We achieved both industrialization and democratization during the shortest period in the world. We also achieved good performance in national health insurance: universal coverage, solidarity in financing, equitable access of health care. However, national health insurance system has faced the problem of sustainability: various expenditure and financing problems. The problem of sustainablity has two facets of economic sustainability and fiscal sustainability. Economic sustainability refers to growth in health spending as a proportion of gross domestic product(GDP). Rapid increasing rate of health spending exceeds the growth rate of domestic product. Growth in health spending is more likely to threaten other areas of economic activity. Concern on fiscal sustainability relates to revenue and expenditure on health care. Health care financing face demographic and technical obstacles. Democratic obstacle is aging problem. Technical obstacle is collection of contribution. Expenditure of health care has various problems in benefit structure and efficiency of health care system. In this article, I suggest several policy reforms to enhance sustainability: generating additional revenue from value added tax, changing method of levying contribution, increasing efficiency of health care system by introducing the competition principle. restructuring of benefit scheme of health insurance. contracting with health care institutions to provide health care services.
현재 RFID를 기반으로 한 이동로봇의 항법 기술에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 기존의 RFID 태그를 이용한 장애물 회피 기술은 태그에 저장된 장애물에 대한 크기, 모양 등의 정보를 통하여 대상이 무엇인지 즉각적으로 인식할 수 있다. 그러나 이러한 기술은 움직이는 장애물에 대하여 인지가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 부분을 해결하기 위하여 초음파 센서가 부착된 스마트 RFID 태그를 이용한 이동 로봇 장애물 회피시스템을 제안하였다. 제안한 시스템에 사용된 스마트 RFID 태그는 900Mhz 태그에 초음파 센서를 부착하여 제작되었으며, 주변 움직이는 장애물을 포착하여 이동로봇에 정보를 전달한다. 전달된 정보를 통하여 이동로봇은 주행 정보를 수정하여 최적의 주행 경로를 추적하는 시스템이다. 제안한 시스템의 유용성을 시뮬레이션 및 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 Virtual Mass-Spring-Damper 모델을 사용하여 이동로봇과 주위 물체와의 관계를 모델링하고 장애물의 충돌벡터를 검출하여 가상의 척력을 발생시키는 가상 임피던스 방법을 제안하였다. 이를 위하여 원격지 슬래이브 로봇의 주위 환경 정보 즉, 이동 로봇과 장애물과의 거리 및 접근 속도 등의 정보를 조작자에게 입체적으로 전달하기 위해 조이스틱의 각축에 연결된 모터를 이용하여 힘을 발생시킬 수 있도록 한다. 제안한 방법의 실제 로봇적용에 앞서 이동로봇의 장애물 회피 시뮬레이션을 통하여 알고리즘을 검증하였다.
This paper deals with the efficient planning of robot motions in the Cartesian space while avoiding the collision with obstacles. The motion planning problem is to find a path from the specified starting robot configuration that avoids collision with a known set of stationary obstacles. A simple and efficient algorithm was developed using "Backward" approach to solve this problem. The computational result was satisfactory enough to real problems. problems.
1. Introduction 2. Potential theory and Local minimum problem 3. Discrete modeling method 4. Virtual obstacle concept and extra potential function 5. Simulations 6. Conclusions
Findi, Ahmed H.M.;Marhaban, Mohammad H.;Kamil, Raja;Hassan, Mohd Khair
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권2호
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pp.890-903
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2017
The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.
단위벡터장 항법은 목표지점으로의 항해를 위해 로봇에 필요한 자세(각도와 위치)를 보장한다. 단위벡터장 항법은 목적지에 따른 로봇의 자세를 수렴하는데 있어 효율적이나 기존의 방법에서는 목적지와 로봇의 위치를 고려하지 않고 단방향의 진행방향만을 중심으로 벡터장을 생성하였기 때문에 목적 위치에 따라서 비효율적인 회피 경로를 생성할 때도 있었다. 따라서 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위해 로봇과 목표점을 중심으로 하는 벡터장을 생성하여, 어느 위치에서든 더 빠른 길로 장애물을 회피하여 목표지점까지 향해갈 수 있는 방법을 제시한다.
Demand for high-rising building has arisen. However, its maintenance is usually executed by labour. It could have a severe problem. We proposed a gondola robot to solve it. In this paper, we designed a height estimation sensor for this gondola. It is consist of pan-tilt unit, ARS sensor, and laser sensor. The pan-tilt unit keeps the laser sensor to indicate the gravity direction by referencing the ARS. The laser sensor's range is vertical distance from gondola to ground. However, if there is an obstacle under the gondola, the distance includes its height. To filter it out, we apply a Kalman filter for the height estimation. If the estimated height is changed extremely, the filter decides that there is an obstacle. Then, it remembers the height of obstacle. Other extreme changes of height estimations are reflected. The experimental results using the proposed sensor system show detail flow of the height estimation.
본 논문은 국내 철도 건널목의 현황 조사와 현재 운영되고 있는 안전설비의 문제점 분석을 통해 이를 해결할 수 있는 대안으로 레이저레이더기반의 지장물 검지장치를 설계 및 구현하였다. 철도 안전사고의 큰 비중을 차지하는 철도 건널목에서의 효과적인 지장물 검지를 통해 철도교통의 안전성 및 신뢰성 향상을 목표로 하며, 기존 안전 설비의 한계와 노후화로 인한 문제점을 극복하는 시스템을 제안한다. 레이저레이더 스캐너를 활용한 철도 건널목 지장물 검지장치를 설계하였고 시제품 시험 및 성능평가를 통해 이를 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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