차세대 무선통신에서는 다양한 서비스, 높은 신뢰도와 함께 빠른 전송속도를 요구한다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 시공간 격자부호와 터보 부호기를 결합시키는 계층적 시공간 부호기를 사용하였다. 계층적 시공간 부호기에서는 내부 부호와 외부 부호의 두 부호를 연속적으로 연접 시키는 방식이다. 내부 부호로는 DVB-RCS NG 시스템에서 표준으로 제안된 터보 Pi 부호를 사용하고, 외부 부호로는 Blum에 의해 제안된 시공간 격자 부호를 사용한다. 또한 효율적으로 두 부호기를 연접시키기 위하여 인터리버 기법을 사용한다. 그리고 기존의 복호 방법은 시공간 격자 부호와 터보 복호기 내부에서만 반복 복호를 하지만, 본 논문에서는 BCJR 복호기와 함께 전체 반복을 통하여 성능을 향상시키는 방안을 제시하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 효율적인 연접 방식을 이용하면 일반적인 연접 방식에 비하여 약 1.3~1.5dB의 성능이 향상되었다.

In this study, a structural health monitoring methodology using acceleration responses is proposed for damage detection of a three-story prototype building structure during shaking table testing. A damage index is developed using the acceleration data and applied to outlier analysis, one of unsupervised learning based pattern recognition methods. A threshold value for the outlier analysis is determined based on confidence level of the probabilistic distribution of the acceleration data. The probabilistic distribution is selected according to the feature of the collected data.

충돌 처리는 게임의 물리 법칙을 구현하기 위하여 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 게임을 생동감 있게 하기 위한 과정이다. 충돌 처리는 매우 많은 연산이 필요하기 때문에 게임 성능에 중대한 영향을 미친다. 이를 해결하기 위해서 연산량을 줄이는 방식의 연구가 많이 진행되었고, 대표적으로 SAP 알고리즘이 많이 사용되고 있으나 반복되는 연산이 있어 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 충돌 처리의 연산량을 줄이고 SAP 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여, 거리기반 SAP 알고리즘을 새롭게 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 만든 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 FPS를 측정하는 실험을 진행한 결과, 제안한 알고리즘을 사용하는 경우가 사용하지 않는 경우에 비해서 FPS가 약 2~33배 높았기 때문에 충돌 처리의 효율이 향상되었다고 판단할 수 있었다.

본 연구에서는 자료동화기법의 하나인 확장 칼만 필터를 이용하여 유량자료의 실시간 품질향상을 수행하였다. 확장 칼만 필터의 상태-공간모형은 강우-유출모형과 관측유량자료를 이용하여 구성하였다. 본 연구에서는 실시간 품질향상 목적을 댐 유입량의 비정상적 고변동성 억제 및 관측유량의 결‧오측 보완으로 구분하였으며, 각각의 경우에 적절한 확장 칼만 필터 모형을 제시하였다. 이들 모형의 차이는 칼만이득 계산에 필요한 공분산 함수의 추정에 변동성만을 고려하는냐 또는 편의까지를 포함하느냐로 나타난다. 본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 적용하였으며, 그 결과 제시된 모형들이 댐 유입량자료나 결‧오측이 포함된 유량자료의 실시간 품질향상에 효과적으로 작동함을 확인하였다.

자동화 컨테이너 터미널에서 자동화 장치장 크레인(ASC)은 장치장 블록 내에서의 컨테이너 운송을 담당한다. 본 논문에서는 크기와 사양이 동일한 두 대의 ASC의 작업 할당 문제를 해결하기 위한 다중 평가 기준 전략을 제안한다. 제안 방안은 컨테이너 터미널의 상황을 다각적으로 고려하기 위하여 여러 평가 요소를 통해 후보 작업을 평가하고, 결과를 가중합함으로써 가장 높은 점수를 얻은 작업을 크레인에 할당하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 작업 할당을 위한 평가 기준을 고안하고, 평가 결과를 취합하기 위한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 최적화하는 방안을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 방안이 낮은 계산 비용으로 실시간 터미널에 적합함을 보이고, 다양한 평가 기준을 통한 작업 할당이 컨테이너 터미널의 효율을 개선시킴을 확인하였다.

In this paper, we propose a cost-aware Rapidly-exploring Random Tree (RRT) path planning algorithm for mobile robots. A mobile robot is presented with a cost map of the field of interest and assigned to move from one location to another. As a robot moves, the robot is penalized by the cost at its current location according to the cost map. The overall cost of the robot is determined by the trajectory of the robot. The goal of the proposed cost-aware RRT algorithm is to find a trajectory with the minimal cost. The cost map of the field can represent environmental parameters, such as temperature, humidity, chemical concentration, wireless signal strength, and stealthiness. For example, if the cost map represents packet drop rates at different locations, the minimum cost path between two locations is the path with the best possible communication, which is desirable when a robot operates under the environment with weak wireless signals. The proposed cost-aware RRT algorithm extends the basic RRT algorithm by considering the cost map when extending a motion segment. We show that the proposed algorithm gives an outstanding performance compared to the basic RRT method. We also demonstrate that the use of rejection sampling can give better results through extensive simulation.

The main factor which makes RC structures weakening is corrosion of reinforced-bar that inserted in elements of the structure, and there are many researches that trying to figure out how to prevent degradation of strength of the re-bar. Because of that various factors effect on the deterioration of RC structures complexly, this paper suggest the indicator which can assess the failure probability of the structures.

최근 대형화, 비정형화 되어가고 있는 건축 구조물에서 안전성, 사용성, 그리고 시공 품질의 확보를 위해 시공 단계에서부터 구조물의 변위 이력을 관리하고 있다. 하지만 건축 구조물은 매우 높은 자유도, 하중의 불확실성, 해석과 실제와의 큰 차이 등 다양한 원인으로 인해 변위를 계측하는 부분을 제외한 나머지 부분에 대한 변위는 현실적으로 알아내기 힘든 상황이다. 이에 본 연구에서는 부분적으로 계측한 횡 변위 데이터를 이용하여 구조물 전체의 횡 변위 분포를 예측하는 알고리즘을 다룬다. 예측된 구조물 전체의 횡 변위는 변위 이력 관리의 소기 목적 달성에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다. 본 예측 알고리즘은 1) 고층 건물의 몇 개의 층에서 계측한 상대 횡 변위, 2) GPS 시스템을 이용하여 계측한 최상층 절대 횡 변위의 두 가지 형태의 데이터와 대상 구조물의 ‘대표 구조 모델’을 이용한다. 여기서 ‘대표 구조 모델’의 수많은 파라미터와 하중은 실제 조건과 상이하기 때문에 확률이론을 통해 ‘대표 구조 모델’로부터 여러 개의 ‘가능 구조 모델’들을 생성하는 것이 본 기법의 핵심이다. 전체 횡 변위 분포는 몇 개의 ‘가능 구조 모델’들을 적당한 가중치와 함께 중첩시켜 횡 변위 데이터와 가장 잘 일치하도록, ‘가능 구조 모델’들과 가중치의 크기를 결정함으로 얻을 수 있다. 개발된 알고리즘은 유한 요소 프로그램(OpenSees)를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 계측 데이터의 개수, ‘가능 구조 모델’의 개수, 확률적으로 결정할 파라미터의 개수와 적용한 확률분포 등에 따라서 예측의 정밀도가 좌우 되는 것을 확인하였다.

정보․컴퓨터교육의 프로그래밍언어 수업에서 정렬 알고리즘을 학습하기위한 방법 및 도구로 프로그래밍 언어를 이용하고 있다. 그러나 프로그래밍 언어 지식과 활용 경험이 적은 학습자들에게는 정렬알고리즘을 학습하는 것 보다 프로그래밍언어를 활용하는 것이 더 어려운 문제로서, 영재 학생들의 학습에서도 가장 큰 방해요소로 작용한다.이에 본 연구는 한 학기 동안 과학계 특수목적 고등학교 프로그래밍언어 수업에서 언플러그드 활동을 통한 정렬 알고리즘 학습이 영재 학생들의 학업성취도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 ‘언플러그드 알고리즘 학습’을 적용한 실험집단과 ‘프로그래밍언어 활용 알고리즘 학습’을 적용한 통제집단에 대해 사전 학업 성취도 평가를 실시하여 동질성을 확인하고 사후 학업성취도 평가를 실시하여 t-검정으로 결과를 분석하였다. 그 결과 영재 학생들에게도, 언플러그드 알고리즘 학습을 통해 학업성취도에서 유의미한 차이가 나타남을 확인하였다.

SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

초기치에서 발생되어지는 비트의 소비를 저주파영역에서의 부호화하는 과정을 없애고, 각 대역별 임계값을 통해, 비 트정렬시 LIS에서 발생되어 질 수 있는 비트 소비를 줄일 수 있었다. 그리고 마지막 단계로 허프만 코딩을 적용하여 압축효율을 향상시켰다. 실험 결과를 통해, 특히 낮은 비트율에 대해서 비트율의 향상을 가져오게 되어 전송시에 있어 서 더욱 점진적이고 프로그레시브한 전송을 가능하게 되었다.

본 논문에서는 결정트리 학습 알고리즘을 활용한 축구 게임 수비 NPC 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실제 게임 사용자들의 이동 방향 패턴과 행동 패턴을 추출하여 결정트리학습 알고리즘에 적용한다. 그리고 학습된 결정트리를 바탕으로 NPC의 이동방향과 행동을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법은 결정트리 학습에 시간이 다소 걸리지만, 학습된 결정트리를 바탕으로 이동방향이나 행동을 결정하는 시간은 약 0.001-0.003 ms(밀리초)가 소요되어 실시간으로 NPC를 제어할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법은 현재 상태 정보 뿐만 아니라 이를 분석한 관계정보, 이전 상태 정보도 함께 활용하므로, 기존방법인 (Letia98)에 비해 이동방향 결정시 높은 정확도를 나타냈다.

This paper presents a robust lane detection algorithm based on RGB color and shape information during autonomous car control in realtime. For realtime control, our algorithm increases its processing speed by employing minimal elements. Our algorithm extracts yellow and white pixels by computing the average and standard deviation values calculated from specific regions, and constructs elements based on the extracted pixels. By clustering elements, our algorithm finds the yellow center and white stop lanes on the road. Our algorithm is insensitive to the environment change and its processing speed is realtime-executable. Experimental results demonstrate the feasibility of our algorithm.

타워 디펜스 게임에서 레벨 디자인은 게임의 재미에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 각 레벨의 난이도는 레벨 내에 등장하는 공격대의 조합에 따라 결정된다. 게임 기획 단계에서 게임의 재미를 주면서도 적절한 난이도를 갖춘 공격대를 구성하기 위하여 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타워 디펜스 게임에서 공격대 조합을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 레벨 디자이너는 난이도 목표치의 입력만으로도 다양한 공격대 유닛 조합을 자동으로 생성할 수 있게 된다. 이는 게임 기획 단계에서 원하는 공격대 조합을 생성하는데 필요한 수작업 시간을 단축시킴으로서 업무 효율을 높일 수 있을 것이다.

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

본 논문은 변형률 계측데이터를 사용하는 신뢰성 및 정확성을 증진된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하고, 이를 교량에 대한 다양한 실험을 통해 검증하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 밀도추정함수와 평균보정계수를 이용한 BWIM 알고리즘을 제시한다. 밀도추정함수는 다축하중을 추정할 때 신뢰할 수 있게 적용할 수 있음을 입증하였으며, 평균보정계수는 이론 계산된 모멘트와 계측된 변형률에서 계산한 모멘트 사이의 전반적인 오차를 최소화하기 위해 적용된다. 개발된 알고리즘은 수치예제, 실내모형실험 그리고 다주형 합성교량에 대한 현장실험을 통해 성공적으로 검증하였다.

강우 발생시 지표면으로부터 일어나는 침투현상은 토양내 함수비와 물리적 특성에 따라 습윤전선이 지표면으로부터 지표하로 이동하게 되고, 습윤전선을 기준으로 토양 내 포화 및 불포화 상태의 침투흐름으로 구분된다. 토양의 침투능 지배인자들은 지반의 초기조건과 침투에 따라 모두 연속적인 거동을 나타내지만 기존에 사용되고 있는 Horton 공식(1933)과 Green-Ampt 공식(1911)은 현장의 조건과는 다른 불연속적 침투흐름을 고려한 식으로 실제토양에 적용할 경우 다른 양상을 보이고, 침투흐름 특성을 합리적으로 해석하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 불포화 투수층의 침투흐름 방정식을 이용하여 토양 물성치에 따른 토양분류별 강우조건과 유효토심에 대한 침투도달시간을 산정하고 분석하였으며, 침투도달시간 산정법을 강우강도와 유효토심을 기준으로 검증하기위해 국립방재연구소의 2008년, 2009년에 시행된 투수성 보도블럭 침투실험 데이터를 이용하였다. 실험의 시행년도와 투수성 보도블럭의 형태에 따라 검증 케이스를 4가지로 분류하고, 강우조건 50mm/hr, 100mm/hr, 150mm/hr, 200mm/hr에 의해 불포화 투수층에서 나타난 실측치와 산정된 침투도달시간을 비교하였다. 검증 결과 아래 그림과 같이 2008년에 실시된 침투실험 데이터 A1, B1은 강우강도가 증가함에 따라 실측 침투도달시간에 비해 다소 짧게 산출되었고, 2009년의 침투실험 데이터 A2, B2는 50mm/hr 강우강도를 제외하고 모든 검증케이스는 실측 침투도달시간에 근접하게 나타났다. 이는 A1, B1의 실험조건이 선행토양 함수조건을 구분하지 않고 실험을 실시하였고, A2, B2는 선행토양 함수가 없는 조건으로 설정 후 실험을 실시한 이유로 볼 수 있을 것이다. 따라서 불포화 투수층의 침투해석은 본 연구에서 제시한 토양층의 함수조건과 강우강도에 대한 영향을 고려할 수 있으며 연속적인 침투거동을 나타낼 수 있는 방법이 적합할 것이다.

본 논문에서는 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도시유출해석모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 5.0 DLL과 연계하여 최근에 활발히 진행 중인 도심지하저류지 조성사업과 관련한 최적의 위치와 규모를 선정하였다. 이에 따라 도시유역에서 지하저류지 사업의 진행시 중요하게 고려해야 할 설치 위치와 규모의 선정을 위해 가상유역에 적용하였으며, 각 위치와 규모의 결정에 따른 최적의 조합을 제안하였다. 또한 가장 큰 피해를 불러일으키는 집중호우의 경우를 고려하여 50년, 80년 및 100년 빈도의, 60분, 120분 및 180분의 지속기간을 갖는 다양한 초과강우사상을 적용하여 지하저류지의 위치에 규모의 최적 조합에 따른 월류량의 감소를 비교·확인하였다(표 1참조). 분석결과 적용된 가상 유역 내에서 월류량을 최소화하는 저류지의 최적위치와 규모를 선정해 본 결과, 1개의 저류지를 설치 할 경우 A8번 지점에 저류지를 설치하였을 때 월류량 감소효과가 가장 크게 나타났다. 또한 2개, 3개를 설치하였을 때 각각 A5, A8번과 A5, A7, A8번이 선정되었다. 선정된 위치를 보았을 때 공통적으로 A8번이 포함되어 있는 것으로 보아 주요 관리대상 지점임을 파악할 수 있다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘을 이용한 도심지하저류지의 최적위치와 규모 선정은 투수면적의 감소, 도달시간의 단축 등으로 인한 도시화 지역의 피해 감소 및 추후 정비 사업 계획 추진에 있어 위치와 규모의 결정으로써 활용될 수 있을 것이다.

Control and trajectory generation of a 7 DOF anthropomorphic robot arm suffer from computational complexity and singularity problem because of numerical inverse kinematics. To deal with such problems, analytical methods for a redundant robot arm have been researched to enhance the performance of inverse kinematics. In this research, we propose an analytical inverse kinematics algorithm for a 7 DOF anthropomorphic robot arm. Using this algorithm, it is possible to generate a trajectory passing through the singular points and intuitively move the elbow without regard to the end-effector pose. Performance of the proposed algorithm was verified by various simulations. It is shown that the trajectory planning using this algorithm provides correct results near the singular points and can utilize redundancy intuitively.