VMS(Variable Message Sign)는 도로의 이용자에게 하류부의 교통정보를 제공하여 운전자의 경로선택을 위한 의사결정정보와 목적지까지 이동하기위하여 소요되는 통행시간정보를 제공한다. 하지만, VMS에 표출할 수 있는 정보의 개수는 표출면수에 의한 제약이 있기 때문에 신중하게 결정되어야 한다. 지금까지 기 구축된 이벤트의 메시지 표출우선순위는 발생된 이벤트의 심각도만을 고려하여 우선순위 규칙을 적용하고 있다. 하지만 VMS를 더욱 효율적으로 운영하기 위해서는 통행수요가 많은 경로에 교통정보를 우선적으로 제공할 때 그 정보의 수혜자가 가장 많을 것이다. 그러므로 실시간으로 기종점을 파악하여 더욱 많은 운전자가 경로선택이 가능한 정보를 제공받을 수 있도록 정보제공 전략을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 주도로와 진출입 램프의 검지기 데이터를 이용하여 시간분할 기종점 추정방법론으로 통행수요를 추정하였으며, 추정된 기종점자료를 바탕으로 정보제공 우선순위를 결정할 수 있는 정보제공 전략을 소개하였다.

본 논문에서는 디지털 하프토닝에 있어 오류 확산 기법에 사용되는 스캔 경로를 랜덤 플러드 필에 기반하여 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 플러드 필 알고리즘은 특정한 지점에서 연결된 영역을 재귀적으로 방문하며 채워주는 데 사용된다. 여기에 항상 일정한 순서로 채우는 특성에 랜덤을 도입하여 스캐닝 알고리즘으로 사용하였다. 이러한 영상 스캔 방법은 기존의 규칙적인 스캔 방법들에서 발생하는 인위적인 패턴의 발생을 억제해 준다. 기존의 오류 확산 기법과 적용된 영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘의 특성을 분석한다.

This research is to select a path planning algorithm to maximize survivability for Unmanned Aerial Vehicle(UAV). An UAV is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). In this research, a mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and verified by using ILOG CPLEX. A path planning algorithm for UAV is selected by comparing of SPP(Shortest Path Problem) algorithms which transfer MRPP into SPP.

In the present study, we developed optimal heat supply algorithm which minimizes the heat loss through the distribution pipe line in group energy apartment. Heating load variation of group energy apartment building in accordance with outdoor air temperature was predicted by the correlation obtained from calorimeter measurements of whole households of apartment building. Supply water temperature and mass flow rate were conjugately controlled to minimize the heat loss rate through distribution pipe line. Group heating apartment located in Hwaseong city, Korea, which has 1,473 households divided in 4 regions, was selected as the object apartment for verifying the present heat supply control algorithm. Compared to the original heat supply system, 10.4% heat loss rate reduction can be accomplished by employing the present control algorithm.

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 30×30간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

고객의 요구에 대한 빠른 대응과 유연하고 효율적으로 새로운 제품을 적기에 개발하기 위해서는 제품 플랫폼에 기초한 대량 맞춤이 절실히 요구된다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기업들은 상대적으로 생산비용을 낮게 유지하면서 대량생산의 이점을 유지하고 동시에 고객의 요구사항을 만족시키기 위해, product family를 도입하고 가능하면 작은 변화를 통하여 제품의 다양성을 유지하고자 한다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제

This paper considers a topological optimization of a network design with mean packet delay and node connectivity constraints. The objective is to find the topological layout of links, at minimal cost. This Problem is known to be NP-hard. To efficiently so

A system has been developed to reduce fluctuation of the indoor temperature in a radiant floor heating system. The system we developed and implemented is called BoilerMan. With the BoilerMan system the hot water circulation pump is controlled by computer software which implements a unique strategy. To minimize the system development time a user-friendly development environment was used. This development environment was useful in the implementation and testing of the efficiency of our strategy. The environment also serves as an easy means for system maintenance. The BoilerMan went through a few test runs against a real apartment house and the result showed significant reductions in the initial temperature overshoots against the target values. It also reduced the operatingtime of the hot water circulation pump. Such positive results were possible due to our unique strategy that exploits heating efficiency information collected from the past run of the very same system. Since the strategy was implemented with embedded software, it makes the BoilerMan flexible, too.

정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.

We developed an efficient Monte-Carlo algorithm to solve dust-scattering radiative transfer problems for continuum radiation. The method calculates the scattered intensities for various anisotropic factors ( gi) all at once, while actual photon packets are tracked following a scattering phase function given by a single anisotropic factor ( g0). The algorithm was tested by applying the method to a dust cloud embedding a star at the cloud center and found to provide accurate results within the statistical fluctuation that is intrinsic in Monte-Carlo simulations. It was found that adopting g0 = 0.4 - 0.5 in the algorithm is most efficient. The method would be efficient in estimating the anisotropic factor of the interstellar dust by comparing the observed data with radiative transfer models.

Now days, the marketing environment is rapidly changed. Therefore, a lot of companies try to reduce production cost. Especially, Design is a important activities in new product development. While the concepts of design for manufacturable and concurrent engineering have made significant advances in integrating the design function with other areas in the firm. There are still major gaps in timely and accurate costing information available to designers. Inappropriate design could result in high redesign cost and delay in product relation. The generation of design and improvement is a time-consuming and mentally exhaustion process. It involves combining design features to generate as many potential design as possible. As not all features combinations are feasible, decision-makers have to narrow down the potential solutions and subsequently select appropriate design for further development. This new study is composed of 3 steps aiming at the Low Cost Design of the product. The three steps are consisted that setting up the target Cost, estimating the current functional cost, the design of a unit's reviewing according to the priority of the difference between the target cost and the functional cost.

In this paper, we consider a two-machine re-entrant permutation flowshop scheduling problem with the objective of minimizing total flowtime, and suggest branch and bound algorithms for the scheduling problem. In this scheduling problem, each job must be p

Real-time rainfall monitoring is of great practical importance over the highly populated Indochina area, which is prone to natural disasters, in particular in association with rainfall. With the goal of d etermining near real-time half-hourlyrain estimates from satellite, the three-layer, artificial neural networks (ANN) approach was used to train the brightness temperatures at 6.7, 11, and 12-μm channels of the Japanese geostationary satellite MTSAT against passive microwavebased rain rates from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) and TRMM Precipitation Radar (PR) data for the June-September 2005 period. The developed model was applied to the MTSAT data for the June-September 2006 period. The results demonstrate that the developed algorithm is comparable to the PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) results and can be used for flood monitoring across the Indochina area on a half-hourly time scale.

최근 개발자와 사용자 사이에서 게임의 인공지능에 대한 관심이 늘어나고 있다. 그래픽과 사운드 요소의 한계로 인 해 화려하고 웅장한 게임보다 다양한 재미를 줄 수 있는 게임을 원하기 때문이다. 기존의 게임 인공지능 기법은 단순 하여 쉽게 질리고, 사용자에게 다양한 재미를 지속적으로 제공하기 어렵다. 그러나 학습 능력을 갖춘 게임은 다양하고 예측하기 어려운 특성으로 인해 사용자에게 끝없는 재미를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 학습 능력을 게임 내의 에이전트에게 부여하기 위해 심리학 이론 중 하나인 관찰학습 이론을 적용한 알고리즘을 제시하고자 한다.

This paper considers the simultaneously firing model for the artillery operations. The objective of this paper is to find the optimal fire sequence minimizing the final completion time of the firing missions of multiple artillery units for multiple target