인물관계망이나 네비게이션의 경로 탐색과 같은 관계망은 그래프 형태로 표현할 수 있다. 하지만 데이터 양이 많아지면서 한 화면에 표현할 때 원하는 데이터 탐색이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 많은 노드를 갖는 인물관계망을 표현하기 위해 그래프를 사용해 인물의 검색, 인물 사이의 최단 경로 검색 및 탐색 결과에 대한 시각화 방법을 제시한다. 라우팅 테이블에서의 최단 경로와 달리 인물관계망에서의 최단 경로는, 분석하는 사용자의 의도나 관계의 중요도에 따라 변경 가능해야 한다. 이를 위해 인물관계망의 특성을 적용하기 위해 너비우선탐색 알고리즘을 변형하였다. 결과 검증을 위해, 한국고전번역원의 한국고전종합DB 인물관계정보에 있는 데이터를 활용하였다.
최근 증가하고 있는 선박의 충돌 사고 예방을 위하여 인공지능 기반의 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 자율운항선박 관련 연구들은 자율운항시스템의 크기와 비용으로 인해 주로 중대형 선박을 그 대상으로 하고 있으며, 여기에 사용되는 센서들은 소형선박에 탑재하기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서 이 논문은 소형선박의 자율운항을 위하여 GPS와 IMU 센서를 탑재한 경로 추적 시스템을 제안한다. GPS와 IMU 센서는 선박의 정확한 위치 파악을 위하여 활용되며, 이를 통하여 제안 시스템은 소형선박 모형을 수동으로 제어하여 경로를 생성하고, 이후 소형선박이 동일한 경로를 이동할 시 Pure Pursuit 알고리즘을 이용하여 경로를 추적하도록 한다. 그 결과, 이 연구는 경량화된 저가의 센서들을 이용하여 소형 선박의 자율운항 시스템을 저비용으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
차량용 네비게이션 시스템은 자가 운전 차량의 증가, 여가 문화 확산 등으로 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 실시간 교통 정보, 디지털 멀티미디어 방송 등의 기능이 융합되면서 텔레매틱스의 가장 중요한 분야로 급성장하고 있다. 이러한 네비게이션 시스템의 다양한 구성 요소 중 네트워크 데이터는 실세계의 도로망을 반영하며, 경로탐색의 기반이 되는 데이터로 가장 핵심 요소라 할 수 있다. 하지만, 현재의 네비게이션 시스템은 stand-alone 형태로 단말기 내의 네트워크 데이터는 자체가 과거의 데이터로 이를 보완하기 위하여 사용자는 주기적으로 업데이트를 수행해야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 무선 통신을 활용하여 사용자가 요구하는 경로를 검증하여 항상 최신의 네트워크 데이터를 활용할 수 있는 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 내비게이션의 시장 확산에 따른 경쟁 상황에서 신규 서비스 기능에 대한 소비자 기대감 충족을 위한 차별화된 서비스의 필요성이 증가되고 있다. 또한 현재 차량에서는 대쉬보드에 나타나는 각종 차량 상태를 파악하여 해당 차량의 이상 유무를 파악하도록 되어 있지만 구체적인 차량의 이상 상태를 운전자가 본질적으로 파악하기 어렵고, 주행 중에 있는 운전자에게 실시간으로 알려주는 장치들은 거의 없다. 그래서 운행 중에 발생되는 각종 이상에 대한 신속한 조치를 취할 수 없어 안전사고를 미연에 방지하기 어렵다. 본 논문에서는 멀티미디어서비스와 지리정보시스템 중심의 내비게이션의 한정된 서비스에서 소비자에게 보다 향상된 서비스 제공을 위한 자동차 관리 및 진단, 차량 편의 장치 제어 등의 기능을 추가하고 OBD-II표준을 이용하여 ECU로부터 차량 정보를 가져와 무선 네트워크 기술인 블루투스 통신을 이용하여 실시간으로 내비게이션에서 차량의 관리 및 진단이 유용한 내비게이션과 연동한 자동차 진단 프로그램을 제안하고자 한다.
최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.
Ships need to ensure safety during their navigation, which makes route determination highly important. It must be accompanied by a route following controller that can accurately follow the route. This study proposes a method for automatically generating the ship route based on deep reinforcement learning algorithm and following it using a route following controller. To generate a ship route, under keel clearance was applied to secure the ship's safety and navigation chart information was used to apply ship navigation related regulations. For the experiment, a target ship with a draft of 8.23 m was designated. The target route in this study was to depart from Busan port and arrive at the pilot boarding place of the Ulsan port. As a route following controller, a velocity type fuzzy P ID controller that could compensate for the limitation of a linear controller was applied. As a result of using the deep Q network, a route with a total distance of 62.22 km and 81 waypoints was generated. To simplify the route, the Douglas-Peucker algorithm was introduced to reduce the total distance to 55.67 m and the number of way points to 3. After that, an experiment was conducted to follow the path generated by the target ship. Experiment results revealed that the velocity type fuzzy P ID controller had less overshoot and fast settling time. In addition, it had the advantage of reducing the energy loss of the ship because the change in rudder angle was smooth. This study can be used as a basic study of route automatic generation. It suggests a method of combining ship route generation with the route following control.
본 논문은 AGV(automatic guided vehicle)의 위치측정 정밀도 향상을 위해 UKF(unscented Kalman filter)를 이용한 위치 측정 센서의 융합 방법에 관한 연구이다. 기존의 AGV를 위한 유도 방법에는 유선 유도 방식과 마그네틱 유도 방식이 있었다. 이들은 정밀도가 높고 반응속도가 빠르기 때문에 대부분의 유연 생산 시스템에서 사용되어지고 있었다. 하지만 이러한 방법들은 유지 보수에 대한 지속적인 노력과 비용의 문제가 발생되었고 완성된 경로의 변경이 어렵다는 단점이 있었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 최근에는 레이저 내비게이션을 이용한 유도방식으로 변경되고 있는 추세이다. 레이저 내비게이션은 벽면에 설치된 반사체를 측정하여 전역위치를 측정하는 장치로써 정밀도가 높고 경로 변경에 유연하다는 장점이 있다. 하지만 이 또한, 응답속도가 느리고 AGV의 주행 중 발생되는 반사체 계측 오차에 따라 위치측정 정밀도가 낮아진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 UKF를 이용하여 응답속도가 빠른 지역위치센서와 레이저 내비게이션의 센서융합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주행 중 발생되는 센서들의 오차를 분석하고 이에 따른 모델을 설계하여 위치측정 정밀도를 향상 시키는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 직접 설계한 차축구동 방식의 지게차 AGV를 이용하여 제안한 방법의 결과와 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 레이저 내비게이션의 위치 측정 결과보다 16% 만큼 정밀도가 향상되는 것을 확인하였다.
삼차원 CT 영상을 이용하여 대장 내부의 병변을 관찰하고 진단하기 위한 비침습적 검사 방법인 가상 대장 내시경을 위하여 가상 카메라의 관찰점과 관찰 방향을 제공하기 위한 적절한 경로가 필요하다. 특히. 인간의 대장은 매우 길고 복잡하므로 사용자가 직접 경로를 생성하려면 많은 시간이 걸리고 정확한 결과를 기대하기 어렵다. 또한 경로를 자동으로 생성하는 기존의 방법들은 계산량이 많아 약 수 분에서 수 십분 이상의 수행 시간이 걸리고. 사람의 대장이 가지는 대표적인 구조인 두께가 급격히 변하거나 곡률이 큰 영역에서 적절한 중앙선을 얻기 어려우며. 끊김이 있는 부적절한 경로를 생성하고, 평활화된 경로가 대상체의 표면과 충돌할 가능성을 배제할 수 없다. 이 논문에서는 계산량이 적은 거리 지도 및 제안된 순서 지도를 이용하여 끊김이 없고 적절한 중앙선을 얻는 고속의 알고리즘을 제안한다 순서 지도는 대상체 내부의 각 복셀에서의 가능한 경로의 방향을 나타내며 거리 지도는 대상체 내부의 각 복셀과 가장 가까운 배경 복셀까지의 거리를 나타낸다. 제안한 방법에서는 두 지도들을 이용하여 끝점에서 출발하여 시작점을 향하는 동시에 더욱 넓은 영역으로 진행하는 경로를 얻으므로, 대상체의 두께와 곡률의 크기에 관계없이 적절한 중앙선을 얻을 수 있다. 이와 함께 경로의 충돌 가능성을 완전히 제거할 수 있는 간단한 평활화 방법을 제안한다 알고리즘의 적절성을 검증하기 위해 사람의 대장의 특징을 가진 팬텀(phantom) 데이터를 이용하여 실험하였다. 사람의 대장 CT 데이터를 이용하여 800MHz PC에서 1분 이내에 적절한 경로를 얻었으며 이를 따라 이동하는 가상의 카메라로부터 만족할만한 가상 대장 내시경 영상을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단 경로를 탐색하는데 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 따라서 Dijkstra 알고리즘은 복잡한 도시의 도로에서 목적지 까지 최단 경로를 탐색하여 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 먼저 출발과 목적지 노드를 제외한 경로 노드들의 최단 경로 (유입과 유출 최소 가중치 호 선택)를 결정하고, 출발 노드부터 시작하여 노드 유출 호들에 대해 경로 노드의 최단 경로와 일치하는 호들을 모두 선택하는 방식으로 한번에 다수의 노드들을 탐색하는 방법을 택하였다. 14개의 다양한 방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단 경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 2배에서 3배 정도 빠른 결과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 적게 요구되었다.
최근 환경문제로 인해 보행, 자전거, 대중교통과 같은 친 환경 교통수단에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행과 자전거는 경우에 따라 장거리 이동이 불가능하기 때문에 이용범위가 제한적이라는 단점이 있다. 반면에 대중교통은 교통체증이라는 사회적 문제점까지 해결할 수 있는 교통수단이다. 이러한 대중교통은 시간에 따라 운행여부가 달라진다는 특징을 갖고 있다. 하지만 현재 웹상에서 서비스중인 대중교통정보 안내 서비스는 이러한 특징을 반영하지 못하기 때문에 경우에 따라 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 이러한 한계점을 해결하고 대중교통의 운행정보를 고려한 정보제공을 위해 본 연구에서는 STP(Space Time Point)데이터 모델을 제안하였다. STP데이터 모델은 객체의 최하위 개념을 포인트 단위로 인식하고 이들을 계층적으로 구성하여 객체를 표현할 수 있으며, 기존의 시공간 데이터 모델과는 달리 시간에 따라 객체정보가 변하는 다양한 동적 공간객체의 구현이 가능하다. 대전지역을 대상으로 대중교통 운행정보로 버스 및 지하철에 대한 STP모델을 설계 및 구축하고 이를 이용하여 동적 경로 안내 기능을 구현하였다. 구현한 경로안내 기능을 통해 대전국립현충원에서 한남대학교로 가는 경로를 시간대별로 탐색해 본 결과 대중교통의 운행에 제한이 발생하는 심야시간에는 운행이 제한되는 노선을 우회하는 경로를 안내함으로써 시간에 따라 서로 다른 경로를 나타내었다. 이는 기존 데이터 모델에서는 제공할 수 없는 결과로 실시간 운행정보를 고려한 경로안내가 가능함을 확인하였다. 이러한 기능은 실시간 교통정보나 통행이력정보등과 같은 다양한 데이터 모델의 적용을 통해 추가적인 기능 확장이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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