센서 네트워크에서는 베이스 노드와 다수의 센서 노드들간의 데이타 중심 (Data-centric) 기반의 통신 모델을 사용한다는 특징을 활용하여, 오버헤드를 최소화 하면서 최저 전력 라우팅 경로를 찾고, 또한 전체 네트워크의 수명을 최대화 시킬 수 있는 PAD (Power Aware Data-centric routing protocol)를 제안한다. PAD는 최저전력 라우팅 경로와는 상관없는 통신 링크를 제거한 최저전력특징그래프(Minimum Energy Property Graph)를 찾은 후, 오버혜드를 최소화 하고 slow convergence와 라우팅 경로의 루프 문제를 해결한 Distributed Data-centric Bellman-Ford Algorithm을 사용하여 라우팅 경로를 결정한다. 특히 PAD가 제안한 최저전력특징그래프를 찾는 알고리듬은 기존의 방식에 비해서 훨씬 빠르며, 간단하여 구현이 용이하면서도 가장 적은 수의 에지를 가지는 그래프를 구한다. 이는 기존의 방식이 사용하던 path-loss 모델만을 이용한 기하학적 계산과 복잡한 알고리듬을 path-loss 모델로부터 독립시켜 전력소모를 예측할 수 있는 어떠한 방법이든지 사용 가능하게 하고 또한 최단거리 알고리듬을 사용한 결과이다. PAD는 모든 과정을 분산된 방식으로 수행하며, 또한 최소의 오버헤드만을 가지므로, 다양한 센서 네트워크 응용에서 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
다중 프로세서 환경에서의 오류 허용에 대한 적응적 라우팅 기법은 매우 중요한 요소이다. 특히 메쉬 구조를 갖는 다중 프로세서에서의 오류를 허용하는 라우팅 기법은 구현에 있어 간결함을 제공하는 환경으로, 다수의 오류를 허용하기 위해 직사각형 모양의 오류 블록으로 구성하여 라우팅을 수행한다. 이 경우, 블록 내부의 정상적인 노드 역시 오류 노드로 간주되어 전체 노드의 사용율을 저하시키는데, 오류 블록을 몇 개의 확장된 메쉬로 나누고, 구성된 확장된 메쉬들의 관계를 DAG(Directed Acyclic Graph)로 구성하고, 이 DAG에서의 확장된 메쉬간의 최단거리를 구하여 메시지를 전송하는 RIFP (Routing for Irregular Faulty Pattern)기법으로 이를 해결하였다. 그러나, 이 기법은 노드간에 주고받는 메시지가 거치는 hop의 수가 오히려 증가되는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 증가되는 hop의 수를 억제하기 위해 목적 노드와 이웃 노드들로부터 오류 블록 경계 부분까지 직선 경로 SCP(Short-Cut Path)를 찾아 존재하는 경우, SCP를 적용하는 RIFP를 제안한다.
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.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
하이퍼큐브 노드들의 커뮤니케이션은 메세지 라우팅에 의하여 이루어진다. 그러 므로 효율적인 메세지 라우팅은 하이퍼큐브 병렬컴퓨터의 성능에 매우 중요한 요소가 된다. 그러나 하이퍼큐브 노드들은 하드웨어 혹은 소프트웨상의 문제로 인하여 부분적 으로 결함이 발생할 수 있는데, 이를 손상된 하이퍼큐브라 한다. 신뢰성이 높은 하이 퍼큐브 시스템은 이러한 문제점을 극복 해야만 한다. 손상된 하이퍼큐브상에서 신뢰성을 향상시키기 위한 방법 중의 하나는 오류 회복기능을 갖는 메세지 라우팅 알고리즘을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 독립된 경로를 이용하여 가능한 최단거리를 갖는 메세지 라우팅 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 시뮬레 이션을 통해 평가한다.
언플러그드 컴퓨터과학 활동은 카드, 실, 크래용 등 주변의 물건들을 사용하는 놀이와 퍼즐을 통하여 컴퓨터과학에 대하여 학습하는 활동의 모음이다. 기존의 언플러그드 활동은 알고리즘을 소개하고 실생활에 적용하는 것에 편중되어 문제 해결을 위하여 알고리즘을 적용하기 전에 이루어져야 할 자료의 표현 방법에 대한 활동은 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들에게 그래프 이론의 기본 개념과 실생활에 적용할 수 있는 그래프 알고리즘을 소개하는 언플러그드 수업을 설계하고 수업을 실시한 후에 설문조사를 통하여 수준의 적절성과 수업 효과에 대하여 평가하였다. 설문 응답을 분석한 결과 모든 응답자가 본 연구에서 제시한 수업 내용이 초등학생에게 적합하다고 응답하였고 수업의 효과와 적절성에 대하여 긍정적인 응답을 보였다.
본 논문은 외판원 문제의 해를 쉽게 구하는 알고리즘을 제안하였다. 사전에, n(n-1)개의 데이터에 대해 각 정점에서의 거리 오름차순으로 정렬시켜 최단거리 상위 10개인 10n개를 결정하였다. 첫 번째로, 각 정점 $v_i$의 최단거리인 $r_1=d\{v_i,v_j\}$로 연결된 부분경로를 하나의 지역으로 결정하였다. $r_2$에 대해서는 지역 내 정점간 간선은 무조건 연결하고, 지역간 간선은 연결 규칙을 적용하였다. 전체적으로 하나의 해밀턴 사이클이 형성될 때까지 $r_3$ 부터는 지역간 간선만 연결하는 방법으로 정복하였다. 따라서 제안된 방법은 지역분할정복 방법이라 할 수 있다. 실제 지도상의 도시들인 TSP-1(n=26) TSP-2(n=42)와 유클리드 평면상에 랜덤하게 생성된 TSP-3(n=50)에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 TSP-1과 TSP-2는 최적해를 구하였다. TSP-3에 대해서는 Valenzuela와 Jones의 결과보다 거리를 단축시킬 수 있었다. 전수탐색 방법은 n!인데 반해, 제안된 알고리즘의 수행복잡도는 $O(n^2)$이며, 수행횟수는 최대 10n이다.
이 논문에서 SPFA(shortest path faster algorithm)을 사용해서 기존의 벨만-포드(Bellman-Ford)을 개선한 효율적인 알고리듬을 제안한다. 벨만-포드 알고리듬은 딕스트라(Dijkstra) 알고리듬과 다르게 부(-)인 가중치를 갖는 그래프에서 사용할 수 있다. SPFA 알고리듬은 한 대기열을 이용하여 노드를 저장한다. 그래서 중북을 피할 수 있다. 벨만-포드 알고리듬은 시간을 더 사용하여 노드 표를 업데이트를 시킨다. 이 개산 알고리듬에서는 인접 리스트를 이용하여 표의 각 노드를 저장한다. 한 대기열을 통하여 데이트를 저장한다. 개선 방법에서는 새로운 점에 계속 relaxation을 통하여 최적 패스를 얻을 수 있다. 딕스트라 알고리듬과 SPFA 알고리듬과 개선된 알고리듬의 성능을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 하였다. 실험 결과에서 랜덤(random) 그래프에서 개선된 알고리듬, SPFA 알고리듬과 딕스트라 알고리듬은 효율이 비슷했었는데, 격자형 지도에서 개선 알고리듬의 효율이 더 높았었다. 처리시간에서 개선된 알고리듬은 SPFA 알고리듬 보다 3분의 2를 감소시켰다.
자동배치/배선 시스템의 배선영역 모델링 방법은 그리드와 논 그리드 방식을 사용하고 있다. 그리드 방식은 PCB상에 전기적, 물리적 요소들이 적다할지라도 보드와 그리드의 크기에 제약을 받기 때문에 메모리가 많아지게 되어 자동배치/배선 속도를 감소시키는 단점을 가지고 있다. 논 그리드 방식인 형상기반 방식은 영역처리 방식을 사용하므로 형상들을 메모리에 각각의 객체로서 존재시키며, 이들 객체는 고유의 데이터 크기를 갖기 때문에 메모리가 상당히 적게 소요된다. 그러므로 본 논문에서는 단일 원점에서 여러 목적지에 가장 빠르게 도달 할 수 있는 최단 경로 문제를 해결하는 경매 알고리즘을 적용하여 형상기반 방식에 의하여 메모리 낭비 없이 빠른 속도로 자동배치/배선할 수 있는 PCB 자동배치/배선 시스템을 개발하였다. 또한 본 시스템은 이와 같은 방식을 이용하여 PC에서 사용할 수 있도록 IBM Pentium 컴퓨터의 Windows 환경에서 Visual C++언어로 개발하였다.
본 논문에서는 CBBA 알고리듬을 이용하여 SEAD 임무를 위한 이종무인기의 분산형 임무할당 알고리듬을 다룬다. SEAD 임무는 다수의 무인기를 다수의 대공 방어망 목표물에 할당 시키는 임무할당문제로 정의 할 수 있으며, 작전에 참여하는 무인기는 대공 방어망 파괴를 주목표 하는 위즐(weasel)과 주요 작전 및 전투 피해 평가를 수행하는 스트라이커(striker)로 구성된다. 본 논문에서는 최단경로생성 알고리듬과 CBBA 알고리듬을 이용하여 지형 장애물(terrain obstacle)이 있는 환경에서의 경로계획이 고려 된 이종 무인기의 분산형 임무할당 기법을 개발하고 SEAD 임무에 적용한다. 수치 시뮬레이션을 통하여 개발 된 기법의 성능과 적용가능성에 대해 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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