컴퓨터 게임 등에서 가상객체를 이용해 다양한 환경을 체험하는 것과 유사하게 국방 분야에서도 War-game simulator를 활용한다. 실제 군인과 컴퓨터가 생성한 가상군(Computer Generated Force: CGF)이 전장상황을 3차원의 가상환경 속에서 교육훈련을 실시하고 있다. 하지만 시뮬레이션 모델 구현 기술 중 하나인 길 찾기 알고리즘의 현 수준은 단순히 최단시간 경로만을 고려하기 때문에 군의 특수한 전장상황에서 최적의 경로를 선정하기에는 제한되는 면이 있다. 본 논문의 초점은 주어진 정보를 바탕으로 목적지까지 무조건 짧은 경로나 최단시간 경로만을 찾는 것이 아니라, 여러 가지 다양한 임무조건(METT+TC)에 부합하는 경로를 찾음과 동시에 마감시간이라는 제약요소를 잘 활용하여 가능한 비용이 최소가 되는 경로를 선택하는 것이다. 최단시간만을 선택하는 알고리즘과 METT+TC 요소들 중 하나인 마감시간(Deadline, $d_t$) 내의 최소비용을 선택하는 알고리즘을 대상으로, 가능한 모든 경로에 대한 이동시 소요되는 시간(t)과 가용부대의 전투력(Troops ability, a) 요소의 변화에 따른 이동시 소요되는 총비용(c(t))의 비교를 통해 그 효용성을 검증하였다. 실험결과에 의하면 마감시간을 고려할 경우, 제안 알고리즘이 최대 62.5% 가량의 비용 절감 효과가 있음을 확인하였다.
DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.
경로 보안은 데이터의 전송을 위해 선택된 경로의 비밀성에 관한 것이다. 만일 경로의 일부분이라도 알려진다면 이 경로를 통해 전달된 데이터가 유출될 확률은 높아지므로 데이터의 전송 경로는 보호되어야 한다. 이를 위해 우리는 중간 노드를 비밀리 선택하여 기존의 최단 거리를 이용하여 데이터를 전송하는 방법 대신에 이 중간 노드를 이용하여 데이터를 목적 노드에 보낸다. 더 나아가 여러 개의 비밀 경로를 이용한다면 한 개의 경로에 모든 데이터를 보내는 대신에 각 경로에 partial 데이터를 보낼 수 있기 때문에 데이터의 보안은 좀 더 강해진다. 본 논문에서는 MRNS네트워크 상에서 특수한 메트릭스를 응용하여 시간 복잡도가 O(l)인 비밀 다중 경로 알고리즘을 설계하고 불확실성의 관점에서 이 알고리즘의 안전도를 분석한다.
본 논문에서는 ATM과 같은 연결 지향적 고속네트워크에서, 가중치를 가진 Flow들의 대역폭 할당과 라우팅문제에 있어 공정성과 처리량에 대하여 고려해 보았다. 가중치클 고려치 않은 Flow들에 대한 최적경로설정문제에 대하여, 기존의 QoS 서비스와 Best-Effort 서비스에서 연구된 라우팅알고리즘에서 벗어나, 본 논문은 가중치를 가진 Flow들에 대하여 Soft-QoS서비스를 지원함에 있어서 공정성과 최대 처리량을 정의하고, 또한 이를 바탕으로 가중치 최소극대 대역폭 할당과 가중치 최소극대 공정라우팅 알고리즘을 제안한다. 종단간 최적경로를 설정하는데, 최소비용으로 Bottleneck-Link를 구하고 대역폭을 할당하기 위하여 그래프 상의 노드에 두 가지 색을 사용하는 그래프문제(Graph Coloring)와 최악의 경우를 감안하면서 경로를 선택하는 최소극대화 문제(Maxmin)를 결부시켜 살펴본다. 나아가 Soft-QoS 서비스의 최대값과 최소값을 고려한 가중치를 가진 Weighted-Flow들의 대역폭 할당과 경로설정에 있어, 동적인 네트워크 환경에 보다 효율적으로 접근 가능한 근사 알고리즘을 제안한다.
특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 실시간 멀티미디어 응용 서비스의 특성은 네트워크의 QoS(Quolity of Service) 보장을 위한 중요한 요소이다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는 (Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. DCLC 문제의 해법은 경로 지연시간과 비용간의 적절할 선택으로 해결하야 한다. 그러나 최적에 가까운 알고리즘으로 알려진 Salama의 DCUR 알고리즘(1)은 알고리즘의 단순성을 위하여 임의의 노드에서 경로 선정 시 목적 노드까지의 최소 비용 경로나 최소 지연시간 경로상의 다음 노드로만 제한을 하여 라우팅 경로의 비용측면에서 다소 비효율적이다. 일반적으로 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 DCLC문제를 해결하기 위해 확률적 주정 기법을 사용한다. 최근 발표한 독립적 두 변수간의 확률적 조합 알고리즘은 이러한 현상을 극복하기에 충분한 알고리즘이다(2). 따라서 확률적 새로운 변수에 기반한 경로 추정 기법을 사용하였으며, 그에 대한 성능평가를 하였다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.
애드 혹 네트워크는 노드의 이동에 의해 데이터 수신율의 저하, 지연 시간의 증가, 그리고 라우팅 오버헤드의 증가 등의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 보조 경로 기법은 노드의 이동에 의한 통신 성능 저하를 방지하기 위해 사전에 보조 경로를 설정해두어 링크 손상이 발생하더라도 패킷 손실이 없는 신속한 경로 복구가 가능하다. 보조 경로 기법은 노드의 이동이 잦은 상황에서 단일 경로 기법보다 데이터 수신율, 지연 시간, 및 라우팅 오버헤드 측면에서 더 좋은 성능을 보인다. 하지만 보조 경로 기법은 경로 탐색 단계에 설정된 보조경로만을 사용하기 때문에 네트워크 토폴로지 변화에 의한 새로운 보조경로를 사용하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 리액티브 보조 경로 알고리즘(Reactive Backup Routing Algorithm, RBR)은 선택적 보조 경로 유지와 보조 경로 재 탐색을 통해 적은 오버헤드로 이동이 잦은 환경에서도 안정적인 데이터 수신율과 지연 시간을 보장하는 알고리즘이다. RBR은 설정된 모든 보조 경로를 주기적으로 확인하는 기존 방식과는 달리 보조 경로의 우선순위를 결정하고 보조 경로의 선택적 유지 및 사용으로 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한, RBR은 노드의 이동에 의해 보조 경로가 모두 손상되거나 경로가 변경되면 토폴로지 변화에 따라 새롭게 보조 경로를 설정하여 데이터 수신율을 높이고 지연 시간을 감소시킨다. 본 논문에서는 성능 검증을 위해 OPNET을 사용하여 단일 경로 기법 및 기존 보조 경로 기법과 RBR의 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 액션 게임에서 지능 캐릭터의 경로 탐색 방법을 제안하였다. 실험방법으로는 유전자 알고리즘의 특성을 살려 이동 캐릭터가 최단 경로를 선택 할 뿐만 아니라 최적경로 탐색이 가능하도록 하였다. 이 때 염색체의 코드화를 그대로 적용할 경우 많은 치사 유전자가 발생하는데 이 문제를 DNA의 행동 특성의 스플라이싱 방법을 이용하여 해결하였다. 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 지능 캐릭터가 경로를 탐색하였다.
향후 컴퓨터 망은 버스트한 트래픽이 주종을 이룬다. OSPE 또는 RIP와 같은 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일 경로의 라우팅으로 인해 병목을 초래하는 단점이 존재한다. 따라서, 발 착신사이 선택된 단일 경로는 높은 정체를 유발하는 반면 다른 다수의 경로는 낮은 활용도를 나타낸다. 따라서. 본 고체서는 제한된 난수(bound randomization)를 통해 전체 망에서 데이터 트래픽을 분산하는 라우팅 방법을 제안한다. 이 방법은 병목을 제거하므로서 망의 성능을 향상시킨다. 각각의 데이터 메시지는 원천 S에서 목적지 D로 전송되며 본 고에서는 라우팅 프로토콜은 선택되는 망노드 집합의 a로부터 중간노드 e를 무작위로 선책하고 데이터 메시지를 s에서 e까지의 최단 경로로 라우팅을 한다. 이어서, e에서 d까지의 최단경로를 통해 데이터 메시지를 라우팅 한다. 이는 각각의 원천과 목적지간 대역폭의 효율성을 증가시킨다. 본 고의 실험결과는 전체의 망에서 제안된 트래픽 분산 라우팅 프로토콜에서 기대치의 처리량(throughput), 메시지 손실과 메시지 지연에 따른 망성능 향상을 증명하고 있다. 그리고, 본 고의 알고리즘의 구현은 단지 최단경로 라우팅 프로토콜의 단순한 확장으로 가능하다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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