컴퓨터 게임에서 전술적 경로 찾기란 캐릭터의 이동 경로를 결정할 때, 최단 거리나 최소 시간 등의 요소만이 아니라 주변의 전술 정보를 고려하여 경로를 선택해야 하는 경로 찾기를 말한다. 경로 찾기에 전술 정보를 포함하는 한 가지 방법은 게임에 필요한 전술 정보를 각 정보의 중요도에 따라 가중치를 부여하고 가중 합으로 휴리스틱 함수를 표현하는 것이다. 전술 정보의 가중치의 결정은 경로를 찾기 위한 탐색의 성능과 구해지는 경로의 특성을 결정짓기 때문에 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 맞는 경로 표본을 제공하면 현재 가중치에 의해 탐색된 경로와 주어진 표본 경로와의 차이를 이용하여 더 나은 가중치로 조정함으로서 휴리스틱 함수를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 탐색 오차를 발견하여 휴리스틱을 학습하기 위해 수정된 탐색 알고리즘과 퍼셉트론-유사 가중치 갱신 공식을 포함한다. 시뮬레이션 결과를 통해 전술 정보를 이용한 경로 계획과 기존의 경로 찾기의 차이를 보여주며 학습의 성능에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하고 실제 게임 환경에 적용한 예를 보여 준다.
정수장에서 소독 및 여과 처리가 완료된 깨끗한 물은 배급수시설로 전달되나, 실제로 관의 노후화, 갑작스러운 유향 변동, 특정 구역의 관 내 정체 시간에 따른 Water Age 상승 등 여러 요인으로 인해 실제 수용가에는 안전하지 않은 용수가 공급될 가능성이 있으며, 이에 따라 적절한 위치에서 지속적인 감시를 통한 조기 발견 및 조치가 필요하다. 상수도 시설기준(2010)에 배수시설의 주요 지점 혹은 관 말단 등 필요에 따라 적절한 위치에 수질 계측기를 설치할 수 있도록 제시되어 있으나, 계측기 설치 위치나 개수에 대한 기준이 모호한 실정이다. 모든 구역에 수질계측기를 설치하여 감시하는 것이 이상적이지만, 현실적으로는 지자체 환경 및 경제적인 한계가 있어 주요 위치에 설치하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 대표적인 수리해석 모형인 EPANET을 사용하여 대상 관망의 노후도, 유속, 유향변동 등의 영향인자를 바탕으로 수질사고가 발생할 확률이 높은 관을 위험관으로 선정하고, 선정된 위험관을 대상으로 최단 경로와 Cost를 산출할 수 있는 Floyd Warshall Algorithm을 이용하여 각 Node(수용가)간 물이 이동할 때의 최소 도달시간과 경로를 파악하였다. 또한, 시간 서비스 수준(Level of T hour Serivice)의 개념을 도입하여 위험관으로부터 특정시간 이내에 흐름이 도달하는 Node를 파악한 뒤, 그 중 가장 많은 피해를 발생시킬 수 있는 위험관을 수질계측위치 지점으로 선정하였다. 제시된 수질사고 발생위험이 높은 위험관을 대상으로 수질계측 위치를 선정하는 방법이 전체 관망 네트워크를 대상으로 수질계측 위치를 판단하는 방법보다 결과 신뢰도 측면에서 더욱 효과적이고 효율적인 방법으로 사료된다.
본 논문에서는 여객선의 비상 상황에서의 승객 탈출 시 승객의 집단 행동을 고려한 cellular automata 모델을 제안하였다. 승객이 이동 가능한 영역을 규칙적인 격자 형태의 cell들로 표현하고, 한 명의 승객이 일반적으로 차지하는 공간의 크기를 cell 의 크기로 정의한다. 각 cell은 이웃 cell들의 상태를 고려하여 정해진 규칙에 따라 승객이 이동함으로써 매 단위 시간마다 cell의 상태가 업데이트 된다. 규칙은 탈출구로의 이동 규칙과 집단 행동 규칙의 두 가지로 구성되어 있다. 첫째, 탈출구로의 이동 규칙을 정의하기 위해 각 cell에는 탈출구로의 최단 거리가 저장되어 있고, 인접한 8개의 이웃 cell에 저장된 거리 값들을 비교하여 거리 값이 작아지는 방향으로 승객이 이동한다. 둘째, 집단 행동 규칙은 응집(cohesion), 분리(separation), 정렬(alignment) 행동 규칙으로 구성되어 있다. 이러한 승객의 집단 행동을 규칙화 한 cellular automata 모델을 사용하여 International Maritime Organization, Maritime Safety Committee / Circulation 1238(IMO MSC/Circ. 1238) 기반의 여객선 승객 탈출 분석을 수행하여 승객의 이동 경로 및 탈출 시간을 계산하였다.
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.
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.
최근 데이터 중심 라우팅 및 응용 분야에 기반한 라우팅 프로토콜이 이동 애드 혹 망에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이동 애드 혹 망에서 질의 처리를 위한 라우팅 기법을 제안한다. 이는 도로 네트워크를 기반으로 실시간 교통 정보를 획득하기 위한 라우팅 방법으로 중앙 서버 없이 도로 위를 움직이는 이동 노드들이 자율적으로 애드 혹 망을 형성하여 질의를 처리한다. 즉, 라우팅 메시지 내에 도로 연결성을 고려한 질의 속성을 포함시키고 도로 위를 순회하는 이동 노드들로부터 실시간으로 정보를 획득하는 것이다. 본 기법에서는 경로 설정 단계와 데이터 전달(질의 처리) 단계를 단일화 하고, 도로 정보를 이용하여 불필요한 라우팅 메시지의 전달을 줄이는데 초점을 두었다. 제안한 라우팅 기법의 응용을 위해 도착 시간에 의존한 최단 경로 검색 질의를 적용하였고 성능 평가를 위해 실제 도로 네트워크와 도로 위를 순회하는 이동 노드들로 구성된 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 주요 측정 요소는 경로 선정 및 질의 처리에 필요한 메시지 수로 이는 에너지 효율성 및 무선 대역 효율성에도 영향을 미친다. 시뮬레이션 결과는 라우팅 메시지 수 감소에 도로 정보가 지배적인 요인이 됨을 보여준다.
최근 실시간 데이터와 멀티미디어 데이터의 수요가 급격히 증가하고 있으며, 이동 애드 혹 네트워크에서 최선형(best effort) 서비스의 지원만으로는 이러한 데이터의 전송을 효율적으로 수행하는 것이 불가능하다. 따라서 통신자원들을 사전에 예약하는 QoS(Quality of Service) 지원형 서비스가 절대적으로 필요하다. 노드간의 링크가 양방향이라고 가정한 기존의 라우팅 프로토콜은 경로 발견과 유지가 편리한 반면에 실제적인 무선 환경에서 시간에 따라 변하는 무선 링크의 특성에 기인되는 단방향 링크에 대해서는 라우팅 기능을 지원 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 단방향 링크를 지원하구 각 노드에서 사용 가능한 통신 자원을 미리 고려하여 QoS 지원에 적합한 최단 경로를 설정함으로써 자원 소비를 줄일 수 있는 단방향 QoS 라우팅 프로토콜을 제안했다.
본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간 적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하는 기법을 제안하고, 해당 시스템을 구축한다. 본 시스템에서는 얼굴 모션 캡쳐 데이터로 구성된 2400여개의 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 표정에서 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 이 경로를 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 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 원하는 표정을 실시간 적으로 선택함으로써 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화 했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 해본 결과, 3차원 아바타의 실시간 얼굴 표정 제어가 필요한 각 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 판단되었다.24시간 경과시킨 후 치아의 장축에 따라 절단하여 침투된 색소의 정도를 광학현미경상에서 40배로 관찰하였다. 각각의 실험결과는 ANOVA/Tukey's test 및 Kruskal-Wallis non-parametric independent analysis와 Mann-Whitney U test에 의하여 통계 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 대조군에 있어서 혼합형 복합레진의 미세인장 결합강도는 미세혼합형에 비하여 높았으며, 실험군 사이에는 유의차를 보이지 않았다. 2.모든 복합레진의 미세인장 결합강도는 와동의 C-factor증가에 따라 감소하는 경향을 나타내었고, 혼합형 복합레진의 실험군은 대조군에 비하여 낮게 나타났으며, 미세혼합형 복합레진에서는 유의차를 보이지 않았다. 3. 절단측 및 치은측 변연부의 미세누출정도는 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 대체로 높게 나타났다. 4. 모든 실험군에서 미세누출은 C-factor증가에 따라 증가하였고 절단측에 비하여 치은측 변연이 높게 나타났으나 통계학적 유의차는 보이지 않았다. C-factor의 변화에 대하여 필러함량과 탄성계수가 높은 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 더 민감한 결과를 보인다. 이는 복합레진 수복시 재료의 선택과 중합수축의 적절한 조절이 중요한 요소임을 시사한다.s에서는 1주, 2주에서 강한 염증반응을 보였으나 12주에서는 염증반응이 감소하였다. 4) 새로 개발된 봉함제 Adseal-1,2는 1주, 2주에서는 가장 약한 염증반응을 보이나 4주, 12주 후에는 AH Plus와 비슷한 수준의 염증 반응을 보였다. 5) Pulp Canal Sealer를 제외한 모든 군에서 인정할 만한 생체친화성을 보였다. 6)
본 연구에서는 SLM(Square Lattice Model)과 HLM(Hexagonal Lattice Model)을 개선하여 만든 RHLM(Rotated Hexagonal Model)을 제시하고, 이를 이용하여 양방향 보행 교통류의 시뮬레이션 모형을 개발하였다. $20{\times}20$의 400개 셀에서 진행되었으며, 시간의 변화에 따른 속도, 밀도, 교통류율로 평가하였다. 본 모형을 같은 조건에서 SLM과 비교해본 결과, 기존의 모형이 보행자의 움직임이 불필요한 동작과 비논리적 방향으로 이동하는 것을 모형에 반영하였다면, 본 모형은 보행자의 직진 움직임과 자연스러운 회피 방법을 통해 보행교통류의 최단경로 움직임을 표현할 수 있었다. 또한 보행교통류의 더 높은 곳에서 용량을 가지고 보행을 할 수 있는 현상을 반영할 수 있었고, 보행교통류의 경우 밀도가 높아지더라도 속도가 0이 되는 상황은 잘 일어나지 않는 것을 반영할 수 있음을 알 수 있었다.
자동화 제조 시스템에 시뮬레이션 기법을 사용하기 인해서는 자재취급 시스템의 성과를 동적으로 측정해야만 한다. 다중 에이전트 기술은 제조시스템을 지능화 시키고, 분산처리 된 시뮬레이터 개발에 적합하다. 다중 에이전트 시스템은 하나의 조정 에이전트와 다수의 응용 에이전트들로 구성된다. AGVS 시뮬레이터에 있어 이슈는 운반차량의 대수 결정, 양단방향 흐름에서의 이동경로 결정등과 같은 set-up문제와 운영문제로 구분 지을 수 있다. 본 논문에서는 다중 에이전트 기술을 사용하고, 실시간 교착상태 해법 알고리즘이 포함된 시뮬레이터를 소개한다. 시뮬레이터는 잘 알려진 프로이드(Floyd) 알고리즘을 사용하여 AGVS의 최단 이동경로를 구성된다. 움직이고 있는 차량 에이전트는 조정 에이전트에 의해 실시간 제어로 작동되고, AGV는 경로확인 알고리즘을 사용하여 충돌과 교착상태를 피한다. AGV의 위치는 수평시간 계획법에 근거하여 동적으로 재계산된다. 충돌해소 알고리즘은 어떠한 배치 형태에서라도, 그리고 큰 규모의 문제에서도 AGVS의 운영 중의 주행문제 해결을 보장한다. 시뮬레이터는 AGV들의 AGVS 칸트차트를 통하여 작동정보를 받고, 표현한다. 제안된 알고리즘의 성과와 다중 에이전트 기술을 사용하여 개발한 시뮬레이터는 실험을 통하여 검증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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