자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(mobile adhoc networks)의 대표적인 경로구축 방법인 DSR(dynamic source routing)을 확장한 RDSR(robust DSR)을 제안한다. 제안된 RDSR에서는 기존의 단일 경로 상의 2흡 간격의 모든 노드들이 대체 노드를 경유하여 복수 개의 라우팅 경로를 유지하도록 구성되기 때문에, 경로 상의 일부 노드들이 이동하더라도 경로가 유지될 확률이 높아 메시지 전달률이 향상된다. 수학적 분석을 통하여 관련 연구 중 가장 우수한 것으로 알려진 Das의 다중경로 프로토콜보다 더 높은 라우팅 경로 유지 확률을 나타냄을 보였다. 아울러, 대체경로의 위상적 특성에 의해 빠른 대체경로로의 복구도 가능하다는 결론을 얻었다.
웹 리소스에 대한 메타 데이타 표현을 위해 RDF가 표준안으로 제정됨에 따라 RDF 데이타 저장 및 질의 처리 등의 연구가 많이 진행되어 왔다. 전통적인 저장 시스템을 기반으로 하는 저장 구조는 단순한 트리플 패턴 기반의 질의 처리에는 효율적이다. 그러나 여러 개의 트리플 패턴들이 결합된 질의 즉, 경로 기반의 질의 처리는 많은 조인 연산이 요구된다. 한편, 경로 질의의 효율적인 처리를 위해 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법이 제안되었다. 그러나 이 연구에서는 부분 경로식을 포함한 단순 경로 기반 질의 처리의 성능이 향상됨을 보여주었으나 다양한 경로 질의 유형에 대한 처리는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법을 기반으로 한 경로 기반의 RDF 질의 처리 방안을 기술 한다. 특히, 단순 경로 질의처리 이외에 다양한 질의 유형의 처리를 위한 방안들을 예제를 통해 설명한다.
가상경로의 개념은 ATM망의 효율적인 전송체게임이 이미 여러 연구에 의하여 밝혀져 있다[1,2,7,9,10]. 본 논문에서는 등가대역의 개념을 이용하여 가상경로가 가질 수 있는 QoS를 다양하게 고려한 새로운 가상경로 설정모형(MVCAP)과 해법을 제사하였다. 모형 MVCAP은 (1) 가상경로의 설정에 따르는 용량비용(capacity cost)과 제어비용(control cost)간의 trade-off을 반영하였으며 (2) 가상경로의 QoS를 다양하게 고려하여 통계적 다중화 효과를 충분히 반영하도록 하였고 (3) 가상경로의 설정방법들인 분리설정법(segregation method)와 통합설정법(integration method)을 동시에 고려한 모형을 수립하였으며 (4) 등가대역식의 선형근사를 이용하여 목적함수를 단조 감소시키는 발견적 해법을 제시하였다. 소형문제에 대한 실험결과, 본 논문의 모형은 가상경로의 설정을 실시간 안에 이룰 수 있는 가능성을 열어 보였다.
멀티호밍 기술은 유비쿼터스 네트워크에서 중요한 기술 중 하나이며 이를 이용한 다양한 네트워크 서비스 시나리오들이 제안되고 있다. 따라서 멀티호밍 환경에서 가장 중요한 경로의 설정 방법, 관리 그리고 대체 경로 설정에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존 가용대역폭 측정방법을 이용하여 각각의 경로의 가용대역폭을 측정하여 단말이 가지는 여러 경로 중 가장 최상의 경로를 결정하는 메커니즘을 제안 한다. 이를 위해 기존의 가용대역폭 측정방법들이 가지는 측정 속도의 문제와 정확한 가용대역폭의 계산을 위한 새로운 알고리즘을 제시하고 이를 이용 단말에서 실시간으로 수신측과 연결되어 있는 경로들에 대한 네트워크의 상태를 파악하여 최적의 경로 설정 메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 멀티네트워크 인프라 환경에서 제공되는 단대단 멀티 경로에서 응용이 요구하는 품질 서비스를 보장하기 위한 네트워크 인터페이스 기반 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 셀 네트워크와 애드혹 네트워크로 구성된 멀티네트워크 환경에 응용이 요구하는 경로 탐색을 위해 각 네트워크 QoS 경로 탐색 기법 및 인터페이스 선택 기법 등으로 구성되어있다. 제안하는 기법의 장점은 단대단 경로 탐색 시 멀티경로를 탐색하고 탐색된 경로 중에서 응용이 요구하는 품질을 보장할 수 있는 경로를 제공한다. 성능평가 결과 멀티네트워크 내 플로우들이 안정된 서비스를 제공받는 것으로 확인되었다.
네트워크상의 자원을 효율적으로 사용하기 위한 방범의 하나로 다중 경로 라우팅(multi-path routine)이 있다. 트래픽 엔지니어링(traffic engineering)을 위하여 다중 경로 라우팅을 이용하면 트래픽(traffic) 을 여러 경로로 분산 시켜 트래픽이 한 곳으로 집중하는 현상은 제거 할 수 있을 뿐 아니라 네트워크 상의 유휴자원을 효율적으로 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는MPLS환경 하에서 다중 경로 라우팅을 효율적으로 사용하기 위해 제안 되었던 알고리즘에 대하여 분석 하고 각 알고리즘들의 장단점을 비교한다. 그리고 효율적인 다중 경로 라우팅을 위해 추가적으로 필요한 요소를 기술하고, 새로운 다중 경로 라우팅을 위한 구조를 제안한다.
게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.
게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.
고분자 분리막의 구조가 투과율에 미치는 영향에 대해서는 지금까지 많은 연구가 행하여져 왔지만, 분자구조가 투과경로에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미미하며, black box approach만으로는 투과경로를 기술하기 어렵다. Impedance spectrowcopy는 막에 alternating electric field를 가해줌으로써 얻어지는 전류와 전압의 상관관계를 이용하여, 막내의 전해질의 투과에 대한 정보를 얻어내는 기기로써, dielectric loss spectra를 분석하면 투과물의 투과경로에 대한 정보도 얻을 수 있다. 전해질을 포함한 막의 dielectric loss ($\varepsilon"$) spectra는 다음의 식과 같이 두 부분으로 나뉘어 진다. $\varepsilon" = \varepsilon_{ac}" + \varepsilon_{dc}"$ (1) $\varepsilon_{dc}"$는 막을 통한 이온의 투과에 관계된 항이며, $\varepsilon_{ac}"$는 강한 dipole의 relaxation에 의해 나타나는 항이다. $\varepsilon_{dc}"$는 다음의 실험식에 의해 잘 기술되어진다. $\varepsilon_{dc}" = A\omega^{-n}$ 0
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[게시일 2004년 10월 1일]
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