무선센서네트워크에서 사용되는 혼잡제어 방식은 일반적인 네트워크 방식과는 다르게 고려해야할 사항이 있다. 문제 해결에 사용할수 있는 자원이 한정적이며, 중앙에서 혼잡 제어를 할 경우 지나친 통신 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 집단지성(Swarm Intelligence)의 일종인 새 떼의 행동양식을 무선센서네트워크에 적용한 혼잡제어 기법을 살펴보고, 기존 기법에서 발생하는 에너지 소비 불균형을 해결하기 위한 기법에 대해 기술한다. 본 논문을 통해 무선센서네트워크에 새 떼의 간단한 행동양식을 적용함으로써 강인하고 확장 가능하며 자가 적응이 가능한 혼잡제어가 가능함을 확인하고, 집단지성이 우리가 직면하고 있는 다양한 연구 과제의 해결 도구가 될 수 있는 가능성을 보인다.
가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
We study the collective behaviors of two second-order nonlinear consensus models with a bonding force, namely the Kuramoto model and the Cucker-Smale model with inter-particle bonding force. The proposed models contain feedback control terms which induce collision avoidance and emergent consensus dynamics in a suitable framework. Through the cooperative interplays between feedback controls, initial state configuration tends to an ordered configuration asymptotically under suitable frameworks which are formulated in terms of system parameters and initial configurations. For a two-particle system on the real line, we show that the relative state tends to the preassigned value asymptotically, and we also provide several numerical examples to analyze the possible nonlinear dynamics of the proposed models, and compare them with analytical results.
로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
Park, Min;Kim, Junkyung;Lim, Soon-Ho;Ko, Moon-Bae;Choe, Chul-Rim
Macromolecular Research
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제8권1호
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pp.6-11
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2000
In this study, we examined the charging behavior of chopped carbon fibers during electro-flocking process, which is one of the key processes of the novel technique for fabricating conductive polymer composite films. Short carbon fibers (CF) during electroflocking were electrically charged by the combined effect of contact charging, corona charging and tribocharging. The specific charge built on CF surface was measured by using Faraday cup method. Specific charge increased not only with increasing electric field strength and potential impressed to mesh electrode as expected from theoretical considerations in literature, but with decreasing mesh opening size due to the improved contact charging condition. However, CF length was found unexpectedly to influence the amount of CF specific charge due to the agglomerated nature of CF flocks leading to the change in charging conditions.
수중 집어등에 의한 제주도 북부 연안역 자치어 조사 과정에서 2004년부터 2007년 사이에 채집된 도치과 어류 5개체 (표준체장 9.8~ 17.9 mm)에 근거로 Lethotremus awae를 한국미기록종으로 기재하였다. 이들의 체형은 구형으로 두부에 3개의 수염과 유사한 관상 돌기가 있는 점, 제1등지느러미가 기조수를 세기 어려울 정도로 두꺼운 피부로 덮혀 있는 점, 등지느러미 기조수 VIII-9, 뒷지느러미 기조수 8~ 9, 가슴지느러미 기조수 22~23인 특징이 있다. 본 종의 신한국명으로는 크기가 작은 점에서 '엄지도치'라 명명한다.
This study is purposed to provide new idea for developing high value added fashion goods by studying relief effects of fashion design. Based on prior researches, various ways to give relief effects were searched and then modern fashion design cases were looked for which were referred to fashion-related magazines and collection-related internet sites since the late 1990s. The ways for relief effects are weaving, industrial finishing, sewing technique. Weaving techniques are about fancy yarns, variation of weaving structure, pile weave. Industrial finishing techniques which can make relief effects are embossing, heat-setting, shearing, pliss, burn out, flocking. Sewing techniques are quilting, pleats, embroidery, slash, attachment in accordance with the way to produce relief effects. The forms of relief effects are tactile pattern that cannot be seen in the distance, subtle relief pattern which is more three-dimensional than tactile pattern, rhythmical relief pattern, sculptural pattern, and deep-volumed pattern. The present research can provide practical data for design by studying techniques of relief effects and collecting and arranging design cases that have been sporadically carried out. The study on relief and unique surface effects can be a way to effectively stimulate and express emotions of modern people with various taste and individuality.
대부분의 연속된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘은 차량, 핸드폰 등 이동하는 객체에 대하여 주기적으로 모니터링을 하는 위치 기반 서비스에서 연구되어 왔다. 이러한 연구들은 쿼리 포인트가 이동 객체에 비하여 매우 적을 뿐만 아니라 쿼리 포인트가 움직이지 않고 고정된 환경을 가정한다. 게임 환경에서 k-개의 이웃을 찾아야 하는 경우는 무리 짓기, 군중 시뮬레이션 및 로봇과 같이 이동 객체가 주변의 이웃 객체를 인식하여 다음 이동을 계산하여야 할 때이다. 따라서 모든 이동 객체가 쿼리 포인트가 되고, 그 결과 이동 객체와 쿼리 포인트의 수가 동일하며, 쿼리 포인트도 움직이게 된다. 본 논문에서는 이러한 게임 환경에서 기존의 위치기반 서비스에서 연구된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘들을 적용하여 어떤 알고리즘이 어떤 조건에서 적합한지에 대한 성능을 분석한다.
다중개체를 제어하기 위해서 해결해야 되는 문제들 중 하나는 위치제어다. 위치와 속도를 제어하기 위한 모델로 augmented Cucker-Smale 모델이 존재했다. 하지만 기존 모델은 모든 개체에 동일한 시스템을 적용함에 따라서 개별개체의 특성을 살리지 못했다는 특징이 있다. 본 논문에서는 그 점을 보안하고 적절한 형태로 변형하기 위해서 초기 위치와 분포를 이용한 마할라노비스 거리를 계수와 통계학적 자유도를 적용해서, 모델의 수렴시간과 소모에너지를 동시에 줄이고자 한다. 모델의 성능 검증을 위해서 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 전체적인 경향성을 판단했고, 추가적으로 개별 개체의 움직임을 분석하여서 마할라노비스 거리 계수가 적절한 역할을 수행하고 있는지 확인했다.
경험적 탐색(Modem Heuristics) 방법을 이용하여 복잡한 문제들의 근사해를 구하는 것이 가능하여졌다. 최근 제시된 Particle Swarm Optimization은 경험적 탐색 방법중의 하나로써 조류나 어류 등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 것이다. 그러나, 다양한 문제들의 근사해를 구하기 위해 Particle Swarm Optimization 방법을 이용하여 왔지만 해를 탐색하는 과정을 보여주기 위한 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 Particle Swarm Optimization의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 해결방법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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