무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.
최근 광네트워크 기반 IP 서비스가 증가함에 따라 GMPLS 관리 프레임워크는 더욱 중요해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 GMPLS 네트워크의 장애 요인들 중 다중 경로 장애 시 사용자의 트래픽 엔지니어링 복구 요구조건을 만족하고 최적의 서비스에 대한 대체 경로를 찾을 수 있는 동적 GMPLS 경로 관리 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 GMPLS 네트워크에서 복구 조건을 만족하는 대체 경로의 가용성 조건들을 도출하고 있다. 또한 고속 대체 경로 설정 알고리즘을 제안하여 사용자의 복구 요구조건을 만족하고 서비스의 중지를 최소한으로 막을 수 있게 한다.
홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. 특히 Zhang과 Ali는 홉필드 네트웍의 노드를 2차원으로 확장하여 최적화 문제를 해결하였다. 잠재적 브랜치의 총합인 노드의 제곱만큼 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Ali의 방식을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방식을 제안한다. 효과적인 최적 경로 탐색을 위하여 2단계로 구분하여 진행된다. 1단계에는 홉필드 네트웍을 2단계에는 eSPN 알고리즘을 사용하여 최적 경로를 탐색할 수 있다. 제안된 방식은 샘플 네트웍을 통하여 최적 경로 탐색이 확인되었으며, Ali 알고리즘보다 빠르고 간단하여 실제 최적화에 적용하기기 용이하다. 특히, 네트웍의 브랜치 비용이 변화할 경우에도 홉필드 네트웍의 연결 시냅스가 아닌 입력 바이어스를 조정하므로 동적으로 변화하는 네트웍의 최적 경로 탐색에도 유용하다.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과값을 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤, 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여, 두가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 단일운송수단 및 기존의 복합운송 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.
ATM 네트워크에서 다양한 트래픽을 특성과 QoS 요구사항을 갖는 멀티미디어 서비스의 종단간 품질을 만족시키면서 망 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 가상경로(virtual path : VP) 의 적절한 배치 및 대역 할당을 통한 논리적 망의 구성, 호 접속 시의 종적 경로 설정, 그리고 그와 연계된 효율적인 동적 대역 관리가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 새로운 호가 시도될 때 논리적 망의 설계에서 설정된 가상경로의 대역으로 호의 품질 요구사항을 만족 시킬수 없거나 또는 미리 설정해 놓은 가상경로연결(VP Connection) 이 존재하지 않을 경우에 물리적 링크의 잔여용량을 기반으로 적절한 가상경로를 선택하여 용량을 재조정하기 위한 최적 관리 모델로서 MHR (Minimum Hop Route), MCR(Maximum Capacity Route), 그리고 MRCR (MaxMin Residual Capacity Route)방식을 제안하고 이에 대한 최적화 정식을 제안하였다. 제안된 각 최적화 모델에 대한 해를 노드의 수가 m인 네트워크에서 O(m2)의 복잡도로 구할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안된 최적화 모델이 망의 성능에 미치는 영향을 평균 호 차단률 평균 이용 링크의 수 , 그리고 노드 쌍간의 호 차단률의 분산등에 의해 망 운용의 효율성과 공평성등을 비교분석하였다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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