위험물 운송차량은 사고발생 시 위험물의 종류에 따라 일반차량의 사고와는 비교도 안 될 정도의 인명, 재산, 환경피해를 유발한다. 또한 산업화와 도시화의 심화에 따른 위험물의 양과 종류의 증가는 시민의 안전을 위해 위험물의 안전한 운송과 처리 문제를 매우 민감한 사항으로 대두시켰다. 하지만 국내에서는 최첨단 통신장비가 실용화되고 있음에도 불구하고, 선진국과는 달리 위험물 운송차량의 체계적인 관리와 연구 및 투자가 아직까지는 초보적인 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 실시간으로 운행될 위험물 운송차량의 스케줄과 경로를 관리하는 방안을 제시하기 위한 핵심이 되는 경로탐색기법을 제안하고자 한다. 동시에 서울시와 같은 도시를 대상으로 현실적인 적용의 가능성을 평가하고자 한다. 구체적으로는 시간창 속성을 고려하기 위해 시간-공간 네트워크 변형을 하였으며, 다목적 속성이 존재하는 동적 교통망에 대하여 동적 계획법에 근거한 다목적 최적경로탐색 알고리즘의 수행을 통해 스케줄을 고려하는 비지배경로를 탐색하는 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 기본적으로 라우팅(routing) 메커니즘을 이용하는 개미 알고리즘(ant algorithm)을 이용하여 실시간으로 변화하는 교통 상황과 U턴, P턴 및 회전제약(좌회전 및 U턴 금지)을 고려하여 다수의 최적경로를 제한된 시간내에 탐색제시 할 수 있는 경로 유도 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 기존 최적경로알고리즘과 비교하여 회전 제약 상황을 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 장점이 있다.
도로네트워크 데이터는 교통 정보, 경로 안내서비스 등 실시간 정보제공을 위해 차량 항법용 데이터에서 가장 핵심적인 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지가 필수적이다. 기존 파일 기반 시스템인 미디어 포맷(KIWI, GDF 등)에서는 콤팩트한 데이터 구성으로 읽기 위주의 빠른 매체 접근 등에 좋은 이점이 있지만, 최근 모바일 시스템 환경에 DBMS를 활용한 위치 기반 서비스(LBS)에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이에 본 연구에서는 임베디드 DBMS를 이용하여 네트워크의 계층성을 지원하는 데이터 모델과 이를 활용한 탐색 알고리듬을 설계하고 프로토타입 시스템을 구현하였다. 특히 대규모 도로망의 원거리 탐색을 대상으로 메모리 구성과 탐색 시간 측면에서 일반 영역 탐색방법과 계층 탐색방법의 검색 결과를 비교하여 계층 탐색 방법의 효율성을 검증하였다.
도심 내의 보행공간은 도시민의 다양한 활동이 이루어지는 공간이다. 상업가로는 그 중에서도 도시 활동이 가장 활발한 장소이지만 이용자가 원하는 물건을 찾기 위해서는 많은 시간과 비용을 지출하여야 하며 이는 도심의 경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다. 이에 상업가로를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공하고 보행 이동을 보조할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 우선 기존의 네트워크 표현기법을 고찰하였고 물리환경적 측면, 방향전환에 따른 보행자의 공간에 대한 인지도, 시야와 접근성의 제약에 의한 인지도 3가지 관점으로 보행자의 공간 인지를 구분하여 네트워크에 반영하고자 노력하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 그 결과 다양한 인지요소들을 반영한 경로탐색이 가능하였으며 적절한 경로를 산출할 수 있는 방법을 제시하였다.
개정된 ICT교육지침에는 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터과학 요소가 매우 강화되었다. 또한 최근 교육과학기술부는 STEAM 교육을 강조하고 있다. 여기에서 가장 중요한 문제는 "어떠한 방법으로 가르쳐야 하는가?"이다. 즉, 교수학습 콘텐츠의 개발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 교육용 로봇을 활용한 스택과 큐 학습 방안을 제시한다. 주된 목표는 로봇이 미로라는 현실적인 구조물을 탐색할 때 스택과 큐가 어떻게 사용되는지를 보여주는 것이다. 교수학습 전략으로는 알고리즘 작성, 순서도, NXT-G 프로그래밍으로 정하였다. 단순한 미로는 왼쪽과 오른쪽 중 어느 한쪽에만 길이 있는 미로이고, 복잡한 미로는 삼거리가 포함된 미로이다. 이 두 개의 미로는 직접 개발하여 제작하였다. 마스터 로봇은 미로의 출구까지 탐색하면서 경로를 스택에 저장한 후, 이 스택을 이용하여 다시 입구까지 되돌아온다. 또한 마스터 로봇은 미로를 탐색하면서 경로를 실시간으로 슬레이브 로봇의 큐에 전달한다. 그 후 슬레이브 로봇은 큐에서 경로를 꺼내어 탐색없이 미로를 주행한다. 로봇의 미로 탐색이라는 미션을 해결하는 과정에서 학습자들은 스택과 큐의 활용 분야를 자연스럽게 이해하게 된다. 이러한 수업을 통해서 학습자들의 논리적인 사고력과 창의력이 향상되고, ICT 교육과 STEAM 교육에도 적용이 가능하리라 기대된다.
기존의 Node-to-Node기반 최적경로탐색은 기점노드에서 모든 종점노드도착조건이 성립되는 가정으로 구축되었다. 최근 적응적 경로탐색의 등장으로 Node-to-Node 경로탐색은 최적해를 도출하지 못하는 한계가 존재한다. 따라서 교통정보를 링크에서 실시간 반영하기 위한 Node-to-Link(또는 Link-to-Node; NL) 문제에 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 Node-to-Link의 최적 해법을 구축하는 방안으로서 링크표지와 비가산성경로비용이 존재하는 네트워크를 가정한다. 링크표지는 회전페널티가 존재하는 교차지점에서 네트워크의 원형을 유지하게 한다. 비가산성경로비용의 포함은 최적경로를 도출하기 위해서 M-유사경로의 열거를 필요로 한다. 본 연구는 진입링크기반 네트워크 변형기법에서 링크표지를 통하여 루프를 통제하며 최종링크까지 최적해를 보장하기 위한 방향삭제와 회전금지를 제안하였다. 사례연구를 통해 제안된 방법이 경험적 최적해를 도출하는 것으로 파악되었다. 향후 대규모 네트워크에서 검증작업의 필요성을 언급하며 마무리 하였다.
네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 ${\times}$ 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간적으로 제공되고 있어 유비쿼터스 기반의 첨단 통신기술이 정착되게 되면 개인의 취향에 적합한 맞춤형 (대중)교통정보가 가능할 것으로 전망된다. 대중교통 통행정보는 경로탐색알고리즘으로 구현되는데, 대중교통망은 일반 가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며 통행자가 경로를 선택하는 과정에서 통행시간, 환승횟수, 환승시간과 같은 복수의 제약 또는 목적의 고려가 요구된다. 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 복수의 목적으로 고려하여 경로를 탐색하며 탐색된 경로에 대하여 자의적으로 선택해 나가는 기법을 제안한다 본 연구는 복합대중교통망을 대상으로 통행시간, 환승횟수, 환승시간등과 같은 통행목적에 대하여 계층별로 별도의 다목적 경로를 탐색하는 방안을 강구하여 계층별로 적용 가능한 사용자 맞춤형 정보제공체계의 기본적인 접근이론을 개발한다. 제안된 다수단, 다계층, 다목적 경로탐색알고리즘은 링크표지에 근거하여 구축되어 복합교통망에 효율적으로 구동할 수 있으며, 수도권 도시철도의 실제 대규모 교통망에 적용한 사례연구를 통하여 다양한 계층을 고려한 경로계획모형(Path Planning)으로 활용될 수 있는 가능성을 예시하였다.
본 논문은 주차장에서 운전자의 다양한 선호도를 고려하여 실시간으로 주차 가능한 주차면을 안내하는 방안을 제안한다. 본 시스템은 주차장 진입 시부터 사용자가 유휴 주차면에 주차할 때까지, 각 주요 지점에서 차량을 검지함으로써 각 경로상 교통상황을 활용하고, 각 주차 구역 내의 주차 가능 주차면 및 목적지 근접도 등의 사용자 선호도에 가장 적합한 유휴 주차면을 실시간으로 탐색하여 각 안내 지점에서 최적의 경로를 안내한다. 이를 위하여 본 논문은 최적경로 안내를 위한 다양한 사용자 선호도 기반의 비용 함수를 제안하고 본 시스템의 가능성을 평가하기 위해 이벤트 기반 시뮬레이터를 설계하고 구현한 결과를 제시한다.
우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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