activity was significant. Third, the direct path of both action planning and physical activity to depression were significant. Fourth, the effect size of action planning to depression was more than that of physical activity. Fifth, the indirect path of action planning to depression through physical activity was significant. On the basis of these results, this suggests a need to add action planning on national physical activity plan, establish the delivery system for physical activity program with action planning in mental health center in community, and applicate narrative approach skills for qualitative improvement of action planning.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.347-350
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1999
자율무인잠수정은 자율운항을 위해서 자동화된 제어시스템이 필요하다. 제어시스템은 기능적 측면에서 임무계획단계(mission planning level), 임무제어단계(mission control level), 선체제어단계(vehicle control level)로 구분한다. 자율무인잠수정의 효과적인 임무 수행을 위해서는 임무제어단계의 운행 경로 설정과 제어가 중요하다. 자율무인잠수정은 잠수정의 주변환경을 추상화한 후 탐색기법을 이용하여 경로를 설정한다. 이때 검색기법의 효율적 적용을 위해서는 효과적으로 추상화된 탐색모형이 필요하다. 대표적인 탐색모형으로는 3차원 격자절대좌표 모형(3-dimensional grid unit coordinate model)(1)을 들 수 있다. 그러나 이 모형은 불필요한 동작의 반복, 이동 격자에 따른 비일관성과 같은 취약점이 존재한다. 본 연구에서는 이 모형의 취약점을 개선하기 위해서 자율무인잠수정의 위치 기반 상대적 격자좌표 모형(relative grid unit coordinate model based on AUV state)을 제안한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.347-350
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1999
자율무인잠수정은 자율운항을 위해서 자동화된 제어시스템이 필요하다. 제어시스템은 기능적 측면에서 임무계획단계(mission planning level), 임무제어단계(mission control level), 선체제어단계(vehicle control level)로 구분한다. 자율무인잠수정의 효과적인 임무 수행을 위해서는 임무제어단계의 운행 경로 설정과 제어가 중요하다. 자율무인잠수정은 잠수정의 주변환경을 추상화한 후 탐색기법을 이용하여 경로를 설정한다. 이때 검색기법의 효율적 적용을 위해서는 효과적으로 추상화된 탐색모형이 필요하다. 대표적인 탐색모형으로는 3차원 격자절대좌표 모형(3-dimensional grid unit coordinate model)[1]을 들 수 있다. 그러나 이 모형은 불필요한 동작의 반복, 이동 격자에 따른 비일관성과 같은 취약점이 존재한다. 본 연구에서는 이 모형의 취약점을 개선하기 위해서 자유무인잠수정의 위치 기반 상대적 격자좌표 모형(relative grid unit coordinate model based on AUV state)을 제안한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.2
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pp.63-70
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2012
The collision-free flight planning method based on the extended collision map is proposed for cooperation of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a common 3-dimensional workspace. First, a UAV is modeled as a sphere, taking its 3-D motions such as rolling into consideration. We assume that after entering the common workspace, the UAVs move along their straight paths until they depart from the workspace, and that the priorities of the UAVs are determined in advance. According to the assumptions, the collision detection problem between two spheres in $R^3$ can be reduced into the collision detection problem between a circle and a line in $R^2$. For convenience' sake and safety, the collision regions are approximated by collision boxes. Using the collision boxes, the entrance times of the UAVs are scheduled for collision avoidance among the UAVs. By this way, all UAVs can move in the common workspace without collisions with one another. For verifying the effectiveness of the proposed flight planning method, the simulation with 12 UAVs is carried out.
Three-dimensional modeling of cities in the real-world is an essential task for city planning and decision-making. And many three-dimensional city models are being developed with the development of wireless Internet and location-based services that identify the location of users and provide the information increases for consumers. Especially, in case of urban areas of Korea, indoor space modeling as well as outdoor is needed due to the high-rise buildings densities. Also location-based services should be provided through spatial analysis such as the shortest path based on a space model. Many studies of three-dimensional city models are feature models. In a feature model, space is represented by combining primitives, and relationships among spaces are represented only if shared primitives are detected. So relationships between complex three-dimensional objects in space is difficult to be defined through the feature models. In this study, Navigable space-relation model(NSRM) is developed, which is topological data model for efficient representation of spatial relationships between objects based on the network structure.
In this paper, an efficient and robust robot path planning technique is discussed. Concentric Ripple Edge Evaluation and Progression( CREEP ) algorithm[1] has been elaborated and expanded to carry out 3-D path planning. Like the 2-D case, robot can always find a path, if one exists, in a densely cluttered, unknown and unstructured 3-D obstacle environment. 3-D space in which the robot is expected to navigate is modeled by stacking cubic cells. The generated path is resolution optimal once the terrain is fully explored by the robot or all the information about the terrain is given. Path planning times are significantly reduced by local path update. Accuracy and efficiency of wave propagation in CREEP algorithm are achieved by virtual concentric sphere wave propagation. Simulations in 2-D and 3-D spaces are performed and excellent results are demonstrated.
In this paper, a hybrid semi-3D path planning algorithm combining Virtual Tangential Vector(VTV) and fuzzy control is proposed. 3D dynamic environmental factors are reflected to the 2D path planning model, VTV. As a result, the robot can control direction from 2D path planning algorithm VTV and speed as well depending on the fuzzy inputs such as the distance between the robot and obstacle, roughness and slope. Performances and feasibilities of the suggested method are demonstrated by using Matlab simulations. Simulation results show that fuzzy rules and obstacle avoidance methods are working properly toward virtual 3D environments. The proposed hybrid semi-3D path planning is expected to be well applicable to a real life environment, considering its simplicity and realistic nature of the dynamic factors included.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.12
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pp.874-880
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2019
This paper introduces a method which can be effectively used for the path planning of UAV in a realistic map which has mountainous terrains, air defense networks and radars based on the Visibility Graph. Existing studies of Visibility Graph have been studied mainly for simple shape obstacles in 2-dimensional environment such as self-driving cars which avoid buildings. However, for UAV, Visibility Graph must be used in 3-dimensional environment for the variance of altitude. This occurs significant elapsed time increase because of the increase of the amount of the visibility of node sets. To solve this problem, this paper decrease the number of nodes which consists the complex terrain environments using convex hull based on Layered Visibility Graph. With convex hull method, this paper confirmed that the elapsed time is decreased about 99.5% compared to the case which has no decrease of the number of nodes.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.2
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pp.1-8
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2019
Optimal path planning refers to find the safe route to the destination at a low cost, is a major problem with regard to autonomous navigation. Sampling Based Planning(SBP) approaches, such as Rapidly-exploring Random Tree Star($RRT^*$), are the most influential algorithm in path planning due to their relatively small calculations and scalability to high-dimensional problems. $RRT^*$-Smart introduced path optimization and biased sampling techniques into $RRT^*$ to increase convergent rate. This paper presents an improvement plan that has changed the biased sampling method to increase the initial convergent rate of the $RRT^*$-Smart, which is specified as m$RRT^*$-Smart. With comparison among $RRT^*$, $RRT^*$-Smart and m$RRT^*$-Smart in 2 & 3-D environments, m$RRT^*$-Smart showed similar or increased initial convergent rate than $RRT^*$ and $RRT^*$-Smart.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.319-321
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2002
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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