In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.
Purpose: This study was performed to explore the effect of the delivery format on teaching presence, learning presence, and learning outcomes in distance learning of nursing students. Methods: A descriptive survey was conducted to understand teaching presence, learning presence, and learning outcomes depending on the delivery format of distance learning. Quota sampling methodology was used to recruit 295 nursing students from all over the country, and data collection was done from July 27 to September 10, 2020. The first delivery format for distance learning was synchronous learning in which communication between the instructor and students occurred simultaneously. The second delivery format was asynchronous learning in which prerecorded videos were provided and communication did not occur simultaneously. Results: In synchronous learning, teaching presence (especially direct facilitation) and learning presence (especially emotional expression) had a statistical significance that was higher than in asynchronous learning. However, in learning outcomes, there was no statistically significant difference. There were significant positive correlations between teaching presence, learning presence, and learning outcomes, and there were significant positive correlations. Conclusion: It can be suggested that learning outcomes can be improved if presence is improved in the distance learning environment based on the results of this study. It is necessary to add contact with nursing students and instructors to improve teaching presence in the asynchronous learning, and it is necessary to help students express their emotions to improve learning presence.
This paper investigated the possibility of quality restoration of deteriorated concrete caused by long distance delivery using chemical admixtures such as superplasticizer. AE agent and retarding agent. According to test results, long distance delivery lead to reducing fluidity and air content markedly, while setting time accelerated. Quality restoration agent(QRA) was made by combining super- plasticizer. AE agent and retarding agent with the proportion of 1:0.0025:0.1. It was confirmed that deteriorated concrete achieved quality restoration with the level of target slump, air content and setting time without strength loss when using QRA with proper amount.
The data delivery confirmation method of MIL-STD-188-220C, which is a tactical wireless mobile Ad-Hoc communication protocol, is that a source node requires the end-to-end ack from all destination nodes and the data-link ack from 1-hop neighboring destination nodes and relaying nodes, regardless of the hop distance from a source node to destination nodes. This method has the problem to degrade the whole communication network performance because of excessive data traffic due to the duplicate use of end-to-end ack and data-link ack, and the collision among end-to-end acks on the wireless network in the case of confirming a data delivery within an 1-hop distance. In order to solve this problem, this paper has proposed the method to perform the data delivery confirmation with the improvement of communication network performance through the data traffic reduction by achieving the reliable data delivery confirmation requiring the only data-link ack within an 1-hop distance. The effects of the proposed method are analyzed in the two aspects of the data delivery confirmation delay time and the data delivery confirmation success ratio.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.53-64
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2019
The purpose of this study is to find out the fast delivery route that several drones return a truck again after departing from it for delivery locations at each cluster while the truck goes through the cluster composed of several delivery locations. The main issue is to reduce the total delivery time composed of the delivery time by relatively slow trucks via clusters and the sum of maximum delivery times by relatively fast drones in each cluster. To solve this problem, we use a three-step heuristic approach. First, we cluster the nearby delivery locations with minimal number of clusters satisfying a constraint of drone flight distance to set delivery paths for drones in each cluster. Second, we set an optimal delivery route for a truck through centers of the clusters using the TSP model. Finally, we find out the moved centers of clusters while maintaining the delivery paths for the truck and drones and satisfying the constraint of drone flight. distance in the two-dimensional region to reduce the total delivery time. In order to analyze the effect of this study model according to the change of the number of delivery locations, we developed a R-based simulation prototype and compared the relative efficiency, and performed paired t-test between TSP model and the cluster-based models. This study showed its excellence through this experimentation.
우편물 배송에 있어서 신속함과 비용의 최소화를 위하여 각 구간별 운송거리와 더불어 우편 운송차량 수와 같은 가중치를 고려하여 우편물의 총 이동 거리를 최소화 할 수 있는 최적의 교환센터 선정이 필요하다. 본 논문은 구간별 운송 차량수와 운송 거리를 고려하여, 국내 주요 도시에 위치한 우편 집중국을 연결하는 최적 위치의 교환센터를 GOSST 이론을 이용하여 찾는 방법을 제안한다. 이 방법으로 교환센터의 위치를 선정할 경우, 현재의 대전을 교환센터로 하는 방법은 물론, 운송차량 수와 같은 가중치를 고려하지 않은 스타이너 트리 방법에 비해 전체 우편물의 총 이동거리를 줄일 수 있다. 제안 방법은 신속한 배송과 비용의 최소화는 물론 환경 보호 측면에서도 바람직하다할 수 있다. 제안된 방법은 실험에서 스타이너 트리를 이용한 방법에 비해 2.52%, 현재의 방법에 비해 6.66%의 우편물의 총 이동 거리를 절감시킬 수 있었다. 제안된 방법은 우편물 배송뿐 아니라, 다양한 전압 및 가중치를 고려해야하는 송전 시스템 라우팅, 배전선로망 구성, 전력 중계소의 위치 선정 등에도 활용가능하다.
$^{18}F$-FDG 자동합성장치에서 합성 후 자동분배장치까지는 자동모드로 delivery를 하게 되는데, delivery 후 자동분배장치에 있는 dose calibrator가 표시한 방사능으로 계산하여 수율이 계산되어진다. 그러나 자동합성장치와 자동분배장치의 거리가 증가하게 되면 튜빙에 $^{18}F$-FDG 잔류량이 발생하게 되어 $^{18}F$-FDG의 손실이 있다. 본 연구는 $^{18}F$-FDG 잔류량을 최소화하기 위한 방법의 유용성에 관하여 알아보았다. 싸이클로트론에서 생산된 $^{18}F$는 자동합성장치로 이동되고 자동합성장치에서 합성이 이루어지며, 합성 과정의 소요 시간은 25~26분이 소요된다. 그 후 dispenser로 $^{18}F$-FDG를 delivery하고 자동합성장치 자체 rinsing으로 모든 과정이 끝마쳐진다. 자동합성장치와 자동분배장치 사이의 튜빙의 구성은 거리 8 m, 내경 1/16 inch로 되어 있다. 그러나 delivery 후 튜빙 거리 증가에 따라 $^{18}F$-FDG 잔류량이 10-13%가 발생하게 되었다. 따라서 $^{18}F$-FDG 잔류량을 최소화하기 위하여 첫번째는 자동합성장치의 자동모드로 delivery, 두번째로 자동모드 delivery 후 push syringe 이용한 방법, 세번째로 자동모드 delivery후 push syringe와 질소가스를 병행한 방법을 시행하여 delivery 수율의 변화를 비교 분석하였다. 첫번째 방법에서 delivery 시에 QMA 기준으로 42.22%, 두번째 방법에서는 49.15%, 세번째 방법에서는 54.05%의 결과를 얻었다. Delivery 되어진 $^{18}F$-FDG 의 품질관리평가상에서도 정상의 결과를 얻었다. 합성장치와 자동합성장치의 거리는 최대한 단축시켜 튜빙거리로 인한 $^{18}F$-FDG 손실율을 낮추어야 한다. 그러나 시스템구조에 따라 자동합성장치와 자동분배장치의 거리가 증가되는 경우에 push syringe와 범용성 이동가스(질소 가스)를 병행하는 방법이 $^{18}F$-FDG 잔류량을 최소화하는 방법으로 유용하다.
The purpose of this study is the introduction of pollutant loads's estimation into Saemangeum watershed area with M.E.'s guidebook for TMDL and GIS tool. To estimate reliable pollutants loads, it is necessary to think about characteristic of removal, discharge and runoff as time series. In this study, it was calculated for generation loads which be came from pollutant source, discharge loads which be reduced in the treatment facilities and delivery loads which be considered the self purification parameter and delivery distance. To assess the delivery distance handily, it was particularly estimated using Arc-GIS. It was met with good results that delivery loads of BOD, T-N and T-P was reflected to seasonal precipitation. Lastly to verify the estimated pollutant loads, HSPF developed by USEPA was applied to it. It was showed a relativity of observed to simulated data for flow, Temperature, DO, BOD, $NO_3^--N$ TN and TP. Consequantly, this delivery loads can make full use of model input data for prediction of pollutant loads.
실시간 멀티캐스팅은 소스가 발생시킨 패킷을 제한시간 내에 다수의 목적지로 전달하는 방법이다. 무선 센서 망에서는 종단간 지연이 거리에 비례하므로, 제한시간 안에 전송가능한 최대거리가 존재한다. 기존 실시간 멀티캐스팅 방안은 고정된 최대거리를 정하고, 목적지들로의 패킷 전달 경로가 이를 넘지않도록 하여 실시간 멀티캐스팅을 달성했다. 하지만, 제한시간이 가변적인 환경에서, 기존방안은 고정된 제한거리로 인해 실시간 전송실패나, 에너지효율 저하 등의 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 제한시간을 이용한 실시간 멀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안은 제한시간을 이용해 최대 전송가능거리를 계산하고, 이를 이용해 멀티캐스팅 경로를 구성한다. 제안방안이 구성하는 멀티캐스팅 경로는 제한시간이 짧은 경우 실시간성에, 긴 경우 에너지효율성에 초점을 맞추어 구성된다. 실험결과는 제안방안이 기존방안보다 실시간전송 성공률과 에너지효율성 면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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