Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.15-18
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2013
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.12A
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pp.994-1005
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2011
In this paper, we propose a novel approach to optimize the movement of mobile sink node, called AMSP(Adaptive Mobile Sink Path) for mobile sensor network environments. Currently available studies usually suffer from unnecessary data transmission resulting from random way point approach. To address the problem, we propose a method which uses the Hilbert curve to create a path. The proposed method guarantees shorten transmission distance between the sink node and each sensor node by assigning orders of the curve according to sensor node density. Furthermore, The schedule of the sink node is informed to all of the sensing nodes so that the Duty Cycle helps the network be more energy efficient. In our experiments, the proposed method outperforms the existing works such as TTDD and CBPER by up to 80% in energy consumption.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.2
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pp.212-215
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2008
In this paper, we develop the optimal path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. The MAKLINK is a set of edges which consist of the convex set. Some of the edges come from the edges of the obstacles. From the graph, we obtain the Dijkstra path between the starting point and the destination point. From the optimal path, we search the improved Dijkstra path using the graph. Finally, applying the particle swarm optimization to the improved Dijkstra path, we obtain the optimal path for the mobile robot. It turns out that the proposed method has better performance than the result in [1] through the experiment.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.3
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pp.763-773
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1998
본논문은 TCP/IP를 사용하는 기존의 LAN상에 이동 호스트들이 셀의 형태로 덧붙여진 환경에서 이동 호스트와 고정 호스트간의 지속적인 세션을 지원하는 개선된 IP 체계인 SIMIP을 제안하였다. 이동형 프로토콜 설계시 라우팅 최적화가 매우 중요한 항목이고 이는 이동 호스트의 위치정보 관리방법과 직접적인 관계가 있다. 기존의 아이비엠과 마쓰시다 제안은 이를 집중화하였으며 콜롬비아와 소니제안은 이를 분산화하였다. MH 위치정보를 집중화하면 트라이앵글 문제로 인해 최적의 라우팅 경로를 지원할 수 없으며 집중화된 라우터의 실패 발생시는 위험도가 매우 크다. 반면에 분산화하면 위의 문제들은 해결되지만 캡슐화되는 주소를 찾기위해 CACH 또는 AMT와 같은 복잡한 기법이 요구된다. SIMIP은 MH위치정보를 DMR에 집중화하였으나 DMR 실패 발생시는 복수의 GMR중에서 하나가 자동적으로 DMR로 대체되어 위험도를 최소화시켰고, 'DMR 경로변경'에 의해 최적의 라우팅 경로를 지원하였다는 점에서 다른 제안들과 차이가 있다. 이동에 따른 주소변경을 해결하기 위해 가상네트워크 기법을 적용하였고, 이동 호스트로의 데이터 송신시 디폴트 라우팅 개념을 이용하였고, 이동라우터간 터널링에 IPIP 캡슐화를 사용하였다. SIMIP은 다른 제안에 비해 실용성있고, 신뢰성이 강하며, 구현이 용이하므로 산업계에서 활용가치가 있으리라본다.
It is not future story that host mobility in wireless network. We already have many devices which can access network among moving our locations. Internet protocol is extended to support not only host mobility but also network mobility. But nesting mobile networks and mobile hosts, there is a problem that routing path of packet becomes complex. By sequential tunneling on outgoing packet at mobile router and toward mobile network at correspondent node, it can be setting up direct path in nested mobile network environment. In this paper, we propose a method for delivering packet through optimized path by sequential tunneling. And evaluate this method by equations and simulations.
Recently, as the use of real time traffic information of a car navigation system increases rapidly with the development of Intelligent Transportation Systems (ITS), path search is getting more important. Previous algorithms, however, are mostly for the shortest distance searching and provide route information using static distance and time information. Thus they could not provide the most optimal route at the moment which changes dynamically according to traffic. Accordingly, in this study, Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance(SSP_RD) is proposed to solve this problem. Additionally, a routing model based on velocity reduction ratio and distance and a dynamic route link map are proposed.
본 논문에서는 FMC의 로봇 경로 분석 및 설계를 하기 위해 시뮬레이션을 이용해 FMC의 로봇 패턴을 분석하고 그 결과를 이용해 최적의 로봇 경로를 설계하는 방법을 제시하였다. 전형적인 FMC를 시뮬레이션으로 설계하고 설비에서 신호를 추출 해 순차 패턴 마이닝을 이용해 로봇의 최적 이동 경로를 도출하는 방법을 제시하였다. 이러한 신호의 패턴을 이용한 분석 방법은 로봇의 경로 설계를 도출하기가 용이하여 최적의 경로를 설계하여 FMC에 적용한 결과 기존보다 총 처리량의 증가와 총 처리시간 감소를 가져왔다. 또한 이 방법은 FMC 뿐만 아니라 로봇이 있는 모든 생산라인에 시뮬레이션을 통해 분석이 가능하기 때문에 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.671-674
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2008
초기의 Ad-hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜들은 Table-driven 알고리즘이 대두되었으나, 많은 문제점으로 이동단말의 이동성을 지원하는 On-demand 방식의 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 On-demand 와 Table-driven의 장점을 반영한 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 널리 이용되고 있다. 그러나 AODV의 장점에도 불구하고 아직까지 AODV 는 노드들의 잦은 이동으로 Ad-hoc 네트워크에 많은 라우팅 패킷을 발생시켜 전체적인 네트워크의 성능 면에서 많은 약점을 보이고 있다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크를 구성하는 노드들 사이의 링크에 대한 신뢰성을 위해 노드의 이동경로예측을 기반으로 하는 새로운 경로설정 및 유지기법을 제안한다. 제안하는 기법은 AOMDV를 기반으로 노드의 위치와 이동 정보로 이동되는 방향과 위치를 예측하여 보다 안정적인 경로를 선택할 수 있는 기회를 제공하는 라우팅 기법이다. 또한 AOMDV로 다중경로를 보유하여 데이터의 종류와 특성에 적합한 최적의 경로선택으로 불필요한 경로설정 메시지의 오버헤드를 줄인다.
Mobile nodes in MANETs have the nature of unrestricted mobility so that they will join and leave the network frequently. Therefore, it important consideration to determine the optimal distance progress between relaying nodes along the route in order to maintain the established route for an arbitrary length of time (i.e., route duration). In this paper, we derived the link maintenance probability by considering the initial distance between two relaying nodes and node mobility. Based on the link maintenance probability, we further analyzed the route stability by considering the impact of distance progress between relaying nodes along the route.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.60-63
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2008
본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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