이동 IP 망에서 이동 IP의 삼각 라우팅 문제를 해결한 최적경로 IP 라우팅 기법은이동 IPv6망에서의 이동성을 지원하는 기본 동작으로 되어있다. 본 논문에서는 이동 IP망의최적 경로 기법을 NBMA망에서의 NHRP를 이용한 단거리 터널설정 기법을 적용하여 그 성능을 평가하였다. 패킷 전달지연 시간 측면에서 기존 IP 라우팅 기법과 최적 경로에서의단거리 터널링 기법을 상호 비교하기 위하여 수학적 분석 및 모의실험을 수행하였다. 최적경로의 단거리 터널링 기법은 기존 IP 라우팅 방식보다 초기 데이터의 경우 종단간 전달 지연시간이 클 수 있으나 이후 패킷부터는 종단간 데이터 전달 지연시간이 대폭 개선됨을 확인하였다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.
대규모 무선 이동 Ad-hoc 네트워크 환경에서는 고정 인프라가 구축된 이동통신 시스템과는 달리 노드의 이동, 에너지 문제 및 에러 등 예외적인 상황 변화로 인한 문제가 다른 네트워크에 비해 잦은 문제가 발생 할 수 있다. 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송을 위한 경로 설정 후 에러 발생 시 사라진 경로 복구를 위한 최적 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 대규모 이동 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서 효율적인 전송 프로토콜인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위한 제안된 경로 재설정 방법을 통하여 패킷 전송 지연을 최소화 할 수 있다. 제안된 경로 재설정 방법은 규모가 클수록 기존 방법보다 효과가 큰 경로 재설정 방법이다.
이 논문은 이동 에이전트의 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 이동 에이전트에 대한 경로 계획은 많은 연구가 수행되어왔지만 복잡한 주변 환경에 대한 경로 계획에서의 시-공간적 제약조건은 수학적으로 모델화하기 어려우며, 최적해를 구하기는 쉽지 않다. 이 논문에서 그래픽 기반의 최적 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 작업 환경은 에이전트가 이동할 수 있는 자유영역과 장애물 등이 존재하는 이동 불가 영역으로 구분하고, 자유 이동 영역 내에서 최적 경로는 개미집단-최적화 알고리듬을 이용한 탐색으로부터 구한다.
본 논문에서는 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통한 적응적 이주 경로 기법을 설계한다. 적응적 이주 경로 기법은 이동 에이전트가 사용자로부터 동일한 작업 요청을 부여 받았을 경우 일반적으로 전체 노드를 순회하지 않고 이주할 노드를 선택함으로써 수행되어진다. 그러나 이주 수행시 네트워크 환경 변화 및 부하로 인해 트래픽이 증가된 경우에는 스케줄링된 목적 노드로의 이주가 원활히 수행되지 못하므로 노드 순회 시간 비용이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황을 해결하기 위해 최적으로 이주 노드들의 경로를 지정하는 경로 탐색 알고리즘을 통해 에이전트의 노드 이주 시간 비용을 최소화할 수 있는 이주 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이동 에이전트의 이주 신뢰성을 확보하며 순회 작업 처리 시 효율성을 높일 수 있다.
게임지도상에서 에이젼트 이동을 위한 경로탐색에 A+를 이용하는 경우에 실시간 게임진행에 지장을 주고 있다. 다른 경험적 탐색방법은 경로에 대한 최적성 보장이 없어서 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 현 위치, 목표위치, 최적경로위치로 정의되는 행으로 구성되는 경로표를 제안하였다. 이 경로표를 게임개발시에 미리 작성하여 게임진행시에 이를 이용한다. 이 경로표는 목표위치로의 이동을 위한 최적의 경유위치를 가지고 있어서 최적의 경로도 보장이 되며 탐색으로 인한 시간의 부하도 없다는 장점을 가지고 있다. 그러나 경로표 저장에 메모리가 많이 소요되는 단점이 있다. 이 논문에서는 이 같은 단점을 해소하기 위해 경로표는 생략하는 방법을 이용해도 데이터압축효과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 노천광산에서 다수의 작업 지점들을 경유하며 광산 전역을 순회해야하는 보조 작업 차량의 최적 이동경로를 분석하였다. Dijkstra's 알고리즘을 사용했던 기존의 연구들과 달리 휴리스틱 외판원 문제 알고리즘을 이용한 결과 다수의 작업지점들의 방문 순서까지 고려하여 보조 작업 차량의 최적 이동경로를 분석할 수 있다. 인도네시아 파시르 석탄 노천광산의 로또 채광장을 대상으로 광산 전역을 정차 없이 순회하는 보조작업 차량의 최적 이동경로를 분석하였다. 그 결과 분석자의 직관에 따라 작업지점들의 방문 순서를 결정하는 것보다 휴리스틱 TSP 알고리즘을 적용해 분석하는 것이 25개 지점 경유시 20분 정도의 이동시간을 단축할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 결과가 노천광산 보조 작업 차량들의 시스템 최적화와 관련된 향후 연구들의 방향설정 위해 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 uDEAS(Univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 이용하여 두 가지의 이동 로봇 최적 전역 경로 계획을 제안한다. 이동 로봇의 자율 주행을 위해서는 빠른 시간 내에 작업 공간에서의 최적 경로를 생성해야 한다. 따라서 본 논문에서는 이동 로봇의 실시간 최적 경로 계획을 위해 전역 경로 계획을 도입하여 장애물 지역과 비장애물 지역을 확인하고, 지도상의 노드점과 노트점을 이용하여 출발 지점과 도착 지점 사이의 기본 경로를 생성한다. 그리고 기본 경로를 사용하여 두 가지의 방법으로 경로를 생성하게 된다. 첫 번째 방법은 기본 경로에서 세 개의 노드점을 이용하여 대각선 경로를 생성하는 방법이다. 두 번째는 혼합 다항식의 파라미터를 uDEAS를 이용하여 탐색하고, 곡선 궤적을 생성하는 방법이다. 시뮬레이션을 통해 두개의 방법에 대해 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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