본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
유비쿼터스 환경을 구축하기 위하여 우리나라에서는 IT 기반 신도시 건설의 프로젝트인 u-City 사업이 추진되고 있지만, u-City에서 제공해주는 u-service는 USN(Ubiquitous Sensor Network)기반으로 모니터링에 치중하여 공간분석에 관한 서비스가 부재하다. 특히 대규모 복합 건물이 증가로 실내공간에서의 활동시간이 늘어남에 따라 단순한 모니터링이 아닌 3차원 실내 공간분석이 필요하다. 따라서 위상학적 데이터 모델을 기반으로 하여 실내 공간에서의 연결성을 분석하였다. 실내공간에서는 실외공간과 달리 공간 객체간의 연결이 제한적이기 때문에 환경변화에 따라 연결성이 바뀔 수 있고, 이에 따라 공간분석 결과 또한 달라질 수 있다. 본 연구에서는 연결성을 변화시키는 긴급 상황의 대표적인 예로 화재가 발생하였을 경우 연결성을 분석하고, 연결성 변화를 통해 생성될 수 있는 고립지역을 탐색하는 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 적용하여 분석 결과를 도출하기 위하여, 실내공간의3차원 구조뿐만 아니라, 고립지역을 가시화하는 시스템을 구현하였다.
웹을 기반으로 하는 e-러닝에 대한 교육적 수요는 증가하고 있다. 이와 동시에, 학습 공간으로서의 사이버 공간의 활용에 대한 고민도 증가하였다. 전통적인 학습활동을 사이버 공간에 복제하려 했던 고전적 방식이 e-러닝 또는 사이버 학습이 아니라는 사실을 확인하기 시작했기 때문이다. e-러닝의 가치가 강조됨에도 불구하고, 실제 사이버 공간에서 일어나는 학습자의 특성과 학습활동이 구체적으로 어떻게 일어나는 지에 대한 탐색은 미흡하다. 산재한 정보를 스스로 가공한 지식, '학습하는 방법을 학습'하는 것이라는 개념들이 제시됨에도 불구하고, 사이버 공간에 산재한 정보, 학습하는 방법의 학습, 그리고 사이버 공간의 학습특성에 대한 논란은 여전하다. 본 연구에서는 실제 사이버 학습 사이트를 이용하고 있는 학습자들의 행동을 중심으로, 학습자의 특성을 탐색하였다. 사이버 공간에서 보이는 스스로 학습하는 방법이 무엇인지 확인하고 이것이 다양한 학습자 유형으로 구분되는 지를 확인하고자 하였다. 연구대상이 된 사이버 학습 사이트는 서울, 부산, 대구, 광주 교육청에서 운영하는 사이버 가정 학습관이었다. 총 1535명의 사이버 가정 학습관 이용자들의 특성이 분석되었다. 사이버 가정학습관 이용자들의 행동특성은 9개의 요인-놀이 활동, 공동 경험, 현실 정체, 공동 성취, 개인주의, 경쟁 지향, 성취감, 편리성(조작 용이), 생생함-으로 구분되었다. 9개의 활동 요인을 기준으로 하여 확인된 학습자 유형은 4가지로 나타났다. 4가지 학습자 유형은 각각 독야청청형, 동고동락형, 의무방어형, 희희낙낙형으로 명명되었다. 이들 유형은 학습 활동 정도 및 사이트 이용 행동, 학습 스타일(사이버 학습 활동 양식)에서 서로 차이가 있었다. 본 연구는 기존의 이론적인 모델에 기초하여 임의적으로 구분된 사이버 학습자 유형 구분이 아닌, 실제 학습 활동을 탐색하였다는 측면에서 의미가 있다. 특히, 기존의 오프라인 학습 이론 및 학습자 특성 연구를 사이버 학습에 그대로 적용할 것이 아니라 사이버 공간의 특성이 실제 학습 활동에서 어떻게 나타났는지를 밝히려고 했다는데 그 의의가 있다. 향후, 사이버 학습자 유형에 따른, 사이버 학습활동의 촉진방안이나 학습 효과의 차이를 높일 수 있는 구체적인 학습 시스템의 설계 및 운영 모델에 대한 탐색이 필요할 것이다.
많은 지리적 현상은 시간 변화에 따라 동적인 공간 패턴을 보이며, 이러한 동적인 공간 패턴을 탐색하기 위한 연구들이 수행되어왔다. 그러나 기존의 많은 연구는 시간의 흐름에 따른 공간 패턴의 변화를 연속 또는 누적 측면에서 다루기보다는 특정 시점이나 기간 동안의 정적인 공간 패턴 분석에 초점을 두고 있다. 따라서 시간 변화 과정에서 수반되는 공간 프로세스의 관성(inertia)을 효과적으로 파악할 필요가 있다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구의 목적은 지리현상의 공간패턴을 탐색하는 새로운 공간통계 탐색방법을 제안하고, 이를 사례연구에 적용하는데 있다. 즉, 새로운 공간통계량을 제안하고, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 새로운 통계량의 z-값을 산출한 뒤, 시간 변화에 따른 공간 패턴의 변화를 누적 방식으로 탐색하는 방법을 소개하고자 한다. 이를 위해 공간 패턴을 측정하는 J 통계량과 CUSUM 통계량이 결합된 방법을 제안하고, 사례연구로 최근 200년 동안 미국 뉴욕 주의 이리 카운티(Erie County)의 상업적 토지이용의 공간 패턴 변화를 살펴보았다. 이러한 시공간 패턴 변화 탐색 방법을 통하여 새로 구성된 공간통계량을 단위시간마다 누적적으로 반영하여 공간패턴의 연속적인 변화추이의 효과적인 탐색이 가능하였다.
상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 공간입지에 대한 정보(인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수)의 탐색적 자료 분석을 위해 공간 특성분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성과 상호작용과 통계적 상관분석을 이용하여 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고자 하며, 또한 근린상권의 업종 간 상관관계분석의 도출을 통하여 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다.
본 논문은 미지의 공간 그래프에 대한 실시간 최단 경로 탐색 알고리즘인 $RTA{\ast}$ 알고리즘과 $PHA{\ast}$ 알고리즘을 소개하고, 예제 그래프를 통해 이들의 특성을 설명한다. 또 3차원 온라인 게임 환경인 언리얼 토너먼트(Unreal Tournament) 게임과 Gamebots 시스템을 이용하여 두 알고리즘 간의 탐색 최적성과 효율성을 비교하였다. 이 실험을 통하여 $PHA{\ast}$ 알고리즘은 언제나 최선의 경로를 탐색하지만 이동경로가 많고, 시간이 많이 걸릴 수 있으며, $RTA{\ast}$는 최적의 경로 혹은 차선 경로를 빠른 시간 내에 탐색함을 확인 하였다. 따라서 이러한 특성을 바탕으로 주어진 탐색 환경의 조건에 따라 두 알고리즘을 선택적으로 적용함으로써 보다 높은 효과를 얻을 수 것으로 기대한다.
단말-대-단말(D2D) 통신기술은 차세대 셀룰러시스템의 핵심기술로 많은 관심을 받고 있다. 이는 D2D 통신을 이용하여 현재 모바일 시스템의 가장 큰 문제인 데이터 트래픽 폭증 문제를 해결할 수 있고 다양한 새로운 통신 서비스를 제공해 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 D2D 통신의 핵심기술 중 하나인 주변단말 탐색방안(Neighbor discovery)에 대해서 제안하고 그 성능을 분석하고자 한다. 제안방안은 프록시미티 비콘 전송기반의 단말탐색방안으로써 기존의 방식과 달리 무선채널의 공간적 연관성을 이용하여 단말탐색 파일럿 전송자원을 할당하여 목표한 단말탐색성능에 따라서 적응적으로 탐색영역을 조절한다. 제안방안에서는 탐색영역 조절을 통해 기존의 방식에 비해 서 전력소모량을 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서는 제안방안의 성능을 수학적으로 분석하였고 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 이를 검증하였다.
최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
지역분석 기법에서 지리사상의 공간적인 특성을 가장 잘 반영하는 개념 중 하나인 공간연관성은 "모든 것은 다른 모든 것과 연관되어 있지만, 가까운 것은 먼 것보다 더욱 관련이 있다"고 하는 Tobler의 법칙과 그 맥을 같이 한다. 이 연구는 공간통계와 지리적시각화를 결합하여 공간연관성의 시계열 패턴을 탐색적으로 분석하는 지리정보시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 전역적 및 국지적 공간연관성 분석을 통한 공간현상의 클러스터 탐지나 공간연관성의 시계열 탐색을 통한 사회경제적 변화의 모니터링은 공간정책 투입의 의사결정을 지원하는 수단으로 기능할 수 있다. 전역적 및 국지적 공간연관성을 측정하는 데 반드시 필요한 근린가중치행렬은 행정구역 폴리곤의 기하 및 거리에 기반한 유연한 가중치모형을 구현하여 사용하였으며, 기존의 지리적시각화 기법을 응용 및 개선한 시계열 평행좌표플롯, 시계열 애니메이션지도, 3D 시계열 모란산포도 등을 통해 공간연관성의 시계열 패턴을 효과적으로 표현하였다. 실제 공간현상에 대한 적용 및 평가를 위하여 1995년부터 2004년까지 10년간의 전국 시군구단위 지가변동률 자료를 이용하여 공간연관성의 시계열적 특성을 분석함으로써 시스템의 유용성을 확인하였다.
본 연구에서는 격자기반의 공간분포 강우장에서 호우지속기간동안 지속시간별 면적최대강우량을 산정할 수 있는 탐색기법을 개발하여 DAD 분석을 실시하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 세 가지 탐색기법(Box-tracking, Point-tracking, Advanced point-tracking)의 알고리즘을 구성하고, 가상의 강우장(1 hr 지속시간)을 대상으로 각 탐색기법의 성능을 검증하였다. 다음으로 용담댐 유역의 실제 강우사상을 선택하여 개발된 탐색기법과 GIS를 이용한 고전적인 방법을 사용하여 DAD 분석을 실시하고 그 결과를 비교 분석하였다. Box-tracking의 경우, Point-tracking과 Advanced point-tracking에 비하여 상대적으로 빠른 검색이 가능하지만, 강우장의 공간분포 형태를 고려하지 못하여 타 탐색기법에 비해 유역크기별 면적최대강우량이 과대 산정되었다. 반면, Point-tracking과 Advanced point-tracking은 강우장의 공간분포 형태를 적절하게 반영하여 면적최대강우량 산정이 가능하였으며, 특히 두개 이상의 호우중심이 존재할 경우 Advanced point-tracking은 Point-tracking보다 우수한 탐색성능을 보여주었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 탐색기법은 DAD 분석 및 면적감소계수 계산을 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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