In this study, an asymmetric lifting posture prediction model was developed, which was a three-dimensional model with 12 links and 23 degrees of freedom open kinematic chains. Although previous researchers have proposed biomechanical, psychophysical, or physiological measures as cost functions, for solving redundancy, they lack in accuracy in predicting actual lifting postures and most of them are confined to the two-dimensional model. To develop an asymmetric lifting posture prediction model, we used the resolved motion method for accurately simulating the lifting motion in a reasonable time. Furthermore, in solving the redundant problem of the human posture prediction, a moment weighted Joint Range Availability (JRA) was used as a cost function in order to consider dynamic lifting. However, it is known that the moment weighted JRA as a cost function predicted the lower extremity and L5/S1 joint motions better than the upper extremities, while the constant weighted JRA as a cost function predicted the latter better than the former. To compensate for this, we proposed a hybrid moment weighted JRA as a new cost function with moment weighted for only the lower extremity. In order to validate the proposed cost function, the predicted and real lifting postures for various lifting conditions were compared by using the root mean square(RMS) error. This hybrid JRA reduced RMS more than the previous cost functions. Therefore, it is concluded that the cost function of a hybrid moment weighted JRA can be used to predict three-dimensional lifting postures. To compare with the predicted trajectories and the real lifting movements, graphical validations were performed. The results also showed that the hybrid moment weighted cost function model was found to have generated the postures more similar to the real movements.
평면 골조 구조물로 이상화된 Web frame의 최종강도를 합리적으로 추정하기 위해 기존의 탄성해석 방법 대신에 구조물의 소성붕괴를 최종상태로 가정하여 구조해석을 수행하는 소성 해석 방법으로 선형 계획법과 Compact procedure를 정식화 하였고, 그 결과를 탄소성 해석과 비교하여 Web frame의 안전성 평가에 있어서 소성강도 해석 방법의 유용성을 검토하였다. 또한 구조해석에 사용되는 변수들의 확률적 특성을 고려하여 구조물의 안전성 평가를 하는 신뢰성 해석을 위해 소성붕괴 해석에서 얻어지는 구조물이 소성 파괴모드를 신뢰성 모델로서 사용 하였으나, 선체와 같이 과잉 구속되어 있는 부정정 구조물이 갖는 다수의 파괴모드 문제를 처리 하기 위해 기본 파괴모드 해석 방법과 자동 파괴모드 해석 방법을 이용하였고, 얻어진 파괴 모드로 부터 Web frame의 파괴확률을 계산하여 구조물의 안전성 평가에 있어서 확정론적인(deterministic)방법과 확률론적인(probabilistic)방법을 비교 검토하였다.
본 논문은 게이트웨어로 연결된 대규모 회선 교환망에서 유${\cdot}$무선 가입자에게 서비스를 제공하는 라우팅프로토콜을 제안하고 성능을 평가하였다. 대규모 망은 다수의 서브네트웨크로 구성되어 있으며, 서브네트웨크는 $M{\times}N$ 노드들이 격자 구조로 연결되어 있다. 무선 수신 가입자에 대한 호가 발생할 경우, 기존 프로토콜에 의하면, 전체 망에 대하여 검색하여 수신 가입자를 찾는다. 그 결과, 많은 잉여 패킷이 발생되고, 호 처리가 지연된다. 따라서, 새롭게 제안된 라우팅 프로토콜은 우선, 자신의 서브네트워크에서 무선 수신 가입자를 찾고, 없는 경우에 전체 망에서 찾는다. 성능평가결과 제안된 프로토콜의 성능이 기존 프로토콜의 성능보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
Ship route planning is to find a route to minimize voyage time and/or fuel consumption in a given sea state. Unlike previous studies, this study proposes an optimization method for the route planning to avoid the grounding risk near the coast. The route waypoints were searched using A* algorithm, and the route simplification was performed to remove redundant waypoints using Douglas-Peucker algorithm. The optimization was performed to minimize fuel consumption by setting the optimization design parameters to the engine rpm. The sea state factors such as wind, wave, and current are also considered for route planning. We propose the constraint to avoid ground risk by using under keel clearance obtained from electoronic navigational chart. The proposed method was applied to find the optimal route between Mokpo and Jeju. The result showed that the proposed method suggests the optimal route that minimizes fuel consumption.
삼각형간의 교차 계산은 많은 3 차원 기하 문제들을 해결하는데 있어서 기본적으로 요구되는 연산 과정이다. 본 논문에서는 대량의 삼각형 집합 안에서의 교차 계산을 효율적이며 강인하게 처리할 수 있는 GPU 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 k-d 트리의 구성, 삼각형쌍 생성, 정확한 교차 계산을 모두 GPU에서 처리한다. 여기서 사용되는 k-d 트리에서는 분할 과정 중에 삼각형들의 복사가 많이 발생한다. 이렇게 복사된 삼각형들로 인하여 중복된 삼각형쌍들이 많이 생성되는데, 이러한 중복 삼각형쌍들을 효율적으로 제거하기 위하여 분할 인덱스를 도입하였다. 분할 인덱스는 간단한 논리곱 연산만으로 중복 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 수치적 강인성을 높이기 위하여는 부동소숫점 필터링을 통해 불안전한 삼각형쌍들을 분리하고, CLP(controlled linear perturbation)를 이용하여 CPU쓰레드에서 처리하도록 하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 민코스키합 알고리즘의 합삼각형 교차계산에 적용하여 효율성과 강인성을 입증하였다.
Coordination among users is an inevitable but time-consuming operation in wireless networks. It severely limit the system performance when the data rate is high. We present FC-MAC, a novel MAC protocol that can complete a contention within one contention slot over a joint frequency-code domain. When a node takes part in the contention, it generates randomly a contention vector (CV), which is a binary sequence of length equal to the number of available orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) subcarriers. In FC-MAC, different user is assigned with a distinct signature (i.e., PN sequence). A node sends the signature at specific subcarriers and uses the sequence of the ON/OFF states of all subcarriers to indicate the chosen CV. Meanwhile, every node uses the redundant antennas to detect the CVs of other nodes. The node with the minimum CV becomes the winner. The experimental results show that, the collision probability of FC-MAC is as low as 0.05% when the network has 100 nodes. In comparison with IEEE 802.11, contention time is reduced by 50-80% and the throughput gain is up to 200%.
무선 센서 네트워크의 노드들은 제한된 배터리 에너지 자원으로 운용되고, 사용자로부터 원거리 또는 산악지대와 같이 배터리 교체가 쉽지 않은 곳에 배치되기 때문에 한정된 에너지를 효율적으로 사용하는 기술이 매우 중요하다. 이를 위해 여러 가지 프로토콜들이 연구되어 왔는데, 특히 wakeup 스케줄링 프로토콜은 가장 효과적이고 실용적인 기법으로 간주되어 왔다. Wakeup 스케줄링 프로토콜에서는 같은 지역에 대해 중복되게 센싱하고 있는 노드들이 있다면 적정한 수의 노드만 활동하게 하고 나머지는 활동하지 않게 함으로써 전체적인 네트워크의 에너지 사용 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 관심지역을 중복하여 센싱하는 노드의 수를 최소화하면서 응용에서 요구하는 센싱 커버리지 수준을 유지하는 wakeup 스케줄링 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 이웃 노드와의 가중 평균거리를 이용하여 작동여부를 결정하게 되며 네트워크의 상황에 따라 wakeup 할 수 있는 기준치를 동적으로 변화함에 따라 요구된 센싱 커버리지를 오랫동안 유지될 수 있도록 해준다.
본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.
TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기 하드웨어를 구현한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 벡터링 모드를 이용하여 아크탄젠트 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 잉여 이진 수체계와 파이프라인 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 테스트 칩을 제작하였으며, 테스트 결과 정상 동작함을 확인하였다. 약 82,000 게이트로 구현되었고, 400MHz@1.8V로 동작하여 400 MS/s의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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