• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권1호
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• pp.35-42
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• 2009

이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.61-69
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• 2010

로봇이 동작하는 환경을 완벽하게 커버리지 하기 위해서는 전체환경 지도를 가지고 있어야 한다. 그러나 대부분의 기존 커버리지 알고리즘은 로봇이 동작하기 전 사전에 생성된 지도가 있어야 동작 한다. 이런 이유로 기존의 커버리지 알고리즘은 미지의 환경에 바로 적용할 수 없는 문제를 가지고 있다. 미지의 환경에서 로봇이 모든 영역을 커버리지 하기위해서는 로봇스스로 환경 지도를 생성할 수 있어야한다. 본 논문에서는 SLAM 알고리즘을 통합하여 미지의 환경에서 로봇이 환경 지도를 생성하며 생성된 지도를 기반으로 커버리지를 수행하는 DmaxCoverage 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해서 DmaxCoverage 알고리즘이 기존의 커버리지 알고리즘에 비해서 효율적임을 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.848-850
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• 2014

본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.116-119
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• 2015

다수의 이동센서노드를 이용한 환경감시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사전 정보가 없는 개활 지역에서 이동센서노드들을 배치하여 센싱 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이동센서노드는 보다 높은 센싱 커버리지를 획득하기 위하여 최대의 센싱 커버리지를 획득할 때 까지 반복적으로 재배치된다. 커버리지 최대화를 위하여 ILP(Integer Linear Programming) 기반의 최적화 문제를 구성한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 알고리즘은 이동센서노드들을 보다 높은 관심지역으로 이동시킬 수 있으며 최대의 센싱 커버리지 획득이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권5호
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• pp.323-325
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• 2014

컨센서스 알고리즘은 노드의 커버리지가 넓어질수록 협력하는 이웃 노드 수가 증가하여 빠르게 수렴하지만, 분산 무선 네트워크에서는 커버리지가 넓어지면 증가한 협력 이웃 노드 간에 접속 충돌로 인하여 정보 공유 지연이 증가한다. 따라서 노드 커버리지의 크기에 따라 컨센서스 알고리즘의 수렴 속도와 네트워크상의 정보 공유 지연 간에 트레이드오프가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 트레이드오프 관계를 고려하여 네트워크 규모에 따라 컨센서스 달성 시간을 최소화하는 커버리지 제어 방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.406-412
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• 2010

본 논문에서는 실세계에서 센서를 배치할 때 발생하는 최적화 문제인 최대 커버리지 센서 배치 문제를 정의하고 문제의 해 공간의 특성을 분석하였다. 또한 최대 커버리지 센서 배치 문제의 좋은 해를 얻기 위해 유전 알고리즘을 설계하고 그 우수성을 비교 실험을 통해 보였다. 이 문제에 유전 알고리즘을 적용할 때 중요하게 고려되어야 할 부분은 평가 함수를 어떻게 구현하느냐 인데 몬테카를로법을 통해 해결할 수 있었다. 유전 알고리즘의 몬테카를로법을 이용한 평가 부분에서 샘플 생성 횟수를 조절함으로써 동일한 성능을 내면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7A호
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• pp.611-619
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• 2005

본 논문은 IEEE 802.16e 기반의 TDD-OFDMA 하향 링크에서의 수율 공평성 및 서비스 커버리지 보장을 위한, WFS(weighted Fair scheduling) 알고리즘과 TGS(Throughput Guarantee Scheduling) 알고리즘을 제안하고, RR(Round Robin), PF(Proportional Fair), FFTH(Fast Fair Throughput), FTH(Fair Throughput) 스케줄링 알고리즘과의 비교를 통한 성능 분석을 수행하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 64 kbps와 128 kbps 의 두 개의 최소 사용자 수율 요구 조건에서의 서비스 커버리지, 유효 섹터 수율, 공평성 평가를 통하여 분석되었다. 상대적으로 낮은 64 kbps 요구 조건에서, 제안된 알고리즘은 lxEV-DV 공평성 기준을 만족시키면서, 기존의 스케줄링 방식들보다 서비스 커버리지 내의 가용 사용자 수를 증가시켰다. 또한 128 kbps 요구 조건에서는 PF 스케줄링 방식에 비하여 유효 섹터 수율의 손실이 거의 없이, 서비스 커버리지를 증가시킬 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.63-71
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• 2014

본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.54-55
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• 2016

무선 센터 네트워크 환경과 이동성을 지원하는 MANET이 결합된 환경에서 센서 커버리지 최대화 문제는 해결해야 할 중요한 문제 중 하나이다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 자가 조직의 방식으로 노드 이동에 대하여 자가 결정, 근접 노드 검색, 노드 이동의 단계를 수행하는 알고리즘이 제시되었다. 하지만 기존 연구의 방식으로는 이미 노드의 배치가 최적화된 상태에서는 효과적이지 않다는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 기존 MANET 센서 커버리지 최대화 알고리즘의 문제점을 상세히 분석하고, 이 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제시한다. 문제점을 제시하기 위해 MANET 환경을 모의구성하고 성능 실험을 실시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.243-250
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• 2008

최근 슬램 알고리즘의 실현을 통해 주변 환경에 대한 맵 정보가 획득 가능할 경우에 격자 그리드 기반의 Boustrophedon 경로 기반 커버리지 알고리즘이 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 Boustrophedon 경로 기반 알고리즘은실내 공간에 장애물이 복잡하게 존재할 경우에는 급격히 성능 저하현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 실내 공간에서도 효율적으로 빠른 시간 내에 청소를 완료할 수 있는 Group-k 알고리즘을 제안하고 구현한다. Group-k 알고리즘은 전체 공간을 장애물의 복잡성에 근거하여 전체 공간을 그룹화하고 각 그룹별 우선순위를 부여하여 전체 작업 순서를 효율적으로 제어한다. 구현 기반의 실험에 의하면, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 Boustrophedon 경로 기반 알고리즘에 비해 약 20%의 성능 향상을 보여준다.