• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.171-179
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• 2013

내비게이션은 차량 운전자에게 경로탐색과 길안내 서비스의 제공을 기본으로 한다. 그러나 현재의 경로탐색에서는 운전자의 안전을 지키기 위해 다양한 도로 상황을 고려하지 않고, 안전운전 DB만을 이용하여 최단경로를 찾는 서비스만을 제공하고 있다. 따라서 안전운전을 위해서는 단순한 최단경로 검색 서비스를 벗어나, 위험지역이나 위험시간대를 고려한 경로탐색이 필요하다. 본 논문에서는 A* 알고리즘을 이용하여 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 방법을 제안한다. 이 경로탐색에서 탐색노드의 경로 적합 도를 측정할 때 위험지역 종류별로 서로 다른 휴리스틱 가중치를 적용하였다. 특히 경로 탐색에서 회피할 위험지역으로는 사고가 자주 발생하는 사고 다발구간, 어린이 보호구역, 교차로지역, 그리고 위험시간대를 고려하여 동적으로 위험지역별 가중치를 부여하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.687-693
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• 2012

본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.792-795
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• 2012

애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.49-58
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• 2006

애드 흑 네트워크의 요구 기반 라우팅 프로토콜은 노드가 이동하여 경로가 손실되는 경우, 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 송신 노드가 새 경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 새 경로탐색이나 지역 경로 탐색을 수행할 경우, 전송중인 패킷의 지연이 발생한다. 경로 손실로 인한 지연을 줄이기 위해 경로 손실을 예측하고 대체 경로를 구성하여 경로 손실 지연을 줄이는 기법으로써 ARMP와 RPAODV가 있다. 이 라우팅 프로토콜은 링크 상태가 불안정 상태가 될 때, 지역적으로 대체 경로를 구성하여 경로 손실을 회피하는 기법으로써 대체 경로 생성의 성공률은 경로 손실과 전송 지연에 직접적인 영향을 가져온다. 본 연구에서는 이전에 제안된 경로 손실 회피 라우팅 기법들의 효율성을 검증하기 위해서 대표적인 요구 기반 라우팅 프로토콜인 AODV, 경로 손실 회피 라우팅 기법인 ARMP와 RPAODV의 수치 평가식을 제안하고, 각 프로토콜의 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 수치 평가식의 효용성을 검증하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 비교 분석한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권1호
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• pp.87-94
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• 2007

모바일 Ad hoc 네트워크에서 AODV와 DSR을 포함한 대표적인 표준 라우팅 프로토콜들은 대부분 난일 최단 경로를 구축하고 사용한다. 이러한 단일 경로 라우팅은 경로가 단절되었을 때 경로를 처음부터 다시 재구축해야 하는 번거로움과 이에 따른 부하 발생이 불가피하다. 이런 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 빠른 대체 경로 이용이 가능한 다중 경로 라우팅 프로토콜에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 AODV 기반의 지역 경로 탐색에 의한 노드 비중첩 다중 경로 검색 기법을 제안한다. 이는 송신지로부터 수신지로의 완전 분리된 노드 비중칩 다중 경로들을 최대한 많이 찾아 구축함으로 경로의 강건함을 확보하고 보다 안정적인 라우팅을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권1호
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• pp.35-41
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• 2010

애드혹 네트워크는 기반 시설이나 사전 설정 작업 없이 간단하게 네트워크 구성할 수 있어 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 통신 환경으로 각광받고 있다. 애드혹 네트워크에서는 기존 네트워크와는 달리 라우터와 같은 데이터 전송 경로를 관리하는 시스템이 없어, 노드의 이동으로 발생하는 링크 손실 문제를 해결할 수 있는 경로 복구 메커니즘이 큰 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 AODV 기반 양방향 경로 탐색을 이용한 경로 복구 기법을 제안한다. 기존 AODV의 제한된 지역 복구 범위와는 달리, 링크 손실 지점을 기준으로 상/하류부에서 양방향 경로 복구를 시도하여 네트워크 전역에서 수행될 수 있는 지역 복구 기법을 제시한다. 또한 경로 복구 과정에서 발생하는 경로 요청 메시지의 플러딩을 제한하여, 지역 복구에 드는 비용을 최소화하였다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 전체 노드 수와 노드의 이동속도를 변경하는 두 가지 시나리오에서 제어 트래픽 오버헤드와 데이터 전송율을 측정하여 기존 AODV 및 다중 경로 탐색 프로토콜과의 성능 평가를 실시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.27-35
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• 1998

자율 주행 로봇이 주어진 환경에 대한 정보를 이용하여 장애물을 회피하며 안전하고 효율적으로 목표지점까지 주행하기 위해서는 최적의 이동 경로가 생성되어야 한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고정 및 움직이는 장애물이 존재하는 작업환경 내에서 전역경로 계획, 지역경로 계획을 결정하는 방법을 제안한다. 이동 로봇은 유전 알고리즘을 이용하여 먼저 최적의 전역 경로를 탐색하고 미지의 장애물을 발견하면 이와 충돌을 회피하기 위해 새로운 지역 경로를 탐색한다. 또한 움직이는 장애물이 작업공한내 존재하면 이동 로봇은 이를 피하기 위해 최적의 경로를 탐색한다. 본 논문에서는 제안한 유전 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 국부적 최소 값에 빠지지 않고 경로 탐색능력이 효율적임을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.443-448
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• 2013

개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.879-888
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• 2004

Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 라우팅기능을 이용하여 목적지 노드까지 패킷을 전송한다. 노드이용 등으로 다음 홉 노드에 대한 링크를 손실하면 계속적인 패킷 전송을 위해서 새경로 탐색이 요구된다. 요구 기반 라우팅 프로토콜 AODV는 노드 이동으로 인한 경로 손실시에 다음 홉 노드의 링크 손실을 이식한 노드가 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 발신지 노드가 새경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 이 경우 새경로 탐색이나 지역 경로 탐색은 패킷의 지연을 가져오고, QoS에 나쁜 영향을 미친다. 본 연구에서는 다음 홉 노드에 대한 링크손실을 예측한 노드가 자신의 이웃 노드 중 적절한 다른 노드를 다음 홉 노드로 선택하여 경로 손실을 예방하고 QoS를 높이는 RPAODV 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.189-192
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• 2012

게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.