이동 컴퓨팅 환경에서는 충분하지 못한 자원으로 인해 기존의 분산 알고리즘이 비효과적인 경우가 많다. 특히 이동 호스트의 낮은 가용성으로 인하여 중단 없는 서비스를 보장받기 힘들다. 이들의 원인은 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 작은 저장장치 및 안전하지 않은 저장장치, 이동 호스트와 이동 호스트, 이동 호스트와 기지국간의 통신 오버헤드 그리고 충분하지 못한 배터리 수명들을 들 수 있다. 특히 통신 오버헤드(이동 호스트를 찾는 오버헤드, 이동 호스트의 정보를 저장하는 오버헤드 등)로 인해 호스트의 배터리 수명을 단축시키고 통신비용을 증가시킨다. 이러한 통신 오버헤드를 최소화함으로써 이동 호스트의 배터리 수명이나 고장으로부터 좀 더 안전한 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 네트워크를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경에서 통신비용과 이동 호스트의 작업을 최소화시키는 조정된 2-계층 체크포인팅(coordinated checkpointing) 알고리즘을 제안하고 수학적으로 비용을 분석하였으며 기존 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 조정된 체크포인팅 알고리즘에서 통신비용(메시지 수)의 복잡도는 이동 호스트의 수의 제곱(O(n$^2$))이지만, 제안한 알고리즘은 기지국의 수 더하기 이동 호스트의 수의 제곱(O(n+$m^2$))이다. 일반적으로 기지국의 수에 비해 이동 호스트의 수가 상대적으로 훨씬 많기 때문에 (n>>m) 기존의 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘은 상대적으로 많은 통신비용을 감소시킬 수 있다.
본 논문은 고정 및 이동물체와의 효율적인 충돌회피 알고리즘으로 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 충돌회피 알고리즘은 이동로봇의 동적 특성을 고려하지 않고 최적의 경로생성에만 관심을 둠으로써 실제 이동로봇이 추종하기 어려운 경로를 생성하기 쉽다. 그러므로 이동로봇의 동적 특성을 고려한 충돌회피 알고리즘을 위해, 이동로봇과 장애물과의 상호작용관계를 가상의 힘으로 정의한 임피던스제어 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이런 단순 임피던스제어 알고리즘만으로는 갑작스런 장애물의 출현 시 이동로봇의 속도가 증가하고 장애물이 사라지면 속도가 감소하는 비효율적인 속도제어라는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 충돌 가능성에 따른 새로운 속도제어 방식을 고려한 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하고 검증하고자 한다.
본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.
본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 충분하지 못한 자원으로 인해 기존의 분산 알고리즘이 비효과적인 경우가 많다. 특히 이동 호스트의 낮은 가용성으로 인하여 중단 없는 서비스를 보장받기 힘들다. 이들의 원인은 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 작은 저장공간 및 안전하지 않은 저장장치, 이동 호스트와 기지국간 또는 이동 호스트들 사이의 통신 오버헤드 그리고 충분하지 못한 베터리 수명들을 들 수 있다. 특히 통신 오버헤드(이동 호스트를 찾는 비용, 이동 호스트의 정보를 저장하는 비용 등)로 인해 이동 호스트의 베터리 수명을 단축시키고 통신 비용을 증가시킨다. 이러한 통신 오버헤드를 최소화함으로써 이동 호스트의 베터리 수명을 연장시키고 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 네트워크를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경에서 통신비용과 이동 호스트의 작업을 최소화시키는 조정된 체크포인팅(coordinated checkpointing) 알고리즘을 제안하고 수학적으로 비용을 분석하였으며 기존 알고리즘과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 고정된 장애물이 포함된 글로벌 맵 환경에서 LRF 센서만을 가진 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안한다. 우선 이동장애물을 회피하기 위해 LRF 거리 센서 데이터와 글로벌 맵을 이용하여 이동장애물을 추출한다. 추출된 이동장애물과 자율이동 로봇의 상대적인 벡터 성분의 합을 이용해 타원 형태의 안전반경을 생성한다. 생성된 안전반경을 고려하여 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하고 목적지에 도착할 수 있도록 한다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 정량적인 분석 방법을 사용하여 기존 알고리즘과 비교하고 분석한다. 분석 방법은 이동장애물이 없을 때를 기준으로 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘의 경로의 길이와 주행 시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 이동장애물의 상대적 속도와 방향을 고려하여 회피할 수 있어서 경로와 주행 시간 모두 기존의 알고리즘보다 높은 성능을 보인다.
이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.
이동 호스트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서의 상호배제 알고리즘은 기존의 정적 컴퓨팅 환경과 여러 가지 다른 점이 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨터 환경에서 상호배제 문제를 효율적으로 해결하는 토큰 기반 상호배제 알고리즘을 제안하고, 이것은 성능을 메시지 송수신 비용으로 평가하였다.
미래의 PCS(Personal Communication Service) 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 이 논문에서, 우리는 n 위치 정보 데이터베이스들 중에 k개에 이동 단말의 위치를 저장하는 적응적 분산 동적 위치 관리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 이동망 내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 지역성과 원격 이동 단말들로부터 로컬 이동 단말의 위치 질의 선호도에 따라 사본인자, k를 적응적으로 선택한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석적 모델과 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가 결과, 호 이동율에 관계없이 제안한 알고리즘의 성능이 Krishnamurthi의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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