로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.
Flooding 탐색 알고리즘은 고도의 생존성과 신뢰성이 있으므로 전술응용을 위한 효과적 라우팅 메커니즘이라고 알려져 있다. 그러나 망 효율성 측면에서는 큰 결점을 갖고 있다. 본 논문에서는 음성 트래픽에 대하여 최대 4개의 링크와 2개의 우선순위클래스를 갖는 전술 회선교환 격자망을 MFDL 경로기법을 사용하여 호설정시간 증가 및 알고리즘의 프로세서로딩없이 회선교환망의 블로킹 확률에 대한 성능개선 방법을 제안하였다.
무선 센서 네트워크에서 통신 행위는 라우팅과 브로드캐스팅의 두 가지 형태로 특징지어질 수 있으며, 이중 브로드캐스팅은 효과적인 경로 탐색 및 패킷 전달을 위해 사용된다. 그러나 브로드캐스팅은 패킷의 중복 전달로 인한 에너지의 과소비로 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 2-hop 이웃노드 정보를 이용하는 Dominant Pruning 방식을 기반으로 중복된 포워드 노드를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 포워드 노드 수 및 네트워크 수명 면에서 우수한 성능을 나타냄을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
연구실 실험, 파일럿 플랜트 및 반응기 운전 중 화학물질에 의한 안전사고가 발생하고 있다. 합성 실험을 시작하기전 사고예방을 위해 관련 정보들을 찾아볼 필요가 있으며, 공정설계 단계에서도 반응 폭주 예방을 위한 반응정보의 확보는 필수적이다. 합성반응 관련 정보는 인터넷을 포함해 다양한 source가 존재하지만, 검색에 오랜 시간이 걸리고, 합성법마다 사용되는 물질도 달라 적정경로 선택의 어려움이 있다. 연구자들의 합성경로 검색시간단축과 합성 시 존재할 수 있는 위험성 및 중간생성물질들의 확인에 도움을 주고자 본 연구는 스마트 합성경로 탐색시스템을 제안하였다. 제안한 탐색시스템은 Python 패키지인 Selenium을 사용한 Web scraping 및 Web crawling을 통해 인터넷에 존재하는 정보를 수집하여 DB를 자동으로 갱신한다. 경로 탐색 알고리즘은 depth-first search에 기반하여 목표 물질을 기준으로 탐색을 진행하고, 유해화학물질 등급, 수율 등을 구분하여, 제한된 경로 단계 수치내에 있는 모든 합성 경로를 제안한다. 또한 각자의 연구 목적에 맞게 연구원들이 가진 비공개 데이터를 형식을 맞춰 DB에 등록하여 확장할 수 있다. 시스템은 차후에 무료 사용이 가능하도록 open source로 공개할 예정이다. 개발 시스템은 연구자들이 제안된 경로를 참고하여 더 안전한 반응 방법을 찾고, 사고의 예방에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
포워딩 엔진은 외부 인터페이스를 통해서 들어오는 패킷에 대해서 IP 주소를 기반으로 목적지로 향하는 다음 홉을 결정한다. 이러한 고성능의 패킷 처리를 위한 포워딩 엔진을 설계함에 있어서 IP 주소 탐색은 중요한 요인이다. 본 논문에서는 검색경로 압축 트라이에 기반한 IP 주소 탐색 알고리즘의 성능을 향상시키는 분할 압축 탐색 기법을 제시한다. 제시된 분할 기법을 통해서 IP 주소 탐색의 메모리접근 횟수를 줄인 수 있으며, 프로그램 가능한 네트워크 프로세서에 적용할 수 있다.
DNA 컴퓨팅은 생체 분자들의 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술로, Np-complete문제를 해결하기 위하여 사용되고 있다. 하지만 DNA 컴퓨팅 기술만으로 NP-complete 문제를 해결할 경우에는 해를 찾지 못하거나 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고, 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안했다. 그리고 ACO를 NP-complete 문제 중의 하나인 Hamiltonian Path Problem에 적용하였다. 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 효율적으로 표현할 수 있다는 것을 확인하였다. 또 한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50%정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 정확한 경로를 탐색할 수 있었다.
본 논문에서는 3단계 블록 매칭 알고리즘을 위한 새로운 4-경로 파이프라인 구조를 제안한다. 4-경로 파이프라인 구조를 위하여 현재 블록과 탐색 영역을 각각 4개의 부영역으로 분할하여 병렬처리하는 방법을 개발하였다. 4개의 부영역으로부터 메모리 접근의 충돌 없이 픽셀 데이터를 동시에 읽어 들이기 위한 메모리 분할 방법을 개발하였다. 제안된 구조는 C언어와 VHDL로 설계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 제안된 구조는 실시간 모션 추정 응용에 사용될 수 있는 높은 성능을 얻을 수 있었다.
전파가 미치지 않는 3차원 지형에서의 음영공간을 항공기가 안전하게 목적지까지 비행하는 최단 경로를 구하고자 하는 것이다. 여기서 비교적 넓은 음영공간을 다각형 형태의 볼록 다각형으로 분할하고, 분할된 볼록 다각형 내에서는 가중치 값에 따라 중간목적지까지의 경로를 찾고, 그 중간목적지를 시작점으로 하여 인접한 다각형에서 다시 목적지를 찾아가는 과정을 분할된 다각형 내에서 반복해서 최종 목적지까지의 최단 경로를 찾아가는 방법을 제안하였다. 구현은 3차원 실지형 상에서 전파가 미치지 않는 음영공간상에 Graph Growth 알고리즘의 임계값을 적용한 수정된 알고리즘을 이용하여 최단 경로를 탐색하였다. 실험에 의해 본 논문에서 제안한 방법이 효과적인 비행 궤적을 생성하였다.
도시에서 수요지점간을 이동하는데 걸리는 시간은 출퇴근시간 및 낮시간대와 같이 시간대에 따라 차이가 발생한다. 또한 배송 경로 중 특정구간에는 아파트나 학교, 기업 등과 간이 배송점이 밀집되어 있어 차량이 이동속도에 영향을 받지 않는 수요지점들이 포함되어있다. 그러나 기존의 차량경로 문제에서는 이러한 차량의 이동속도에 시간대에 따라 정체현상 등을 감안하거나 밀집되어있는 수요지점의 특성 또한 고려되지 않고 있다. 이 밀집지점들의 특성을 파악하여 한 개의 큰 배송점으로 처리하면 고려해야할 배송지점의 수를 대폭 축소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 시간대에 따라 수요지점간 이동속도가 달라지는 동적인 환경을 고려하되, 밀집지역을 고려한 차량경로를 구성하는 효율적인 알고리즘을 개발하였다. 개발된 해법은 최적해와 컴퓨터시뮬레이션 모형을 구축하여 최적해와 비교해 봄으로써 그 수행도를 평가하였다.
$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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