개인휴대단말기(Personal Digital Assistant : PDA)와 CPS 수신기 및 전자 지도를 결합하여 차량 항법 소프트웨어를 개발하는 연구는 최근 활발하게 연구되고있다[1],[2]. 많은 웹사이트에서 전자 지도를 이용한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이들 서비스 중 사용자가 지정한 두 지점 사이의 최적, 최단 거리를 계산해주는 서비스는 매우 유용하게 사용되고 있는 서비스중의 하나이다. 이러한 최적거리 및 최단거리 계산 서비스는 택배 등 물류부분에서 많이 사용되어진다. 물류시스템에서는 차량관제 시스템을 구축하여 물류차량의 최적 이동경로를 파악하고 관리함으로써 비용절간 차량 및 인력활용의 효율성을 높일 수 있다[2]. 본 연구에서는 물류차량의 이동방향과 배송지의 위치를 고려한 최적경로를 계산함으로써 배송지의 위치에 맞게 최단경로 알고리즘을 개발하였으며, 최적경로 알고리즘은 빠른 시간에 최적경로를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[3]. 이러한 방법을 사용함으로써 많은 경유지를 거치는 경우라도 빠른시간 안에 최적의 경로를 찾을 수 있다.
최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.
자율이동로봇의 동특성을 고려하여 실용적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 목표 지점까지 장애물을 회피하고, 자율이동로봇의 속도 및 조향각 등을 고려하여, 최적에 가까운 경로를 생성하는 방법을 다룬다. 본 논문에서 골격선 그래프를 구성하여 딕스트라알고리즘으로 초기 전역 경로를 설정하고, 이를 로봇의 동특성을 고려하여 동적 프로그래밍을 통해 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
Multi-Spinner 장비는 반도체 제조공정과정 중 Photo공정에서 노광(Exposure)공정을 제외한 PR 형성공정 및 현상(Development)을 수행하는 복합적인 장비이다. 이 복합적인 Multi-Spinner 장비의 각 수행 과정에서는 웨이퍼를 이동 작업하는데 있어서 이동경로를 최적 스케줄링 한다면 반도체 생산량 향상에 크게 도움이 된다. Multi-Spinner 장비내의 각 공정과정들은 PR 형성공정 및 현상 공정 순서에 맞게 순차적으로 진행되며, 이 과정들을 위해 이송 로봇이 순차적으로 웨이퍼를 이동하며, 이 과정에서 일정의 대기시간이 발생하게 된다. 대기시간을 줄이기 위해 C/S 유닛에 담겨 있는 수십 장의 웨이퍼들을 다음 공정으로 이송 시 이동경로의 최적 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 스케줄링 문제를 풀기 위해 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)을 이용한 최적 스케줄링 방법을 제안한다.
이동 IP 망에서 이동 IP의 삼각 라우팅 문제를 해결한 최적경로 IP 라우팅 기법은 이동 IPv6망에서의 이동성을 지원하는 기본 동작으로 되어있다. 본 논문에서는 이동 IP망의 최적 경로 기법을 ATM망에서의 NHRP를 이용한 단거리 터널설정 기법을 적용하여 그 성능을 평가하였다. 종단간 패킷 전달지연 시간 측면에서 기존 IP 라우팅 기법과 최적경로에서의 단거리 터널링 기법을 상호 비교하기 위하여 수학적 분석 및 모의실험을 수행하였다. 최적 경로의 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 교통약자의 이동권에 대한 관심이 증가하고 있으나 대부분 제도적 시설 공급측면에 치중되어 일시적 이동상의 불편함만을 해소할 뿐이며 실제 교통약자에게 향상된 이동편의를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 교통약자의 보행에 영향을 미치는 경사로, 계단과 같은 물리적 장애 요소들을 고려하여 교통약자 유형별 최적경로를 탐색하는 기법을 제안함으로써 교통약자의 이동편의를 직접적으로 향상시키고자 한다. 선행연구 및 관련 제도를 분석하여 교통약자의 보행에 방해가 되는 보행장애요소를 선정하고 계층적의사결정법(Analytic Hierarchy Process; AHP)을 이용하여 각 보행장애요소의 상대적 중요도를 산정하였으며 마지막으로 퍼지 시스템을 통하여 교통약자의 보행에 방해되는 정도를 나타내는 링크별 보행방해도를 도출한다. 보행방해도를 바탕으로 거리 요소를 포함한 보행 경로비용을 계산하고 이 값이 최소가 되는 경로를 다익스트라 알고리듬을 통해 탐색함으로써 교통약자 유형별 최적 경로를 제공한다. 본 연구에서 제안한 기법을 적용하여 도출된 19개 경로를 대상으로 실제 현장 실험을 통하여 각 경로에 대한 만족도 설문조사를 수행하였고 이를 통해 실제 교통약자의 이동에 편의를 향상하는 유의미한 경로가 도출되었음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 최적경로 탐색 기법이 내비게이션 서비스에 적용된다면 교통약자의 이동복지향상을 도모할 수 있을 것으로 보인다.
자율 주행 로봇이 주어진 환경에 대한 정보를 이용하여 장애물을 회피하며 안전하고 효율적으로 목표지점까지 주행하기 위해서는 최적의 이동 경로가 생성되어야 한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고정 및 움직이는 장애물이 존재하는 작업환경 내에서 전역경로 계획, 지역경로 계획을 결정하는 방법을 제안한다. 이동 로봇은 유전 알고리즘을 이용하여 먼저 최적의 전역 경로를 탐색하고 미지의 장애물을 발견하면 이와 충돌을 회피하기 위해 새로운 지역 경로를 탐색한다. 또한 움직이는 장애물이 작업공한내 존재하면 이동 로봇은 이를 피하기 위해 최적의 경로를 탐색한다. 본 논문에서는 제안한 유전 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 국부적 최소 값에 빠지지 않고 경로 탐색능력이 효율적임을 확인하였다.
자율 이동로봇은 현재 각광을 받고 있는 서비스로봇의 연구와 더불어 활발히 연구되고 있다. 그 중 경로계획 부분에 대한 연구는 Roadmap Method, Cell Decomposition, Potential Field Method로 크게 구분하여 연구되고 있다. 그러나 경로계획 기법에 있어서 기존의 정형화된 방법 이외에 다른 방법들이 제시 되지 않고 있다. 기존 경로계측의 문제점들은 다음과 같다. 국부최소(local minimum)를 회피하지 못하거나, 많은 계산량으로 인해 넓은 범위에 적용시킬 수 없다는 문제점, 오프라인으로 경로의 최적성에만 치중하여 실시간으로 적용하기가 쉽지 않으며, 돌발적인 상황에 대처하기 어렵다는 문제점 등을 가지고 있다.(중략)
본 연구는 지리학적으로 산재해 있는 다양한 수요지점을 서비스할 수 있는 차량경로모델을 개발한다. 즉 다양한 수요지점을 구역으로 분할하여 각 수요지점의 수요량과 서비스 레벨을 고려하여 최적차량 운송계획 모형을 개발하는 데 있다. 본 연구 방법에서 사용된 접근 방법으로 먼저 단일 출발점에서 각 수요지점의 수요조건을 만족하는 범위 내에서 최소의 운반 거리 및 수요 조건을 만족하도록 각 서비스 지역을 할당하는 Clustering Algorithm을 개발하여 단일 구역별 최적의 이동 경로를 개발하였다. 그리고 각 수요지점별 수요량의 평균과 표준편차를 고려하여 새로운 Saving Algorithm을 기반으로 하여 운송 가능한 차량별 수요지점을 할당하였다. 또한 각 차량경로 구역별 서비스 레벨을 고려한 개선된 알고리즘을 사용하여 차량경로 문제의 근본적인 목적인 이동 거리(비용, 시간)의 최소화와 고객서비스 극대화를 동시에 달성하기 위한 최적 차량 운송 계획 모델을 개발하였다. 마지막으로 수치적 예제를 통해 본 연구에서 사용된 모델들과 기존 모델들과의 비교를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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