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혼합정수 프로그래밍 기법을 이용한 진보된 Time-Cost Trade-Off Model
권오빈,이승현,손재호,Kwon, Obin,Lee, Seunghyun,Son, Jaeho 한국건설관리학회 2015 한국건설관리학회 논문집 Vol.16 No.6
공기비용 트레이드오프 모델은 건설프로젝트의 계획 및 관리에 있어 매우 중요하다. TCTO 모델은 연속모델과 분절모델 두 가지 모델이 개발되어왔다. 그러나 한 종류의 모델만을 사용하여 현실적인 공기단축 시나리오를 적용하기에는 한계가 있다. 이에 TCTO 의 연속적인 모델과, 분절모델을 결합하여 진보된 모델을 제시하였으며 또한, 비선형 관계, 인센티브 및 지체보상금 고려가 가능하도록 TCTO모델에 포함되어 있다. 이런 특성들은 건설프로젝트에 적용가능하다. 6개의 activities로 구성된 CPM 네트워크는 연구에서 제안된 모델을 설명하기 위해 사용되었다. 제시한 모델은 모든 제약 조건을 만족시키는 최적 스케쥴 계산이 가능하다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 진보된 TCTO모델은 기존의 모델보다 최적화된 공기단축이 가능하다. Time-Cost Trade-Off (TCTO) model is an important model in the construction project planning and control area. Two types of Existing TCTO model, continuous and discrete TCTO model, have been developed by researchers. However, Using only one type of model has a limitation to represent a realistic crash scenario of activities in the project. Thus, this paper presents a comprehensive TCTO model that combines a continuous and discrete model. Additional advanced features for non-linear relationship, incentive, and liquidated damage are included in the TCTO model. These features make the proposed model more applicable to the construction project. One CPM network with 6 activities is used to explain the proposed model. The model found an optimal schedule for the example to satisfy all the constraints. The results show that new model can represent more flexible crash scenario in TCTO model.
모바일 로봇 네비게이션을 위한 실외환경 3차원 시뮬레이션 데이터셋
유휘연(Hwiyeon Yoo),최윤호(Yunho Choi),권오빈(Obin Kwon),오성회(Songhwai Oh) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
모바일 로봇 네비게이션은 로봇의 실용적인 활용에 있어서 가장 핵심적인 문제 중 하나이다. 최근에는 특히 인공신경망을 활용하여 시각적 정보 기반의 환경 인지 및 로봇의 행동 판단 정책을 학습하는 연구가 활발해지고 있다. 인공신경망을 학습시키기 위해서는 많은 학습 데이터가 필요한데 이를 현실 데이터로 수집하는 것이 어렵기 때문에 실제 환경과 유사한 데이터를 모을 수 있을 정도로 정교한 시뮬레이터 환경을 구현하는 것이 중요하다. 이러한 모바일 로봇을 위한 시뮬레이터는 실제 환경에서 수집한 3차원 데이터를 바탕으로 해당 환경을 모사하여 구현되었으며 주로 실내환경에 국한되어 있었다. 본 논문에서는 실외환경에서 데이터를 수집하여 Habitat 시뮬레이션 환경에서 사용이 가능하게 만들었으며 해당 시뮬레이션 환경에서 모바일 로봇 네비게이션이 가능함을 확인하였다.