그래프에서 최단경로를 찾는 문제는 그래프 이론분야에서 고전적인 문제이다. 전통적인 최단경로 문제에서 간선의 가중치값을 정확히 결정하는것이 어려운 경우에는 퍼지 가중치를 이용하여 문제를 해결할수 있다. 그리고 이러한 퍼지 가중치값을 결정하는데 있어 또 다른 불확실성이 존재하는 경우에는, 타입 2-퍼지 가중치를 이용하여 간선이 가중치를 표현할수 있다. 본 논문에서는 타입-1 퍼지 가중치 그래프에서의 최단경로문제를 타입 2 퍼지 가중치 그래프의 경우로 확장하고, 확장된 그래프에서 최단경로를 찾기 위한 모델을 제시하였다.
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.
본 논문에서는 지형 API를 활용해 사용자와 병원들의 위치를 들로네 삼각화로 그래프를 구성하고, 교통정보를 기반으로 사용자에게 최적의 경로를 알려주는 새로운 길 찾기 알고리즘을 제안한다. 경로를 분석하는 과정에서 교통정보를 활용하여 최단 시간이 걸리는 구간을 알려주어 전체적인 처리 시간을 최소화한다. 또한, 본 논문에서는 교통정보와 지형 API를 기반으로 들로네 삼각화를 구성하고, 구성된 간선을 기반으로 최적화 문제를 풀어냄으로써, 사용자에게 최적의 경로를 알려준다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
Ad-Hoc 네트워크에서 기존의 On-Demand 방식의 라우팅 프로토콜은 네트워크에서 현재 사용 중인 경로가 혼잡하어라도 네트워크 토폴로지가 변하기 이전에는 새로운 경로를 찾지 못하므로 노드의 이동성이 낮은 환경에서는 트래픽이 특정노드로 집중되는 문제가 발생한다 또한 노드들의 이동성이 낮아 네트워크가 안정된 상태인 경우 특정 노드의 트래픽이 고려되지 않은 상태에서 최단 경로만을 선택하여 데이터를 전송하기 때문에 특정노드에 트래픽이 집중되어 전송지연 및 과도한 에너지 소비를 발생시킨다는 문제점을 갖는다. 이런 특정 노드의 과도한 에너지 소비를 차단하여 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 효과적인 방법을 찾기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 DSR에 에너지 소비율을 기반으로 경로설정 및 대체경로 설정기능을 추가한 ECLB(Energy Consumption based Load Balancing Method)를 제안한다. ECLB는 현재의 단위시간당 처리되는 패킷수와 과거의 평균 패킷처리율을 바탕으로 에너지 임계치(energy threshold)를 설정하고 이를 바탕으로 최적의 경로를 설정한다. 또한 계속적으로 동일 전송 경로를 사용함으로 인한 특정노드에 대한 에너지 소모의 심화와 전송지연을 최소화하기 위해 과중한 트래픽 상태를 분산시킬 수 있는 대체경로를 이용하여 데이터 집중에 따른 손실을 최소화시킨다.
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 논문에서는 여러 경우의 발견적함수가 논의되었다. 경로 찾기 알고리즘에 있어서는 목표까지 거리의 정확한 평가자를 구하는 것이 중요하다. 정확한 평가자가 존재하는 한 어느 공간이든 문제가 풀리는 영역이지만, 부정확한 평가자들로서도 가능한 영역에 흥미가 있으며 따라서 이 논문은 발견적정보의 효과적인 사용의 필요성을 느끼게 하여주는 경우들을 다루었으며, 이것은 최단경로 문제에 있어서 계산적인 접근에 사용하면 좋다.
일반적인 실내 보행자 대피모형 및 대피시뮬레이터는 보행자 특성(예, 이동속도, 방향, 기동성, 성별, 나이, 몸무게, 신체사이즈 등)을 고려하여 개개인이 출구까지 대피할 때의 최단거리나 최소시간, 즉, 국지적(local)인 해를 구한다. 따라서 이러한 모델을 이용해서는 대상 공간 전체(예, 건물 전체)의 재실자들이 모두 대피한다고 할 때, 전체 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해를 얻기 힘들다. 본 연구는 건물내의 전체 인원분포를 고려하여 건물 내 재실자들의 총 대피시간을 최소화할 수 있는 전역적인 실내 보행자 최적 대피모형을 제시하고자 한다. 총 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해는 다항식으로 찾기 힘든 문제로, 본 연구에서는 메타 휴리스틱기법 중 유전자 알고리즘을 이용하였다. 다양한 분포 상황을 염색체로 표현하고 해를 반복적 필터링하여 최적에 가까운 대피경로 및 대피시간을 산출하였다. 설계된 알고리즘을 표현하고 실험하기 위해서 CA(cellular automata) 기반의 대피 시뮬레이터를 이용하였으며, 다양한 실내 인원분포에 적용하여 그 결과를 제시하였다.
많은 문제가 그래프로 모델링될 수 있고, 그래프 이론에 기반한 방법에 의해서 해결될 수 있다. 이 논문에서는 분산되고 중첩된 대사경로 네트워크들에 대해서 경로를 찾는 방법에 대해서 다룬다. 제안한 방법은 분산된 그래프를 통합하지 않은 채, 다중 에이전트의 협동작업을 통해서 경로를 찾는 방법이다. 각 그래프에는 해당 그래프를 책임지고 있는 에이전트가 하나씩 있어서, 해당 그래프에서 시작되는 경로검색을 주도하고, 다른 에이전트로부터 경로에 대한 정보 요청에 응답하도록 한다. 제안한 방법에서는 우선 전체 분산된 그래프에 대해서 뷰그래프라고 하는 추상화된 그래프를 형성하고, 이를 이용하여 경로를 찾기 위해 에이전트간에 어떤 방법으로 협력을 할지 알 수 있게 한다. 각 에이전트는 해당 그래프에 대한 최단경로 정보를 관리하고 있다. 어떤 에이전트가 해당 그래프의 어떤 노드에서 시작하는 경로를 찾으라는 요구를 받게 되면, 다른 에이전트로부터 정보를 받아서 목적지까지는 가는 경로를 찾게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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