일반적인 Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pick-ups and Deliveries (VRPSPD)는 배송과 수거가 동시에 발생하는 문제를 고려한 차량경로 문제이며, 차량의 운행 거리등의 비용을 최소화하는 것을 결정하는 문제이다. 그러나 기존의 VRPSPD는 이미 차량이 출발하기 전에 경로가 정해져 있어서 차량 운행 중 발생하는 고객의 수거 요청을 기존의 경로에 효율적으로 추가하여 서비스하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 위치기반의 서비스를 이용하여 이동 중인 차량의 위치정보를 파악하고 이를 바탕으로 실시간 재경로 탐색을 통해 해결하는 휴리스틱을 제안한다. 그리고 실험을 통해 기존의 방식과 비교하여 차량을 운행하는데 소요되는 비용을 줄이는 결과를 보였다.
재난 발생 시, 실내 공간에서의 신속한 대피를 위해 총 대피시간 최소화를 목적으로 일부 연구들이 진행되었다. 하지만 대부분의 연구가 총 대피시간이 최소화되는 최적 대피경로를 산출하는데 오랜 연산시간이 소요되어 실제 재난 상황에 적용하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구는 짧은 연산시간으로 총 대피시간을 단축시킬 수 있는 대피경로 할당 알고리즘을 제안하고자 한다. 대피경로 할당 알고리즘은 다수의 출구가 존재하는 건물에서 대규모 인원 대피 시, 각 출구에 적절하게 대피인원을 할당하여 출구들의 교통 정체 상황을 균형적으로 유지함으로써 총 대피시간을 단축시키는 알고리즘이다. 각 출구에 대피인원을 할당하는 방법은 그래프 이론을 기반으로 탐욕 알고리즘의 접근방식을 활용하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 검증을 위해 cellular automata 기반 대피 시뮬레이터를 이용하였으며 실제 건물과 유사한 구조에서 다양한 인원분포를 적용한 뒤 실험을 수행하였다. 결과적으로 최단거리 출구 대피보다 알고리즘을 적용하였을 때 총 대피시간이 감소되었고 대형 건물 구조에서도 짧은 연산시간이 소요되는 것을 확인하였다.
이동 애드 혹 망(MANET)은 유선 인프라스트럭처의 도움 없이 이동 노드들 간에 서로 협력하여 무선 다중-홉으로 통신을 할 수 있도록 해주는 네트워크이다. 따라서 MANET에서는 서로의 전파 범위에 있지 않은 노드들 간에 통신할 수 있도록 해주는 경로 설정 방법이 필수적이며, MANET의 특성을 고려한 반응형(reactive) 라우팅 프로토콜 중의 하나로 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 제안되었다. 이 방식은 경로 설정을 위한 메트릭으로 홉 수를 사용하며, 결과적으로 거리가 먼 인접 노드를 경로 상의 다음 노드로 선택하게 되어 상대적으로 낮은 전송 속도를 갖는 경로가 설정되어 망 전체 처리율이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 전송속도를 갖는 MAC 기반의 효율적인 반응형 경로 설정 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 분석하였으며, 실험 결과로부터 제안 기법이 기존 방법에 비해서 우수한 성능을 제공하는 것을 알 수 있었다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
기존 AODV의 플러딩 오버헤드를 줄이기 위하여 목적지에서 개시하는 지역적인 플러딩 방식을 제안한다. 제안 라우팅 프로토콜은 엿듣기 동작을 통하여 소스-목적지 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드를 결정하고 토폴로지 변화에 대처하기 위하여 주기적으로 목적지에서 플러딩을 발생시킨다. 이 플러딩 과정은 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드들만 참여시켜 플러딩 오버헤드를 줄이면서 최단 경로 주변에 다수의 대체 경로를 형성시킨다. 이를 통하여 사용 중인 전송 경로의 단절시 주변의 새로운 최단 경로로의 끊김 없는 라우팅이 가능하게 해준다.
ATM 네트워크에서 다양한 트래픽을 특성과 QoS 요구사항을 갖는 멀티미디어 서비스의 종단간 품질을 만족시키면서 망 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 가상경로(virtual path : VP) 의 적절한 배치 및 대역 할당을 통한 논리적 망의 구성, 호 접속 시의 종적 경로 설정, 그리고 그와 연계된 효율적인 동적 대역 관리가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 새로운 호가 시도될 때 논리적 망의 설계에서 설정된 가상경로의 대역으로 호의 품질 요구사항을 만족 시킬수 없거나 또는 미리 설정해 놓은 가상경로연결(VP Connection) 이 존재하지 않을 경우에 물리적 링크의 잔여용량을 기반으로 적절한 가상경로를 선택하여 용량을 재조정하기 위한 최적 관리 모델로서 MHR (Minimum Hop Route), MCR(Maximum Capacity Route), 그리고 MRCR (MaxMin Residual Capacity Route)방식을 제안하고 이에 대한 최적화 정식을 제안하였다. 제안된 각 최적화 모델에 대한 해를 노드의 수가 m인 네트워크에서 O(m2)의 복잡도로 구할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안된 최적화 모델이 망의 성능에 미치는 영향을 평균 호 차단률 평균 이용 링크의 수 , 그리고 노드 쌍간의 호 차단률의 분산등에 의해 망 운용의 효율성과 공평성등을 비교분석하였다.
글로벌 라우팅(global routing)은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 네트리스트의 모든 네트들을 연결하기 위하여 각 네트들을 라우팅 영역(routing area)에 할당시키는 문제이며, 글로벌 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 maze routing 알고리즘, line-probe 알고리즘, shortest path 기반 알고리즘, Steiner tree 기반 알고리즘등이 이용된다. 본 논문에서는 라우팅 그래프에서 최단 경로 Steiner tree 탐색방법인 weighted network heuristic(WNH)과 이를 기반으로 하는 글로벌 라우팅 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링(SA) 방식과 비교, 분석하였다.
동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 자신의 이익만을 극대화하도록 이기적인 행동을 하는 애드혹 네트워크의 노드들을 관리하는 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우팅 기법에서는 무선 노드간의 거리와 남은 에너지를 고려하여 노드 간의 전송 비용을 계산하고 이를 통해 에너지 효율적인 경로를 설정한다. 또한, 해당 경로상의 노드들에게 협조적인 행동을 유도하기 위해 메커니즘 디자인의 일종인 VCG 메커니즘을 이용하여 각 중계 노드에게 인센티브를 제공하고 이를 기반으로 대역폭 예약을 수행해 실시간 데이터에 대한 서비스 품질을 보장하도록 하였다.
본 논문에서 차세대 인터넷에서 고품질 서비스를 제공할 수 있는 MPLS 트래픽 엔지니어링의 핵심기술 및 MPLS 시스템의 개발 동향에 대하여 살펴본다. MPLS 트래픽 엔지니어링을 위한 주요 기능으로는 QoS Path 계산/MPLS 신호 프로토콜/QoS 패킷 분류와 분배 기능 등이 있다. QoS Path 계산은 Off-line과 On-line 방식을 통하여 최적의 QoS 경로를 선택하는 기능으로 상호 보완적인 관계에 있으며, MPLS 신호 프로토콜은 LDP에 기반한 CR-LDP와 RSVP에 기반한 RSVP-TE의 두 가지 프로토콜이 IETF에서 표준화 진행중에 있으나 지속적인 보완으로 기술적 우열을 가리기 어려운 상태에 있다. 향후 중점 연구 및 개발 사항으로 네트워크 장애시의 빠른 경로 복구와 부하 분산 등을 통해 네트워크 운용 및 서비스 신뢰도 향상시킬 수 있는 ER-LSP Protection 방법에 대한 연구 및 MPLS 트래픽 엔지니어링을 통한 인터넷망의 고속화 및 안정화를 위해서는 트래픽 엔지니어링 서버에 대한 개발이 요구된다. 또한, QoS 패킷의 분류 및 다양한 응용 서비스 제공을 위해서는 네트워크 프로세스를 이용한 고성능 전달 엔진에 대한 연구가 절실히 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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