군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
전략 게임은 여러 종류의 유닛 (Unit)이 존재한다. 각각의 유닛은 특정 유닛에 대해 강한 면모를 보이기도 하고, 또 다른 종류의 유닛에게는 약한 면모를 가지고 있다. 이를 유닛간의 상성이라고 한다. 상성은 전략적 선택을 하는데 기반이 되고, 심리전을 유발하여 보다 게임에 몰입할 수 있게 해준다. 게임 인공지능이 상성을 고려하도록 하기 위해 각각의 유닛 간에 수치화된 상성 정보가 필요하다. 그리고 생성된 수치 자료를 토대로 유닛의 행동방법을 결정할 인공 지능도 필요하게 된다. 다음 행동 및 이동을 위해 주로 사용되는 방법은 영향력 분포도(influence map)이다. 영향력 분포도는 자신과 상대방의 세력을 수치적으로 파악하는 것이다. 하지만 일반적인 형태의 영향력 분포도로는 각 유닛간의 상성을 표현하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영향력 분포도를 상성에 맞게 보정할 수 있는 방법을 제시하여 인공지능이 지능적인 행동을 하도록 돕는 방법을 제안한다. 이를 길 찾기 문제에 적용하여 전략적 이동경로를 선택하는 방법을 제시하였다.
초고층건물의 주된 피난경로인 계단실에 발생하는 연돌효과는 계단실 차압분포에 큰 영향을 주고 피난에 장애가 될 수도 있으므로 적정 범위 내에서 억제되어야한다. 고층건물의 연돌효과를 해소하는 방법을 찾기 위해 몇 가지 경우에 대해 시뮬레이션을 하고 계단실 상하부의 fan으로 가압과 감압을 적절히 병용한 결과 연돌효과에 의한 차압불균형을 해소할 수 있었다.
어떤 미로환경 내에서 로봇이 스스로 목표물을 찾기 위해서는 탐색경로를 결정하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 'Y'형 미로에서 목표물을 탐색하기 위하여 Dynamic Programming을 적용한 미로 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 규격화된 미로 블록을 만들고, 먼저 기존에 연구 되었던 자수법 알고리즘을 자율이동 로봇에 적용해 'Y'형 미로 블록을 탐색하게 한다. 그리고 본 논문에서 제시한 Dynamic Programming을 이용한 미로탐색 알고리즘을 자율이동로봇에 적용하고 미로를 탐색한 후 이두가지 알고리즘을 적용한 로봇의 주행 결과를 각각 비교해 봄으로서 Dynamic Programming을 적용한 자율이동로봇의 미로탐색 방법의 성능을 확인한다.
SCM 경쟁력 재고는 기업 내의 부문별 또는 개별기업 내부의 한정된 개선 노력이 외부의 부문 또는 기업에서의 활동과 연계되어 전체의 최적화가 되지 않으면 그 성과가 극히 제한적일 수 밖에 없다. 따라서 히든 코스트(hidden cost)의 발견 및 유통물류의 최적화에 박차를 가하는 것이 현실이다. 본 연구는 순 물류로 진행한 유통 경로 상에서 만약 역 물류가 발생할 경우 순물류 비용이외 공차(empty driving)로 인한 역물류의 히든 코스트를 최소화하는 모형을 통해 물류이익을 최대화 할 수 있는 방안을 찾기 위해 노력하며 결국 순물류와 역물류상의 유통상의 비용과 이익의 쌍대성에 기초하여 Pull, Push 시스템을 이용한 최적 시스템 모델화를 수행하여 효율적인 물류비용 산정의 방법을 모색한다.
이동 애드혹 네트워크의 경우, 이동 노드들은 자신의 데이터를 처리하는 기능 이외에 다른 노드의 데이터를 전달하는 기능을 하게 된다. 이러한 기능을 수행하기 위하여 노드는 더 많은 에너지를 소비하게 되므로, 에너지 소비량이나 에너지 균형과 같은 에너지 관련문제가 중요한 관심 분야로 조명되고 있다. 이에 관련된 연구들은 최적으로 에너지 균형을이루는 경로를 찾기 위한 방법에 관한 것이었다. 그러나 기존의 연구들은 데이터 통신 중간의 에너지 균형에 대해서는 고려하지 않고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해노드 경고 알고리즘 (NOAL)을 제안한다. NOAL에서, 데이터를 전달하는 중간 노드들은 자신의 에너지 보유량을 검사하여 기준 값 이하일 경우, 자신의 에너지 정보를 다른 노드들에게 알리게 된다 이는 다른 노드들로부터 자신에게 더 이상의 데이터를 보내지 않도록 하며,자신은 데이터 전달에 의한 에너지 소모량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 NOAL을 이용하여 LEAR with NOAL (LENOAL) 을 제안한다. 실험을 통해서 결과를 산출했으며, 본 논문에서 제시한 알고리즘이 에너지 균형을 21-36% 정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
최근의 인터넷의 DDoS문제는 점점 더 빈번하고 심각해지고 있다. 많은 전문가들이 DDoS에 대한 방어를 위해 많은 연구를 하고 있다. 위장된(spoofed) IP 주소로 더욱 복잡한 DDoS 공격들에 대한 방어를 위한 일련의 연구들의 일환으로서 Pi 가 제안되었다. Pi는 패킷 표기 방식의 접근을 함으로써 위장된 근원지 IP 주소와 관계없이 victim은 동일한 경로를 통해서 도착한 패킷인지를 패킷 단위로 구별할 수 있게 한다. 표기 비트의 크기는 Pi 방식에서 성능에 영향을 주는 중요한 요소 중 하나이다. 최적의 표기 비트의 크기는 인터넷 환경과 토플로지에 영향을 받는다. 기존의 Pi 는 인터넷 서비스(ISP)의 가장자리에 설치함을 전제로 하였다. 이 논문에서는 인터넷 서비스의 말단 호스트에 설치되는 Pi 필터에서 최적의 효율을 위한 표기 비트의 크기를 찾기 위해 노력하였다.
물류정보 시스템은 차량경로의 효과적인 해를 찾기 위한 시스템이다. 효율성을 고려한 시스템은 최대 속력, 최단 거리를 고려하였지만 현실에서 교통상황에 따라 오차가 발생할 수 있다. 따라서 물류시스템에 실시간 교통상황 반영하여 그 방법을 모색하고자 한다. 본 논문은 물류운송 정보의 실시간 모니터링을 위해 GPS와 GIS시스템을 이용하여 해당차량이 위치한 교통상황을 반영한 시스템을 제안함으로서 도로 위에서 지체되는 시간을 최대한 줄여 시간과 비용을 절감하는 효과적인 해를 제시하고자 하였다. 본 연구는 각종 물류 운송 분야에 적용가능하다는 측면에서 큰 효과가 기대된다.
센서 네트워크 상의 센서 노드들은 싱크 노드의 ADV 메시지를 통한 질의에 해당하는 정보를 싱크 노드에게로 전송하며 싱크 노드는 수신한 정보를 사용자에게 제공한다. 그러나, 센서 네트워크을 위한 각종 라우팅 알고리즘들은 싱크 노드가 요청하는 해당 질의에 맞는 정보를 가지고 있는 센서 노드의 위치를 알기 위하여 매번 전체 네트워크로 ADV 메시지를 퍼뜨리는 방법을 사용하기 때문에 전체 네트워크의 수명과 직접적인 관련성이 있는 센서 노드들의 에너지 소비량을 극심하게 증가시킨다. 본 논문에서는 싱크 노드의 질의에 해당하는 목적지 노드를 찾기 위한 초기 경로 설정 시, 방향성 정보를 가진 ADV 메시지를 제한된 방향으로만 전파함으로써 관련없는 노드들의 메시지 송수신으로 인한 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 하는 새로운 메시징 기법을 제안하고 이의 효율성을 모의실험을 통하여 나타내 보인다.
현재의 인터넷은 IPv4를 기반으로 하며, CIDR(Classless InterDomain Routing)을 이용하여 IP의 고갈을 막으려고 노력하고 있다. 그러나, 이는 근본적인 대책이 아니기 EOans에 IP는 점차 고갈되어 미래에는 IPv6로 옮겨갈 것으로 보인다. 이렇게 IPv6로 발전함에 따라 IP 주소는 매우 늘어날 수 있으나, source 주소와 destination 주소의 헤더가 커짐에 따라 헤더의 IP 주소를 모두 읽어보는 데에 많은 비용(cost)이 들게 된다. 따라서, ISP들은 MPLS(Multiprotocol Label Switching)를 사용하게 될 것이다. 또한, MPLS는 기존의 IP 주소를 이용한 라우팅은 경로를 찾기 위해 필요이상으로 많은 정보를 요구한다고 보고, 레이블 개념을 도입하여 스위칭해주는 역할을 한다. 이렇게 하면 라우팅을 위해 IPv6로 인하여 더욱 길어진 IP 주소를 요구하지 않고 단지 레이블을 붙임으로 속도를 향상시킬 수 있다. 이러한 환경에서의 이동 IP는 COA를 얻게되면 레이블을 붙여서 목적지까지 전달되게 된다. 이렇게 전달되는 이동 IP에서 COA와 레이블을 합쳐서 하나로 보내는 방식으로 이동 IP의 효율을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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