최근 모바일 기기 보급의 확산과 관련 기술의 발전으로 인해 사용자의 편의를 제공하는 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서 대표적인 것으로 사용자의 이동 경로를 파악하고 예측하여 알맞은 위치기반서비스(Location-based Service; LBS)를 제공하는 것이다. 위치기반서비스를 제공하기 위한 가장 핵심 기술은 사용자의 이동 경로를 파악하는 것인데, 기존의 이동 경로 파악 기술은 이전의 이동 경로 자료를 기반으로 현재 이동 경로를 유추하였다. 그러나 이전의 이동 경로 자료가 점점 증가함에 따라 방대한 자료를 보관하고 가공하는데 많은 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 예측하기 위한 방법으로 사용자가 일정 지점에 머무는 시간 정보, 이동 거리 그리고 다른 사용자와의 소통 정보를 활용한다. 이 정보들을 활용하여 사용자에게 의미 있는 장소를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측할 때, 기존 방법과 비교하여 적은 비용으로 효과적인 경로 예측을 할 수 있다.
1990년대에 이르러 안정적인 에너지원의 공급과 환경문제에 대한 관심이 대두되면서, 공해문제를 해소하고, 기존의 석탄 발전소보다 20∼30% 높은 효율의 복합 가스화발전이 연구되고 있다. 가스화 복합발전에서 석탄의 회분에서 형성된 슬래그의 원활한 제거는 연속공정의 필수이다. 본 논문에서는 슬래그 유동성의 주요인자인 점도변외에 영향을 미치는 결정체 형성 경로를 조사하였다.(중략)
차량 항법 시스템(Car Navigation System)은 요즘 많은 발전을 거듭하여 차량 이용시 사용자가 가고자하는 목적지까지의 길을 쉽게 안내하고 있다. 이런 기술의 발전은 단순한 정적인 길 안내(Static Route Guidance) 뿐만 아니라. 동적인 길 안내(Dynamic Route Guidance)를 함으로써 자동차 운전자가 쉽고 빠른 길을 안내 받을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 교통정보는 매우 변화가 심하므로 최초로 경로를 전송 받은 후 그 경로상에 교통정보가 변화하였다면, 이미 전송 받은 경로는 실시간으로 적극적으로 대응할 수 없고 실제 막히는 길로 안내할 수 있다. 목적지까지의 거리가 먼 경우 이런 현상이 더욱 심하게 나타날 수 있다. 이런 경우 운전자는 실제로는 막히는 길로 안내 받을 수 밖에 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 교통정보를 수집하는 기존의 시스템에 Ad Hoc 네트워킹이 가능한 시스템을 탑재한 교통정보 수집 차량(Probe Car)을 이용한다. 정보 수집 차량이 극심한 정체를 발견하면 근처를 지나는 경로를 가진 차량에게 이를 전달하여 새로운 경로를 다운받을 수 있도록 한다. 이런 방법은 Ad Hoc Relaying System〔l〕을 이용하여 가능하며, 센터에 수집되고 가공되는 시간을 최대한 줄일 수 있으며, 센터의 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다. 또한 기지국에 호가 집중되어 call blocking이 발생함 경우에 이를 해결할 수 있다.
경로연금은 급여수준이 미미하고 제도규모도 크지 않지만, 공적연금과 공공부조로부터 배제된 저소득 노령계층에게 유일한 공적소득보장제도라는 점에서 중요한 제도적 위상과 역할을 갖고 있다. 특히 공적연금이 미성숙한 현단계에서 경로연금의 역할은 더욱 중요하다. 이러한 경로연금이 지금 중요한 정책기로에 서 있다. 국가정책 차원에서 경로연금 수급자를 매년 증가하여 책정해도 실제 수급자 규모는 이에 훨씬 미치지 못하고 있는 반면, 공적소득보장의 사각지대에 놓여진 노령계층의 경제적 어려움은 여전하다. 본 논문에서는 왜 노령소득보장체계상에 욕구와 자원의 부정합(mis-matching) 문제가 심각하게 발생하고 있는지에 대해 문제의식을 가지고, 보다 근본적으로 향후 인구고령화의 가속화, 노동시장의 유연화, 가족구조의 변화 등 경제사회적 여건의 질적 변화에 부합하는 노령소득보장체계의 재편방향을 모색하는 가운데 과연 경로연금이 어떠한 방향으로 발전하는 것이 바람직할 것인가를 모색해 보고자 하였다. 본 논문에서 노령소득보장체계가 갖추어야 할 원칙적인 기본방향을 크게 다음 세 가지로 정리하였다. 보편적 개별보장(universal and individual security)의 원칙; 지속가능성(sustainability)의 원칙; 형평성(equity)의 원칙. 이러한 대원칙하에서 본 논문은 경로연금제도의 발전방향을 크게 두 가지로 제안하였다. 하나는 현행 경과적이고 한시적인 제도의 틀을 유지하면서 제도의 충실화를 기하는 방향이고, 다른 하나는 경로연금제도를 공적연금과 공공부조의 사각지대에 놓여질 노령계층의 공적소득보장제도로서의 역할을 지속하는 방향이다. 이 때 경로연금의 발전방향을 결정짓는 중요한 변수는 공적연금의 역할이다. 만일, 공적연금이 현행 1소득자 1연금 체계로 계속 운영된다면 경로연금과 같은 무갹출연금적 성격의 제도는 계속 존속할 필요가 있다. 그러나 만일 공적연금이 1인 1연금의 틀을 갖춘 기초연금과 소득비례연금으로 재편되어 기초연금이 실질적으로 전노령계층에 대한 기초보장의 역할을 담당하게 된다면, 경로연금은 본래 제도의 목적대로 공적연금 성숙기까지 한시적으로 운영되는 현행 제도의 틀을 유지하는 것이 바람직할 것이다. 즉, 공적연금이 실질적인 전국민 기초보장의 역할을 할 수 있는가의 여부에 경로연금 발전방향의 향배가 달려 있다고 하겠다.
최근 네트워크 사용자의 가치 변화와 이용 패턴을 살펴보면, 단순 웹 정보, 단방향 정보습득의 일방적인 데이터 전달에서, 멀티미디어 활용의 증가, 보안 및 개인화의 요구 증대, 자유로운 이동성에 대한 욕구 증가 등의 변화가 생기고 있다. 이러한 욕구의 변화로 인해 개별적으로 제공되는 각각의 서비스는 점차 융합화된 형태의 통합 서비스로 발전하고, 네트워크 또한 각각의 서비스를 위한 개별 망에서 이용자의 다양한 통합 욕구를 실현시켜 주는 지능형 통합망의 형태로 발전할 것으로 전망되며, 관련한 기술의 핵심이 되는 통신망 제어기술 또한 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 자원의 효율적 사용은 물론 다중 도메인 (multi-domain)환경에서 다계층 (multi-layer)간의 정보 전달을 최소화하고, 최적의 경로선택을 할 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 경로선택에서 각각의 계층에 대한 정보를 이용하여 경로를 선택한 것에 비하여 다계층 구조상에서 다 계층의 정보를 활용하여 경로선택에 대한 다각화를 통한 최적의 경로선택이 수행되도록 제안하였다.
연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
1980년대 말 화장품 유통경로는 커다란 환경변화를 맞게 되었다. '86년 아시안 게임 개최와' 88년 올림픽 개최로 우리나라 경제는 드디어 혹자시대를 맞게 되었다. 이러한 경제의 비약적인 발전은 화장품의 고객인 여성의 경제력을 향상시키게 되었다. 뿐만 아니라 이 시기 여성의 사회진출도 급속히 증가하게 되었다. 이러한 경제적, 사회문화적 환경의 변화는 화장품 유통경로의 변화로 이어져 소위 말하는 "화장품 전문점"을 탄생시키게 되었다.(중략)게 되었다.(중략)
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 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 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 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 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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