사물인터넷이란 인간의 일상생활에 사용 중인 가전제품, 의료기기, 기타 센서 부착 기기들이 인터넷에 연결되어 스스로 통신하고 제어하는 환경이다. 본 논문에서는 사물인터넷을 구성하는 각 사물들 간의 효율적인 통신을 위해 센터노드를 설정하고 각 사물들이 센터 노드를 중계기로 활용하여 다른 사물들과 효과적인 통신할 때 보로노이 다이어그램을 적용하는 방법을 제안한다.
Existing meso-scale models of concrete need to refine the mesh grids of aggregate and cement mortar, which may greatly reduce the computational efficiency. To overcome this problem, a novel meso-scale modeling strategy, which is based on rigid body spring method and Voronoi diagram, is proposed in this study to establish the meso-scale model of concrete. Firstly, establish numerical aggregate models according to user-defined programs. Circle aggregates are adopted due to their high efficiency in generation and packing process, and the grading of aggregate are determined according to the distribution curve proposed by Full and Thompson; Secondly, extract the centroids of aggregates, and then develop the Voronoi diagram in which aggregate centroids are defined as initial scatters; Finally, establish the rigid body spring model for concrete based on the Voronoi diagram. Aggregates are represented by rigid blocks, and assumed to be unbreakable. Cement mortar is concentrated into the interface between adjacent blocks and represented by two uniform springs. The number of grids is consistent with that of aggregates in specimens, and no mesh-refinement of aggregates and cement mortar is required. The accuracy and efficiency of the proposed modeling strategy are firstly identified by comparing the numerical results with the experimental ones, and then the applicability of the proposed strategy with different volume percentage occupied by aggregates is investigated.
In this paper, we consider the problem of regrouping a number of service sites into a smaller number of service sites called centers. Each service site is represented as a point in the plane and has an associated value of service demand. We aim to group the sites so that each group has the balanced service demand and the sum of distances from the sites in the group to their corresponding center is minimized. To solve this problem, we propose a hybrid genetic algorithm that is combined with Voronoi diagrams. We provide a variety of experimental results by changing the weights of the two factors: service demands and distances. Our hybrid algorithm finds better solutions in a shorter computation time in comparison with a pure genetic algorithm.
This paper proposes an autonomous navigation method for a nonholonomic mobile robot, based on the generalized Voronoi diagram (GVD). We define the look-ahead point for a given motion constraint to determine the direction of motion, which solves the problem of a minimum turning radius for the real nonholonomic mobile robot. This method can be used to direct the robot to explore an unknown environment and construct smooth feedback curves for the nonholonomic robot. As the trajectories can be smoothed, the position of the robot can be stabilized in the plane. The simulation results are presented to verify the performance of the proposed methods for the nonholonomic mobile robot. Furthermore, this approach is worth drawing on the experience of any other mobile robots.
In this study, new medial surface calculation methods using Voronoi diagrams are investigated for the point samples extracted on closed surface models. The medial surface is defined by the closure of all points having more than one closest point on the shape boundary. It is a one of essential geometric information in 3D and can be used in many areas such as 3D shape analysis, dimension reduction, freeform shape deformation, image processing, computer vision, FEM analysis, etc. In industrial parts, the idealized solid parts and shell shapes including sharp edges and vertices are frequently used. Other medial surface extraction methods using Voronoi diagram have inherent separation and branch problems, so that they are not appropriate to the sharp edged objects and have difficulties to be applied to industrial parts. In addition, the branched surfaces on sharp edges in shell shapes should be eliminated to obtain representative medial shapes. In order to avoid separation and branch problems, the new approach by analyzing the shapes and specially sampling on surfaces has been developed.
With the aim to provide better predication about fracture behavior, a numerical simulating strategy based on the rigid spring model is proposed for reinforced concrete (RC) structures in this study. According to the proposed strategy, concrete is partitioned into a series of irregular rigid blocks based on the Voronoi diagram, which are connected by interface springs. Steel bars are simulated by bar elements, and the bond slip element is defined at bar element nodes to describe the interaction between reinforcement and concrete. A concrete damage evolution model based on the separation criterion is adopted to describe the weakening process of interface spring between adjacent blocks, while a nonlinear bond slip model is introduced to simulate the synergy behaviour of reinforced steel bars and concrete. In the damage evolution model of concrete, the influence of compressive stress perpendicular to the interface on the shear strength is considered. To check the effectiveness and applicability of the proposed modelling, experimental and numerical studies about a simply-supported RC beam and the two-notched concrete plates in Nooru-Mohamed's experiment are conducted, and the grid sensitivity are investigated.
본 논문은 카메라를 통해 입력받은 컬러 영상에서 손동작을 인식하여 실제 컴퓨팅 환경에 적용하는 방법으로, 입력받은 영상을 YCbCr 색상모델을 기반으로 영상을 이진화하여 레이블링 한 후 각각의 레이블 영역 내에서 Voronoi Diagram을 활용한 최대 내접원(Maximum Inscribed Circle)을 탐색하여 손의 중심점을 찾는다. 이때 탐색된 최대 내접원과 인접한 타원 성분을 분석하여 손 영역을 추출할 수 있다. 본 연구에서 찾아진 최대 내접원과 타원 성분을 손동작 인식의 특징점으로 사용하여 원거리에서 프리젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 본 알고리즘은 다양한 환경에서 손을 인식할 때 문제가 되는 배경에서의 유사한 색상을 가진 물체를 효과적으로 제거할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 보로노이 다이아그램을 이용하여 오류 역전파 신경망의 초기값을 결정할수 있는 VoD_EBP를 제안하였다. VoD_EBP는 초기 연결 가중치와 임계값을 공학적 계산방법으로 결정함으로써 기존의 EBP에서 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할수 있고 초기부터 빠른 속도로 학습이 진행되므로 학습횟수를 단축시킬수 있다, 또한 VoD_EBP는 은닉층의 노드 수를 보로노이 다각형으로 구분된 클러스터들의 개수로 정할 수있어 신경망 설계에 신뢰성을 향상시켰다. 제시된 VoD_EBP의 효율성을 입증하기 위해 간단한 실험으로 2차원 입력벡터를 갖는 XOR 문제와 3차원 패리티 코드 검출 문제에 대하여 적용하여 보았다. 그 결과 임의의 초기값으로 설정하였던 EBP보다 훨씬 빠르게 학습이 종료되었고, 지역 최소치에 빠져 학습이 진행되지 못하는 현상이 발생하지 않았다.
This paper focuses on the capacitated vehicle routing problem that determines the routes of vehicles in such a way that each customer must be visited exactly once by one vehicle starting and terminating at the depot while the vehicle capacity and the travel time constraints must be satisfied. The objective is to minimize the total traveling cost. Due to the complexity of the problem, we suggest a tabu search algorithm that combines the features of the existing search heuristics. In particular, our algorithm incorporates the neighborhood reduction method using the proximity information of the Voronoi diagram corresponding to each problem instance. To show the performance of the Voronoi tabu search algorithm suggested in this paper, computational experiments are done on the benchmark problems and the test results are reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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