Robots need to understand as much as possible about their environmental situation and react appropriately to any event that provokes changes in their behavior. In this paper, we pay attention to topological relations between spatial objects and propose a model of robotic cognition that represents and infers temporal relations. Specifically, the proposed model extracts specified features of the co-occurrence matrix represents from disparity images of the stereo vision system. More importantly, a habituation model is used to infer intrinsic spatial relations between objects. A preliminary experimental investigation is carried out to verify the validity of the proposed method under real test condition.

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되

The SBR(Sequencing Batch Reactor) process is ideally suited to treat high loading wastewater due to its high dilution rate. SBR operates by a cycle of periods consisting of filling, reacting, settling, decanting and idling. The react phases such as aeration or non-aeration, organic oxidation, nitrification, denitrification and other biological reactions can be achieved in a reactor. Although the whole reactions can be achieved in a SBR with time distributing, it is hard to manage the SBR as a normal condition without recognizing a present state. The present state can be observed with nutrient sensors such as NH4+-N, NO2--N, NO3--N and PO43--P. However, there is still a disadvantage to use the nutrient sensors because of their high expense and inconvenience to manage. Therefore, it is very useful to use common on-line sensors such as DO, ORP and pH, which are less expensive and more convient. Moreover, the present states and unexpected changes of SBR might be predicted by using of them. This study was conducted to get basic materials for making an inference of SBR process from ORP(oxidation reduction potential) of synthetic wastewater. The profiles of ORP, DO, and pH were under normal nitrification and denitrification were obtained to compare abnormal condition. And also, nitrite and nitrate accumulation were investigated during reaction of SBR. The bending point on ORP profile was not entirely in the low COD/NOx ratio condition. In this case, NOx was not entirely removed, and minimum ORP value was presented over -300mV. Under suitable COD/NOx ratio which complete denitrification was achieved, ORP bending point was observed and minimum ORP value was under -300mV. Under high COD/NOx ratio, ORP bending point was not detected at the first subcycle because of the fast denitrification and minimum ORP value was under -300mV at the time.

모델의 적용에 있어서 안정성과 신뢰성 있는 예측치를 얻기 위해서는 그 유역의 장기간의 강우-유출 기록자료들이 필요하다. 그러나 대부분의 유역들은 계측이 이루어지지 않아 수문기록 자료들을 전혀 보유하고 있지 않거나, 설사 있다하더라도 모델검정에 필요한 충분한 자료들을 보유하고 있지 않은 실정이므로 이러한 유역들에 있어 모델적용은 상당한 어려움을 수반한다. 본 연구에서는 이러한 미계측 유역 및 기록자료들이 미비한 계측유역의 모델적용에 있어서 정확한 모델변수

이 논문에서는 FSM과 확률적 FSM, NFA 등이 게임에서 NPC의 행동 지정에 쓰인 방식을 소개하고, 기존 방법에서 확률적 FSM이나 NFA의 단점을 보완할 수 있는 새로운 확률적 FSM 방식을 제안한다. 즉, 확률 유한오토마타의 추론 방식을 이용하여 다양한 NPC나 컴퓨터 플레이어의 인성이나 특성을 자동적으로 게임에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법으로 수 많은 게이머들의 인성이나 특성을 자동적으로 파악하여, 실제 게임에서 사용되는 NPC나 컴퓨터 플레이어에게 부여해 줄 수 있고, 또한 NPC들의 인성을 다양하게 부여함으로써 게임의 재미를 더 향상시킬 수가 있다.

우리나라 대부분의 어선은 침수 및 전복에 의해 야기되는 해양사고에 있어 그 빈도가 높으며, 특히 24m이하의 소형어선에서 두드러진다. 그럼에도 불구하고 소형어선에 대한 복원성 기준이 없을 뿐 아니라 소형어선의 복원성 자료를 찾기란 그리 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 90년 이후 표준어선으로 고시되어 건조 실적이 있는 실적선 10척에 대해 계측된 자료를 활용하여 이를 기초로 Genetic Programming을 이용한 GM 추정식을 도출하였다. 또한 국외 복원성 기준과 GP 추정식을 이용 각각에 대해서 GM을 평가하여, Genetic Programming에 의한 GM추정의 타당성을 보였다. 하지만, 이러한 결과값이 사용되기 위해서는 보다 많은 실적선 Data를 이용한 추론이 요구된다.