무선 매쉬 네트워크에서의 액세스 포인트의 배치는 예상 가입자의 위치와 서비스 공급자의 위치, 액세스 포인트의 수를 모두 고려해야 하는 NP-complete 문제이나, 효율과 비용의 측면에서 간과할 수 없는 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대규모 매쉬 네트워크의 효율적인 배치를 위해, 유전 알고리즘을 사용하여 최소한의 액세스 포인트를 사용하여 최대한의 가입자를 수용할 수 있는 무선 메쉬 네트워크의 배치 방안을 모색한다. 구현을 통한 성능평가 결과와 수치적 분석은 본 문제 공간에서의 유전 알고리즘의 효용성을 입증한다.
MUD 적응빔형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 기준신호를 필요로하지 않는 Blind 방식이며 두단계로 이뤄진다. 첫 번째 단계는 수신신호의 대략의 위치를 파악하는 탐색단계이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 파악된 각각의 위치를 이용해서 정확한 입사신호의 위치와 신호를 검출해낸다. 컴퓨터 시뮬레이션은 다중경로 Rayleigh Fading 채널의 CDMA 환경에서 구현했다.
본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.
The common shortest path problem is to find the shortest route between two specified nodes in a transportation network with only one traffic mode. The public transportation network with multiple traffic mode is a more realistic representation of the transportation system in the real world, but it is difficult for the conventional shortest path algorithms to deal with. The genetic algorithm (GA) is applied to solve this problem. The objective function is to minimize the sum of total service time and total transfer time. The individual description, the coding rule and the genetic operators are proposed for this problem.
In case of the big city, choosing the adequate root of which we can reach the destination can affect the driver's condition and driving time. so it is quite important to find the optimal routes for arriving the destination as considering the factors, such as driving conditions or travel time and so on. In this paper, we develop route choice model with considering driving conditions and travel time, and it can search the optimal path which make drivers reduce their fatigues using genetic algorithm.
Ad-hoc 네트워크 환경에서의 많은 라우팅 알고리즘들은 소스 라우팅 기법을 기초로 설계되었으며 밀집된 ad-hoc 환경에서의 최단경로설정은 짧은 기간동안만 유지되는 제약사항이 존재한다 때문에 SSA와 ABR과 같은 라우팅 프로토콜은 링크 안정성을 고려하여 좀더 안정적인 경로를 탐색한다. 본 논문은 Ad-Hoc network 환경에 현실적으로 적합한 SSA 라우팅 알고리즘을 바탕으로 utilization 메트릭을 고려한 새로운 라우팅 기법에 대해 제안한다. 제안된 방식에서는 SSA의 특정 메트릭에 의한 병목현상을 해결하기 위해 연결을 위한 여러 경로들을 누적 utilization에 따라 분산시키도록 하여 네트워크상의 로드 밸런싱을 추구하였다. 성능 분석을 위해 기존의 라우팅 기법인 AODV와 SSA를 참고 비교 대상으로 하였다. ns-2 네트워크 시뮬레이션 결과 선택되어질 수 있는 안정적인 route가 많은 경우 전체 트래픽이 여러 경로들로 분산되어 경로 재설정(route reconstruction) 횟수를 현저히 줄이는 좋은 성능을 보였다
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.
Ant Colony System(ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 이것은 greedy search뿐만 아니라 exploitation of positive feedback을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 전통적 전역갱신과 지역갱신 방법에 개미들이 방문한 각 간선에 대한 방문 횟수를 강화값으로 추가한 새로운 방법의 ACS를 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TCS 문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 ACS 방법을 비교 평가해, 최적해에 더 빨리 수렴함을 실험을 통해 알 수 있었다.
Ascon은 2015년부터 진행되고 있는 NIST 경량암호 공모사업의 최종 라운드 후보 중 하나이며, 해시 모드 Ascon-Hash와 Ascon-Xof를 지원한다. 본 논문에서는 Ascon-Hash의 충돌 공격을 위한 MILP 모델을 개발하고, 해당 모델을 통해 양자 컴퓨팅 환경에서 활용 가능한 차분 경로를 탐색한다. 또한, 탐색한 차분 경로를 이용하여 양자 컴퓨터를 사용할 수 있는 공격자가 3-라운드 Ascon-Hash의 양자 free-start 충돌쌍을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 공격은 Ascon-Hash에 대한 충돌 공격을 양자 컴퓨팅 환경에서 최초로 분석했다는 점에서 유의미하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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