본 연구는 통행자들을 실시간 교통정보의 유무외에 제공받는 교통정보의 내용에 따라서 구분한 다계층 통행배정모형을 정립하고자 한다. 이를 통해 네트워크 및 수요변화에 대응할 수 있는 우수한 교통정보제공전략인 분산환류전략(Decentralized Feedback Strategy ; DFS)의 핵심사항인 분산계수결정모형을 제시하고 ITS의 중요한 기술적 요소들(VMS위치, 정보제공주기, 정보제공영역 등)에 대한 판단기준을 정립하고자 한다. 이를 위하여 연동적 시간대 분석기법 (Rolling Horizon implementation ; RHI)을 활용한 다계층 동적통행배정모형을 개발하고 차량내탑재장치를 활용한 주행중 정보제공전략으로서 분산환류전략(DFS)의 적용성 및 효과성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 차량내 탑재장치를 중심으로 교통정보를 제공받는 집단에 대해서 분석을 수행하였다. 이때 정보의 내용에 따라 동적 최단경로안내를 받는 그룹과 DFS에 의한 경로정보를 안내받는 그룹으로 나누어 다계층 동적통행배정 모형을 구성하였다. DFS의 적용을 위하여 정보대상노드에서 목적지까지 경로를 모두 탐색한 뒤 이들 경로에 대한 통행시간정보를 이용하여 통행자들의 인지통행비용이 같아지도록 교통류 분산계수를 설정하였다. 또한 이러한 분산계수가 적용되는 통행자를 구별하기 위하여 연동적 시간대분석기법(Rolling Horizon Imlementation)을 활용하여 동적통행배정을 수행하였다. 분석결과 유고상황시 DFS의 네트워크 총통행시간 개선효과를 확인할 수 있었다.
본 연구는 정적 라우팅과 동적 라우팅의 장점을 활용하여 최단 거리를 산정하는 하이브리드 방식의 라우팅 기법이다. 네트워킹은 휴먼 펙터에 의해 결정이 되기 때문에, 네트워크 트래픽은 항상 특정 시간에 몰리게 되고 네트워크 트레픽 레코드를 분석하면 각 시간대별로 네트워크 트레픽 추측이 가능하다. 따라서 RIP의 잦은 정보 교환으로 인해 발생되는 부하를 줄여 IP 네트워크에서 최단 경로를 산정하는 것이 이 논문이 목적이다.
강화 학습(reinforcement teaming)은 시행-착오(trial-and-er개r)를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로, 실시간 강화 학습(online reinforcement learning)과 지연 강화 학습(delayed reinforcement teaming)으로 분류된다. 본 논문에서는 미로 환경에서 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있는 실시간 강화 학습 시스템(ONRELS : Outline REinforcement Learning System)을 제안한다. ONRELS는 현재 상태에서 상태전이를 하기 전에 선택 가능한 모든 (상태-행동) 쌍에 대한 평가 값을 갱신하고 나서 상태전이를 한다. ONRELS는 미로 환경의 상태 공간을 압축(compression)하고 나서 압축된 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 실험을 통해 미로 환경에서 ONRELS는 TD -오류를 이용한 Q-학습과 $TD(\lambda{)}$를 이용한 $Q(\lambda{)}$-학습보다 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있음을 알 수 있었다.
텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.
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.
통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.
무인 운반차량 시스템 (AGV System) 의 이용도가 날로 증가함에 따라 시스템의 최적화 및 운영 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 AGV System에서 사용하는 Routing 및 Scheduling 정책들을 연구하고 이를 개선할 수 있는 새로운 방안을 모색한 후, 컴퓨터 모델링 기법을 이용한 보다 객관적인 시뮬레이션을 수행하여 최적의 AGV System과 그에 적합한 운영 정책을 제시하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문은 크게 AGV Routing 과 Scheduling에 관한 연구로 나누어진다. AGV Routing은 AGV의 이동경로를 설정하는 것으로서 충돌 방지 (Collision Avoidance)와 최단경로 탐색 (Minimal Cost Path Find) 이라는 두 개의 주요 알고리즘으로 이루어진다. AGV Scheduling 은 장비의 공정시간과 AGV의 Loading/Unloading, Charging 시간으로 인해 불규칙한 Event 가 일어났을 경우 AGV 각각의 Jop을 알맞게 선정해주는 정책을 말하며 일반적으로 AGV Selection Rule, Charging Rule이 여기에 속한다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘들이 반영된 AGV System을 컴퓨터 모델로 구축하여, 기존 시스템에서 사용되고 있는 여러 운영 정책들의 문제점들을 분석하였으며, Multiple AGV System을 최적화 시키는 운영 정책이 보다 객관적으로 제시되었다.
로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.
본 연구는 개방환경에서 지형정보 웹지도화를 통한 활용가능성에 대한 검토 분석이다. 웹지형도는 기존 지형도의 기능을 수행하면서 동적인 지형정보 활용을 위한 기능과 분석, 시각화에 초점을 두고자 하였다. 웹지형정보도의 주요 기능 구현으로는 공간검색, 확대 축소, 이동, 토지이용 정보, 사용자정의 3차원 표현, 지형단면 및 고도분석, 거리분석, 지역간 경로안내, 지역검색, 필드정보, 지역 영상정보 등이다. 이러한 기능을 수행하기 위해 SVG, MYSQL, PHP, XML을 사용하였다. 공간정보는 SVG를 이용하여 표현되도록 하였다. SVG는 소스가 개방되어 누구나 쉽게 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 웹언어를 통한 데이터베이스 연동, 지도학적 표현이 효과적이다. 본 연구에서 중점을 두어 개발한 기능은 사용자 정의 3차원지도, 지형단면도, 최단경로 분석이다. 3차원지도는 수치고도모델을 제작하여 고도에 따른 픽셀에 불투명도 간을 부여하여 태양빛에 따라 입체영상이 표현되도록 하였다. 지형단면분석은 사용자가 범위를 지정하면 수치고도모델의 고도간을 데이터베이스에서 가져와 지형단면도과 통계정보가 나타나도록 하였다. 지역간 최단경로는 다익스트라 알고리즘을 적용하여 개발하였다. 앞으로 WebGIS는 정보전달 보다는 사용자 제공 지리정보(WebGIS 2.0) 확산에 더 기여할 것으로 예상된다. 이를 위하여 보다 많은 WebGIS 에 대한 연구개발이 요구된다.
선박경제운항이란 예보된 기상정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 지리적 운항경로를 바꾸거나 적절하게 엔진 출력을 조절하는 방법이 필요하다. 그러나 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 지리적 운항 경로의 결정은 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 5개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.41%, 최대 1.45% 개선시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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