선박경제운항이란 예보된 기상정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 지리적 운항경로를 바꾸거나 적절하게 엔진 출력을 조절하는 방법이 필요하다. 그러나 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 지리적 운항 경로의 결정은 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 5개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.41%, 최대 1.45% 개선시킬 수 있었다.
모바일 로봇의 경로 계획의 경우 주로 위치로 표현되는 2차원 공간 상에서 현재 위치에서 목표 위치까지 모바일 로봇이 도달하도록 경로를 계획한다. 그러나 nonholonomic 구조를 가지는 모바일 로봇의 경우 기구학적 제약에 의해 추종 불가능한 경로가 존재하게 된다. 또한 nonholonomic 모바일 로봇은 진행 방향을 포함한 3차원 공간 상에서의 경로 계획이 이루어져야 한다. 모바일 로봇의 경로 계획 알고리즘으로는 A* 경로 계획 알고리즘이 주로 사용되는데, A* 경로 계획 알고리즘은 경로 계획 시 현재 위치에서부터 노드를 확장시켜 가며 경로를 탐색한다. 이 때 각 노드로부터 목표 위치까지의 비용을 계산하기 위해 heuristic 함수가 사용된다. 기존의 A* 경로 계획 알고리즘의 경우 Euclidean 거리에 기반한 heuristic 함수가 사용되었으나, 이 경우 모바일 로봇의 진행 방향은 고려하지 않아, 로봇의 목표 위치에 도말만 할 뿐 목표 방향으로의 도달은 보장 할 수 없다. 본 논문에서는, A* 경로 계획 알고리즘을 통해 nonholonomic 모바일 로봇이 목표 위치에 목표 방향에 맞추어 도달할 수 있도록 경로 생성이 이루어지는 heuristic 함수를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.
실제 도로에서 목적지까지 이동할 때, 일반적으로 직선 경로가 방향전환이 잦은 경로보다 이동시간이 적게 걸린다. 왜냐하면, 방향을 바꾸기 위해서는 속도를 줄여야 하기 때문이다. 또한, 교차로에서 좌회전(우회전, U턴)을 하려면 직진의 경우보다 신호 대기 시간이 길 가능성이 높다. 이 논문에서는 방향전환을 줄이기 위해서 기존의 경로 탐색 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기본적으로 기존의 계층적 $A^*$ 알고리즘을 따르지만, 간선에 대한 가중치 부여 방법이 다르다. 즉, 방향이 바뀌는 간선에 대해서 가중치를 낮게 주어 전체 경로의 직진성을 유지한다.
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.
최근 주상복합형의 주거공간, 지하철, 대형쇼핑몰 등 건물내부가 복잡하고 대규모인 공간에서 머무르는 시간과 기회가 날로 증가하고 있다. 건물이 복잡할수록 건물 내에서 사람들이 원하는 목적지에 도착하기까지 보다 많은 시행착오를 겪으면서 이동하게 된다. 시행착오를 줄이고, 보다 빠르게 이동하기 위해서는 최단경로를 탐색하여 제공하는 시스템이 필요하게 된다. 이러한 대규모 공간 내에서의 최적이동경로에 대한 정보는 특히 화재나 정전, 테러위협과 같은 응급상황에서 더욱 필요로 하게 된다. 이에 본 연구에서는 Raster GIS기반의 데이터구조 상에서 $A^*$알고리즘을 사용한 최단경로 탐색기법을 비교, 분석하고자 한다. 평상시에는 건물내부에서의 위치 이동시에 필요한 최단 경로를 제공하고, 응급상황에서는 탐색시간을 최소화하여 대피 경로를 제공하는 방안을 제시하였으며, 이를 캠퍼스 건물을 이용하여 예시하였다.
본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 기존 유전 알고리즘과의 성능 분석에 대한 결과는 비용면에서나 지연시간면에서 제안한 알고리즘이 우위에 있는 것으로 나타났다. 또한, 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.
사고수목을 이루는 게이트나 기본사상이 많아질수록 정상사상 확률의 정확한 계산이 어려워진다. 이를 극복하기 위해 BDD 방법을 적용하면 중소형 사고수목의 경우 짧은 시간에 근사계산 없이 정확한 값을 구할 수 있다. CUDD 함수를 이용하여 사고수목을 BDD로 변환하고 그로부터 정상사상의 발생확률을 구하는 고장경로 탐색 알고리즘을 고안하였다. 후방탐색 알고리즘은 전방탐색 알고리즘보다 고장경로의 탐색과 확률계산 시간에서 효과적이다. 이 탐색 알고리즘은 BDD에서 고장경로를 찾는데 있어서 탐색시간을 줄일 수 있고, 해당 사고수목의 단절집합과 최소단절집합을 찾는 유용한 방법이다.
최단 경로란 유향(有向) 또는 무향(無向) 그래프에서 어떤 두 점 사이를 맺는 유향 또는 무향 경로 중 가장 짧은 것, 즉 가지의 길이 합을 최소로 하는 것을 구하는 문제. 그래프가 평면 접속인 경우에는 쌍대(雙對) 그래프의 최대 흐름을 구하는 문제와 등가이다. 본 논문에서는 최단 경로 문제를 풀기 위하여 Dijkstra의 장점은 살리고 단점을 보완하는 방향성을 가지는 Dijkstra 알고리즘을 제안하였다. 사례연구를 통하여 제안한 알고리즘은 출발점에서 도착점까지 최단 경로를 빠른 시간에 찾아가는 것을 보였다.
실제 도로망에서의 최적의 경로는 도로의 상황에 따라 수시로 변하게 된다. 따라서 경로 탐색 시스템에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 실시간적으로 변화하는 도로의 상황을 고려한 경로 탐색이 이루어져야 한다. 기존의 존재하는 대부분의 경로 탐색 기법들은 도로 상황을 고려한 경로 탐색 방법이 아니며, 도로 정보를 이용할 경우 효율적인 탐색을 수행하기 어렵다. 따라서 도로 상황을 반영한 새로운 탐색 기법이 필요하다. 이 논문에서는 TPEG와 같은 기술을 이용한 단말기 기반에서 경로 탐색이 이루어지기 위한 실제 도로망 추상화 기법을 제시한다. TPEG을 통해 전송된 교통정보를 이용하여 단말기 기반에서 보다 질 놓은 경로를 제공한다. 제시하는 기법은 실제 도로망을 간략한 그래프로 추상화하여 교통 정보를 이용하기 위한 기반을 제공한다. 실제 노드를 기반으로 경계 노드를 생성하며, 연결 정보가 같은 경계 노드들 간의 병합이 이루어진다. 실제 경로 탐색을 수행하기 전 추상 그래프 탐색을 통해 경로가 존재하는 탐색 영역을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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