오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
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.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
본 논문은 위성간 링크를 이용하여 저궤도 위성망을 구성할 때 발생하는 링크 할당 문제를 효율적으로 풀기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 위성 궤도 운동의 주기성에 기반하여 저 궤도 위성망을 유한 상태기계로 모델링한 후에, 유한 상태기계의 각 상태에서 최적의 링크 할당을 구하기 위해서 조합형 최적화 문제에 많이 쓰이는 시뮬레이티드 어닐링을 이용한다. 제안된 기법의 잇점은 저궤도 위성망을 유한 상태기계로 모델링함으로써 동적인 움직임을 보이는 저궤도 위성망에서의 링크할당 문제를 고정된 위상을 가지는 망에서의 링크할당 문제로 단순화 시키고 이를 토대로 최적화 기법을 적용할 수 있다는 것이다. 시뮬레이티드 어닐링에 의하여 최적화된 링크할당의 성능은 정규링크 할당과의 비교.분석을 통해서 평가된다. 또한, 각 링크할당에 대하여 정적경로배정과 동적경로배정 기법이 적용된다. 시뮬레이션을 통한 실험결과는 정적경로배정을 적용한 최적링크할당 기법이 음성호의 봉쇄확률 측면에서 최고의 성능을 보임을 알려준다.
기존 동적 라우팅은 최소 링크 비용을 기준으로 최적의 라우팅 경로를 설정하고 이에 따라 유입 혹은 유출 되는 플로우를 단말로 전송한다. 하지만 이 경우에는 보안 기능을 담당하는 미들 박스를 우회하게 되고 이에 따라 해당 네트워크는 보안 위협을 직면하게 되는 문제가 발생한다. 따라서 최적의 라우팅 경로 설정 시 각 플로우의 서비스 유형을 고려하여 해당 플로우를 보안 미들 박스를 거쳐 단말로 전송하기 위한 라우팅 방안인 동적 서비스 체이닝이 필요하다. 본 논문에서는 SDN의 동적 플로우 트래픽 제어 기능과 보안 서비스 기능을 동시에 고려한 동적 라우팅 방안에 대해 제안한다.
자율이동로봇의 동특성을 고려하여 실용적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 목표 지점까지 장애물을 회피하고, 자율이동로봇의 속도 및 조향각 등을 고려하여, 최적에 가까운 경로를 생성하는 방법을 다룬다. 본 논문에서 골격선 그래프를 구성하여 딕스트라알고리즘으로 초기 전역 경로를 설정하고, 이를 로봇의 동특성을 고려하여 동적 프로그래밍을 통해 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
앨버트로스는 동적 활공 기법을 이용하여 수평풍으로부터 에너지를 얻어 날갯짓 없이 장거리를 비행할 수 있다. 이러한 동적 활공 기법을 유/무인기에 적용하여 비행체에 요구되는 자원을 최소화하고 경량화, 소량화를 달성하여 주어진 임무를 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 앨버트로스의 동적 활공 기법을 모사하기 위하여 최적의 동적 활공 비행 궤적을 도출하고 이를 추종하기 위한 제어 구조를 설계하여 시뮬레이션을 진행한다. 특히나 동적 활공 시뮬레이션을 더욱더 현실과 근접하게 모델링하기 위해 매 순간 변화하는 수평풍 모델을 제안한다. 이를 통해 시변 수평풍 모델이 무인 비행체의 동적 활공 임무를 수행하는데 미치는 영향을 파악하고 분석한다.
본 논문은 위성간 링크를 이용하여 저궤도 위성망을 구성할 때 발생하는 링크할당 문제를 효율적으로 풀기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 위성 궤도운동의 주기성에 기반하여 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링한 후에, 유한상태기계의 각 상태에서 최적의 링크할당을 구하기 위해서 조합형 최적화 문제에 많이 쓰이는 시뮬레이팅드 어닐리을 이용한다. 제안된 기법의 이점은 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링함으로써 도적인 움직임을 보이는 저궤도 위성망에서의 링크할당 문제를 고정된 위상을 가지는 망에서의 링크할당 문제로 단순화시키고 이를 토대로 최적화기법을 적용할 수 있다는 것이다. 시뮬레이티드 어닐링에 의하여 최적화된 링크할당의 성능은 정규링크할당과의 비교.분석을 통해서 평가된다. 최적화된 링크할당과 정규링크할당의 성능분석을 위하여 정적경로배정과 동적경로배정 기법이 고려된다. 시뮬레이션을 통한 실험결과는 정적경로배정을 적용한 최적링크할당 기법이 호 봉쇄확률 측면에서 최고의 성능을 가짐을 보여준다. 링크할당기법이 같은 경우에는 정적경로배정이 동적경로배정보다 우수한 성능을 보이는데 이는 동적경로배정의 경우에 상태전이 후에 경로배정 표가 안정화되기 위해서 많은 시간을 필요로 하기 때문이다. 본 논문에서는 제안된 링크할당 기법은 작은 용량의 위성간 링크를 가지고서 많은 호에대한 서비스를 제공하고자 할 때 유용하며, 호의 서비스를 위하여 실제로 필요한 위성간 링크의 용량은 실험결과로부터 유추될 수 있다.
첨단 교통정보 시스템(ATIS)의 핵심요소라고 할 수 있는 동적경로안내 시스템 (Dynamic Route Guidance System)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해줌으로써 날로 심화되고 있는 교통혼잡을 최소화 할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급 도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로안내 전략을 수립하고 평가하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선 하부구조기반 DRGS와 개인차량기반 DRGS의 장단점을 비교하고 시스템 아키텍쳐와 경로안내전략의 관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자평형 (User Equilibrium) 경로안내전략과 시스템 최적화(System Optimal) 경로안내 전략을 이상형교통망 (Idealized Network)을 통해 비교 분석하였다. 그리고 돌발적 교통 혼잡하에서 사용자평형 경로 안내를 사용할 경우 야기될 수 있는 Braess Paradox 문제와 시스템 최적경로안내를 사용할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance) 문제를 동시에 감안한 적응 형 경로안내 전략을 개발하였다. 이 방법은 위의 경로 안내 전략들이 가지고 있는 장단점을 상황에 따라 평가하여 경로안내 전략을 선택하는 과정을 수행시간을 절약하지 못할 것으로 평가되면 사용자 호응도를 고려하여 사용자 평형 전략을 선택하도록 하였다. 돌발적 교통 혼잡하에서 통행 시간을 동적으로 예측하기 위해서는 이산 확정적 대기행렬모형 (Discrete Deterministic Queueing Model)이 적용되었다. 한편, 적응형 전략의 효율성을 평가하기 위 해 이상형교통망과 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax Country에 소재한 주간 고속도로 66번 과 인접 교통망을 대상으로 각종 돌발교통혼잡상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보 제공 시나리오를 INTEGRATION Model을 사용하여 실행하였다. 그 결과 적응형전략이 단지 사용자평형 경로안내전략만 사용하는 경우에 비해 교통 혼잡도와 유고상황의 체류정도에 따라 3%에서 10%정도까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.
최근 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식률의 저하요인이 되고 있다. 본 연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교 인자와 음성의 동적인 시간 특성을 정규화 하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식률을 얻어 그 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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