비가산경로비용(Non Additive Path Cost)에서 경로를 구성하는 링크통행비용의 합이 경로통행비용과 일치하지 않는다. 비가산성 비용의 적지 않은 사례가 교통부문에 존재하고 있으나 교통망 균형모형은 대부분 가산경로비용 가정에 의존하고 있다. 이 경우 교통망모형은 경로에 속해있는 링크의 통행비용에 선형적으로 증가한다는 경우에 한정된다. 비가산경로비용 대표적인 예로서 특정지역을 출입하는 통행료 체계를 들 수 있다. 이 체계는 차량이 진입(Entry)하면서 인식되고 진출(Exit)하면서 통행료가 정산되므로 링크의 요금이 경로에 선형적으로 반영되지 않는다. 본 연구는 지역기반 통행료 부과체계를 중심으로 새로운 Wordrop 균형모형을 제안한다. 제안된 모형은 비가산경로비용을 가산경로비용으로 전환되기 위해 이진표식변수를 도입한다. 제안된 모형은 경로를 열거하지 않고, 기존의 최적경로탐색기법과 비선형알고리즘이 적용이 가능하며, 수식과 해법에서 네트워크의 변형이 요구되지 않는다는 측면에서 기존에 제안된 모형보다 일반화되었다고 할 수 있다. 증명과 사례연구를 통하여 모형을 검증한다.
잠수함은 수중에서 임무를 수행하며, 은밀성을 강점으로 하는 매우 위협적인 무기 체계이다. 하지만 잠수함 센서에 의해 탐지되거나 수면 위로 부상하여 노출될 경우 적으로부터 공격을 받을 수 있는 위협에 직면하게 된다. 본 연구는 적 수상함정의 탐색활동과 잠수함의 잠항능력을 고려하여 생존율을 극대화하는 최적의 이동경로를 계획하였다. 잠수함의 생존율을 극대화하기 위한 이동경로 계획 수리모형을 구축하고, ILOG CPLEX를 이용하여 수리모형을 검증하였다. 잠수함의 생존율을 보장하고, 목표지점으로 이동하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 이동경로, 이동 단위시간(거리), 생존율, 계산시간을 도출하였다.
본 논문에서는 바닥고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.
MANET(Mobile Ad-hoc Networks)에서 참여 노드 수가 증가할수록 경로탐색을 위해 브로드캐스팅되는 제어메시지가 폭발적으로 증가하게 되어 네트워크 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 이런 브로드캐스트 스톰 문제(broadcast storm problem)의 발생 확률을 낮춰 네트워크 성능을 높일 수 있는 노드 상태 제어 알고리즘을 제안한다.
DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 이용하여 조합 최적화 문제에 적용하는 연구가 많이 시도되고 있다. 특히 TSP(Travelling Salesman Problem)는 간선에 대한 가중치 정보가 추가되어 있기 때문에 가중치를 DNA 염기 배열로 표현하기 위한 효율저인 방법들이 제시되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 정점과 간선을 효율적으로 생성하고 표현된 DNA 염기 배열의 간선에 실제간을 적용하여 가중치 정보를 계산하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. 실험에서 ACO를 TSP에 적용하여 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 초기 문제 표현에서 우수한 적합도 값을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.
In this paper, we applies two methods - Genetic Algorithm(GA) and $A^*$ Algorithm - to find the optimal path in route guidance system. Under the assumption that the traveling costs of each link are given, the task to find the optimal path becomes very complicated problem if the number of nodes or links increase. Two well-known algorithms are modified to resolve the problem and the preliminary demonstration show both optimistic result and needs to improvement.
MPLS망에서 루프 경로가 형성되는 것을 방지하기 위한 방안으로 Ohba는 칼라 스레드 알고리즘을 제안하였다. LSP를 설정할 때 중간 노드가 칼라와 홉 카운트, TTL 값으로 표현된 스레드 정보를 LDP메시지를 이용하여 다운스트림 노드에게 전달한다. 그 다음 같은 칼라의 스레드가 다시 접수되면, 루프 경로가 형성되었음을 감지하고 다른 경로의 탐색을 시도한다. 메시지가 egress 노드에 도착하면 ingress 노드까지 업스트림으로 확인 메시지를 역 전송하여, 루프가 없는 경로를 설정한다. 이를 위해 Ohba가 스레드의 상태를Null, Colored, Transparent의 세 가지로 정의한 것을Extending, Merging, Stalling, Null, Transparent의 5가지로 확장하여 정의하고, 이에 따라 관련 FSM과 TCB를 재정의 하여 스레드 상태의 모호성으로 인한 잘못된 동작과 오버로드의 발생을 개선코자 하였다. 그리고, Stalling 상태에서 스레드 생성을 회피함으로써, 성능의 향상을 유도하였다.
Mobile Ad Hoc Network(MANET)은 잦은 경로 단절과 경로 재설정으로 인한 지연 때문에 차량환경에 적용이 쉽지 않다. 이런 문제를 해결하기 위하여 VANET(Vehicular Ad Hoc Network) 알고리즘이 제안되었으며, 이들 중에서 위치 정보 기반의 라우팅 프로토콜이 유용한 것으로 알려져 있다. 도심환경에서는 차량의 잦은 이동과 함께 높은 건물들로 인한 전파 방해로 빈번한 네트워크 단절을 일으키지만 현재의 VANET은 이러한 도심환경을 고려하지 않기 때문에 토폴로지의 단절이 빈번히 일어난다. 본 논문에서는 도심환경 내에서 노드들의 이동방향을 측정한 후 캐쉬 테이블을 통하여 비교하여 교차로를 탐색하는 방법을 개선하고, 전송 홉 수를 최대한 줄여 전송효율을 높이는 라우팅 알고리즘을 제시한다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘 수행에 필요한 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리론 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZP-DFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 깊이우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하고 테스트 함수 및 복원 계수의 LSB를 이용함으로써 추가 메모리를 제거하였으며 SPIHT와 동일한 성능을 가진다. MZP-DFS는 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있으며, 각각의 공간트리를 병렬적으로 수행할 수 있기 때문에 실시간 이미지 압축에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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