매니퓰레이션 기술 중에서 경로 계획은 중요한 문제 중의 하나이다. RRT는 경로 계획 알고리즘으로 최근에 제안되었다. RRT는 기존 알고리즘보다 빠르게 장애물을 회피하여 경로를 계획할 수 있다. 기존의 경로 계획 알고리즘은 그 상황에 따라 반복적으로 경로 계획을 하였다. 이러한 점을 개선하기위해 RRT와 인간의 소뇌구조를 모방한 CMAC을 결합한 CMACRRT를 제안한다. CMAC은 RRT가 만들어낸 경로와 그 상황을 기억하여 유사한 상황에서 경로를 다시 사용할 수 있게 해준다. 이렇게해서서 CMAC을 통해 학습된 상황에서 RRT를 사용하지 않고 기존의 경로를 사용할 수 있게 된다.
기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
본 논문에서는 항공기의 3자유도 질점 모델과 Dubins 곡선을 이용한 3차원 경로생성 알고리즘 및 비선형 경로추종 유도기법을 통합하여 항공기의 경로계획을 위해 적용한 경로생성 알고리즘을 검증하고, 경로추종 성능과 항공교통관리를 위한 시뮬레이션에 3자유도 질점 항공기 모델 사용의 타당성을 확인하였다. 최적경로 생성을 위해 사용된 Dubins 곡선의 경우 계산속도가 빠르고 경로계획에 바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 주로 2차원 상의 경로문제를 다루기 때문에 이를 3차원 비행경로로 확장시킨 알고리즘을 사용하였다. 경로추종을 위한 유도제어법칙은 Specific Acceleration 명령을 통해 자세를 제어하는 비선형 경로추종 유도법칙을 활용하였으며, 이에 대한 결과를 확인하였다.
MPLS 망에서 설정된 LSP (Label Switched Path)내에 링크/노드 장애나 혼잡이 발생한 트래픽을 대체 경로로 우회시킴으로써 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 것은 필수적이다. 기존에 제안된 기법들은 장애가 발생하기 전에 대체 경로를 미리 설정하기 때문에 빠른 장애 복구를 제공할 수 있지만 자원 낭비가 심하며 기본 LSP와 대체 LSP가 모두 장애인 경우에는 대처할 수가 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 장애를 탐지한 노드가 기본 경로상에 존재할 수 있는 가능한 모든 대체 경로 중에서 비용이 최소인 대체 경로를 계산한 후에 그 경로를 따라서 대체 LSP를 설정하는 동적 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법은 최소 비용인 대체 경로를 계산하기 위하여 제안된 알고리즘을 사용함으로써 비교적 빠른 시간 내에 대체 LSP를 설정할 수 있으며, 자원 효율성이 높고, 기본경로와 대체 경로가 장애인 경우에도 대처할 수 있다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 링크 장애, 노드 장애, 대체 경로 장애, 그리고 동시 발생 장애에 대하여 각각 시뮬레이션 하였다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교해서 동시 발생 장애에서는 성능이 좋지 않았지만, 링크 장애와 노드 장애의 경우에 비교적 성능이 좋았고, 기본 경로와 대체 경로가 장애인 경우에도 복구할 수 있었으며 자원 효율성에서는 월등히 우수했다.
본 논문에서는 수시로 차량이 빠르게 이동하고 차량 밀도가 변화하는 그리드 형태의 도로로 구성된 도심의 VANET 환경에서 패킷 전송 성공률을 높일 수 있는 다중경로 패킷전송기법을 제안하였다. 다중경로 패킷전송기법은 이웃노드 리스트의 정보를 이용하여 목적지까지 다중경로를 정한 후 도달가능성이 높은 순서대로 1개 이상의 다중경로로 패킷을 전송하는 방법이다. 다중경로가 발생할 가능성이 높은 그리드 형태의 도로환경에서 목적지까지의 거리 및 차량 밀도를 기반으로 다중경로를 선정하고 각 경로 별로 패킷 프레임에 선호경로 및 Trace 등의 정보를 추가하여 Local Maximum에 빠질 확률을 낮추고 경로 단절로 인한 경로 복구와 그에 따른 경로 중복 및 패킷 전송지연을 방지하여 패킷 단절률을 낮추고 패킷 전송 성공률을 향상 시킬 수 있다.
본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
최적경로 탐색은 텔레매틱스에서 효용가치가 높은 기술이다. 그렇지만 기존 시스템의 최단 경로가 항상 최적 경로라고 볼 수 없다. 즉 도로위에서는 이동시간이 최소인 경로를 최적경로라고 정의할 수 있다. 이런 최적경로를 탐색하기 위한 여러 가지의 기술 및 알고리즘들이 존재한다. 계층 경로 알고리즘은 로드 네트워크를 주, 부 레이어로 나누어 경로를 탐색한다. 2단계로 나누어 경로를 탐색하기 때문에 경로 탐색 연산시간의 성능은 뛰어나다. 탐색되는 경로 또한 최적 경로에 가까운 결과를 가진다. 2단계로 계층을 분할 할 때, 부 도로를 포함하는 주요도로 영역의 할당 방법은 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 계층 경로 알고리즘에서의 주요도로 선정을 위한 탐색 영역 결정 기법에 대하여 제안한다. 그리고 제안한 기법을 계층 경로 탐색에 적용하는 방법을 기술한다.
애드 흑 네트워크의 요구 기반 라우팅 프로토콜은 노드가 이동하여 경로가 손실되는 경우, 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 송신 노드가 새 경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 새 경로탐색이나 지역 경로 탐색을 수행할 경우, 전송중인 패킷의 지연이 발생한다. 경로 손실로 인한 지연을 줄이기 위해 경로 손실을 예측하고 대체 경로를 구성하여 경로 손실 지연을 줄이는 기법으로써 ARMP와 RPAODV가 있다. 이 라우팅 프로토콜은 링크 상태가 불안정 상태가 될 때, 지역적으로 대체 경로를 구성하여 경로 손실을 회피하는 기법으로써 대체 경로 생성의 성공률은 경로 손실과 전송 지연에 직접적인 영향을 가져온다. 본 연구에서는 이전에 제안된 경로 손실 회피 라우팅 기법들의 효율성을 검증하기 위해서 대표적인 요구 기반 라우팅 프로토콜인 AODV, 경로 손실 회피 라우팅 기법인 ARMP와 RPAODV의 수치 평가식을 제안하고, 각 프로토콜의 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 수치 평가식의 효용성을 검증하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 비교 분석한다.
본 연구에서는 자율운항선박이 복잡한 항계 내에서 다양한 해상 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 계층적 경로 생성 기법을 연계하는 프레임워크를 제안한다. 항계 내에는 항로를 항행하는 선박 외에도 정박 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박뿐만 아니라 항로 표지나 부표와 같은 정적 객체들이 다양하게 분포되어 있다. 자율운항선박의 효율적 운항을 위해서는 운항 중에 조우하게 되는 객체의 정적/동적 속성에 따라 경로 생성 기법이 달리 적용되어야 한다. 본 연구에서 제안한 경로 생성 프레임워크는 항계 내의 정적 객체나 항행 가항 영역 및 항행 불가항 영역 등에 대한 위치 정보들은 사전적 정보로 활용 가능하므로, 샘플링 기반의 전역 경로 생성 기법을 적용하여, 초기 출발지에서 최종 목적지까지의 예상 경로를 생성한다. 그리고 생성된 전역 경로를 추종하며 운항하는 과정에서 조우하게 되는 동적 객체들과의 조우 상황별 국제해상 충돌예방규칙(COLREGs)을 고려한 지역 경로를 생성한다. 샘플링 기반의 전역 경로와 국소 영역에서의 충돌 회피를 위한 지역 경로를 연계하기 위한 계층적 경로 생성 프레임워크를 설계하고, 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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