Increasing carbon dioxide emissions from fossil fuel use and land-use change has been perturbing the balanced global carbon cycle and changing the carbon distribution among the atmosphere, the terrestrial biosphere, the soil, and the ocean. SGCM(Simple Global Carbon Model) was used to simulate global carbon cycle for the IPCC emissions scenarios, which was six future carbon dioxide emissions from fossil fuel use and land-use change set by IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change). Atmospheric CO2 concentrations for four scenarios were simulated to continuously increase to 600～1050ppm by the year 2100, while those for the other two scenarios to stabilize at 400～600ppm. The characteristics of these two CO2-stabilized scenarios are to suppress emissions below 12～13 Gt C/yr by the year 2050 and then to decrease emissions up to 5 Gt C/yr by the year 2100, which is lower than the current emissions of 6.3±0.4 Gt C/yr. The amount of carbon in the atmosphere was simulated to continuously increase for four scenarios, while to increase by the year 2050～2070 and then decrease by the year 2100 for the other two scenarios which were CO2-stabilized scenarios. Even though the six emission scenarios showed different simulation results, overall patterns were such similar that the amount of carbon was in the terrestrial biosphere to decrease first several decades and then increase, while in the soil and the ocean to continuously increase. The ratio of carbon partitioning to the atmosphere for the accumulated total emissions was higher for the emission scenario having higher atmospheric CO2, however that was decreasing as time elapsed. The terrestrial biosphere and the soil showed reverse pattern to the atmosphere.

Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the absolute location of the moving objects subjected to large errors. To implement a precise and convenient localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. Since it is not easy to install the beacons at a specific position precisely, there exists a large localization error and the installation time takes long. To overcome these problems, and provide a precise and convenient localization system, a new auto calibration algorithm is developed in this paper. Also the extended Kalman filter has been adopted for improving the localization accuracy during the mobile robot navigation. The localization accuracy improvement through the proposed auto calibration algorithm and the extended Kalman filter has been demonstrated by the real experiments.

We present an implementation of particle filter algorithm for global localization and kidnap recovery of mobile robot. Firstly, we propose an algorithm for efficient particle initialization using sonar line features. And then, the average likelihood and entropy of normalized weights are used as a quality measure of pose estimation. Finally, we propose an active kidnap recovery by adding new particle set. New and independent particle set can be initialized by monitoring two quality measures. Added particle set can re-estimate the pose of kidnapped robot. Experimental results demonstrate the capability of our global localization and kidnap recovery algorithm.

본 연구에서는 컬럼실험을 통해서 여러 종류의 콜로이드가 같이 존재할 때의 거동을 관찰하였다. 본 실험에서는 일반 pH조건에서 서로 반대의 표면전하를 띠는 ferrihydrite (100 nm; 양전하)와 비정질 SiO2 (40 nm, 80 nm; 음전하) 나노입자들와 음전하를 띠는 177~250μm의 석영을 고정상으로 이용하였다. 실험결과는, 양전하를 띠는 콜로이드(ferrihydrite)가 존재한다고 하더라도 그 비율이 많지 않으면 음전하를 띠는 콜로이드(SiO2)와의 상호작용에 의해서 석영고정상 속을 쉽게 이동될 수 있음을 보여주었다. 이는 자연조건하에서는 양전하를 띠는 오염물질과 음전하를 띠는 오염물질이 동시에 콜로이드에 의해서 이동될 수 있음을 지시한다.

본실험은 조생종인 하대두형 및 중국수집종 콩과 중숙~만숙종의 국내 육성 종과의 isoflavone 함량변이를 비교하며, 파종기 이동 및 콩의 생육단계별 생육기간에 따른 isoflavone함량의 차이를 분석하고자 수행하였으며, 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 전체 isoflavone함량은 파종기 이동에 관련 없이 국내 수집종이 하대두형 및 중국수집 종에 비하여 놓았으며, 하대 두형콩과 중국수집 종과 비슷한 함량 분포를 나타냈다. 2. 파종기이동에 따른 총 isoflavone 함량은 파종기를 늦게 할수록 하대두형, 중국수집종 및 국내육성종 모두에서 증가하는 경향 이었다. 3. 콩의 개화기~성숙기의 기간 및 생육일수가 길어질수록 isoflavone 함량도 높아지는 경향을 나타냈으며, 통계적으로도 부합되었다. 4. 콩의 isoflavone 함량은 입중이 무거울수록 함량이 낮아 졌으며, 상관계수는 4월~5월 파종구에서 각각 -0.57, -0.51 및 -0.38로 분석되었다.

We propose a planning algorithm to automatically generate a robust behavior plan(RBP)with which mobile robots can achive their task goal from any initial states under dynamically changing environments. For this, task description space(TDS)is formulated, where a redundant task configuration space and simulation model of physical space are employed. Successful task episodes are collected, where A algorithm is employed. Interesting TDS state vectors are extracted, where occurrence frequency is used. Clusters of TDS state vectors are found by using state transition tuples and features of state transition tuples. From these operations, characteristics of successfully performed tasks by a simulator are abstracted and generalized. Then, a robust behavior plan is constructed as an ordered tree structure, where nodes of the tree are represented by attentive TDS state vector of each cluster. The validity of our method is tested by real robot's experimentation for a box-pushing-into-a-goal task.

게임 인공지능 분야중 하나인 경로탐색은 좀더 사실적인 게임을 만들기 위한 중요한 요소이다. 경로탐색 시스템은 한정된 자원을 소비해야만 하는 제약사항 때문에 때때로 단순하게 처리되어 사실적이지 못한 경로를 생성하였다. 기존 연구에서는 정적인 지형과 장애물들을 이용하여 자연스럽게 회피하는 경로생성에 집중하였다. 하지만, 게임 공간에서는 다양한 종류의 움직이는 장애물들이 존재한다. 따라서 이러한 움직이는 장애물을 자연스럽게 회피하는 경로를 생성하는 시스템 이 필요하다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh)로 공간을 표현하며 지형의 특성을 고려한 경로 탐색 방법을 적용하고, 움직이는 물체를 회피하기 위하여 지능적인 밀개와 끌개의 방법을 사용하여 경로 탐색을 수행한다. 제안된 시스템을 통하여 생성된 경로를 살펴보고 실제 게임에서의 활용성을 검증한다.

In this paper, we introduce visual contexts in terms of types and utilization methods for robust object recognition with intelligent mobile robots. One of the core technologies for intelligent robots is visual object recognition. Robust techniques are strongly required since there are many sources of visual variations such as geometric, photometric, and noise. For such requirements, we define spatial context, hierarchical context, and temporal context. According to object recognition domain, we can select such visual contextx. We also propose a unified framework which can utilize the whole contexts and validates it in real working environment. Finally, we also discuss the furture research directions of object recognition technologies for intelligent robots.

The Mobile robots are increasingly being used to perform tasks in unknown environments. The potential of robots to undertake such tasks lies in their ability to intelligently and efficiently search in an environment. An algorithm has been developed for robots which explore the environment to measure the physical properties (dust in this paper). While the robot is moving, it measures the amount of dust and registers the value in the corresponding grid cell. The robot moves from local maximum to local minimum, then to another local maximum, and repeats. To reach the local maximum or minimum, simple gradient following is used. Robust estimation of the gradient using perturbation/correlation, which is very effective when analytical solution is not available, is described. By introducing the probability of each grid cell, and considering the probability distribution, the robot doesn’t have to visit all the grid cells in the environment still providing fast and efficient sensing. The extended algorithm to coordinate multiple robots is presented with simulation results.

본 연구에서는 자료수집과 적용에 상당한 시간과 노력이 요구되는 기존의 수치모형들 대신에 최소한의 유역정보를 이용해 오염물질의 이동시간과 확산을 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 즉, 하천에서 오염물질의 이동속도, 시간에 따른 오염물질의 첨두농도, 오염물질이 하천의 한 점을 통과하는데 소요되는 시간장경 등의 요소들을 이용한 단위오염도의 개념을 도입하였으며, 이들 요소들의 추정을 위해서는 미국 내의 수많은 하천을 대상으로 개발된 회귀방정식을 이용하

LMTT는 항만 자동화를 위한 수평 이송이 가능하도록 설계된 셔틀카와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 연구에서는 순차적 표본방법에 기초하여 구성된 크리깅 근사모델을 이용하여 이동체의 구조최적설계를 수행하였다. 본 논문에서는 셀 요소로 유한요소 모델링된 이동체(mover)의 경량화 설계를 위하여 강도기준을 고려하고, 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠 빔의 두께로 설정하였다. 순차적 크리깅모델에 의하여 구해진 최적해를 상용프로그램인 GENESIS를 이용하여 구해진 최적해와 비교, 검토하였다.

들깨 4품종을 4월 25일부터 30일 간격으로 7월 25일까지 4차에 걸쳐서 파종하여 각 파종기에 따른 생태변이를 조사하였다. 파종기가 늦어짐에 따라 초장, 1차분지수 착화방수, 생체중, 건물중, 발아요소일수 및 개화소요일수가 감소되는 경향을 보임으로서 파종기와 이들 형질간에 높은 부의상관 및 개화소요일수와 소요적산온도 사이에는 높은 정의상관관계를 보였다. 저온, 장일조건하에 조기파종하면 영양생장이 길어서 개화기까지 약 132일이 소요되고, 그 후 파종은 점차로 단축되어 불과 57일만에 개화를 볼 수 있다. 파종기에 따른 종실수량은 품종에 따라 다르다. 즉 A형(논산종)과 B형(진천종)은 조기파 종할수록 수량이 많았고, C형(남양종과 울진종)은 5월 25일 파종구가 가장 많았다. 1000립종은 파종기가 늦을수록 무거워 지는 경향이었다. 이상의 결과로 보아, 들깨는 단일성작물로서 파종기 여하를 막론하고 9월상~중순까지 개화함으로 품종에 따라 충분한 영양생장기간을 고려하여 파종하여야 한다.