최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.
Restoration of DMZ has come up with the discussion on the peaceful use of the DMZ and the conservation plan of the army. In this study, we aim to identify soil characteristics of 108 sites to figure out environmental conditions around the iron fence of DMZ where vegetation has been removed repeatedly. Based on the soil characteristics and climate variables, hierarchy clustering was performed to categorize sites. As a result, we categorized 108 sites into 4 types: middle elevation region, lowland, East coast lowland, other areas. Group of 'other area' is only high in nutrient and clay proportion. Others are in igneous rock and metamorphic rocks with a high proportion of sand and lower nutrients than the optimum range of growth in Korean forest soil. The middle elevation region has a high altitude, low temperature. The east coast lowland has a high temperature in January and low precipitation. The lowland has a low altitude and high temperature. This category provides the environmental condition around the DMZ fence and can be used to select plants for restoration. The restoration project around the DMZ iron fence should satisfy the security of military plans, which means that functional restoration is prior to ecological restoration such as vegetation management under a power line. Additionally, improvement of soil quality and surface stability through restoration projects is required to enhance the resilience of the ecosystem in DMZ.
본 연구는 공유 전동 킥보드 불법 주차 문제를 해결하고 서비스 품질을 개선하기 위하여 새로운 스테이션 선정 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 최근 도시 교통 문제의 해결 방안으로 대중 교통과 최종 목적지를 연결하는 퍼스트-라스트 마일 수단으로 공유 전동 킥보드가 주목받고 있다. 그에 따라 공유 전동 킥보드 시장도 급속도로 성장하면서 그로 인한 문제 또한 심화되고 있다. 이에 본 연구에서는 문제의 본질을 파악하기 위해 텍스트 데이터를 수집하여 'LDA 토픽 모델링'으로 공유 킥보드에 관한 이슈를 보행자와 이용자 관점에서 살펴보고 이를 바탕으로 스테이션 증설 알고리즘을 마련하려 한다. 기존에 이미 일부 주차장이 설치되어 있지만 기존의 주차장 위치는 실제 견인 다발 지역과 불일치한다. 따라서 본 연구에서는 '서울특별시 전동 킥보드 견인 현황' 데이터와 여러 요인을 반영하여 DBSCAN을 통한 1차 클러스터링 후, K-means를 적용하는 혼합형 클러스터링 기법으로 실제 견인 밀도가 높은 곳에 스테이션을 설치할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor
P2P를 이용한 스트리밍 서비스의 발달과 모바일 네트워크의 발달로 이동환경에서도 서비스 품질을 제공하려는 방안들이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, 고속의 이동환경과 이기종 단말의 특성을 고려한 스트리밍 서비스들은 기존의 P2P가 갖는 이기적인 피어 문제로 인하여 피어간 대역폭 정체가 발생됨에 따라 원하는 품질을 제공받지 못하는 고질적인 문제를 갖고 있다. 또한 피어간의 최적화된 트래픽 지역화 방안을 갖지 않음으로 트래픽 증가에 따른 긴 지연 및 손실을 초래하기 쉬운 구조이다. 따라서 피어의 기여도를 이끌어내고 인센티브를 부여함으로써 서비스 차등을 제공함은 물론, 단말의 위치 정보에 따른 클러스터링 기법에 따른 피어선택을 제공하는 구조는 이용자와 서비스 제공자, 모두에게 서비스 품질과 효율성 측면에서 만족을 줄 수 있다. 본 논문에서는 피어의 기여와 이용자 단말의 위치에 따른 비용이 적용된 피어 선택에 따른 최적의 자원 배분 기법을 제안하며 이를 이용한 방법이 LTE와 같은 환경에서 보다 적응적이고 이용자의 서비스 만족을 높일 수 있다.
본 논문에서는 구조물이 다중 구조물로 연결되는 경우 연결부의 조인트 위치를 기존의 위상최적설계 기법을 활용해 설계하는 기법을 개발하였다. 조인트는 길이가 0이고 강성이 매우 강한 스프링으로 모델링되었으며, 조인트는 유한요소 메시 형상과 무관하게 이동할 수 있도록 모델링되었다. 최적화 과정에서 조인트가 서로 뭉치는 현상을 방지하기 위해 조인트 최소거리 조건을 추가해 조인트간의 최소거리가 확보된 설계를 얻었다. 최적설계 시 목적함수로는 전체 구조물의 compliance 값이 사용되었으며, 조인트 최소거리 조건에 따른 결과를 비교하기 위해 2개의 수치예제를 해석하였다. 위상최적설계 결과 조인트 최소거리 조건의 변화에 따라 조인트 및 구조물의 최적 형상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 화재 상황에서의 위험도 예측 시스템과 화재 대피 경로 도출 알고리즘을 제안한다. 온도 예측 시스템에서는 무선 센서 네트워크를 통해 수집한 온도 정보를 기반으로 멀티레벨 클러스터링 기법을 통해 사용자가 대피할 시점의 온도를 예측한다. 예측된 온도와 이의 신뢰도를 바탕으로 사용자의 현재 위치부터 가장 안전한 출구까지의 대피 경로를 도출하는 화재 대피 경로 알고리즘을 제안한다. NIST의 FDS(Fire Dynamics Simulator) 시뮬레이터를 이용하여 47개의 정적 노드로 구성된 무선 센서 네트워크에 대해 1436.41초 동안 성능 평가를 한 결과, 제안하는 온도 예측 시스템을 사용하였을 때, 예측 정확도가 1.48배 증가하였으며, 예측 정확도가 높은 군에 속하는 노드에 대해서는 4.21배로 크게 증가한 것으로 나타났다. 또한, 화재 대피 경로 알고리즘을 통해 도출한 대피 경로가 실제 ground-truth 온도를 사용하여 대피했을 때에 비하여 안전한 노드를 경유하는 비율이 큰 차이를 보이지 않았으며, 최단 대피 경로에 비해서는 약 12% 이상 더 안전한 경로를 도출하였음을 확인할 수 있었다.
More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.
본 논문에서는 산재되어있는 비상등을 운용관리센터에서 항시 점검 및 관리할 수 있고, 데이터 병목현상에 구애받지 않는 안정된 데이터 통신이 가능한 클러스터 구조형 감시망을 이용하여 비상등감시장치를 설치함에 있어 비상등 위치에 구애받음 없이 비상등의 감시장치를 설치할 수 있고, 감시 통신망을 구축함에 있어 게이트웨이로 지정된 감시장치가 고장나더라도 사각지대 없이 비상등의 상태를 감시 및 관리가 가능한 비상등관리시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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