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안진영(Jinyoung Ahn),유견아(Kyeonah Yu) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅰ
가시화 그래프(visibility graph, Vgraph)는 로봇의 경로를 계획할 때, 최적의 경로를 구하기 위해 널리 이용되는 지도 접근 방식중의 하나이다. 원래 Vgraph는 다각형으로 모델링된 로봇이 다각형 환경의 평면상에서 움직일 때 움직이는 로봇을 점으로 환산한 환경인 형상공간(configuration space, C-공간)에서 정의되었는데 이를 원형 로봇 혹은 일반화 다각형(generalized polygon) 환경으로 확장한 것이 일반화 가시화 그래프(GVgraph)이다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 Vgraph를 형성하는 알고리즘과 동일한 시간복잡도로 GVgraph를 구현하는 알고리즘을 소개하고 미세 운동계획(fine motion planning)에 응용하는 예를 보여준다.
안진영(Jinyoung Ahn),유견아(Kyeonah Yu) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A
사다리꼴-분할 방식은 로봇 경로 계획 알고리즘 중 완전 셀-분할 방식중의 하나로서 장애물과 떨어진 경로를 제공하므로 안정성을 제공하는 방식이다. 사다리꼴-분할 방식은 다각형 환경으로 이루어진 형상공간에서 정의되며 자유공간을 볼록 다각형으로 이루어진 셀(cell)로 나누어 로봇 운동을 계획하는데, 원과 같은 비다각형 장애물이 존재하는 경우에 대해서는 이 성질을 만족하는 분할 방법이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 사다리꼴-분할 방식을 분할의 완전성을 잃지 않고 원의 호를 포함하는 환경으로 확장하는 알고리즘을 소개하고 구현한다.
안진영,유견아 덕성여자대학교 자연과학연구소 2003 자연과학 논문집 Vol.9 No.-
평면상에서 로봇의 운동을 계획하기 위해 널리 이용되는 알고리즘들의 대부분은 작업 환경내에 있는 장애물들을 다각형으로 가정한다. 로봇은 다각형이나 원형으로 모델링되고 로봇의 운동을 계획하는 일은 움직이는 로봇을 점으로 환산한 환경인 형상공간(configuration space, C-공간)에서 이루어지는 것이 일반적이다. 이와 같은 운동계획 알고리즘 중, 로드 맵 방식인 가시화 그래프(visibility graph, Vgraph)와 셀-분할 방식인 사다리꼴 분할(trapezoidal decomposition) 방식도 다각형 로봇과 장애물을 가정하여 만들어진 알고리즘이다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 이두가지 알고리즘을 원과 다각형 환경으로 정의된 일반화 다각형(generalized polygon)으로 확장하는 방법을 소개하고 확장된 알고리즘들의 시간복잡도가 저하되지 않음을 보여준다.
안진영,유견아 덕성여자대학교 자연과학연구소 2004 자연과학 논문집 Vol.10 No.-
가시화 그래프(visibility graph)는 로봇의 경로를 계획할 때, 최적의 경로를 구하기 일해 널리 이용되는 지도접근 방식중의 하나이다. 원래 가시화 그래프는 다각형으로 모델링된 로봇이 다각형 환경의 평면상에서 움직일때 움직이는 로봇을 점으로 환산한 환경인 형상공간(configuration space, C-공간)에서 정의되었는데 이를 원형 로봇 혹은 일반화 다각형(generalized polygon,) 환경으로 확장한 것이 일반화 가지화 그래프이다. 가시화 그래프는 로봇 운동 계획 분야 뿐 아니라 VLSI등, 많은 분야에서 이용되는 도구로서 빠르게 실행시키기 위한 여러 가지 알고리즘이 연구되었는데 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 개발된 효율적인 가시화 그래프 알고리즘과 동일한 시간복잡도로 일반화 가시화 그래프를 구현할 수 있는 방법을 제안한다.