본 논문에서는 컴퓨터 게임 환경에서 에이전트들의 효율적인 협력과 팀워크를 위한 동적 역할 배정 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 동적 역할 배정 방식은 설계단계 혹은 실행단계에서 역할 배정에 필요한 모든 사항을 결정하는 기존의 정적 역할 배정 방식이나 동적 역할 배정 방식과는 다른 새로운 역할 배정방식이다. 이 역할 배정 방식에 따르면, 설계단계에서 가능한 역할집합들을 미리 결정하지만, 이 역할집합에 명시된 각각의 역활을 어느 에이전트가 맡아 수행할 것인가는 실행단계에 가서 에이전트들의 경매를 통해서 결정한다. 이 방법은 역할배정에 필요한 실행단계의 협상을 최소화할 수 있는 방법으로서, 실시간 멀티에이전트 환경에 매우 효과적인 방법이다. 본 본문에서는 실험을 통해 새로운 동적 역할 배정 방식의 우수성을 증명해 보았다.
대학에서는 매학기 개설된 수업에 대해 강의실 배정작업을 진행하고 있으며 대부분의 대학에서는 년4회(1 2학기, 여름, 겨울 계절학기) 수작업으로 반복적인 강의실 배정 작업을 수행하고 있다. 강의실 배정작업은 교수가 선호하는 강의실 또는 교과목특성(실험과목 및 대형 강의)이 반영된 강의실 등 다양한 조건에 의해 강의실을 배정하고 있으며 수작업으로 일일이 강의실을 배정 하는 데에는 상당한 시간이 소요되고 있다. 몇몇 대학에서는 강의실 배정작업을 개선하기 위해 교수 및 강의실의 특성을 고려한 강의실 자동 배정 시스템을 구축을 시도 하였으나, 많은 변수로 인해 여전히 수작업으로 강의실을 배정하고 있다. 이에 본 연구에서는 강의실 자동 배정 시스템을 구축하기 위한 방법으로 최근 3년간 기 배정된 강의실 빅 데이터 자료를 기반으로 작성된 강의실 자동 배정 알고리즘을 제시하고 실적용한 고려대학교 시스템 구축 사례를 살펴보고자 한다.
현재까지의 고교배정은 지망배정과 무작위배정 방식을 이용한 배정방식으로 원거리 통학자가 다수 발생하는 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GIS의 네트워크 분석기능에 의해 계산된 학교와 학생간의 도로중심의 거리를 이용하여 원거리억제지향의 배정방식을 도입하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 울산지역에 적용한 결과, 근거리 배정 방식에 의해 배정된 학생(5318명)중 82.39%(4799)가 6Km미만의 근거리, 17.36%(1011명)가 6Km~18Km의 중거리, 0.25%(15명)가 18Km이상의 원거리로 배정되었다. 상기의 시스템은 학생 및 학교의 주소에 대한 자동주소맵핑기능, 학생과 각 학교에 대한 최단 거리의 자동생성, 학교의 정원초과에 의해 불가피하게 발생하는 원거리 학생을 최대한 억제하기 위한 방법 등을 고려하여 설계되었다.
이 연구는 두가지의 목적을 갖는다. 첫 번째는 통행배정결과를 평가하는데 혼동되어 이용되고 있는 방법들을 체계화하여 통합된 철차를 개발하는 것이고, 두 번째는 충북도내 3개 도시(청주, 충주 및 제천시)의 배정결과에 이를 적용시켜 해당 도시별로 신뢰도가 높은 통행배정법을 제안하는 것이다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 관련문헌들을 검토하여 평가방법들을 통계학적 관점에서 크게 기술통계법과 추리통계법으로 체계화시키고, 이러한 평가방법들의 결과를 순위자료화하여 종합적인 판단을 내릴 수 있는 방법을 정립함으로써 통합된 일련의 평가절차를 개발하였다. 둘째, 개발된 절차를 이용한 사례연구 결과, 청주시와 충주시에 대해서는 확률배정법, 제천시에 대해서는 분할배정법의 적용성이 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 개발된 평가절차는 해당도시에 적합한 통행배정기법을 선정하는데 이용될 수 있을 뿐만 아니라, 향후 개발되는 통행배정 알고리즘들의 효과를 기존 배정기법들과 비교하여 설명할 수 있는 분석의 틀을 제공할 수 있다.
이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로 거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다.
도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.
멱배정의 전체 효율은 최적배정보다 감소하지만, 층별 표본을 골고루 배정하는 기법이며 조사 현장에서는 제곱근 비례배정으로 많이 사용된다. 그리고 실제조사에서는 무응답을 고려하여 이론적 공식에서 나오는 것보다 더 많은 표본크기를 추출한다. 본 연구에서는 층별 표본크기를 결정함에 있어서 멱배정 방법에 층별 응답률의 정보를 추가하여 배정하는 기법을 연구한다. 제안된 배정기법들을 비례,최적,제곱근 비례 배정과 비교하며 응답률이 추가된 비례, 최적배정과도 비교하는 것을 모의실험을 통해 살펴봄으로써 배정방법들의 장단점을 살펴본다.
본 논문에서는 컴퓨터 게임 환경에서 에이전트들의 효율적인 협력과 팀워크를 위한 메시지 기반의 통신 프로토콜과 동적 역할 배정 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 동적 역할 배정 방식은 설계단계 혹은 실행단계에서 역할 배정에 필요한 모든 사항을 결정하는 기존의 정적 역할 배정 방식이나 동적 역할 배정 방식과는 다른 새로운 역할 배정 방식이다. 이 역할 배정 방식에 따르면, 설계단계에서 가능한 역할집합들을 미리 결정하지만, 이 역할집합에 명시된 각각의 역할을 어느 에이전트가 맡아 수행할 것인가는 실행단계에 가서 결정한다. 이 방법은 역할배정에 필요한 실행단계의 협상을 최소화할 수 있는 방법으로서, 실시간 멀티 에이전트 환경에 매우 효과적인 방법이다. 본 본문에서는 실험을 통해 새로운 동적 역할 배정 방식의 우수성을 보인다.
다차원층화에서 선형계획법을 이용한 표본배정 방법은 Winkler(1990, 2001), Sitter와 Skinner(1994, 2002)가 제안하였다. 이 방법들은 표본크기가 층 개수보다 크지 않는 경우에 공통적으로 선형계획법을 이용하여 표본배정을 실시하였다. 반복 비율 적합방법(IPF), 일반화 반복 비율 적합(GIFP), SS 방법을 통해 셀 값을 결정하고 선형계획법을 이용하여 표본의 배정확률을 통해 표본배정을 실시한다. 이 3가지 방법들로 표본을 배정하고 평균 및 분산추정량을 비교한다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있었다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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