향후 컴퓨터 망은 버스트한 트래픽이 주종을 이룬다. OSPE 또는 RIP와 같은 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일 경로의 라우팅으로 인해 병목을 초래하는 단점이 존재한다. 따라서, 발 착신사이 선택된 단일 경로는 높은 정체를 유발하는 반면 다른 다수의 경로는 낮은 활용도를 나타낸다. 따라서. 본 고체서는 제한된 난수(bound randomization)를 통해 전체 망에서 데이터 트래픽을 분산하는 라우팅 방법을 제안한다. 이 방법은 병목을 제거하므로서 망의 성능을 향상시킨다. 각각의 데이터 메시지는 원천 S에서 목적지 D로 전송되며 본 고에서는 라우팅 프로토콜은 선택되는 망노드 집합의 a로부터 중간노드 e를 무작위로 선책하고 데이터 메시지를 s에서 e까지의 최단 경로로 라우팅을 한다. 이어서, e에서 d까지의 최단경로를 통해 데이터 메시지를 라우팅 한다. 이는 각각의 원천과 목적지간 대역폭의 효율성을 증가시킨다. 본 고의 실험결과는 전체의 망에서 제안된 트래픽 분산 라우팅 프로토콜에서 기대치의 처리량(throughput), 메시지 손실과 메시지 지연에 따른 망성능 향상을 증명하고 있다. 그리고, 본 고의 알고리즘의 구현은 단지 최단경로 라우팅 프로토콜의 단순한 확장으로 가능하다.
센서 네트워크 환경에서 데이터 통합을 위한 통신 비용은 매우 고가이다. 센서들의 물리적 제약으로 인하여 배터리의 효율적 활용과 함께 최적의 통신 처리가 요구된다. 이에 따라 센서들 사이에서 측정된 데이터가 서버측 수신기인 베이스 모트까지 도달하는데 최단 경로의 데이터 전달이 요청된다. 이를 위해 본 논문에서는 각 센서노드에서 주변의 센서 노드들까지 이르는 링크의 통신비용이 주어진 환경에서 최단 비용으로 탐색하는 알고리즘에 대해 살펴본다. 이를 통해 향상된 결과의 알고리즘을 제시하며, 이에 대한 실험 결과는 향후에 살펴보기로 한다.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.457-465
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2001
■ 필요성 1. 교통 혼잡으로 인한 물류비 상승으로 국가 경쟁력 약화 2. 기존 최단경로 알고리즘(Dijkstra, Floyd-Warshall 등)의 한계 3. 대규모 네트워크(NP-hard문제)→정보 사용자가 제시하는 시간 내에 정보를 제공 필요 4. 교통 제약(회전금지, U턴, U턴 금지, P-턴) → 실제 교통 상황과 순환 노드 고려가 필요 ■목적 1. 교통제약을 포함한 대규모 교통네트워크에서 실시간 교통정보를 바탕으로 제한된 시간 내에 차별화 된 다수 최적경로 산출 함 2. 유전자알고리즘(GA)을 적용한 동적경로안내시스템 개발(중략)
대부분의 컴퓨터 네트워크에서, 각 교환 노드는 데이터 패킷 전송시 최단 경로를 찾기 위해 정확한 경로 정보를 작는 것이 필요하다. 그러나, 분산화된 환경하에서는 전체 네트워크를 통해 항상 일관성 있는 경로정보를 유지하기가 어렵다. 따라서, 시간이 지남에 따라 이미 쓸모없게 된 경로 정보로 인하여 경로상의 루우프가 형성될 수 있으며, 이로 인하여 전체 네트워크의 심각한 성능 저하를 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 경로상의 루우프 형성 문제를 해결하기 위해 새로운 경로 설정 알고리즘에 대해 논하고자 한다. 제안된 알고리즘은 현재 컴퓨터 네트워크에서 경로설정을 위해 가장 많이 이용되고 있는 분산화된 Bellman-Ford 알고리즘에 근거하고 있다. 제안되는 알고리즘은 Bellman-Ford 알고리즘의 간편성을 유지하면서 분산화된 환경하에서 (두 노드간 또는 여러 노드들간의) 모든 종류의 루우프를 일정 시간안에 발견하고 이를 해결한다.
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS[4]의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이 정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 SP, WSP, SDP[3] 알고리즘에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.
본 논문에서 우리는 교통 네트워크가 포함된 L$_1$ 평면에서 최단거리 경로를 구하는 알고리즘을 제안한다. 교통 네트워크는 더 빠르게 움직일 수 있는 도로를 나타내는 평행한 선분들로 구성된다. 시작점 s가 주어 질 때, 알고리즘은 최단경로지도(SPM)를 만드는데, 이 지도를 통해서 s 로부터 임의의 평면상의 점 t까지의 최단거리를 O(log n) 시간에 찾을 수 있다. 우리는 이 SPM을 O(nlog n) 시간에 구하는 평면 스윕(plane sweep) 형태의 알고리즘을 설계할 것이다.
교통 네트워크에서 하나의 노드로부터 다른 노드로 가는 최단 경로 탐색은 탐색속도와 함께 정확성도 매우 중요시되고 있다. 기존 $A^*$ 알고리즘은 빠른 탐색속도가 큰 장점이기는 하지만, 분석네트워크가 다소 복잡하고, 링크수가 많은 대규모 네트워크에서는 최단 통행경로를 가까운 노드의 순서대로 단계적으로 찾아내는 데 정확도가 다소 낮은 약점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 $A^*$ 알고리즘의 평가함수와 알고리즘을 수정하여 정확성을 높일 수 있도록 하였다. 구체적으로는 평가함수를 선적인 개념에서 면적인 개념으로 전환하였고, 계산단계의 진행과정에서 실제 부하량이 적을수록 무조건 좋은 것이 아니라, 부하량이 커도 목표노드에 가까운 것이라면 더욱 최단경로에 유리하다는 개념을 도입한 것이다. 마지막으로 평가함수 값은 반복계산을 수행할수록 적어야 하는데, 이렇지 못할 경우, 피드백 기능을 부가하여 탐색 정확도를 높이도록 알고리즘을 수정하였다. 이렇게 개선된 알고리즘을 실제 네트워크상에서 적용해 본 결과, 유용성이 있는 것으로 밝혀졌다.
지리 정보 시스템((Geograghic Information System:GIS)은 컴퓨터 능력의 향상 으로 제한된 분야에서 일반적인 분야의 업무에 확대 적용되고 있다. 우편 종합 정보 서비스의 일환으로 개발된 우편 경로 최적화 시스템((PROS:Postal Route Optimization System)은 우편 배달의 경로를 빠른 시간에 제공할 수 있도록 최단 경로 생성기, 등거리 생성기, 경로 재배치 생성기, 생성기들의 기반이 되는 GIS 엔진, 도로 지도 그리고 관련 데이터베이스 등으로 구성하였다. 본 논문은 경로 최적화 시스템 모델에 적용한 최단 경로 생성 알고리즘(SPAWD;Shortest Path Algorithm With Direction)에 대한 것으로 기존의 최단 경로 생성 방법과 달리 시작점과 도착점간의 도로들에 대하여 방향성을 부여하여, 최종 목적지를 빠른 시간에 결정하여 주는 알고리즘을 제시하였다. 또 한 기존에 발표된 최단 경로 생성 알고리즘에 대하여 비교 및 분 석하고, 추후 연구 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 AGVS(Automated Guided Vehicle System)가 여러 복잡한 작업 환경 또는 작업 환경 변경 시 좀 더 유연하게 운용될 수 있도록 작업환경 내에서 AGVS에 필요한 작업공간요소를 분류하고 이들을 모델링하는 방법을 제안한다. 또한, 그래프 탐색 방법인 A* 알고리즘을 이용하여 AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 본 논문의 작업환경 요소로서 재 표현한다. 생성된 최단 경로와 본 논문에서 가정한 AGV의 속도 테이블을 이용하여 운행 중인 AGV의 경로 점유 시간 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 간단한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 적용 가능성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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