In this paper, we study myoelectric signal variation through kyungrak needle stimulation. The signal are detected from two kyunrak route of arm; before and after stimulation of a needle, and before and after needle rotation. The detected signals are analyzed at frequency domain to search a characteristic parameters. At the rotation method, spectrum denity of the signals varies large but spectrum is not detected before and after rotation. We can not see any relation bet ween spectrum variation and rotational direction. As the results, when the same stimulation method is used at two different kyungrak route respectively, it is found that the variation of the myoelectric signal is not same.
This paper presents a two-phase method for the vehicle routing problems with time windows(VRPTW). In a supply chain management(SCM) environment, timely distribution is very important problem faced by most industries. The VRPTW is associated with SCM for each customer to be constrained the time of service. In the VRPTW, the objective is to design the least total travel time routes for a fleet of identical capacitated vehicles to service geographically scattered customers with pre-specified service time windows. The proposed approach is based on ant colony optimization(ACO) and improvement heuristic. In the first phase, an insertion based ACO is introduced for the route construction and its solutions is improved by an iterative random local search in the second phase. Experimental results show that the proposed two-phase method obtains very good solutions with respect to total travel time minimization.
On multimedia databases, in order to realize the fast access method, indexing methods for the multidimension data space are used. However, since it is a premise to use the Euclid distance as the distance measure, this method lacks in flexibility. On the other hand, there are metric indexing methods which require only to satisfy distance axiom. Since metric indexing methods can also apply for distance measures other than the Euclid distance, these methods have high flexibility. This paper proposes an improved method of VP-tree which is one of the metric indexing methods. VP-tree follows the node which suits the search range from a route node at searching. And distances between a query and all objects linked from the leaf node which finally arrived are computed, and it investigates whether each object is contained in the search range. However, search speed will become slow if the number of distance calculations in a leaf node increases. Therefore, we paid attention to the candidates selection method using the triangular inequality in a leaf node. As the improved methods, we propose a method to use the nearest neighbor object point for the query as the datum point of the triangular inequality. It becomes possible to make the search range smaller and to cut down the number of times of distance calculation by these improved methods. From evaluation experiments using 10,000 image data, it was found that our proposed method could cut 5%~12% of search time of the traditional method.
본 논문에서는 지리정보시스템을 적용하는 우편 업무와 관련하여, 우편 경로에 대한 관리 및 의사 결정을 수행하는 우편 경로 최적화 시스템을 구성하는 주요 모듈 인 최단 경로 생성 알고리즘에 대한 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 최단 경로 생 성 알고리즘 개발을 통하여 효율적인 우편 경로 최적화 시스템을 제시하기 위해 경로 최적화 시스템에 대한 사례 조사와 요구 사항을 분석하였다. 우편 경로 최적화 시스 템의 주요 모듈인 최단 경로 생성 알고리즘은 기존의 그래프 이론에서 제시된 Dijkstra알고리즘뿐 아니라 방향성을 고려한 탐색 방법을 적용하여 시스템이 빠르고 효과적인 경로 탐색을 할 수 있도록 하였다. 우편 경로 최적화 시스템은 최단 경로 생성기, 등거리 생성기, 경로 재배치 생성기의 주요 모듈로 이루어져 있고, 좌표 처 리를 위한 지리정보시스템 엔진과 지형 데이터를 취급하기 위해 공간 데이터베이스를 이용하였다. 이 시스템은 우편 배달 업무의 관리, 배달 구역 및 경로 관리, 경로 재 배치 등에 이용될 수 있으며, 향후에 택배 시스템, 도로 및 교통 정보 안내 등과, GPS(Global Positioning System)와의 연계를 통해 위치 추적 및 자동 운항 시스템에 도 적용될 수 있다.
최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
최근 GPS를 이용한 경로 안내 시스템은 폭넓게 이용되고 있다. 그리고 대형 상가 밀집 지역의 주차관리 시스템에는 주로 RFID(Radio Frequency Identification)를 이 용하여 주차장 상황을 관리하고 있다. 그렇지만 RFID 태그만을 부착한 차량이 여러 개의 주차장이 산재한 중소상가 밀집 상권으로 진입했을 경우, 실시간 주차장 상황 정보를 이용한 최적의 주차 경로 안내 시스템이 없으며, GPS만을 이용한 경로 안내 시스템은 실시간 주차 현황 정보를 이용할 수 없다. 이 논문에서는 상권 내에 여러 개의 주차장을 통합하는 주차 관제를 위한 MD 태그 객체의 위치 인식 기법을 제안하고, 데이터베이스와 연동하여 주차를 위한 최적의 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 위치 인식 기법은 미들웨어에서 태그의 판독 순서 및 안테나 번호로 추출하며, 데이터베이스와 연동하여 태그의 방향성 또한 인식함으로써 항상 최적의 주차 경로를 검색하도록 한다. RFID 태그, 리더, 미들웨어, 서버, 주차장 클라이언트, 모바일 클라이언트로 구성된 구현 시스템 결과는 제안한 기법이 원활이 동작함을 보이며, 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
The vehicle routing problem with time-varying speed(VRPTVS) is difficult to handle with regular problem solving approaches. An approach by partitioning the service zone into three sub-zones to reduce computing time and vehicle traveling distance is suggested in this paper. To develop a partitioning algorithm for VRPTVS, all customer locations are divided into two sections such as morning zone and evening zone, excluding daytime zone. And then each service zone is calculated to find a possible number of delivery points and chosen by time window having more number of possible delivery points by considering customer location and varying speeds. A temporary complete route that can serve all target points is developed by this procedure and a pairwise exchange method is applied to reduce the traveling time.
Mobile Ad hoc Networks(MANET)는 구조 특성상 경로 구성을 위해 필요할 때마다 경로 구성 메시지를 브로드캐스팅하여 경로 정보를 얻는 것이 경로 정보를 계속 유지하고 있는 것보다 효율적이다. MANET의 라우팅 프로토콜 중 하나인 AODV에서 소스 노드는 목적지 노드를 효율적으로 찾기 위해 Expanding Ring Search(ERS) 알고리즘을 사용한다. ERS 알고리즘은 네트워크의 혼잡을 줄이기 위해 네트워크 전체를 대상으로 RREQ 메시지를 브로드캐스팅하는 것이 아니라 소스 노드는 목적지 노드로부터 타이머가 만료될 때까지 RREP 메시지가 도착하지 않는다면 TTL 값을 점차적으로 늘이면서 RREQ 메시지를 브로드캐스팅한다. 기존의 AODV는 고정적인 NODE_TRAVERSAL_TIME 값을 사용하기 때문에 목적지 노드를 찾는데 많은 비용이 소요된다. 본 논문은 기존의 AODV 프로토콜에 추가되는 메시지 없이 헬로우(HELLO) 메시지를 이용하여 이웃 노드들과의 메시지 지연시간을 측정한다. 측정된 메시지 지연시간을 NODE_TRAVERSAL_TIME에 적용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하는 적응적인 확장 링 검색(AERS : Adaptive ERS) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 AERS를 이용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하고, 이를 이용하여 불필요한 메시지 발생을 억제함으로써 네트워크 성능을 향상 시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 효율성을 입증한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.268-276
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2015
A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.
Park, JunMan;Kang, KiBeom;Jwa, JeongWoo;Won, JoongHie
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.13-18
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2018
Drones are controlled by the remote pilot from the ground stations using the radio control or autonomously following the pre-programmed flight plans. In this paper, we develop a method and an optimal path search system for providing 3D augmented reality flight (ARF) images for safe and efficient flight control of drones. The developed system consisted of the drone, the ground station and user terminals, and the optimal path search server. We use the Dijkstra algorithm to find the optimal path considering the drone information, flight information, environmental information, and flight mission. We generate a 3D augmented reality flight (ARF) image overlaid with the path information as well as the drone information and the flight information on the flight image received from the drone. The ARF image for adjusting the drone is generated by overlaying route information, drone information, flight information, and the like on the image captured by the drone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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