수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
온라인 시장의 증가로 택배의 물량이 나날이 늘어나고 있다. 이러한 환경은 수많은 택배회사들의 출현을 가져와서 치열한 고객유치 경쟁을 유발하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 개미 알고리즘을 이용하여 보다 체계적으로 최단 택배배송경로를 찾아 주는 시스템의 개발에 그 목표를 두고 있다. 개발된 시스템은 숙련된 택배기사는 물론 마을 위치에 익숙지 않은 초보 택배기사에게도 배송경로탐색 및 배송시간에 큰 도움을 줄 것이며, 고객은 택배경로를 사전에 알 수 있어서 택배에 대한 신뢰성과 만족도를 높일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Space Syntax 이론을 적용한 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 애플리케이션을 제안하고 구축한다. 이 애플리케이션은 일반적인 네비게이션이 우선순위로 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 다르게, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색하게 된다. 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 추천경로를 생성하고 여성의 여가활동에 있어 다양한 위험요소를 염두에 두게 된다. 결과적으로 Space Syntax 알고리즘을 통해 여성 사용자들의 주관적 선택사항이 적용된 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.
본 논문에서는 그리드 형태의 레이아웃을 갖는 도시지역 신호등망에 대해 효율적인 라우팅 기법을 개발하고 평가할 수 있는 프레임워크를 구성한다. 신호등망은 다중인접 그래프로 자료구조화하며 직접 통신이 가능한 노드들에게는 링크가 추가되었다. 또 전송 전에 channel probing에 의해 경로를 선택하는 split-merge 방식을 고려하여 가상링크를 그래프에 추가하고 이의 비용을 산정한다. 이후 Dijkstra 알고리즘과 같이 프레임워크에서 제공되는 경로 탐색 기능으로 하여금 가상링크를 포함한 경로를 찾은 다음 최종적으로 이 경로를 기반으로 가상링크를 실제링크로 변환하도록 하였다. 이를 바탕으로 슬롯 오류 비율을 변화시켜가면서 실제 전송 성공률을 측정할 수 있으며 새로운 경로배정 알고리즘 개발을 위한 피드백을 제공할 수 있다.
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사·문화·고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문·사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발·조경, ②한국 경제발전(경제원조·소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)·북한경제(빈곤·중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석·제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
본 연구의 목적은 도시의 녹지네트워크를 구현함에 있어 시가화 지역을 대상으로 산재해 있는 녹지분포 특성을 조사한 후, 이를 기반으로 야생조류의 이동경로를 예측하여 녹지네트워크 계획을 수립하는 것이다. 이를 위해 경상남도 창원시를 대상으로 시가화 지역에 대해 녹지분포를 조사하고, 여기에 야생조류 이동가능 루트의 예측을 위해 30m간격으로 가상의 격자 네트워크를 구축한 후 경로탐색을 실시하였는데, 이 때 도심내 파편화된 도시녹지와 도시 외곽의 연결이 방향에 관계없이 일정하게 일어나는지를 분석하기 위하여 8지점 및 16지점으로 구분하여 경로분석을 실시하였다. 그 결과 양 분석 모두 가상의 이동경로가 대체로 동일한 지역을 지나는 것으로 분석되고 있었다. 이에 야생조류의 이동횟수가 집중된 지역을 중심으로 녹지네트워크를 설정하는 것이 도심 내 야생조류 유입을 위한 타당성이 높은 것으로 판단되었다. 이러한 녹지네트워크 계획 결과는 도시외곽의 양호한 자연지역에 서식하는 야생조류의 원활한 도심 내 유입을 위한 시가화지역의 생태적 연결성 확립에 기여할 것이다.
모바일 애드 혹 네트워크 (MANET)는 무선 모바일 노드들이 하부구조(infrastructure)없이 동적으로 네트워크 토폴로지를 구성하는 것을 의미한다. AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector) 프로토콜은 대표적인 요구기반 라우팅 프로토콜로서, 모바일 노드는 전송할 데이타가 있을 경우에만 라우팅 경로를 찾게 된다. 본 논문에서는 AODV의 지역 경로 복구 기법에 대해 다룬다 라우팅 링크가 단절되면 단절된 링크를 발견한 상위 노드는 목적지 노드까지의 라우팅 경로를 지역 경로 탐색과정을 통해 복구하게 된다. 이 과정에서 AODV 제어 메시지가 단절 경로의 상위노드로부터 목적지 노드까지를 반경으로 하는 지역에 퍼지게 된다. 본 논문에서는 AFLRS(AODV-based Fast Local Repair Scheme)이라고 하는 AODV를 위한 효율적인 지역 경로 복구 기법을 제안한다. AFLRS는 경로 단절이 일어나기 전에 라우팅 노드들이 유지하고 있던 라우팅 정보를 이용하므로 AODV 제어 메시지의 플러딩 범위를 줄이고 경로 복구 시간을 줄일 수 있다. 제안된 AFLRS의 성능평가를 위해 지역경로 기법들을 NS2와 AODV-UU 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션 하였으며 실험결과에서 AFLRS가 AODV에서의 경로복구기법 보다 빠르게 경로 복구를 할 수 있음을 보인다.
다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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