IEEE 802.11 MAC은 노드들간에 매체 접근을 제어하기 위해 DCF를 사용한다. 하지만 DCF 자체로는 실시간 데이터 전송에 필요한 QoS 요구사항을 만족시킬 수 없다. 이를 보완하기 위해 802.11 MAC에서 제공되는 DCF 기능을 수정하여 QoS를 제공하는 다양한 기법들이 나왔다. 본 논문에서는 DCF 기능을 향상시키기 위해 (m,k)-firm 기법을 이용하면서 IEEE 802.11에 근거한 (m,k)-collision 기법을 제시했다. 제시된 기법은 노드에서 발생되는 충돌 횟수에 따라 서로 다른 CW 값을 할당한다. 시뮬레이션 결과 제시된 기법이 DCF의 처리율 향상에 도움을 주고 있다는 것을 보여준다.
A path planning using potential field method is very useful for the real-time navigation of mobile robots. However, the method needs high modeling cost to calculate the potential field because of complex preprocessing, and mobile robots may get stuck into local minima. In this paper, An efficient path planning algorithm for multiple mobile robots, based on the potential field method, was proposed. In the algorithm. the concepts of subgoals and obstacle priority were introduced. The subgoals can be used to escape local minima, or to design and change the paths of mobile robots in the work space. In obstacle priority, all the objects (obstacles and mobile robots) in the work space have their own priorities, and the object having lower priority should avoid the objects having higher priority than it has. In this paper, first, potential based path planning method was introduced, next an efficient collision-avoidance algorithm for multiple mobile robots, moving in the obstacle environment, was proposed by using subgoals and obstacle priority. Finally, the developed algorithm was demonstrated graphically to show the usefulness of the algorithm.
This paper presents a unified control algorithm of independent braking and steering for collision avoidance. The desired motion of the vehicle in the yaw plane is determined using the probabilistic risk assessment method based on target state estimation. For the purpose of coordinating the independent braking and steering, a non-linear vehicle model has been developed, which describes the vehicle dynamics in the yaw plane in both linear and extended non-linear ranges of handling. A control allocation algorithm determines the control inputs that minimize the difference between the desired and actual vehicle motions, while satisfying all actuator constraints. The performance of the proposed control algorithm has been investigated via computer simulations conducted using the vehicle dynamics software CARSIM and Matlab/Simulink.
다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비행경로를 결정하느냐에 따라 그 임무에 대한 성과는 크게 달라질 수 있다. 다만 이러한 표적 탐색 임무에서 자율 비행 무인항공기의 운용 방법이 어떠할 때 가장 효과적이며 효율적인지에 대한 연구는 미흡한상태이다. 본 연구에서는 플로킹 이론을 기반을 둔 다양한 자율비행 알고리즘을 활용하여, 다수의 무인 항공기가 서로 충돌을 회피하면서 표적을 탐지하는 임무를 기반으로 비행 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하여, 표적 탐지 임무에서의 다수의 무인항공기를 제어할 수 있는 보다 효율적/효과적인 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
최근에 이동 컴퓨팅 환경에서 여러 데이타 전송 모델이 연구되고 있다. 특히 서버가 반복적으로 필요한 정보를 전파해주는 주기적 푸시 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 데이타 평균 대기 시간은 브로드캐스트 한 주기의 길이에 상당히 영향을 받으며, 또한 여러 사용자들간의 접근 데이타가 차이가 날 경우 응답시간에 상당히 나빠질 수 있다. 이 경우, 그 사용자들은 차라리 서버에게 명시적으로 데이타를 요청하기를 바랄 것이다. 이러한 두 가지 접근방식을 모두 지원하는 것을 복합 브로드캐스트라고 한다. 이 환경에서, 본 논문에서는 새로운 이동 트랜잭션 처리 알고리즘(O-PreH)을 개발하였다. 우선 서버가 관리하는 데이타는 주기적 브로드캐스트 방식으로 처리되는 Push_Data와 요구-처리방식으로 처리되는 Pull_Data로 나뉘어 진다. 즉, 사용자는 요구하는 데이타의 타입에 따라 접근하는 방식이 차이가 난다. 또한 서버는 이동 트랜잭션 일관성 유지를 돕기 위해 주기적으로 무효화 보고를 전송해준다. 만약 사용자가 무효화 보고에 의해 하나 이상의 충돌을 발견한다면, 일관성을 침해하지 않는 범위 내에서 그 충돌 순서를 결정한 후(pre-reordering) 나머지 연산들을 비관적으로 수행시킨다. 자세한 실험 과정을 거쳐 제안한 알고리즘의 성능 향상을 보였다.
무인 자동차 시스템에 있어 차선추적과 물체회피 기술은 중요한 핵심기술 이다. 본 논문에서는 차량제어와 모델링, 센서 실험을 통하여 차선추적 및 물체회피 방법을 제안하고자 한다. 첫 번째 물체회피는 가/감속을 위한 종 방향 제어와 조향제어에 의한 횡 방향 제어 두 개의 부분으로 구성되어 진다. 각각의 시스템은 무인자동차의 제어를 위하여 차량의 위치, 주변환경 인식, 상황에 따른 빠른 처리를 요구한다. 차량의 제어 전략이 작동되는 동안 도로에서의 물체인식과 회피는 차량의 속도에 달려 있다. 두 번째 영상시스템을 통한 차선추석방법을 설명한다. 이 또한 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 횡/종 제어를 위한 로도 모델이 포함된다. 두 번째 차선추적방법, 영상처리 알고리즘, 필터링 방법 및 영상처리 방법을 다룰 것이다. 마지막으로 본 논문에서는 실차실험을 통한 차선추적 및 물체회피 차량제어 및 모델링 방법을 제안한다.
본 논문은 가용성(Availability)과 신뢰성(Reliability)을 향상시키기 위한 완전중복 데이터베이스에서 거래들의 병행성(Parallelism)의 정도를 높이기 위한 동시성제어 알고리즘을 제안하고 있다. 갱신거래는 논리적으로 판독전용 거래와 갱신전용 거래로 이루어 졌다고 할 수 있다. 제안된 알고리즘에서는 판독연산들을 판독전용 거래로 취급하여 거래가 제출된 사이트에 있는 자료항목을 읽게 하고 갱신할 자료항목들을 모아 갱신전용 거래를 만들어 갱신규약을 통하여 모든 사이트에서 원자적으로 갱신이 이루어지도록 하고 있다. 제안된 알고리즘은 각 사이트에서 거래들이 동시에 수행될 수 있게 함으로서 거래들의 병행수행정도를 향상시킬 수 있다. 특히, 거래들 사이의 충돌빈도가 낮다면 보다 높은 병행수행 정도를 얻을 수 있다.
현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.
차량 간 통신에서는 무선 랜을 기반으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, IEEE 802.11p WAVE(Wireless Access in the Vehicular Environment)에서도 802.11a를 기반으로 한 방식을 채택하고 있다. 하지만 무선 랜 방식은 하나의 채널을 경쟁 모드로 사용하기 때문에 빠른 접속을 요구하는 차량 환경에서 경쟁을 회피하기 위해 CSMA/CA(Carrier Sense multiple Access/Collision Avoidance) 알고리즘을 사용하는 것은 찾은 충돌로 인한 통신 지연을 유발 할 수 있다. 본 논문에서는 차량 간 통신에서 이러한 문제점을 해결하고 신뢰성 있는 데이터 전송을 지원하기 위하여 차량 환경에 적합한 클러스터링 기반의 멀티채널 매체접속제어 프로토콜을 설계하고 설계된 프로토콜을 바탕으로 차량 간 통신에 적합한 채널 조건을 확인하였다 클러스터 헤드를 통해 각 채널을 관리하고 채널을 할당함으로써 기존 경쟁 기반의 싱글 채널을 사용함에 따라 생기는 패킷 충돌 및 통신 지연을 60%이상 줄이는 것을 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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