모바일 로봇은 자신의 임무를 수행하기 위해 탐색 기능을 가지고 있어야 한다. 탐색은 감시 로봇, 구조 로봇, 자원 탐사 로봇 등에 사용될 수 있다. 로봇이 환경을 탐색하기 위해서는 지도와 같은 환경에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 그러나 기존에 많이 사용되는 그리드 지도는 용량이 너무 커서 모바일 로봇에 사용하기 힘들다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 저 사양의 모바일 로봇에서 사용할 수 있는 하이브리드 지도를 제안한다. 또한 제안하는 하이브리드 지도를 사용하여 모든 영역을 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 제안하는 방법은 로봇의 작업 환경을 현재 처리할 수 있는 영역과 처리 할 수 없는 영역으로 나누고, 나누어진 영역을 탐색하는 동시에 지도를 업데이트하며 영역을 확장해 나간다. 탐색이 완료된 영역은 하이브리드 맵 형태로 저장한다. 생성한 하이브리드 맵을 사용하여 로봇은 장애물이 없는 영역으로 이동 경로를 생성할 수 있다. 실험결과에 따르면 기존 그리드 지도에 비해 약 6%의 메모리만을 사용해 환경 지도를 생성할 수 있었다.
본 연구는 redox regulator로 알려 진 Ref-1 (Redox factor-1)과 결합하는 새로운 단백질을protein-protein interaction의 원리를 이용한 방법인 yeast two-hybrid assay로 검색, 동정하고, 검색된 단백질의 in vitro, in vivo 기능을 규명하는 데 그 목적을 두고, mouse 11-day Embryo cNA library를 prey로, full length REF-1을 bait로 하여 yeast strain 인 HF7C에 cotransformatiom시킨 후 histidine, leucine, tryptophan이 결핍된 SD plate에서 키워 자란 yeast transformants를 $\beta$-galactosidaseassay하여 screening하여 분리한 세 개의 clone중 한 clone이 DNA sequencing으로 확인한 결과 mouse thioredoxin임을 확인하였다.
본 논문은 코드분할다중접속 순방향 링크에서 파일롯 선호가 존재하는 경우 하이브리드 동기 획득에 대한 성능을 평가한다. 하이브리드 동기 획득 방식은 병렬 및 직렬 동기 획득 방식의 결합된 형태이다. 제안된 동기 획득 방식의 성능 평가는 평균 동기 획득 시간에 의해 이루어지는데 평균 동기 획득 시간은 두 가지 유형(유형 1, 2)을 고려하여 유도하였다. 여기서 유형l은 정확한 코드 위상 오프셋들이 하나의 부분 탐색 구간에 모두 포함되어 있는 경우이고 유형 2는 정확한 코드 위상 오프셋틀이 두개의 부분 탐색 구간에 분포되어 있는 경우이다. 또한 신호 검출, 오경보, 그리고 miss 확률들은 다경로 페이딩과 다수의 정확한 코드 위상 오프셋이 존재하는 상황을 고려하여 유도하였다. 수치해석 결과는 탐색 및 확인 모드에서의 후치 검출 적분 길이, 부분 탐색 구간 크기, 그리고 동기 획득 시간에 따른 I/Q 넌코히런트 상관기의 수 등의 시스템 설계 파라미터에 대한 하이브리드 동기 획득 성능을 분석하고, 하이브리드 및 병렬 동기 획득에 동일한 하드웨어를 적용했을 경우에 대하여 동기 획득 시간의 관점에 서 두 가지의 동기 획득 시스템의 성능을 비교하였다.
In this paper, we propose new adaptive search range motion estimation methods where the search ranges are constrained by the probabilities of motion vector differences and a search point sampling technique is applied to the constrained search ranges. Our new methods are based on our previous work, in which the search ranges were analytically determined by the probabilities. Since the proposed adaptive search range motion estimation methods effectively restrict the search ranges instead of search point sampling patterns, they provide a very flexible and hardware-friendly approach in motion estimation. The proposed methods were evaluated and tested with JM16.2 of the H.264/AVC video coding standard. Experiment results exhibit that with negligible degradation in PSNR, the proposed methods considerably reduce the computational complexity in comparison with the conventional methods. In particular, the combined method provides performance similar to that of the hybrid unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search method and outstanding merits in hardware implementation.
This study was intended to compare the effectiveness of the Savvy search and Metacrawler in terms of the total number of relevant documents retrieved, precision, recall, and the number of deadlines. In addition, this study measured whether the Meta-search engine and general web search engines retrieved different web documents. As a result, Savvy search produced a higher precision and recall as compared with motacrawler search engine while the metacrawler had lower deadlines ration than savvy search, Also, Meta search engine was more effective than the general web search engine, The results show that the hybrid methodology of integrating a variety of web search engines can help solve retrieval effectiveness problems on the Internet.
강섬유보강 콘크리트는 일반 콘크리트에 비해 휨성능이 월등히 우수하지만, 아직까지 국내에는 이에 대한 명확한 배합설계 지침이 확립되어 있지 않은 상황이다. 또한, 강섬유를 2종이상 동시에 혼입하여 사용하는 하이브리드 섬유보강 콘크리트에 대해서는 최근에 들어서야 그 연구가 시작되었으며, 이에 대해서도 배합에 대한 구체적인 지침이 확립되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 새로운 최적화 기법인 화음탐색법을 이용하여 강섬유 및 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 최적배합 프로그램을 개발하였으며, 검증 실험을 수행하여 프로그램의 신뢰도를 높였다. 이는 현장 시험 배합횟수의 감소 및 배합설계의 편의성 향상 등에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한, 실험 결과 동일한 강섬유 혼입률이라 하더라도, 하이브리드 섬유보강 콘크리트가 일반 강섬유보강 콘크리트보다 휨강도 및 휨인성 모두 우수한 것으로 나타났으며 이를 프로그램 상에 추가 반영하였다. 이는 세계적으로도 아직 연구 초기 단계에 있는 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 휨 특성을 파악하는데에도 향후 연구의 발판이 될 것으로 생각되며, 지속적인 실험 및 연구로 보완이 된다면 보다 더 정밀도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법중의 하나로 최적화방법이 많이 사용되어 왔으나, 기존의 최적화방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에, 최적화의 초기점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다. 유전적 알고리즘은 기존의 최적화방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 유전적 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 이들의 단점을 보완한 즉, 전체 최적점을 보다 효율적으로 찾고 계산시간을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 유전적 알고리즘을 이용하여 최적점이 존재하는 영역을 찾은 후에, 그 영역에서 직접탐색법을 이용하여 보다 정확한 최적점을 찾는 것으로, 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.
This paper presents a basic theory of information flow from single sending point to multiple receiving points, where new theories of algebraic system called "Hybrid Vector Space" and flow vector space play important roles. Based on the theory, a new algorithm for finding maximum homogenous information flow is proposed, where homogenous information flow means the flow of the same contents of information delivered to multiple clients at a time. Effective multi-routing algorithms fur tree-shape delivery rout search are presented.
본 논문에서는 격자형태의 무선 Ad-hoc 통신망에서 사용하는 포화경로 선정 알고리즘의 성능을 분석하였다. 대체경로 라우팅을 함으로써 좀 더 낮은 차단확률을 기대할 수 있어, 포화경로 선정 알고리즘을 사용의 타당성을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 Flood search 알고리즘, Restricted flooding, Hybrid routing의 성능을 모의시험을 통하여 분석한 결과 통신망 효율면에서 Flood search 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.
Reliability allocation is defined as a problem of determination of the reliability for subsystems and components to achieve target system reliability. The determination of both optimal component reliability and the number of component redundancy allowing mixed components to maximize the system reliability under resource constraints is called reliability-redundancy allocation problem(RAP). The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for reliability-redundancy allocation problem that decides both optimal component reliability and the number of component redundancy to maximize the system reliability under cost and weight constraints. The global optimal solutions of each example are obtained by using CPLEX 11.1. The component structure, reliability, cost, and weight were computed by using HPGA and compared the results of existing metaheuristic such as Genetic Algoritm(GA), Tabu Search(TS), Ant Colony Optimization(ACO), Immune Algorithm(IA) and also evaluated performance of HPGA. The result of suggested algorithm gives the same or better solutions when compared with existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improve solution through swap, 2-opt, and interchange processes. In order to calculate the improvement of reliability for existing studies and suggested algorithm, a maximum possible improvement(MPI) was applied in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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