많은 문제가 그래프로 모델링될 수 있고, 그래프 이론에 기반한 방법에 의해서 해결될 수 있다. 이 논문에서는 분산되고 중첩된 대사경로 네트워크들에 대해서 경로를 찾는 방법에 대해서 다룬다. 제안한 방법은 분산된 그래프를 통합하지 않은 채, 다중 에이전트의 협동작업을 통해서 경로를 찾는 방법이다. 각 그래프에는 해당 그래프를 책임지고 있는 에이전트가 하나씩 있어서, 해당 그래프에서 시작되는 경로검색을 주도하고, 다른 에이전트로부터 경로에 대한 정보 요청에 응답하도록 한다. 제안한 방법에서는 우선 전체 분산된 그래프에 대해서 뷰그래프라고 하는 추상화된 그래프를 형성하고, 이를 이용하여 경로를 찾기 위해 에이전트간에 어떤 방법으로 협력을 할지 알 수 있게 한다. 각 에이전트는 해당 그래프에 대한 최단경로 정보를 관리하고 있다. 어떤 에이전트가 해당 그래프의 어떤 노드에서 시작하는 경로를 찾으라는 요구를 받게 되면, 다른 에이전트로부터 정보를 받아서 목적지까지는 가는 경로를 찾게 된다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
무향 Rural postman problem(URPP)은 주어진 네트워크에서 특정 아크를 적어도 한 번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. URPP는 실생활의 다양한 문제를 풀기 위한 기본적인 네트워크 문제 중에 하나이며 NP-Complete 문제로 알려져 있다. URPP는 아크 중심의 문제로 아크의 라우팅 방향을 고려하여야 하며, 노드 중심의 문제인 TSP(Traveling Salesman Problem) 해법을 그대로 적용하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 URPP 해법을 위한 유전 알고리즘에서 그래프 변환에 의한 디코딩 방법을 제안한다. 즉, 아크 중심의 그래프를 노드 중심의 그래프로 변환함으로써 아크의 방향에 상관없이 전체 라우팅 경로를 구할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 제안 알고리즘은 기존 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.
멀티홉 무선네트워크에서 메시지 전송 경로는 경로 탐색 과정을 통해 설정하게 되는데 일반적으로 최단경로를 이용하게 된다. 그러나 이러한 경로는 네트워크 중앙부근의 노드들을 많이 이용하여 에너지 사용의 불균형 및 혼잡 발생 확률을 높여 메시지 전송 안정성을 떨어뜨리는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 노드들의 잔여 에너지량을 고려하여 종단간 안정성 있는 메시지 전송 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 링크성능평가척도로 ETX (Expected Transmission Count) 를 사용하며, 경로설정시 노드의 잔여 에너지량이 적은 노드들을 회피함으로써 경로 고장 확률을 줄이고 이로 인한 메시지 손실을 최소화하도록 하고 있다. 제안한 프로토콜의 성능을 평가하기 위해 QualNet 시뮬레이터를 이용하여 성능측정을 수행하였고, 이를 기존의 라우팅 프로토콜들과 비교하였다. 성능측정 결과 종단간 메시지 전송률 및 메시지 전송지연시간 등에 있어서 기존 신뢰성 보장 프로토콜인 MRFR 프로토콜과 유사하였지만 노드들의 부하균등성 측면에서 MRFR 프로토콜 보다 우수함을 보였다.
선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 적절하게 엔진 출력을 조절하거나 지리적 운항 경로를 바꾸는 방법이 필요하다. 그러나 지리적 운항 경로의 결정은 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 7개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.82%, 최대 2.49% 개선시킬 수 있었다. 특히 사례 분석을 통해 제안된 방법이 악천후를 회피할 수 있는 지리적 경로를 탐색할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 거리 공간(metric space) 속에 포함된 그래프에서 각 간선의 가중치가 거리 공간 상의 두 끝 정점간의 거리로 주어지는 그래프를 다룬다. 특별히 우리는 이러한 그래프 중 n개 정점을 가진 경로 P에 관해서 연구한다. 우리는 경로 P에 하나의 간선을 추가해서 새로운 그래프 $\bar{P}$ 얻을 수 있다. 그러면 그래프 $\bar{P}$의 두 정점 사이의 최단 경로의 길이를 생각하고 이 길이들 중 최댓값에 주목한다. 이 최댓값을 그래프 $\bar{P}$의 지름(diameter)라고 부른다. 우리는 그래프 $\bar{P}$의 지름이 최소가 되도록 추가하는 간선을 찾고 싶다. 특별히 임의의 실수 λ > 0에 대해서, $\bar{P}$의 지름이 λ 이하가 되는 추가 간선이 존재하는지 여부를 결정하는 문제에 대해 O(n)시간 알고리즘을 제안한다. 이것은 이전 알려진 시간복잡도 O(nlogn)을 개선한다. 이 결정 알고리즘을 이용해서 주어진 경로 P의 길이 D에 대해서, $\bar{P}$의 지름의 최솟값을 찾는 O(nlogD) 시간 알고리즘을 제안한다
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.
본 논문은 애니메이터로 하여금 얼굴 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 실시간적으로 제어할 수 있도록 하기 위한 표정공간의 생성방법에 관하여 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정이 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 한 표정에서 다른 표정까지 거쳐 갈 수 있는 경로를 캡쳐된 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정 제어는 애니메이터들이 표정공간을 항해할 때 실시간적으로 수행된다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화하였고, 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 실시간 표정 제어를 수행하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.로 표면 위로 자라났고, 부종은 창상 밑 조직까지 감소하였으며, 육아조직은 교원질 섬유로 대체되었다. 창상 유발 21일 후, 다른 창상에 비해, HG 처치창은 유의적으로 창상 표면이 거의 재생성 상피로 덮였으며, 육아조직은 창상 유발 14일 후와 비교해서 유의적으로 교원질 섬유로 대체되었다. 위의 모든 결과에서 보듯이, 개에서 전층피부 창상의 처치 시 HG의 사용은 HC와 생리 식염수에 비해 창상치유 복구기의 치유 속도를 촉진하는 것으로 사료된다.시범학교의 자녀를 들 부모들은 환경관련문제에 대한 의식 및 환경관련 제품에 대한 구매행동의 변화가 두드러지게 나타났다.EX>$d^{2+}$ + SA처리구는 두 화합물의 이중 효과에 의해 전반적인 생리 활성을 억제하여, 결국에는 식물의 고사를 유도하는 것으로 사료된다.목에 대한 보안'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 솔루션 선정요인에 관한 중요도를 e-마켓플레이스의 유형과 산업 별로 평가해보았는데, 여기에서 밝혀진 중요도를 통해 e 마켓플레이스를 구축하고 자 하는 기업은 솔루션을 자체 개발하거나 구입할 때 올바른 의사결정을 할 수 있다. 그리고 솔루션을 제공하려는 기업측면에서는 e-마켓플레이스를 구축하고자 하는 기업에게 유형과 산업별로 적절한 솔루션을 제공할 수 있다.순환이 뇌대사 및 수술 후 신경학적 결과에 보다 유익한 효과를 제공해 줄 수 있음
기존의 SAR(Security Aware Routing)[9] 프로토콜은 Ad Hoc 네트워크의 보안경로를 발견하는 프로토콜로, 이동 노드에 부여된 보안레벨 속성 값을 라우팅 정보로 이용하는 보안라우팅 프로토콜이다. 그러나 SAR 프로토콜은 암호화된 데이터 전달을 위해 보안노드를 경유로 데이터를 전송하므로 비밀통신과 효율적인 통신이 고려되지 않고 있다. 또한, AODV[3] 프로토콜 기반으로 동작하기 때문에 데이터의 전송 중 중간노드의 배터리소진 또는 중간노드의 이동으로 데이터 전달에 있어 통신이 단절될 경우 보안노드를 경유하는 라우팅 경로를 재탐색하게 되어 데이터의 전송지연 문제가 발생한다. 그 외에도 SAR 프로토콜의 특성상 재탐색의 경우 노드간의 연결은 가능하지만 데이터 전송에 있어서 요구되는 노드의 보안레벨 이하의 노드인 경우 경로설정이 중단되는 문제들로 재연결이 용이하지 않다. 본 논문에서는 SAR 프로토콜의 문제점을 개선하기 위해 다중경로 기반의 SAR 프로토콜인 MP-SAR을 제안한다. MP-SAR은 데이터의 기밀성을 유지하기 위해 SAR의 보안경로 탐지기법의 확장으로 다중경로를 탐색하고, 유효한 최단보안경로의 이용으로 안전한 고속의 데이터 전달을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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