[1],[2]의 드래프트 문서에서는 Mobile Network 내부에 HA를 두고 이동하는 Mobile Node를 LMN(Local Mobile Node)라 정의하고 있다. NEMO Basic Support를 기반으로 Nested Mobile Network에서 LMN의 이동에 대한 패킷 전송 경로를 가정 할 때 이 경로는 일반적인 Nested NEMO의 경우 보다 상당히 복잡한 경로를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 LMN이 이동할 경우 패킷 전송경로에 대해 분석하고, Nested NEMO에 MANET을 적용하여 LMN의 이동에 대한 경로 최적화 방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.
유선 네트워크 환경을 위해 설계된 경로 설정 프로토콜들은 대역폭의 제한성과 예측할 수 없는 위상의 변화로 인해 이동 애드혹 (ad-hoc) 네트워크 환경에 적용하기에는 부적합하다. 최근 들어 애드혹 네트워크 환경에 적합한 경로 설정 프로토콜들이 많이 개발되었다. 그러나 위상이 급격히 변화하는 애드혹 네트워크에서 멀티미디어 데이타 전송과 같이 실시간 서비스를 지원하기에는 이러한 애드혹 경로 설정 프로토콜로는 한계가 있다. 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서의 위상 변화에 대한 적응력을 향상시키기 위해서 위성 위치 확인 시스템 (GPS: Global Positioning System)을 활용한 가상 지역 (안정 지역, 경고 지역) 개념을 제안하고 있고 AODV의 경로 설립 과정 시 이러한 가상 지역 개념을 도입함으로써 이동 단말의 이동성에 의한 위상의 변화에도 잘 적응할 수 있는 안정된 경로의 설립을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 다양한 트래픽 상태와 단말들의 이동성 형태에 따른 중요 변수들을 설명하였으며 이에 따라 제안하는 경로 설정 프로토콜들의 효율성을 검증하고 있다.
전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.
이동 애드 혹 네트워크는 인프라가 구축된 일반 통신 네트워크와는 달리 특정 인프라 없이 구성 노드들 간 통신이 가능하며, 노드의 이동 특성으로 네트워크의 변화가 심하다. 애드 혹 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송 전송 중 에러 발생 시 기존 프로토콜의 경로 재설정 방법 보다 경로 재설정 시간을 최소한으로 줄여 사라진 경로 복구를 위한 최소 지연 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 일정 규모 이상의 이동 노드로 구성된 애드 혹 네트워크에서 효율적인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위하여 소규모 네트워크 환경에서 빠른 전송 성능을 가진 AODV 라우팅 프로토콜을 이용하여 패킷 전송 지연을 최소화 하는 최소 지연 경로 재설정 및 재전송 방법을 제안한다.
Web 2.0의 등장과 함께 Web 2.0의 핵심요소인 OpenAPI의 사용이 늘어나고 있다. 또한 이들은 다른 서비스와 결합되어 새로운 복합 서비스를 만들어 내기도 하는데, 이를 매쉬업 서비스 (mash-up service)라 한다. 현재 많은 OpenAPI 중 가장 많이 이용되고 있는 지도 API는 매쉬업 서비스의 대표적인 자원이며 이와 함께 최근 대중화 되고 있는 스마트폰의 GPS를 이용하여 현대사회에서 문제가 되고 있는 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결하는데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 OpenAPI와 매쉬업 기술을 기반으로 아동 및 노약자의 이동 경로를 관리하기 위한 서비스를 개발하였다. 이 서비스는 스마트폰의 GPS로부터 실시간 위치 좌표 값을 받아 지도 API를 이용하여 현재 위치를 표시해 주는 기능을 가진다. 또한 관리대상 (아동 및 노약자)의 이동경로를 미리 예측하고 이를 안전지역으로 설정해 놓음으로써 이들의 안전지역 이탈을 즉각적으로 알려줄 수 있도록 하여 이탈 시 해당 위치와 이탈 후의 이동경로를 확인할 수 있게 한다. 뿐만 아니라 과거의 이동경로와 안전지역 이탈 이력을 조회 해 볼 수 있음으로써 정확한 사고 발생 시각 및 지점을 확인할 수 있도록 한다. 본 논문에서 개발한 이동경로관리 서비스를 이용함으로써 아동 범죄 및 노약자 사고를 사전에 예방하도록 도와주고 사후에는 신속한 처리를 할 수 있도록 해 줄 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 대부분의 시스템들이 개인화된 추천을 위하여 사용자와 성향이 비슷한 사람들의 컨텍스트 정보를 분석하는데 인구통계학적 방법이나 협력적 필터링을 주로 사용한다. 서비스 추천 시스템들은 컨텍스트 정보 중에서 성별, 나이, 직업, 구매이력 등의 정적 컨텍스트를 주로 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 이동경로 같은 사용자의 상황을 고려하기가 어렵기 때문에 개인의 성향을 정확하게 분석하여 실시간으로 개인화된 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위해 동적 컨텍스트 중에서 사용자의 이동경로를 이용한다. 이동경로의 예측 정확도를 높이기 위해 RSOM의 입력으로 들어가는 이동경로를 경로보정 알고리즘을 사용하여 보정한다. 그리고 보정된 경로를 RSOM으로 학습시켜 사용자의 이동패턴을 분석하고 향후 이동경로를 예측한 후, 사용자의 선호도가 높은 상품들 중에서 예측 경로 상에 있는 가장 가까운 상품을 실시간으로 추천한다. 제안한 방법의 예측 정확도를 측정한 결과 MAE가 평균 0.5 이하로 측정됨으로써 사용자의 이동경로를 올바르게 예측할 수 있음을 확인하였다.
인터넷에서 멀티캐스트 그룹 통신을 하고 있는 이동 호스트가 접속지점을 수시로 바꿈에 따라 지속적인 멀티캐스트 응용에 참여하기 위해서는 이웃하는 멀티캐스트 라우터를 찾아내어 연결을 유지시켜야 한다. 기존 연구들은 주로 멀티캐스트를 지원하는 환경에서만 고려된 것들이다. 그러나 오늘날 대부분 라우터들은 멀티캐스트 서비스를 지원하지 않으며, 기존 연구들에서는 이를 터널링으로 해결하였다. 그런데 터널링은 경로 최적화 문제를 안고 있으며, 호스트 이동성의 본질적인 특성인 투명한 라우팅과 최적의 경로설정에 위배되는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 멀티캐스트 기능을 지원하지 않는 망에서도 이동 호스트에게 멀티캐스트 응용 서비스를 제공할 수 있는 MRM-IP 방법을 제안한다. 이 방법은 이동 호스트가 인터넷에서 멀티캐스트 라우터가 장착되지 않는 망으로 이동했을 때, 종단 호스트와의 최적 경로를 이루는 최하단 멀티캐스트 라우터를 찾아 그룹 멤버로 원격가입 함으로써, 유니캐스트 한다. 이는 IETF의 양방향 터널링과 원격가입의 장점만을 이용한 것으로, 경로 최적화 문제를 해결하여 망에서 트래픽 지연을 줄일 수 있다.
자율 이동로봇은 현재 각광을 받고 있는 서비스로봇의 연구와 더불어 활발히 연구되고 있다. 그 중 경로계획 부분에 대한 연구는 Roadmap Method, Cell Decomposition, Potential Field Method로 크게 구분하여 연구되고 있다. 그러나 경로계획 기법에 있어서 기존의 정형화된 방법 이외에 다른 방법들이 제시 되지 않고 있다. 기존 경로계측의 문제점들은 다음과 같다. 국부최소(local minimum)를 회피하지 못하거나, 많은 계산량으로 인해 넓은 범위에 적용시킬 수 없다는 문제점, 오프라인으로 경로의 최적성에만 치중하여 실시간으로 적용하기가 쉽지 않으며, 돌발적인 상황에 대처하기 어렵다는 문제점 등을 가지고 있다.(중략)
본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비전 시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 운용이 가능하도록 하였다. 소벨 연산자를 이용한 장애물의 윤곽선 추출과 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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