무한히 발생되는 실시간 데이터와 디스크에 저장된 히스토리컬 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 질의에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하이브리드 질의는 디스크에 저장된 대용량의 공간 데이터 처리를 위해 빠른 디스크 입/출력을 요구한다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 인덱스, 데이터 축소 기법등이 연구되었다. 데이터의 빠른 검색을 위한 인덱스 기법은 디스크에 분산 저장된 데이터에 대한 탐색 비용과 입/출력 비용을 줄이지 못한다. 또한, 샘플링을 통해 디스크 입/출력 시간 비용을 줄이는 데이터 축소 기법은 데이터의 정확성을 떨어뜨려 정확성을 요구하는 하이브리드 질의에서는 이용하기가 어렵다. 이논문에서는 디스크 입/출력 시간과 디스크 탐색 시간 비용을 줄이고, 정확성을 보장하는 과거 공간질의 처리를 위한 고속로딩 기법을 제아난다. 제안기법은 공간을 그리드 형태로 나누고 인접한 공간 데이터를 함께 관리함으로써 디스크 입/출력 비용을 줄 일 수 있다. 또한, 공간적으로 인접한 데이터를 물리적으로 인접한 곳에 저장하여 디스크 탐색시간 비용을 줄일 수 있다. 이렇게 저장된 데이터는 손실 없이 모두 저장되며, 정확성 또는 보장할 수 있다.
본 논문에서는 이동 피어의 효율적인 콘텐츠 탐색을 지원하는 피어 지역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성되며 타임스탬프 메시지를 이용하여 메시지 전송 비용을 감소시킨다. 제안하는 색인 구조는 동적인 이동성과 상황 정보를 고려하여 탐색정확도를 향상하고 탐색 비용을 감소시킨다.
이동 객체의 현재 위치를 갱신하고, 이를 탐색하는 기법은 이동 객체의 수가 많아 이동이 자주 발생할 때 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 논문은 노드의 계층적인 위치 관리 구조상에서 갱신 시간은 다소 증가 하나 탐색 시간은 감소되어 효율적으로 위치 정보를 관리할 수 있는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 위치 관리 기법은 고정 호스트에 이동 객체의 위치를 기록하는 사용자 프로파일을 호출 대 이동 비율에 따라 복제하여 유지함으로써 위치 갱신과 위치 탐색을 효율적으로 수행하는 노드의 계층적 위치 정보를 이용한 복제본 위치 탐색(RLS : Replication Location Search) 기법이다. 이 기법은 자주 이동하는 객체의 위치 정보를 복제함으로써 위치 탐색시에 기존 기법보다 적은 비용으로 보다 빠른 시간 안에 원하는 이동 객체의 현재 위치를 탐색할 수 있는 새로운 위치 관리 기법에 대한 연구이다.
ML(Maximum Likelihood) 방법 기반의 도래각(Direction-of-Arrival, DOA) 추정은 본질적으로 다차원 비선형 비용 함수의 최적화 과정이다. 초기 추정치에 기울기(gradient) 기반 탐색을 적용하여 최종 추정치를 구하기 때문에, 초기 추청치의 정확성은 매우 중요하다. 본 논문은 균등한 전체탐색(uniform exhaustive search)과 개선된 전체탐색(improved exhaustive search)의 다차원 탐색 방법을 제안한다. 개선된 전체탐색 기법은 균등한 전체탐색의 기법에 비하여 정확성 측면과 계산량 측면에서 우수하다.
본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.
계속적인 교통 흐름을 감안한 최적 경로 탐색 시스템은 목적지로 가기 위한 비용을 줄이기 위해 필요하다. 그러나 낮은 계산 능력을 가진 클라이언트에서 최적 경로를 탐색하는 것은 많은 비용을 요구한다. 따라서 적은 비용과 적절한 최적 경로를 탐색이 가능한 방법이 요구된다. 이 논문에서는 연산시간을 줄이기 위해 가변적인 휴리스틱을 이용하는 경로 탐색 기법을 새롭게 제안한다. 이들 휴리스틱은 하나의 사각형 영역인 그리드 내에 존재하는 자동차들의 평균속도의 변화에 의해 결정된다.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A^*$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 이 논문에서는 생성방법이 다른 두 가지의 추상 그래프를 이용하여 성능 평가하였다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용과 노드 접근 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색된 경로의 이동시간측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
최근 도로 네트워크 환경에서 날로 증가하는 교통 수요를 충족시키고 각종 교통 문제를 해결하기 위해서 지능형교통시스템(ITS, Intelligent Transportation System)을 적용하고 있다. 특히, 첨단교통정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)은 개별 차량의 주행을 최적화시키는 시스템으로서 운전자에게 출발지에서 목적지까지 빠르고 쾌적한 주행경로를 제공하는 차량 경로계획 수립을 제공한다. 하지만 이러한 시스템은 도로 구간의 비용으로 정적인 값을 이용하므로 동적으로 변화하는 구간 비용을 가지고 도로 네트워크에서 최단 경로를 제공하기는 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 교통 혼잡을 고려한 최단 경로 탐색 연산자를 제안한다. 제안된 연산자는 현재 시간 비용과 과거의 시간 비용 변화 량을 더하여 출발지에서 목적지까지 경로를 탐색하는데 이용한다. 이러한 방법은 시간에 따라 변화하는 도로의 상황을 반영하며 출발지에서 목적지까지의 최단 경로뿐만 아니라 예상 도착 시간을 추정할 수 있다. 또한 제안된 연산자는 효율적인 도로 이용, 물류비용 감소, 응급 상황 대체, 연료 절약 및 환경 오염 감소 등의 장점을 가지며 첨단교통정보시스템에서 응용 될 수 있다.
교통망에서 경로의 총 통행비용은 통행비용과 인지비용으로 구분된다. 출발지와 도착지간에 상이하게 인지되는 비용을 고려하여 경로를 탐색하는 것은 전체경로를 열거해야 하는 문제 때문에 현실 적용에 한계가 있다. 따라서 현재 활용되고 있는 첨단교통정보체계(ATIS)에서 경로정보를 제공할 때 통행비용 만을 고려하여 경로를 탐색하는 기법을 적용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 경로열거문제 없이 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적 및 K 경로탐색기법을 제안한다. 이를 위해 링크를 경로의 최소단위로 정의하고, 따라서 두 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 링크표지기반경로탐색기법을 활용하며, 도착지를 기반으로 후방향 최적링크인지경로트리를 구축한 후 출발지기반으로 전방향 최적의 링크총비용 경로트리를 구축하는 수식과 알고리즘을 제안한다.
A Hierarchical Server Structure for Parallel Location Information Search of Mobile Hosts이동 컴퓨팅 환경의 발전은 기존의 분산 시스템에서는 볼 수 없었던 이동 호스트의 위치 정보 관리 문제, 이동 호스트의 접속 단절 문제, 낮은 무선 통신 대역폭의 문제 등 과 같은 새로운 문제점을 발생시켰다. 특히 이동 호스트의 위치 정보 관리 기법은 이동 컴퓨팅 환경의 성능을 저하시킨다. 이동 호스트의 이동성으로 인해 이동 호스트의 주소가 이동 호스트의 위치에 종속적으로 변화하며, 이동 호스트의 주소는 고유 주소와 현재 주소의 사상을 통해 관리된다. 이동 호스트의 고유 주소와 현재 주소를 사상시켜 주기 위한 이전의 기법들은 이동 호스트의 증가 및 위치 정보의 분산관리를 고려하지 않았기 때문에 시스템의 확장성에 큰 문제를 가지고 있다. 이 논문에서는 이동 호스트의 주소를 분산 관리하기 위해 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리와 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리를 기반으로 한 병렬적 위치 정보 탐색과 갱신 기법을 제안한다. 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리는 링 구조를 이용하여 위치 정보 서버를 지역적으로 분할한 위치 정보 서버의 논리적 계층 구조이며, 병렬적 탐색 기법을 기반으로 이동 호스트의 위치 탐색 비용과 갱신 비용을 줄였다. 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리를 기반으로 한 위치 정보 탐색/갱신 기법은 위치 정보 서버의 논리적 위치가 멀리 떨어져 있는 경우에도 병렬적 탐색 기법을 통해 기존의 방법보다 좋은 결과를 보인다. 또한, 탐색비용의 감소에도 불구하고 갱신 비용의 증가를 가져오지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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