본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보 변화율을 이용한 이동 예측 알고리즘인 WRC(Weighted Rate Control)알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드의 이전 속성 정보를 이용하여 목적 노드와 연결성이 높은 노드를 중계 노드로 선정하여 통신한다. 따라서 이동 노드는 유동적이므로 노드의 이후 속성 정보를 반영하지 않는 예측 기법은 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 이전 속성 정보로부터 이후 속성정보까지의 시간에 따른 변화율과 속성의 가중치 정보를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 WRC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 제안된 가중치를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
지금까지 제안된 전파경로손실 예측모델 모두는 지표면 생활공간을 대상으로 하였을 뿐이다. 실제 해수면 자유공간은 지표면 생활공간과 물리적 계층구조가 다르다. 따라서 지표면 생활공간을 대상으로 한 전파경로손실 예측모델을 해수면 자유공간에 적용하는 경우, 전파경로손실은 실측값보다 더 적고, 한편 서비스 가능 최대 직선거리는 더 짧게 예측된다. 그러므로 본 연구에서는 CDMA방식 이동 통신 주파수대역을 중심으로 해수면 자유공간에서의 전파경로손실을 보다 정확히 예측하기 위한 모델을 제안하여 시뮬레이션하고 이를 현장 실측결과와 비교함으로써 그 실용성을 검증한다.
한반도의 강수패턴을 보면 강수일수는 감소하나 호우일수는 증가하고 있는 추세이다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 하계에 집중되어 있고, 단시간에 강수의 변화가 심하기 때문에 기존의 수치예보를 보완해줄 수 있는 예보체계의 확립이 불가피한 실정이다. TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation)기법은 폭풍에 대한 내부 움직임을 결정하기 위한 목적으로 Rinehart와 Garvey(1978)에 의해 처음 개발된 것으로 비교적 간단하게 레이더 에코를 이용하여 강수의 이동경로를 추적할 수 있다. 일정한 시간 간격으로 제공되는 레이더 반사도 자료에 대하여 설정된 두 window 사이의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 강수의 움직임을 파악하였다. 개발된 기법은 레이더 에코로부터 강수의 안정된 이동방향과 이동속도를 제시하기 위하여 상관성 분석과 함께 일치성 분석 및 가중함수에 의한 이동 백터장 보정을 수행하였다. 또한 이동 백터의 외삽을 통하여 강우이동경로와 대상유역의 단시간 예측 면적 강우 산정 방법을 제시하였다. 결과는 개선된 단시간 강수예측 가능성을 보여주었다.
사용자의 이동성을 제공하는 유비쿼터스 환경과 달리 홈 네트워크와 같은 실내 컴퓨팅 환경에서는 사용자 이동성이 제공되지 않는다. 본 논문은 다양한 단말 장치에서 끊김 없는 멀티미디어 서비스 적응을 위해 사용자 이동 예측을 이용하는 UPnP A/V 멀티미디어 시스템을 제안한다. 본 시스템은 실내에서 이동 중인 사용자에게 이동 중 인접 장치로 세션을 자동으로 옮겨 사용자가 끊김 없이 멀티미디어 서비스를 받을 수 있게 한다. 이를 위해 사용자 상황정보를 6하 원칙으로 표현하고 이 상황정보와 이동 경로 정보를 바탕으로 사용자 이동을 예측한다. 이때 하나 이상의 이동 위치를 예측하여 기본적으로 예측 정확도를 높였다. 그리고 제안한 시스템에 대하여 사용자 이동성의 예측 정확도, 예측에 걸리는 시간, 예측을 통해 사용자에게 서비스하는데 걸리는 시간을 평가하여 이동 사용자의 이동 예측으로 끊김 없는 멀티미디어 서비스 적응을 제공할 수 있음을 보였다.
초기의 Ad-hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜들은 Table-driven 알고리즘이 대두되었으나, 많은 문제점으로 이동단말의 이동성을 지원하는 On-demand 방식의 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 On-demand 와 Table-driven의 장점을 반영한 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 널리 이용되고 있다. 그러나 AODV의 장점에도 불구하고 아직까지 AODV 는 노드들의 잦은 이동으로 Ad-hoc 네트워크에 많은 라우팅 패킷을 발생시켜 전체적인 네트워크의 성능 면에서 많은 약점을 보이고 있다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크를 구성하는 노드들 사이의 링크에 대한 신뢰성을 위해 노드의 이동경로예측을 기반으로 하는 새로운 경로설정 및 유지기법을 제안한다. 제안하는 기법은 AOMDV를 기반으로 노드의 위치와 이동 정보로 이동되는 방향과 위치를 예측하여 보다 안정적인 경로를 선택할 수 있는 기회를 제공하는 라우팅 기법이다. 또한 AOMDV로 다중경로를 보유하여 데이터의 종류와 특성에 적합한 최적의 경로선택으로 불필요한 경로설정 메시지의 오버헤드를 줄인다.
본 논문에서는 이동로봇에 삼차원 레이저 스캐너를 장착하여 삼차원 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합, 데이터 수집을 위한 이동로봇의 경로계획 및 장애물 회피주행 등 모든 작업들을 유기적으로 결합시켜 실내 환경에 다한 삼차원 모델을 자율제작하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 스캔순서최적화를 통한 빠른 동적 물체 정보의 제거, 계층적 육면체 맵과 기하학적맵을 이용한 최적 경로 예측에 의한 다음 스캐닝 위치의 결정, 오도미터 정보와 명암 정보를 이용해 수정된 ICP 알고리즘을 통한 데이터의 정합을 통하여 이동물체와 관계없는 실내환경에 대한 삼차원 모델의 자율복원 한다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
라이프로그를 이용한 경로 예측 기법은 정확한 경로 예측을 위하여 많은 양의 학습 데이터를 요구하며, 학습 데이터가 부족할 경우 경로 예측 성능이 저하된다. 학습 데이터 부족은 사용자의 이동 패턴이 유사한 다른 사용자의 데이터를 이용하여 해결이 가능하다. 따라서 이 논문은 사용자 유사도 기반 경로 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 제안 알고리즘은 경로를 3단 그리드 패턴으로 학습하고 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자 간 유사도를 측정한다. 이후, 측정된 유사도를 학습된 모델에 적용하여 경로를 예측한다. 평가를 위하여 기존 경로 예측 기법들과 제안 기법의 경로 예측 정확도를 측정 및 비교한다. 그 결과, 제안 기법의 정확도는 66.6%로 다른 기법들에 비해 평균 1.8% 더 높은 정확도를 가진 것으로 평가된다.
2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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