이클립스는 소프트웨어 개발을 위한 개방형 통합 환경으로서, 자바 애플리케이션의 개발을 위한 사실상의 표준으로 매우 신속하게 그 자리를 잡아가고 있다. 또한 다양한 플러그인의 설치를 통하여 통합 환경을 위한 새로운 기능이 추가될 수 있어서 매우 확장성이 뛰어나다. WebDAV는 HTTP1.1을 확장한 프로토콜로서 웹상의 다양한 콘텐츠에 대한 비동기적인 협업저작을 지원하는 IETF 표준 프로토콜이다. 본 논문에서는 이클립스에서 소프트웨어 개발을 위한 프로젝트 작업공간으로서 WebDAV 서버가 제공하는 원격작업공간을 프로그래머가 사용할 수 있도록 지원하는 DAVSpace 플러그인의 개발에 대하여 기술한다. DAVSpace는 WebDAV 프로토콜을 사용하여 원격작업공간에 이클립스 프로젝트와 관련된 자원의 관리를 지원한다. DAVSpace의 사용을 통하여 지역작업 공간과 더불어 지정된 원격작업공간상에서 이클립스 프로젝트를 생성할 수 있다. 자원을 저장하기 위한 이벤트가 발생하는 경우 DAVSpace는 그 자원을 두 개의 작업공간에 중복하여 저장한다. 이러한 DAVSpace의 기능에 힘입어 개발자는 자신이 위치하고 있는 장소에 무관하게 개발 프로젝트를 효과적으로 진행할 수 있다.
This paper presents a fuzzy footstep planner for humanoid robots in complex environments. First, we define locomotion primitives for humanoid robots. A global planner finds a global path from a navigation map that is generated based on a combination of 2.5 dimensional maps of the 3D workspace. A local planner searches for an optimal sequence of locomotion primitives along the global path by using fuzzy footstep planning. We verify our approach on a virtual humanoid robot in a simulated environment. Simulation results show a reduction in planning time and the feasibility of the proposed method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권3호
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pp.203-209
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2010
This paper presents a hierarchical fuzzy motion planner for humanoid robots in 3D uneven environments. First, we define both motion primitives and locomotion primitives of humanoid robots. A high-level planner finds a global path from a global navigation map that is generated based on a combination of 2.5 dimensional maps of the workspace. We use a passage map, an obstacle map and a gradient map of obstacles to distinguish obstacles. A mid-level planner creates subgoals that help the robot efficiently cope with various obstacles using only a small set of locomotion primitives that are useful for stable navigation of the robot. We use a local obstacle map to find the subgoals along the global path. A low-level planner searches for an optimal sequence of locomotion primitives between subgoals by using fuzzy motion planning. We verify our approach on a virtual humanoid robot in a simulated environment. Simulation results show a reduction in planning time and the feasibility of the proposed method.
In this paper, a novel neural network approach is proposed for cleaning robot to complete coverage path planning with obstacle avoidance in stationary and dynamic environments. The dynamics of each neuron in the topologically organized neural network is characterized by a shunting equation derived from Hodgkin and Huxley's membrane equation. There are only local lateral connections among neurons. The robot path is autonomously generated from the dynamic activity landscape of the neural network and the previous robot location without any prior knowledge of the dynamic environment.
The number of shared offices has increased and changed within the flow of the era into various forms in recent days. Co-working spaces and related shared space businesses are growing fast, keeping pace with the trend recently. It is confirmed that the need of spaces grew 180% since 2015 to 2017. Most of the shared offices in Seoul are placed in Gangnam circle, it is verified that shared office is providing work, space, and community by visiting cases of foreign companies, domestic companies, local companies. Meanwhile, shared space can be categorized into serviced office, co-working space, virtual office, and daily office. It is to consider various target levels by leasing service or the difference of costs. It is divided into forms of dispersion, circulation, and concentration and is planned to increase the utilization of communities' traffic according to the allocation of shared office. The business is conducted network-centered. During the process of communication, members can get chances to exchange and build communities. They are making business ecosystem which they can coexist and grow together. Shared offices have a view of a solution to empty rooms and will last for a while, and it is expected that co-working system be settled as office space and giving people sense of belonging on their workspace.
본 연구에서는 우선 네트워크의 기본 이론을 소개하고, 이를 바탕으로 로봇의 궤적계획에 이용하기 위한 변수, 구속조건, 에너지를 정의하며, 네트워크가 국부적 최 소 상태에 빠지는 것을 방지하기 위하여 Temperature Adding을 이용한 적절한 가중치 조절로 작업 공간상에 장애물이 정지하고 있는 경우와 장애물이 움직이는 경우, 같은 작업 공간상에서 동시에 움직이는 두 대의 로봇들의 충돌회피문제 등 여러 종류의 궤 적 계획 문제에 적용시켜 보고자 한다. 이와같이 궤적계획 문제를 신경회로를 이용 하여 다루게 되면, 신경회로망의 링크수나 장애물의 변화등 상황의 변화에 따르는 복 잡한 모델링 전개가 필요 없어지고, 여유 자유도를 가지는 경우에도 별도의 성능지수 를 위한 인위적인 조작을 요구하는 알고리즘의 개발이 필요없이 스스로가 최소의 에너 지 상태를 찾아가게 되며, 병렬실(parallel processing) 계산방식으로 각 링크의 위치 를 동시에 구할 수 있게 되어 실시간 제어의 가능성을 제시하여 준다.
본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.
다단계 보안 데이타베이스 관리 시스템(multilevel secure database management system (MLS/DBMS)은 시스템이 사용자를 위한 여러 개의 보안 인가등급(security clearance level)과 시스템내의 데이타를 위한 여러 개의 분류 등급(classification level)을 가진 데이타베이스 관리 시스템으로써 이러한 시스템의 목적은 기밀 정보를 인가 받지 않은 사용자로부터 보호하는 것이다. 이미 연구되어온 알고리즘들은 로킹이나 타임스탬프 기법을 변형하여 비밀채널을 제거하는데 주안점을 두었기 때문에 상위 등급 트랜잭션들이 하위 등급 트랜잭션에 의해 반복적으로 지연되는 기아현상을 유발시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 오렌지 로크를 기반으로 하는 다단계 보안 DBMS에서 직렬화 순서의 동적인 재조정 방식을 이용하여 상위 등급 트랜잭션의 기아현상을 완화하는 알고리즘을 제안한다 기존의 보안 알고리즘이 다중버전상에서 수행되었던 것과는 달리 제안된 알고리즘은 단일버전상에서 수행함으로써 트랜잭션의 병행성 정도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 병행수행 상에서 직렬성을 만족함을 증명하고, 보안성을 만족함을 보인다.
2006년부터 국내에서는 운전자의 개입 없이 완전 자동화 방식으로 동작하는 지능형 굴삭 로봇을 개발하고 있다. 이러한 굴삭 로봇을 개발함에 있어 주변(로컬영역) 작업환경의 지형이나 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차트럭 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 작업품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심기술이다. 선진 외국에서는 토공 자동화 장비의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 광대역 3D 레이저 스캐너나 스테레오 비전 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 지형을 3차원으로 모델링하는 연구를 수행하였으나, 센싱 시스템 구축에 지나치게 높은 비용이 소요되거나 모델링 결과에 노이즈가 다수 발생하여 모델링 속도가 과다하게 소요되는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 현재까지 개발된 3차원 작업환경 모델링 센서의 기술 사양과 장단점을 분석하고, AHP 분석을 통하여 센서별 적용가능성을 분석한다. 또한 실제 토공사 작업현장의 현장실험을 통해 해당 센서의 3차원 모델링 품질과 정확성을 분석하고 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 적합한 센서 선정 및 현장 적용성을 검증하고자 한다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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