본 논문에서는 방향그래프의 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하는 과정을 EMFG를 이용하여 수학적으로 해석하였다. 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하기 위해 방향그래프를 EMFG로 변환하는 방법과 접속행렬을 이용한 EMFG의 수학적 해석[10]을 적용한 최단 경로 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 시스템에 적용하여 알고리듬이 올바르게 동작하는 것을 확인하였으며, 방향그래프를 EMFG로 변환하여 해석하면 최단 시간 및 최단 경로를 파악하는 시스템의 분석 및 설계가 용이하여 시스템의 성능향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
텔레매틱스 서비스 중 가장 보편적으로 사용되는 것이 출발지에서 목적지까지의 최단 경로 안내 서비스이다. 본 논문에서는 미래 시간에 대한 교통흐름 예측 결과를 바탕으로 한 동적 최단 경로 탐색 시스템을 개발하고 실시간교통정보를 이용한 다양한 실험을 수행하여 성능을 분석하였다. 교통흐름 예측은 베이지안 네트워크 (Bayesian network)를 이용한 예측 시스템을 사용하였다. 동일한 출발지와 목적지에 대해 동적 최단 경로와 정적 및 누적 최단 경로를 탐색하고 각 경로에 대한 통행 시간을 계산하여 실제 최단 경로의 통행시간과 비교하였다. 실험 결과 75% 이상의 비율로 동적 최단 경로의 통행시간이 정적이나 누적 최단 경로의 통행시간보다 실제 최단경로의 통행시간에 가깝게 나타났다. 따라서 중간 경유지에 도착 예정인 시간대의 교통 흐름을 예측하여 동적 최단 경로를 구하는 것이 출발시간의 교통흐름을 모든 구간에 적용하여 최단 경로를 구하는 정적 최단 경로에 비해 더 정확한 교통정보를 제공하여 텔레매틱스 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다.
본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.
시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.
본 논문의 목적은 선회구동장치의 최단시간으로 외란 및 시스템 불확실성에 강인한 구동을 위한 최단시간 강인제어기를 설계하는 것이다. 먼저 선회구동장치의 시스템 식별을 통해 플랜트의 전달함수를 유도하고 얻어진 전달함수를 이용하여 High-gain PDC와 RNTOC의 스위칭 함수를 정의한다. 그리고 각각의 제어 법칙을 적용하여 제어기를 설계한다. 두 제어기의 제어 성능을 시뮬레이션 및 실험으로 입증한다.
본 논문은 AGV를 사용하는 물류자동화 공장에서 운송 시간을 단축하기 위해 최단 다 경로 알고리즘을 제안한다. 최단 다 경로 알고리즘은 A* 알고리즘을 보완한 것으로써 경로 분기점에서 최단 거리 선택을 위한 휴리스틱 함수($\hat{h}$(n))보다 작은 모든 간을 선택하여 저장하고 이를 재 탐색함으로써 다수의 경로를 생성한다. 생성된 경로를 본 논문에서 제안하는 소요시간 산출 방법을 이용하여 예상 소요 시간을 산출함으로써 최단시간에 목적지에 도달 가능한 최적 경로를 선택할 수 있음을 증명한다.
위치에 따라 변화하는 해류가 있는 해상에서 선박이 일정속도로 움직이면서 진행각도를 제어하여 특정목표점에 최단시간으로 도착하고자 한다. 이러한 문제는 Zermelo의 항해문제라고 불리고 있으며 calculus of variation에 의해 최단시간제어의 근사해를 구할 수 있지만 매우 복잡한 비선형방정식의 역관계를 테이블 형태로 이용하여야 하므로 그 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 이러한 근사해의 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 이용하여 비선형 방정식의 역관계식을 표현하였고, 신경회로망의 보간 기능으로 인해 높은 정확도의 최단시간제어가 가능하였다. 여러 가지 항해 상황에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.
리니어 직류 모터의 고속, 고정도 위치제어에 대하여 포물선형 스위칭 함수에 최단시간 제어 방식을 제안하였다.제안한 방식은 간단한 구성으로 최단시간 제어를 실현한기 위하여 뱅-뱅 제어의 절환을 위상면에 설정한 포물선형 스위칭 함수상에서 행하는 것이다. 그러나 시스템의 모델링 오차등에 의하여 슬라이딩 모드를 발생시키므로 최단시간 제어를 위해 반복실험에 의하여 1회의 절환에 의한 뱅-뱅 제어를 실현하였다. 그 후 궤환 제어에 의하여 리니어 직류모터를 목표점에 정지시켰다.
주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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