본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.
지하비축기지는 터널의 규모와 건설공정의 복잡성, 지질 및 지반공학적인 문제들로 인해 가장 난해한 지하공간건설 프로젝트로 알려져 있다. 최근 복잡한 지하구조를 3차원으로 가시화하고, 건설 자원과 지반조건 그리고 공정계획을 고려한 4차원 시뮬레이션을 활용하여 건설공정을 최적화하는 기술이 지하비축기지 건설 프로젝트에 적용되었다. 이 사례연구는 지하구조의 3차원 모델링을 통해 작업자가 복잡한 지하 현황을 쉽게 이해하고, 정확한 3차원 공간상에서 지질자료를 분석하고 검토할 수 있도록 도와줄 수 있음을 보여주고 있다. 또한 건설공정과 실제 공기를 고려한 4차원 시뮬레이션을 활용하여 자재와 버력의 반출입에서 나타날 수 있는 bottle neck의 위치와 시점을 판단하거나 일일 공사비의 변동을 검토하고, 작업조와 투입장비의 수, 터널 시공방향 및 굴착 착수 시점, 버력 및 자재의 운반경로를 검토함으로써 공정의 최적화를 달성할 수 있었다.
본 연구는 GIS를 이용하여 아파트 단지의 UHF대역의 전파장애에 대한 예측모델을 제시한다. 전파예측모델은 기지국 및 중계기 위치설계와 전파음영지역 결정 등 무선네트워크 서비스에 결정적으로 활용된다 기존의 전파예측모델은 한국지형요소나 3차원 공간기술이 반영되지 않고 외국지형기반의 2차원적인 접근으로 개발되어 있다. 특히 많은 사람이 거주하는 아파트단지에 대해서는 고려가 되어 있지 않은 실정이며, 마치 아파트 단지가 일반 건물로 취급되어 전파환경 요소로 분류되지 않은 상태이다. 그리고 전파관리자가 기존 전파 예측모델을 이용한 무선네트워크 설계 및 운용등에 있어 정확한 의사결정지원에 어려움이 많다. 본 연구는 이러한 한계와 문제점을 해결하기 위해서 아파트 단지의 전파에 대한 영향을 3차원 공간밀집, 건물높이, 전파의 전송방향에 대한 건물배치등 3가지 요소로 분류하고 GIS 도구로 그 요소들을 분석하였다. 그 결과로 상관과 회귀분석등 정량적인 방법으로 평가하여 아파트 전파예측모델(GARP)을 개발하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 아파트 단지가 UHF 대역의 전파에 대한 영향은 전파진행방향성이 57%, 공간밀집이 30%, 건물높이가 13%의 순으로 나타났다. 둘째, 본 연구에서 개발된 아파트 모델은 기존 모델에 비해 평균 6.3dBm, 최소 2.15 ~ 최대 12.48dBm의 개선 효과가 있다. 셋째, 급속히 확산되는 도시 개발에 3차원 공간상에서 전파예측모델을 시뮬레이션하여 전파의 영향을 예측할 수 있으며, 대단지 아파트 건설과 전파환경영향평가의 기초정보 수집에 활용될 수 있다. 본 연구는 GARP모델과 GIS 가시권 분석기능을 이용하여 실제 지형공간상에서 전파경로 손실치를 도시화함으로써 전파관리자가 무선서비스지역 설계, 전파음영지역 판단, 최적 중계기와 기지국 위치 선정에 기여할 것으로 판단된다.하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.라서 획득한 시추코아에 대해서도 각 연구기관이 전 구간에 대해 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ?스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ?스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ?스굴호에 대한 시추사업은 후기 신생대 동안 유라시아 대륙 중부에서 일어난 지구환경 및 기후변화를 이해함과 동시에 이러한 변화가 육상생태계 및 지표지질환경에 미친 영향을 이해하는데 크게 기여할 것이다.lieve in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environment.d by the experiments under vari
최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
본 논문에서는 실외 도로환경에서 주행하는 차량의 위치를 추정하기 위한 비쥬얼 오도메트리 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 이동계획에 따라 차량의 초기위치에서 원거리에 위치한 특정 목적지를 방문한 후 지나온 경로를 따라 다시 초기위치로 정확하게 복귀해야 하는 차량의 위치인식을 위해 사용된다. 위치인식에는 차량 전방의 3차원 정보획득을 위한 스테레오 카메라와 후방의 영상을 획득하는 단일 카메라를 사용한다. 차량이 목적지를 향해 순방향 주행할 때는 전방 스테레오 비쥬얼 오도메트리(stereo visual odometry)를 이용하여 이동차량의 위치를 추정하고 동시에 도로 및 주변 환경에 대한 3차원 전역지도를 그래프 구조로 생성한다. 차량이 목적지에 도달하여 복귀할 때는 후방의 단일 카메라에서 획득한 2차원 영상과 전역지도를 바탕으로 모노 비쥬얼 오도메트리(monocular visual odometry)로 위치를 추정한다. 복귀하는 차량의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 효과적인 전역지도의 노드 탐색방법이 요구된다. 후방 카메라의 영상 특징과 전역지도의 각 노드의 영상 특징을 정합하고 지도에 저장된 3차원 좌표를 이용하여 차량의 위치를 추정하였다. 또한 3차원 위치추정에 성공한 이전노드들의 정보를 바탕으로 매 영상 프레임마다 적응적으로 탐색영역을 확장하거나 줄이도록 하였다. 두 개의 서로 다른 경로에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.
The increasing popularity of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) can be attributed to their wide range of applications. 3D path planning is one of the crucial components enabling autonomous flight. In this paper, we present a novel 3D path planning algorithm that generates and utilizes curvature-based trajectories. Our approach leverages circular properties, offering notable advantages. First, circular trajectories make collision detection easier. Second, the planning procedure is streamlined by eliminating the need for the spline process to generate dynamically feasible trajectories. To validate our proposed algorithm, we conducted simulations in Gazebo Simulator. Within the simulation, we placed various obstacles such as pillars, nets, trees, and walls. The results demonstrate the efficacy and potential of our proposed algorithm in facilitating efficient and reliable 3D path planning for UAVs.
가상 환자 데이터 세트는 단일 환자로부터 획득한 구강스캔 안면스캔 전신스캔 하악운동경로데이터 등 다양한 소스의 진단 데이터를 하나의 3차원 좌표계로 정렬한 데이터의 집합이다. 치과의사는 가상 환자 데이터 세트를 사용하여 효과적으로 치료 계획을 수립하고 다양한 치료 계획을 가상공간상에서 시뮬레이션 할 수 있으며, 가상 환자 데이터 세트에서 환자의 미소를 디자인 후 그 결과를 시뮬레이션하고 최적의 치료결과를 선택할 수 있다. 가상공간에서 선택된 치료 계획은 3D 프린팅, 밀링, 사출 성형과 같은 제조 기술을 사용하여 환자에게 동일하게 전달될 수 있다. 이러 치료 계획의 전달은 임시 수복물 제작 및 환자의 구강 내에서 목업 확인을 통해 최종 보철물 제작으로 연결할 수 있다. 이와 같이 진단 데이터, 중첩 및 가공의 정확도가 보장된다면 3차원 가상공간 상에서 시뮬레이션된 3D 디지털 스마일 디자인을 실제 환자에게 정확하게 전달할 수 있다. 가상환자데이터세트의 임상적용방법으로 동기능적교합측정 검사를 통해 교합조정치료를 치료계획에서 배제할수 있는 의사결정방법과, 턱관절질환을 가지고 있는 청소년기 특발성 척추측만증 환자의 턱관절 치료전후 전신스캔 비교분석방법, 그리고 전악수복증례인 상하악 총의치환자 진료시 가상환자데이터세트에 기반한 교합평면분석 및 디지털심미분석방법을 제시하였다.
This paper presents a path planning algorithm for biped walking robot in 3-D workspace. Since the biped walking robot can generate path on some 3-D obstacles that cannot generate path in case of mobile robot, we have to make a new path planning algorithms. A 3-D-to-2-D mapping algorithm is proposed and two kinds of path planning algorithms are also proposed. They make it easier to generate an efficient path for biped walking robot under given environment. Some simulation results are shown to prove the effectiveness of proposed algorithms.
An Unmanned Aerial Vehicle(UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is the path planning to maximize survivability for UAV based on 3-dimensional environment. A mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and solved by transforming MRPP into SPP(Shortest Path Problem). This study also suggests a $A^*PS$ algorithm based on 3-dimensional environment to UAV's path planning. According to comparison result of the suggested algorithm and SPP algorithms (Dijkstra, $A^*$ algorithm), the suggested algorithm gives better solution than SPP algorithms.
구조화 조명을 사용한 거리측정에 동적계획법을 적용함으로써 거리 측정의 정확성이 대폭 향상된 방법을 제안하였다. 구조화 조명을 사용한 거리 측정방법은 거리정보가 조명에 해당하는 화소의 위치에 의해 계산될 수 있다는 점을 이용한 것이다. 그러나, 이 구조화 조명 빛이 물체의 표면에서 흡수되거나 반사됨으로서 흐리거나 잘 보이지 않는 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 동적계획법을 사용하였다. 동적 계획법을 위한 셀간 비용(cost)값은 화소 밝기 값의 역수를 사용하였으며, 상단과 하단에 각각 시작선 혹은 목표선을 설정하였다. 이 알고리즘의 장점은 동적 계획 법의 최적화 능력을 사용하므로, 구조화 조명선의 약한 흔적이나 부분적으로 절단된 조명선 위치도 잘 찾아낼 수 있다. 이 알고리즘을 사용하여 다양한 3 차원 물체를 복원한 실험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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