Kim, Jeong-Ho;Kim, Gha-Jung;Yoo, Se-Jong;Kim, Ki-Jin
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.17
no.1
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pp.119-124
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2015
According as radiation therapy technique develops, standardization of radiation therapy has been complicated by the plan QA(Quality Assurance). However, plan QA tools are two type, OADT (opposite accumulation dose tool) and 3DADT (3 dimensional accumulation dose tool). OADT is not applied to evaluation of beam path. Therefore tolerance error of beam path will establish measurement value at OADT. Plan is six beam path, five irradiation field at each beam path. And beam path error is 0 degree, 0.2 degree, 0.4 degree, 0.6 degree, 0.6 degree, 0.8 degree. Plan QA accomplishes at OADT, 3DADT. The more path error increases, the more plan QA error increases. Tolerance error of OADT path is 0.357 using tolerance error of conventional plan QA. Henceforth plan QA using OADT will include beam path error. In addition, It will increase reliability through precise and various plan technique.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.4
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pp.785-796
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2009
In this paper, propose for mobile robot path planning and the reduction in sleep caused by a sleep history suggested a way to compensate for record sensor error. The proposed path plan reduces the robot slip to smooth a potential barrier in the potential field method, and compensates the tachometer error by robot slip using the fuzzy logic system. The efficiency of the proposed method is verified by means of simulations and experiments for path plan and slip revision.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.6
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pp.726-732
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2013
It is required for UGV(Unmanned Ground Vehicle) to have a LPP(Local Path Plan) component which generate a local path via the center of road by analyzing binary map to travel autonomously unpaved road in rough environment. In this paper, we present the method of boundary estimation for unpaved road and a local path planning method based on RANGER algorithm using the estimated boundary. In specially, the paper presents an approach to estimate road boundary and the selection method of candidate path to minimize the problem of zigzag driving based on Bayesian probability reasoning. Field test is conducted with scenarios in rough environment in which bush, tree and unpaved road are included and the performance of proposed method is validated.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.3
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pp.281-287
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2023
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas-Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance-based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.6
no.4
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pp.263-270
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2001
In stamping-die manufacturing, the first step is to build die patterns for lost wax casting process. A recent industry trend is to manufacture the die pattern using 3-axis NC machining. This study identifies technical considerations of the pattern machining caused by the characteristics of Styrofoam material, and proposes technical methods related to establishing a process plan and generating tool paths for optimizing the pattern machining. In this paper, the process plan includes the fellowing three items: 1) deter-mining a global machining sequence-a sequence of profile, top, bottom machining and two set-ups, 2) extracting machining features from a pattern model and merging them, and 3) determining a machining sequence of machining features. To each machining feature, this study determines the machining start point, generates the approach tool path, and proposes a tool path linking method fur reducing the distance of the cutter rapid motion. Finally, a smooth tool path generation and an automatic feedrate adjustment (AFA) method are introduced far raising the machining efficiency.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the shortest collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal of this paper, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy[3] and a traveling salesman problem strategy(TSP)[23]. The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Neural Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is proposed to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm[21] and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm[5].
The study aims at investigating the causal relationships among leisure expenditures, leisure activity participation and leisure satisfaction of adult consumers. Data were collected from 415 adult consumers in Ulsan. ANOVA, multiple regression, and path analysis were used for the statistical analysis. The results indicated that marital status, household income and subject's attitude toward leisure had significant impacts on leisure expenditures, while their satisfaction with financial status, household income, leisure plan, their attitudes toward leisure and personal acquaintanceship significantly affected leisure activity participation. To leisure satisfaction, their satisfaction with financial status, the attitudes toward leisure, leisure expenditures and leisure activity participation were positively related, and leisure plan was negatively related. The results of path analysis showed that marital status, household income, the satisfaction with financial status, their attitude toward leisure, leisure plan, personal acquaintanceship, leisure expenditures, and leisure activity participation had direct or indirect effects on leisure satisfaction.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the optimal collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy and a traveling salesman problem strategy (TSP). The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Hopfield Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is used to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm.
Lee, Donghun;Kim, Dongsik;Yi, Jong-Ho;Kim, Dong W.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.1
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pp.115-122
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2014
Mobile robot has been studied for long time due to its simple structure and easy modeling. Regarding path planning of the mobile robot, we suggest real-time hybrid path planning algorithm which is the combination of optimal path planning and real-time path planning in this paper. Real-time hybrid path planning algorithm modifies, finds best route, and saves calculating time. It firstly plan the route with real-time path planning then robot starts to move according to the planned route. While robot is moving, update the route as the best outcome which found by optimal path planning algorithm. Verifying the performance of the proposed method through the comparing real-time hybrid path planning with optimal path planning will be done.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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