본 연구는 통행자들을 실시간 교통정보의 유무외에 제공받는 교통정보의 내용에 따라서 구분한 다계층 통행배정모형을 정립하고자 한다. 이를 통해 네트워크 및 수요변화에 대응할 수 있는 우수한 교통정보제공전략인 분산환류전략(Decentralized Feedback Strategy ; DFS)의 핵심사항인 분산계수결정모형을 제시하고 ITS의 중요한 기술적 요소들(VMS위치, 정보제공주기, 정보제공영역 등)에 대한 판단기준을 정립하고자 한다. 이를 위하여 연동적 시간대 분석기법 (Rolling Horizon implementation ; RHI)을 활용한 다계층 동적통행배정모형을 개발하고 차량내탑재장치를 활용한 주행중 정보제공전략으로서 분산환류전략(DFS)의 적용성 및 효과성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 차량내 탑재장치를 중심으로 교통정보를 제공받는 집단에 대해서 분석을 수행하였다. 이때 정보의 내용에 따라 동적 최단경로안내를 받는 그룹과 DFS에 의한 경로정보를 안내받는 그룹으로 나누어 다계층 동적통행배정 모형을 구성하였다. DFS의 적용을 위하여 정보대상노드에서 목적지까지 경로를 모두 탐색한 뒤 이들 경로에 대한 통행시간정보를 이용하여 통행자들의 인지통행비용이 같아지도록 교통류 분산계수를 설정하였다. 또한 이러한 분산계수가 적용되는 통행자를 구별하기 위하여 연동적 시간대분석기법(Rolling Horizon Imlementation)을 활용하여 동적통행배정을 수행하였다. 분석결과 유고상황시 DFS의 네트워크 총통행시간 개선효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
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.
모바일 애드혹 네트워크에서는 노드가 이동성을 가지고 한정된 용량의 전지를 사용하기 때문에, 다중 홉으로 통신하는데 있어서 종단 간 경로를 설정하는 것이 매우 중요하다. 그 중에서도 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 많이 사용되고 있는 프로토콜 중 하나이다. 하지만 경로를 탐색하는 과정에서 최단 홉의 수만을 고려하기 때문에, 노드의 이동성이나 전지의 소진 등으로 인해 중간 노드의 경로가 단절이 되는 문제점이 발생하게 된다. 경로의 단절이 발생하게 되면, 중간 노드들은 데이터 패킷을 폐기시키고 송신노드는 경로를 재설정해야 하기 때문에 대역폭의 낭비와 에너지 소비량이 증가되는 문제가 발생한다. 또한 이것은 네트워크의 생존시간을 단축하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 기존의 AODV 라우팅 프로토콜을 기반으로 전지의 남은 에너지양을 비롯하여 신호 세기, SNR(Signal to Noise Ratio) 등의 MAC 레이어의 자원들을 이용하여 경로를 설정하는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
NCW(네트워크 중심전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결된 통신 기술의 능력을 NCW(네트워크 주임전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결관 통신 기술의 능력을 활용하여 정보의 공유를 보장함으로서 효율성을 향상한다는 개념으로, 정보기술의 발전에 따라 무기체계 위주의 재래전에서 네트워크 기반의 네트워크 중심전으로 바뀌어 가고 있다. 이런 환경적인 변화에서 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성이 중요시 되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드들도 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하고 변경되어 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 NCW환경의 Ad-hoc에서 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 경로에서 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단 경로를 통해 데이터 전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법을 사용하게 되면 노드에 대한 신고가 있을 경우 확인절차를 거쳐 불필요한 경로 재탐색을 막을 수 있게 된다.
글로벌 라우팅(global routing)은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 네트리스트의 모든 네트들을 연결하기 위하여 각 네트들을 라우팅 영역(routing area)에 할당시키는 문제이며, 글로벌 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 maze routing 알고리즘, line-probe 알고리즘, shortest path 기반 알고리즘, Steiner tree 기반 알고리즘등이 이용된다. 본 논문에서는 라우팅 그래프에서 최단 경로 Steiner tree 탐색방법인 weighted network heuristic(WNH)과 이를 기반으로 하는 글로벌 라우팅 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링(SA) 방식과 비교, 분석하였다.
뉴럴네트워크에서 학습은 에러를 줄이는 방법으로 구현 된다. 이 때 parameter 공간에서 Risk function은 multi-minima potential로 표현 될 수 있으며 우리의 목적은 global minimum weight 좌표를 얻는 것이다. 이전의 연구로는 Attouch et al.의 damped oscillator 방정식을 이용한 방법이 있고, Qian의 critically damped oscillator를 통한 steepest descent의 momentum과 learning parameter 유도가 있다. 우리는 이 두 연구를 참고로 manifold 상에서 최단 경로인 geodesic을 Newton 역학의 Lagrangian에 적용함으로써 adaptive steepest descent 학습법을 얻었다. 우리는 이 새로운 방법을 Rosenbrock 과 Griewank 포텐셜들에 적용하여 그 성능을 알아 본다.
소화물 일관 운송 과정에서 발생하는 직접비용을 최소화하는 수리 모형과 해법이 제안되었다. 고려되는 비용으로는 화물 운송을 위한 차량 운행에 필요한 제반 비용인 링크 비용과 터미널에서 일어나는 하차, 분류, 재적 재등 하역 작업에서 발생하는 노드 비용을 감안하였고 총비용을 줄이기 위한 화물의 운송 경로가 모형의 결정변수이다. 해법으로는 최종해의 품질은 다소 미흡하나 계산 시간이 짧은 Steepest Descent Method와 최종해의 품질이 우수하나 계산 시간이 많이 소요되는 Simulated Annealing Method를 활용한 두개의 알고리즘이 고안되었다. 최적해를 찾아가기 위한 탐색의 출발점이 되는 초기해는 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 수정하여 찾는다. 예제를 통하여 알고리즘의 계산 과정을 설명하였고 제시된 두 방법의 최종해는 초기해에 비하여 비용 측면에서 각각 12%. 15%의 절감 효과가 있음을, 적재율 측면에서 초기해의 62.6%에서 각각 774%. 87.4% 향상됨을 확인하였다.
Traveling Salesman Problem(TSP)을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을, TSP에 적용하였을 때, 정점과 정점사이의 가중치를 효율적으로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 TSP의 정점과 정점 사이의 가중치를 효율적으로 표현하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 TSP에 적용하였고, 그 결과 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘보다 가변길이의 DNA 코드와 간선의 가중치를 효율적으로 표현할 수 있었다. 또한 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50% 정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 최단경로를 탐색할 수 있었다.
SMT장비는 전자 부품을 흡착하여 PCB상에 정확히 실장 하는 장비이다. 이를 위해서는 중간 위치에 설치된 카메라 앞에서 정지하여 비전 검사를 한 후 실장 위치로 이동한다. 그 이동 경로의 타입은 16가지가 되며, 그 중에서 (sLa-Camera-pLb)경로에 대해 가장 빠른 시간에 실장 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서는 제시한다. 이를 위해서는 카메라 위치에서 정지하지 않고 이동하면서 비전 검사할 때 수많은 궤적 중 어떤 궤적이 가장 빠른 시간에 검사 후 실장 할 수 있는 경로인지를 찾는 알고리즘을 제시한다. 그 결과 카메라 앞에서 정지하여 검사 후 이동하는 방식보다 16%의 시간 단축 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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