최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.
이 논문에서는 Semi-lightpath를 이용한 복구 경로의 준-동적 조합에 의한 WDM 망 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 광파장 채널의 종단 노드간에 여러 개의 부분적인 대체 광파장 채널을 연결함으로써 복구를 수행한다. 이 방법은 정적인 복구 기법과 동적인 복구 기법의 장점을 모두 수용하여 빠른 복구 속도와 복구 동작의 유연성을 동시에 제공하며, 종단간 대체 경로를 여러개의 부분적인 대체 경로로 분할함으로써 복구 경로 및 예비 대역폭의 공유 정도를 높여 통신망 자원 이용의 효율성을 높일 수 있다.
물류센터내에서는 작업자에 의한 지게차 작업이 주를 이루고 있으나, 점차 물류센터의 대형화, 자동화 및 지능화에 의해 무인지게차에 의한 작업에 관한 연구가 진행되고 있다. 최근 작업 생산성을 높이기 위해, 본 연구진에 의해 이중 포크 (Dual Fork) 장착형 무인지게차에 대한 검토가 이루어지고 있으며, 이중 포크형 무인지게차에 대해서는 새로운 방법의 동적경로할당이 요구된다. 본 연구에서는 4단계 심플한 동적 경로 할당 알고리즘을 제안하였으며, 실제 물류센터에서 유용하게 사용될 수 있도록 하였다. 마지막으로는 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증하였다.
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.
첨단교통정보시스템(ATIS)의 핵심 요소라 할 수 있는 동적경로안내 시스템(Dynamic Route Guidance System : DRGS)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해 줌으로써 날로 심화되어 가고 있는 교통혼잡을 최소화할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로 안내 알고리즘을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 우선 하부구조기반(Infrastructure Based) DRGS와 개인차량기반(In-vehicle Based)DRGS의 장단점을 운전자, 교통행정당국, 그리고 교통체계관점에서 비교하였고, 시스템 아키텍쳐와 경로안내 알고리즘간의 상호관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자 평형(User Equilibrium)경로안내전략과 시스템최적화(System Optimal) 경로안내전략을 이상형 교통망(Idealistic Network)을 통해 비교분석하였다. 여기에는 현재 ITS-America에서 System Architecture 평가를 위해 사용한 INTEGRATION이라는 ITS Simulation Model과 그 통행저항함수를 사용하였다. 이를 토대로 돌발적 교통혼잡상황 아래서 사용자평형 경로안내를 제공할 경우 야기될 수 있는 Braess` Paradox 문제와, 총통행시간을 최소화하기 위한 시스템최적 경로안내를 제공할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance)문제를 동시에 고려한 적응형 동적경로안내 알고리즘을 개발하였다. 여기에는 돌발적 교통혼잡하에서 통행시간을 동적으로 예측하기 위해 이산형 확정적 대기행렬모형(Discrete Deterministic Queueing Model)이 사용되었다. 한편 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 이상형 교통망과, 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.
본 논문에서는 동적 다중경로 환경에 대한 DTV수신 성능 개선을 위하여 정보 데이터 세그먼트 부분에서는 Stop and Go 알고리즘을 사용하고 313 세그먼트 중 한 개만이 훈련열로 쓰이는 기존의 ATSC 표준의 데이터 프레임 구조보다 더 많은 훈련열이 들어있는 새로운 데이터 프레임 구조를 제안한다. 정보가 없는 널 패킷을 훈련열로 대체하기 때문에 데이터의 손실 없이 더 많은 훈련열을 사용하여 특히 동적 다중경로 환경에서 등화기의 수렴 특성을 개선할 수 있다. 전산 모의 실험을 통하여 동적 다중경로 환경의 도플러 천이에 대한 시스템 수신 성능의 개선을 확인하였다.
센서 네트워크에서 싱크가 이동성을 가지게 되면, 네트워크의 라우팅에 변화가 그렇지 않은 경우 보다 심화된다. 이동싱크의 경우 센서 네트워크 지역을 지속적으로 이동하기 때문에 소스 센서 노드와의 통신상에서도 경로 변경이 발생하게 된다. 싱크의 이동으로 인한 경로변경은 많은 오버헤드를 부과할 수 있기 때문에 동적인 경로 변경에 대처하는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 동적인 경로 변경을 위하여 사전 경로변경 방식을 제안한다. 동적 경로변경의 계산은 이동 싱크가 수행하여 네트워크의 오버헤드를 줄이며, 물리적 경로변경 이전에 경로를 배정함으로써 경로변경에 따른 지연을 최소화하고자 한다.
본 논문에서는 동적환경의 잠재적 위험 정의와 안전한 전역경로 계획 알고리즘을 제안 하였다. 대부분의 전역경로계획 연구는 시간과 거리의 비용을 최적화 시키는데 집중하고 있다. 하지만 동적환경으로 우리 주변에 많은 위험요소가 작용하고 있다. 본 논문에서 안전한 자율주행을 위한 경로계획방법으로 위험지역에 의해 정의 된 반발력과 S*알고리즘을 이용하여 안전하고 빠른 최적의 경로계획을 이루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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