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.

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.

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

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.

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

In this study, we propose a new method for generating candidate solutions based on both the Cauchy and the Gaussian probability distributions in order to use the merit of the solutions generated by these distributions. The Cauchy probability distribution

본 논문은 텍스처를 이용해서 게임 영상을 해칭하는 렌더링 기법을 제시한다. 이를 위해서 딜로니 삼각화(Delaunay Triangulation)를 적용하여 입력받은 영상의 구조를 반영한 삼각형 메쉬를 생성하고, 실제 연필 스트로크를 기반으로 해 칭 텍스처를 제작한다. 이 삼각형의 각 꼭짓점에서의 영상의 흐름을 분석하고 그 흐름에 따라서 해칭 텍스처를 적용 한다. 이 텍스처는 영상으로부터 샘플링한 색을 수정하여 생성된다. 각 삼각형에 겹쳐서 그려지는 세 개의 해칭 텍스 처는 평균화되고, 이러한 과정이 모든 삼각형에 걸쳐 수행됨으로써 결과 영상이 제작된다. 본 논문에서 제시하는 방법 은 색연필화와 유화처럼 보이는 시각적으로 만족스러운 해칭을 얻을 수 있다. 또한 본 연구에서는 이 방법을 동영상 에 적용하였고, 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

This paper considers a problem of optimizing torch paths to cut stock plates nested with open contours. For each contour, one of the two ending points is to be selected as a starting point of cutting with the other being the exit point. A torch path is co

In this study, we propose a new method for generating candidate solutions based on both the Cauchy and the Gaussian probability distributions in order to use the merit of the solutions generated by these distributions. The Cauchy probability distribution has larger probability in the tail region than the Gaussian distribution. Thus, the Cauchy distribution can yield higher probabilities of generating candidate solutions of large-varied variables, which in turn has an advantage of searching wider area of variable space. On the contrary, the Gaussian distribution can yield higher probabilities of generating candidate solutions of small-varied variables, which in turn has an advantage of searching deeply smaller area of variable space. In order to compare and analyze the performance of the proposed method against the conventional method, we carried out experiments using benchmarking problems of real valued functions. From the result of the experiment, we found that the proposed method based on the Cauchy and the Gaussian distributions outperformed the conventional one for most of benchmarking problems, and verified its superiority by the statistical hypothesis test.

본 논문에서는 게임 캐릭터로 활용되는 삼각형 메쉬 위에서 특징 곡선을 추출하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 게임 엔진에서 최단 거리를 검색하는 데에 사용되는 A* 탐색 알고리즘을 기반으로 개발된다. 삼각형 메쉬의 각 꼭지점에서 특징을 나타내는 특징 값을 측정한 다음, 이 특징 값을 최소화시키는 경로를 A* 알고리즘을 이 용해서 탐색함으로써 특징 곡선을 추출한다. 이 방법은 에너지 최적화를 이용하는 기존의 방법에 비해서 안정적이고 효율적으로 특징 곡선을 추출하며, 사용자로 하여금 추출하고자 하는 특징 곡선을 손쉽게 선택하도록 한다는 장점을 가진다.

Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determin

The large-scale disasters occur to unexpected accidents such as natural disasters(earthquake, typhoon, tsunami, etc.), and human-caused accidents(fire, collapse, terror etc.). Rescue teams perform rescue activities to save many lives in large-scale disaster area. The main purpose of this study is to compose a optimal routing planning for rescue of multiple victims in disaster area. A realistic routing planning with rescue limit time which considers rehabilitation and reconstruction will be suggested in this study. A mathematical programming model and a hybrid genetic algorithm will be suggested to minimize the total spending time. By comparing the result, the suggested algorithm gives a better solution than existing algorithms.