• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2205-2217
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• 2015

생체모방 라우팅 프로토콜은 동적 환경에서 집단 생명체가 분산 자율적인 방식으로 최적 경로를 찾아가는 원리를 이용하여 네트워크 토폴로지 변화에 따라 오버헤드를 줄이며, 라우팅 성능을 극대화하고, 경로 단절시 빠른 복구가 가능하다. 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크를 위한 생체모방 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 방식은 추가적인 오버헤드 없이 라우팅 정보를 얻기 위하여 무선 매체의 엿듣기(overhearing) 기능을 사용한다. 엿듣기를 통해 출발지와 목적지 사이의 최단 경로 주변에 페로몬을 확산시키고, 확산된 페로몬을 기반으로 확률적 경로 탐색을 수행하여 출발지와 목적지 간 유용한 대체 경로를 확보한다. 이와 같은 방식으로 제안 프로토콜은 제어 오버헤드를 줄이면서 최신의 라우팅 정보를 획득할 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안하는 생체모방 라우팅 프로토콜은 기존 AODV 및 AntHocNet 프로토콜 보다 우수한 라우팅 성능을 보여주면서 AntHocNet 보다 오버헤드를 크게 감소시킨다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권4호
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• pp.543-550
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• 2005

Ad-hoc 네트워크 환경에서의 많은 라우팅 알고리즘들은 소스 라우팅 기법을 기초로 설계되었으며 밀집된 ad-hoc 환경에서의 최단경로설정은 짧은 기간동안만 유지되는 제약사항이 존재한다 때문에 SSA와 ABR과 같은 라우팅 프로토콜은 링크 안정성을 고려하여 좀더 안정적인 경로를 탐색한다. 본 논문은 Ad-Hoc network 환경에 현실적으로 적합한 SSA 라우팅 알고리즘을 바탕으로 utilization 메트릭을 고려한 새로운 라우팅 기법에 대해 제안한다. 제안된 방식에서는 SSA의 특정 메트릭에 의한 병목현상을 해결하기 위해 연결을 위한 여러 경로들을 누적 utilization에 따라 분산시키도록 하여 네트워크상의 로드 밸런싱을 추구하였다. 성능 분석을 위해 기존의 라우팅 기법인 AODV와 SSA를 참고 비교 대상으로 하였다. ns-2 네트워크 시뮬레이션 결과 선택되어질 수 있는 안정적인 route가 많은 경우 전체 트래픽이 여러 경로들로 분산되어 경로 재설정(route reconstruction) 횟수를 현저히 줄이는 좋은 성능을 보였다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.114-125
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• 2006

오늘날 무선 인터넷과 소형 이동 통신 기기 보급의 확산과 GPS 활용도의 급증으로 시간 변화에 따라 위치 정보가 연속적으로 변화하는 이동 객체의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 차량 이동 객체에 대한 연구는 첨단 교통 정보 시스템, 차량 추적 시스템, 물류 수송 시스템에서 활용되고 있다 이들 시스템들은 차량 이동에 대한 이력 데이터를 관리함으로서 과거의 차량 위치, 미래의 차량 위치 예측, 최적 경로, 최단 경로를 탐색 할 때 유용하게 사용되고 있다. 뿐만 아니라 물류 수송 계획과 차량 배차에도 차량 이력 데이터가 활용되고 있다. 이러한 차량 이력 데이터는 일정한 시간 간격을 갖고 저장되는데, 같은 패턴이 반복되는 차량 이력 데이터를 갖는 경우도 존재한다. 예를 들어, 특정 구간을 반복적으로 운행하는 차량일 경우에는 거의 유사한 경로로 운행을 한다. 이런 반복적인 운행경로를 일정 시간 간격 마다 차량 이력 데이터로 저장하면 많은 중복 데이터가 발생함으로써 저장 공간의 낭비를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 이런 반복적인 운행경로를 갖는 차량에 대하여 이력 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 유사 궤적을 이용한 차량 이력 데이터 저장 기법을 제안하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.132-133
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• 2023

재난 상황에서 사람을 안전하게 피난시키는 것은 매우 중요하다. 인명 안전을 위한 다양한 피난 시뮬레이션 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 대부분의 툴에 적용된 방식은 Map을 분석하여 최단 경로를 추출해 Agent를 결정된 경로를 따라 이동시키는 알고리즘으로 구현되었다. 이 방법은 재난 환경에 변화가 없는 조건에서 피난경로를 빠른 시간에 예측하기에 적합하다. 그러나 재난상황은 시시각각으로 변화하기 때문에 피난알고리즘은 이에 대응할 수 있어야 하지만 기존 알고리즘으로는 대응이 곤란한 실정이다. 강화학습을 기반으로 한 인공지능 기술을 활용하면 변화하는 재난에 대응 가능한 피난경로 알고리즘의 개발 가능할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 알고리즘 개발의 기초단계로서, 강화학습 기법으로 개발된 피난 알고리즘이 IMO MSC.1/Circ1533에서 요구하는 피난시뮬레이션 툴의 성능조건을 만족하는지 여부를 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.17-29
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• 2010

생산성은 컨테이너를 취급하는 작업소요시간의 최소화에 의해 극대화된다. 따라서 기존에는 전산시스템의 개선을 통해 생산성 향상을 추구해왔으나 이송장비의 운영 및 이송방식의 문제점으로 인해 한계가 있었다. 즉, 대표적인 이송장비인 Y/T(Yard Tractor)는 한 번의 주행에 양하 또는 적하 작업 중 하나만 가능하기 때문에 한 번의 주행에 양하와 적하를 순차적으로 동시에 수행할 수 있다면 작업소요시간이 단축될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 RTLS(Real Time Location System) 기반의 Multi-Cycle System을 통하여 문제점을 해결하고자 하였다. 이를 위해 RTLS기술을 활용하여 Y/T의 실시간 위치파악, GIS기술을 통한 Y/T실시간 위치표시 및 최단거리 알고리즘(다익스트라)을 터미널업무에 활용하여 생산성을 향상시킬 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 평균치대비 절감 운전거리율은 9%가 되었고 최대치대비 절감 운전거리율은 19%가 되었음을 확인할 수 있어 결과적으로 컨테이너터미널 생산성이 극대화됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1441-1446
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• 2014

본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1-9
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• 2016

전산유체역학은 유체현상을 기술하는 미분방정식의 근사해를 컴퓨터를 이용하여 풀고 해석하는 학문으로, 다양한 종류의 변수의 계산을 필요로 한다. 대용량의 유동해석 데이터의 경우, 스토리지의 제약으로 계산한 변수들 중 필수적인 변수만을 저장하고, 데이터 분석 시점에 필요한 2차 변수를 계산하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산유체역학 응용에서 많이 사용하는 2차 변수의 종류를 정리하고, 임의의 초기 변수가 주어졌을 때 최적의 2차 변수 계산 경로를 효율적으로 추정하기 위한 방법으로 2차 변수 종속 그래프를 일반적인 유향 그래프로 변환하는 기법과 이를 이용한 최단 경로 탐색 기법을 소개한다. 또한 제안하는 기법을 실제 데이터 분석 및 가시화 도구에 적용하여 효용성을 측정하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.304-311
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• 2022

적 방공망 제압 임무는 현대전에서 전략적으로 중요한 임무이지만 적 방공자산에 직접적으로 노출될 위험이 높아 위험 부담이 크다. 따라서, 무인기를 활용하여 임무를 수행하는 것이 하나의 대안으로 제시된다. 본 논문에서는 무인기의 적 방공망 제압 임무 수행을 위한 경로 생성 기법과 생성된 경로에 대한 임무 효과도 산출 기법을 제안한다. 먼저, RRT 기반의 경로 탐색 알고리즘을 기반으로 적의 단거리 대공 위협을 고려할 수 있는 저공 침투/이탈 비행 경로 기법을 다룬다. 또한, 최단의 경로이면서 동시에 적의 단거리 대공 위협을 최대한 회피하는 표적 타격 경로를 생성하기 위해 Dubins 경로 기반의 타격 경로 생성 기법이 사용된다. 이를 통해 생성된 침투/타격/이탈 경로를 순서에 따라 통합한다. 통합된 경로를 기반으로 연료소모량, 무인기의 생존 확률, 임무 수행 소요 시간, 그리고 표적 파괴 확률로 이루어진 임무 효과도를 산출한다. 마지막으로, 제안된 적 방공망 제압 임무 경로 생성 기법 및 임무 효과도 산출 기법을 가상 시나리오를 통해 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.649-659
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• 2017

Typically, a smart car is equipped with access to the Internet and a wireless local area network. Moreover, a smart car is equipped with a global positioning system (GPS) based navigation system that presents a map to a user for recommending the shortest path to a desired destination. This paper presents the design and implementation of a real-time shortest path search system for directed and dynamic roads. Herein, we attempt to simulate real-world road environments, while considering changes in the ratio of directed roads and in road conditions, such as traffic accidents and congestions. Further, we analyze the effect of the ratio of directed roads and road conditions on the communication cost between the server and vehicles and the arrival times of vehicles. In this study, we compare and analyze distance-based shortest path algorithms and driving time-based shortest path algorithms while varying the number of vehicles to search for the shortest path, road conditions, and ratio of directed roads.