본 연구는 무한 등비급수의 합을 구하는 Archimedes의 상승적 아이디어를 소개하고 분배 상황을 이용하여 이를 은유적으로 확장하였다. Archimedes의 아이디어에 대한 은유적 확장 모델은 현행 고등학교 수준에서 강조되는 극한 개념의 동적 측면에 상보적으로 작동할 수 있는 정적인 특징을 갖고 있으며 중학교 수준에서 $0.999{\cdots}=1$임을 설명할 때 현행 교과서에서 대수적 무한 유추에 기반하여 유도하고 있는 식 $0.999{\cdots}=9/(10-1)$에 새로운 의미를 불어넣을 수 있는 장점이 있다. 실제로 중학교 2학년 영재학생들을 대상으로 한 본 연구자의 수업에서 은유적으로 확장된 모델은 구체적인 분배 상황을 통해 위의 식을 문맥화 함으로써 학생들의 흥미를 유발하였고 창의성과 오류를 이끌어 낼 수 있는 학습 환경을 제공하였다.
항공의 전 분야에 있어 항공안전은 아무리 강조해도 지나치지 않으며 항공안전에 주의를 기울이지 못하여 발생되는 항공기사고(aircraft accidents)는 항공기의 전 비행단계중 약 70%가 비행장주위의 이 착륙단계에서 일어나는 CFIT(Controlled Flight into Terrain) 사고라는 것은 주지의 사실이다. 이러한 점을 고려 할 때에 비행장주위의 장애물(obstacle)을 관리(control)하는 것은 항공기사고를 방지하고 비행장의 장기적인 존속을 보장한다는 측면에서 항공안전차원의 안전운항에 지대한 역할을 한다고 할 수 있다. 그러나 안전운항이 보장되는 범위 내에서 비행장주위의 장애물에 대한 제한을 효율적으로 관리하고 비행장주위의 규제에 따른 사유재산권의 제한을 해소하며, 장애물을 관리하는데 소요되는 노력을 경감하기 위한 차폐이론(Shielding)의 적용 역시, 안전운항과 더불어 비행장주위 공역을 효율적으로 활용할 수 있다는 측면에서 중요하게 고려하여야 할 사항이다. 실제로 국제민간항공기구(ICAO)나 항공선진국들은 기존장애물의 영향이 미치는 음영면 이하의 장애물은 장애물로 간주하지 않는다는 차폐이론 적용하여 건축규제를 완화하거나 장애물 표시등의 의무를 면제하고 있다. 물론 이와 같은 차폐이론의 적용은 국제적으로 통일된 차폐기준에 따라 적용되는 것이 아니며 각 국가의 상황에 따라 또는 각 비행장의 환경에 따라 신규장애물의 차폐 여부를 확인하고 항공학적인 연구를 통하여 안전운항에 영향이 없다는 판단 하에 적용 관리하고 있다. 국내에서도 비행장주위에 장애물제한에 관하여 항공법에 규정하고 있고, 최근 개정안으로 제시되어진 동법 시행규칙에서는 국제민간항공기구의 차폐기준의 적용을 포함하는 신규 규정을 포함시켜 놓았다. 그러나 이러한 규정만으로는 비행장 주위의 항공장애물을 체계적으로 관리하기가 어려우며, 특히 국내 비행장 주위의 공역에서 차폐이론적용에 필요한 세부기준이 제시되어 있지 않다는 점에서 논란의 여지가 많다. 따라서 본 연구에서는 항공장애물과 관련된 국제민간항공기구(ICAO)의 규정 및 항공선진국들의 관련 규정을 검토 분석하고 국내의 현황과 비교 분석한 후 국제기준에 비추어 국내환경에서도 적용 가득한 비행장 공역에서의 항공장애물관리규정(안)의 방향을 제시하고자 한다. 특히 논란의 여지가 많은 차폐이론의 적용에 이어 명확한 기준방안을 제시하여 항공안전과 효율적인 공역운영을 위한 대안을 설정하는데 도움을 주고자 한다.
The increased environmental concerns and the emphasis on recycling are gradually shifting the orientation of municipal solid waste (MSW) management. This paper is designed to evaluate regionalization programs for MSW management system. We developed a mixed intiger network programming (MIP) model to identify environment-friendly, cost-effective expansion plans for regionalization scenarios considered. The MIP model is a dynamic capacity expansion model based on the network flow model that depicts the MSW management cycle. In particular, our model is designed to determine the optimal form of regionalization using binary variables. We apply this model to assess the regionalization program of Seoul Metropolitan City, which includes three scenarios such as 1) districting, 2) regionalization with neighboring self-governing districts, and 3) g1obalization with all districts. We demonstrate how our model can be used to plan the MSW system. The results indicate that optimal regionalization with nearby self-governing districts can eliminate unnecessary landfills and expansions if jurisdictional obstacles are removed.
본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.
Until now, the traditional production models and logistics have developed a broader strategic approach called supply chain. However, there are some obstacles to apply industry practice because of unrealistic assumptions. The most serious of them is that they assume the lead times are integer multiples of the planning time grid. This assumption makes it difficult to express the processing and transportation lags correctly. Thus, in this paper, we propose a new methodology for the integrated production/distribution model having non-integer time lags using the concept of dynamic production function. In case that the time lags are integer or non-integer, the dynamic production function reflects well the situation under given environments. Experiments show that the proposed model can express the real system more accurately than the prior model can.
본 논문은 유럽 TSI와 국내철도차량안전기준에 정의된 건널목 충돌사고시나리오에서 요구하는 성능의 대형 변형체 장애물의 유한요소 모델에 대하여 2가지 종류의 모델을 개발하여 한국형 분산형 고속철도 차량에 적용하고 평가하였다. 규정에서 요구하는 대형 장애물은 기존 강체모델에서 현재의 변형체모델로 변경되었으며 규정에 정의된 방법으로 변형체 강성 값이 검증되어야 한다. 여러 번의 시뮬레이션을 통해 기준을 만족하는 균일한 밀도와 강성의 솔리드 형 장애물 모델과 균일하지 않은 셸 형 장애물 모델 등 2가지를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 대형장애물을 사용하여 분산형 고속열차를 대상으로 규정의 대형장애물 충돌시뮬레이션을 수행하였고 그 결과를 평가하였다. 셸 형과 솔리드 형 장애물은 열차와 충돌 후 거동에 상당한 차이가 있었고, 셸 모델이 더 가혹한 결과를 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3544-3564
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2022
With the development of the NB-IoT (Narrow band Internet of Things) and smart cities, coupled with the emergence of smart smoke sensors, new requirements and issues have been introduced to study on the deployment of sensors in large spaces. Previous research mainly focuses on the optimization of wireless sensors in some monitoring environments, including three-dimensional terrain or underwater space. There are relatively few studies on the optimization deployment problem of smart smoke sensors, and leaving large spaces with obstacles such as libraries out of consideration. This paper mainly studies the deployment issue of smart smoke sensors in large spaces by considering the fire probability of fire areas and the obstacles in a monitoring area. To cope with the problems of coverage blind areas and coverage redundancy when sensors are deployed randomly in large spaces, we proposed an optimized deployment strategy of smart smoke sensors based on the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm. The deployment problem is transformed into a multi-objective optimization problem with many constraints of fire probability and barriers, while minimizing the deployment cost and maximizing the coverage accuracy. In this regard, we describe the structure model in large space and a coverage model firstly, then a mathematical model containing two objective functions is established. Finally, a deployment strategy based on PSO algorithm is designed, and the performance of the deployment strategy is verified by a number of simulation experiments. The obtained experimental and numerical results demonstrates that our proposed strategy can obtain better performance than uniform deployment strategies in terms of all the objectives concerned, further demonstrates the effectiveness of our strategy. Additionally, the strategy we proposed also provides theoretical guidance and a practical basis for fire emergency management and other departments to better deploy smart smoke sensors in a large space.
무인 항공기의 경로 계획은 고정 및 동적 장애물을 포함하는 복합 환경에서 장애물 충돌을 회피하는 것이 중요하다. RRT나 A*와 같은 경로 계획 알고리즘은 고정된 장애물 회피를 효과적으로 수행하지만, 고차원 환경일수록 계산 복잡도가 증가하는 한계점을 가진다. 강화학습 기반 알고리즘은 복합적인 환경 반영이 가능하지만, 기존 경로 계획 알고리즘과 같이 고차원 환경일수록 훈련 복잡도가 증가하여 수렴성을 기대하기 힘들다. 본 논문은 셀 분해 알고리즘을 활용한 강화학습 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습 환경을 세부적으로 분해하여 환경의 복잡도를 감소시킨다. 또한, 에이전트의 유효한 행동을 설정하여 장애물 회피 성능을 개선한다. 이를 통해 강화학습의 탐험 문제를 해결하고, 학습의 수렴성을 높인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 모델이 일반적인 환경의 강화학습 모델과 비교하여 학습 속도를 개선하고 효율적인 경로를 계획할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 로봇이 이동하는 동안 장애물이 출현하는 불확실한 환경에서 N-R방법을 이용하여 개발된 로봇 비젼제어 기법의 효율성을 알아보고자 한다. 본 연구에 사용되는 비젼 시스템 모델은 6개의 카메라 매개변수(C1~C6)를 포함한다. N-R방법의 일괄처리기법을 이용하여 사용한 각 카메라에 대한 6개의 카메라 매개변수의 추정을 개발하고, 각 카메라에 대한 6개의 매개변수를 사용한 로봇 관절각 기법을 개발하여 얇은 막대 배치 작업을 수행한다. 특히, 불확실한 환경에서 얇은 막대 배치 작업을 위해 장애물에 의한 불연속 궤적은 시작영역, 중간영역, 타겟 근처 영역 등 3개 영역으로 구분하였다. 제안된 로봇 비젼 제어기법을 사용하여 얇은 막대 배치 실험을 통해 각 장애물 영역에서 장애물의 개수 증가에 따른 영향을 조사하고자 한다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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