본 논문은 일반적인 경로탐색기법의 사용으로 인한 단점들을 보완하며 공간적, 시간적, 안정성을 만족하는 효율적인 경로탐색기법인 IRCT기법을 소개하고, 이를 가정용 청소로봇에 적용한다. 기존의 경로탐색 기법인 A*알고리즘은 격자이동을 하여야만 하는 한계로 인하여 이동저리에 있어서 비효율적이고, 그에 따른 시간적 손실과 에너지의 손실 등이 따른다. IRCT 기법은 A*알고리즘에서 사용하는 격자이동에 대한 문제점을 장애물과 비장애물을 재 정의하여, 격자이동이 아닌 노드와 노드 사이를 이동함으로써 효율성과 안정성을 동시에 만족시킨다. 청소용 로봇에 IRCT기법을 적용하기 전 실험을 통하여 IRCT기법과 A*알고리즘을 비교함으로써, 두 기법사이의 인동거리와 시간적 효율성을 확인하고, IRCT기법의 안정성을 보인다.
본 논문은 다양한 네트워크를 편리하게 분석할 수 있는 실용적인 유전 알고리즘 기반 경로탐색 시스템인 GAPS를 제안하고자 한다. 이러한 목적을 위해 GAPS는 네트워크 모델링을 위한 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스와 모델링 및 탐색 과정에서 발생하는 데이터들을 관리하기 위한 데이터베이스 관리 시스템, 다양한 네트워크를 분석하기 위해 개발된 간단한 유전 알고리즘을 결합하여 개발되었다. 특히, 기존의 유전 알고리즘들이 단락이 많고 두 개 노드 간 실행가능 경로 수가 많지 않은 네트워크를 분석하는데 적합하지 않았던 반면, GAPS는 실행가능 경로와 실행불가능 경로를 모두 적절히 평가할 수 있는 적합도 함수를 사용하는 유전 알고리즘에 기반하고 있어 해 집단의 다양성을 유지하면서 다양한 네트워크들을 분석할 수 있다. 실험결과, GAPS를 통해 단락이 많은 네트워크와 단락이 적은 네트워크를 모두 편리하게 분석할 수 있다는 점과, GAPS가 기존의 경로탐색문제를 위한 유전 알고리즘들과 대비되는 장점을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획의 복잡도는 단일 구간 경로 계획을 위한 복잡도보다 크게 더 높다. n개의 다중 임무점을 방문하는 경로 계획을 위해서는 $n^2+n$번의 단일 구간 경로 계획이 필요하다. 본 논문에서는 동적 변화 환경에서 다중 임무점을 방문하기 위한 최적의 경로 계획 알고리즘인 Multiple Mission $D^*$ Lite($MMD^*L$) 알고리즘을 제안하였다. $MMD^*L$은 앞서 수행된 단일 구간 경로 계획 정보를 재사용함으로써 복잡도를 감소시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 경로의 최적성은 양보하지 않으면서도 복잡도가 급격하게 감소하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 보다 신뢰성이 요구되는 MPLS 망을 위한 복구경로 할당에 대하여 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 QoS 파라미터에 근거하여 사용자 트랙픽을 분류한다. 실시간 트래픽과 비실시간 트래픽의 우선 순위를 부여하여 예비경로를 할당한다. 제안된 알고리즘은 이러한 우선순위 기법을 통하여 상대적으로 고가인 양질의 서비스를 요구하는 실시간 트래픽의 오류에 대비하여 보다 신뢰성이 보장되는 복구경로를 제공한다. 또한 복구 경로로 설정시 링크 사용에 의해 발생되는 네트워크 자원의 부족 문제해결을 개선 향상시킬 수 있다. 제안된 알고리즘은 프로그램 툴을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존 알고리즘과 비교 분석되었으며 그 결과 유효성을 확인하였다. 또한 복규율에서 기존방식에 비해 89%에서 98%로 9% 개선효과가 있다.
본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
운행시간표 기반 대중교통 경로 탐색 알고리즘은 운행계획에 따른 정류장별 출 도착 시각을 이용하여 최소 이동 시간이 소요되는 단일 경로를 산출한다. 다만, 경로 계산 과정에서 환승 저항, 대안 경로 선택 등의 추가 요소들을 반영하는데 한계가 있다. 본 연구는 환승 저항 및 다중 경로 탐색이 반영된 개선된 RAPTOR 알고리즘을 제안한다. 환승 저항은 환승 시점에 적용되며, 교통수단 유형을 구분하여 적용하였다. 본 연구에서는 수도권 대중교통 이용승객의 실제 이동 경로를 기준으로 개선 전 후의 알고리즘 결과를 분석하였다. 이를 통해 제시한 알고리즘이 승객의 다양한 경로 선택 기준을 반영한다는 것을 확인하였다.
정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.
본 연구는 엄격한 시간제약 차량경로문제에 대하여 유전자알고리즘과 휴리스틱 기법을 이용하여 최적해를 산출하는 것이다. 문제해결을 위해 수리적 모형을 구성하고, ILOG-CPLEX를 이용하여 최적해를 산출하였다. 임의 생성방법과 세이빙 휴리스틱을 적용한 초기해 생성, 실행불가능해의 교정과 유전자 알고리즘 종료 후 2-opt, Or-opt 등 해교정 및 해개선을 위한 과정이 추가된 하이브리드 유전자 알고리즘을 구축하여 엄격한 시간제약이 있는 차량경로 문제에 적용하여 솔로몬 예제와 비교하고, 제안한 알고리즘의 해공간탐색능력, 수렴성, 휴리스틱 기법의 효과를 확인하였다.
본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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