교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.
무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다.
최근 독립된 네트워크의 구성 및 컨버전스 디바이스간 상호연결에 대한 요구로 MANET의 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 활용에 많은 주목과 고도의 성장을 보이고 있다. MANET에 참여하는 MN들은 호스트와 라우터 기능을 동시에 수행하여 네트워크 환경설정이 쉽고 빠른 대응력으로 임베디드 컴퓨팅에 적합하지만, 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴로지, 네트워크 확장성 결여 그리고 수동적 능동적 공격에 대한 취약성을 지니고 있어 지속적인 보안 서비스를 관리할 수 없다. 본 연구는 라우팅 단계에서 경로탐색 및 설정 시 악의적인 노드가 라우팅 메시지를 위 변조 하거나 적법한 MN으로 위장하는 공격을 방지하기 위해 AODV 라우팅 프로토콜에 MD5를 적용한 해시된 라우팅 프로토콜을 제안하여 안전성과 효율성을 개선하였다.
ATM 망에서 노드나 링크에서의 장애발생 시 이를 복구하기 위한 방안에 관하여 연구하였다. 네트워크상의 각 노드들은 RCC(Routing Control Channel)을 이용하여 노드들간의 네트워크 상태 정보를 가진 NSE(Network State Element)를 교환함으로써 각각의 노드들은 네트워크내 자원에 대한 동일한 토폴로지 정보를 가지게 된다. 그러므로, 동적으로 변하는 네트워크 상태를 반영한 새로운 대체 경로를 소스노드에서 설정하는 기법을 제안한다. 이러한 방법을 적용한 결과 호 수락 제어(Connection Admission Control)단계에서의 호 설정(cell setup) 실패율을 크게 줄여 복구의 향상 및 메시지 수의 축소 그리고 트래픽을 감소시키면서 빠른 복구가 가능하였다.
이 논문에서는 추상 그래프 기반의 경로 탐색 알고리즘에서 탐색된 경로의 비용이 증가하는 문제점을 보완하기 위해 탐색 영역 확장 기법들을 제안한다. 제안하는 기법들은 버퍼링 셀을 추출하여 유효 셀과 함께 탐색 영역으로 설정하는 기법으로, 단순 버퍼링 기법, 속력 제한 버퍼링 기법, 거리제한 버퍼링 기법을 제안하고 성능 평가하였다. 단순 버퍼링 기법은 유효 셀의 인접 셀들을 버퍼링 셀로 추출하며, 속력 제한 버퍼링 기법과 거리 제한 버퍼링 기법은 단순 버퍼링 기법을 통해 추출된 버퍼링 셀을 속력과 거리에 대해 제한하여 임계값을 미치지 못하는 버퍼링 셀을 제외하는 기법이다. 성능 평가 결과 탐색 영역을 확장함으로써 탐색된 경로의 비용을 줄일 수 있었다. 제안한 기법은 경로탐색, 물류관리 등 텔레매틱스 응용 서비스의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 이종 무선망 환경에서 효과적인 영상 스트리밍 시스템에 대해 다룬다. 제안하는 영상 스트리밍 시스템은 파운틴 코드를 영상 스트리밍 서비스에 적합하도록 변형하고, 파운틴 코드의 지연 및 블록 복구 실패율 제약 조건들을 만족시키면서 다중 경로를 통해 영상 스트림의 비트율을 최대화한다. 마지막으로, 제안하는 시스템이 이종 무선망 환경에서 각 경로의 상태 정보를 기반으로 제어 변수를 동적으로 설정함으로써 고화질의 안정적인 영상 스트리밍 서비스를 사용자에게 제공할 수 있음을 보인다.
애드 혹 네트웍(Ad Hoc Networks)은 유선 기반 망을 배제한 완전한 모바일 네트웍이다. 이동성이 큰 애드 혹 네트웍 노드간에는 경로 설정을 위해서 주기적으로 라우팅 패킷이 전송된다. 라우팅 방법은 소스 전송 요구에 따른 요구 기반 라우팅과 주기적으로 라우팅 테이블을 갱신하는 테이블 기반 라우팅으로 나누어진다. 또한, 이 두가지 방법을 혼합한 라우팅을 사용할 수 있는데, 기존의 연구에서 동등한 노드의 자원과 역할을 가정하기 때문에, 실제 네트웍에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이용한 라우팅 방법을 제안한다. 단순한 클러스터를 이용한 노드 관리는 클러스터 구성에 따른 관리 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 클러스터 구성 노드의 적정 수준을 유지하고, 전파 자원이 충분한 글러스터 선출 방법을 제안함으로써, 네트웍 전체의 관리 오버헤드를 줄일 수 있다. 시뮬레이션은 NS2 [12]를 이용하여, 시뮬레이션 시간동안 노드가 잔여 전력에 따라 클러스터 멤버의 수와 Hello Packet 의 주기를 변화 시킴으로써 노드의 생존성을 보장하고, 최적을 클러스터 구성할 수 있는 노드 수를 측정하였다.
본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.
A structure gauge assessment is needed to ensure that a railway vehicle can run safely along a length of track without coming unacceptably close to lineside structures or equipment, or to vehicles running on adjacent tracks. This apparently straightforward question is in reality very complicated. The amount of space required for the safe passage of a railway vehicle is significantly greater than its static body profile for a number of reasons as follows: as the vehicle runs along the track, the track input excites the vehicle and it moves on its suspension. On curved track its geometric position leads to curve overthrows. A number of different approaches have been used to answer this question and some are described and specially applied to urban train by computer simulation in this paper. The program used for calculating the kinematic and swept envelope is the VAMPIRE made in U.K.
모바일 애드혹 네트워크에서의 멀티캐스트는 멀티캐스트 그룹 내의 다중 노드들의 상호 협력을 필요로 하는 많은 응용분야에 기본적으로 사용되기 때문에 광범위하게 연구되어 오고 있다. 본 논문에서는 k-홉 중복 경로를 갖는 트리 기반 멀티캐스트 메쉬를 제안한다. 여기서, k 는 노드 이동성을 포함한 네트워크의 동적 특성에 따라 결정될 수 있다. 네트워크가 불안정하고 노드들이 활발히 움직이면, 멀티캐스트 패킷의 보다 확실한 전달을 위하여 k 값을 크게 설정한다. 성능 평가 결과에 의하면, 제안한 트리 기반 멀티캐스트 메쉬의 패킷 손실율은 낮은 노드 속도 및 높은 노드 속도 모두에서 멀티캐스트 트리의 패킷 손실율보다 낮다. 주어진 시뮬레이션 환경에서 수용 가능한 k 값은 2 이며, 이는 상당히 낮은 패킷 손실율을 달성하기에 충분한 값이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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