고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 시공간 상에서 발생하는 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 유용한 패턴을 추출하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터로부터 패턴 탐사를 통해 실세계에 적용 가능한 위치 기반 서비스의 개발에 대한 응용으로, STOMP(F)[25]에서 정의한 최적의 이동 패턴을 탐사하는 문제들을 기반으로 시간 및 공간 제약을 갖는 패턴을 추출하기 위한 새로운 탐사 기법인 STOMP(FW)를 제안한다. 제안된 기법은 패턴 빈발도 만을 이용한 기존 연구(STOMP(F)[25])에 가중치(거리, 시간, 비용 등)를 복합적으로 이용하는 패턴 탐사 방법으로, 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 이동 패턴들 중 패턴 빈발도가 특정 임계치 이상이고 가중치가 가장 적게 소요되는 이동 패턴을 최적 경로로 결정하는 방법이다. 제안된 방법의 패턴 탐사는 경험적인 이동 이력을 사용함으로써 기존의 최적 경로 탐색 기법들($A^*$, Dijkstra 알고리즘)이나 빈발도 만을 이용한 방법들 보다 접근하는 노드 수가 상대적으로 적어 보다 빠르고 정확하게 최적 패턴을 탐색할 수 있음을 보인다.
모바일 애드 혹 네트워크(MANET)는 네트워크 토폴로지의 변화로 인해 데이터 전송의 정지확률과 경로가 끊어질 확률이 높아 경로 유지가 힘들다. 이러한 MANET의 특성 때문에 안정적인 데이터 전송률을 보장하기 어렵다. 따라서 노드 간 링크의 데이터 전송률에 대한 신뢰도를 평가하고, 이에 기반을 둔 라우팅 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 링크 신뢰도 기반 라우팅을 다음과 같이 제안한다. 먼저 과거 정보를 사용하여 가설을 추론하는 베이지안 추론을 적용하여 노드 간 링크의 신뢰도를 측정 할 수 있는 링크 신뢰도 측정 모델을 제안한다. 또한, 노드의 흡수와 노드 간의 연결성을 고려한 기존의 OLSR 프로토콜에 추가적으로 링크 신뢰도 측정 모델을 적용한 링크 신뢰도 기반 OLSR 프로토콜을 제안한다. NS-2를 사용한 시뮬레이션 결과는 링크 신뢰도 측정 모델을 적용한 OLSR 프로토콜이 기존의 OLSR 프로토콜에 비해 전송 성공률과 안정성 측면에서 성능이 우수함을 보여준다.
본 논문은 ATM 시스템에서 동적 소스 기반의 점대다중점 호를 위한 라우팅 경로 택 방법을 제안한다. 특히 최적의 경로 선택보다는 리소스를 최대한 공유할 수 있고, 경로 계산 시간 단축 및 cycle 방지를 쉽게 보장할 수 있는 점대다중점 라우팅 경로 선택 방법을 제안하였다. 리소스를 최대한 공유할 수 있도록 하기 위해 착신지(destination) 노드로부터 가장 근거리의 branch point를 찾는 것이 이 알고리즘의 목표이다. 그러므로 목적(destination) 노드로부터 역 추적에 의해 인접한 노드중 같은 Call ID를 갖는 기존 경로상의 노드와 최초로 크로스(cross)되는 노드를 branch노드로 정하여 최적의 점대다중점 라우팅 경로를 구성하는 알고리즘이다. 크로스 노드를 찾을 때까지 역추적에 의해 선택되는 최적의 노트는 다익스트라 알고리즘을 이용하여 선택된다. 즉 점대다중점 라우팅 경로 선택은 역추적에 의한 인접 노드중 기존 경로와 크로스되는 노드 선택 단계와 각 인접 노드중 최적의 노드를 선택하는 단계를 수행한다. 이 기법은 경로 선정을 위한 라우팅 정보 테이블의 검색 및 경로 계산 과정을 단축시키고, 경로 설정시 cycle방지도 쉽게 해결한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.939-955
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2010
With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.
본 논문에서는 GIS와 네트웍 알고리듬을 이용하여 통신관망의 설계를 최적화하였다. 구체적이고 계량적인 분석을 위해 신규로 조성되는 대규모의 도시개발지역을 대상으로 하여 기존의 설계방식에 의해 산출된 통신관망과 최적경로 알고리듬을 이용한 통신관망과의 건설비용을 비교하였다. 본 연구의 결과 GIS와 최적경로 알고리듬을 적용한 설계 결과가 기존의 설계방법에 비해 상당한 비용절감 효과가 있음을 보여준다. 연구 대상지역에서 기존설계에 의해 산출된 통신관로의 거리는 5,267m이며 최적경로를 적용한 결과는 4,807m로 460m(9.5%)의 차이를 보였다. 결과를 비용으로 산정했을 경우 약 19,469천원(8.7%)의 비용절감 효과를 보였다. 본 연구에서 제시된 최적화 기법은 기존 설계기법에 비해 통신관망의 공사비의 절감 이외에 설계과정의 표준화 및 자동화가 가능하므로 이를 이용한 자동설계 시스템 개발로 설계비용과 인력이동에 따른 설계업무 적응기간 단축과 인건비 절감이 가능하며, 또한 설계 결과에 대한 객관적 검증이 가능할 것으로 판단된다.
The operation planning of transports used to move blocks is the one of key factors. Furthermore, reducing the running time through the effective plan contributes to pulling forward the whole logistic process of the shipyard and substantially saving the fuel consumption of itself as well. The past researches of the transporter focused on finding only the shortest distances, so called, Manhattan distance. However, these searching approaches cannot help having the significant difference in the real operational time and distance with the minimum cost approach which considers the speed retardation for turns or safety at the intersection. This study suggests the noble transporter's operational model which could take account of the consuming operational time around the crossroads on the shipyard. Concretely, the proposed method guarantees the minimization of transporters' turns and passage number which are huge burdensome to the operation time and the whole planning of transports with the given period. Resultantly, this paper is willing to explain the appropriateness of our approach, compared with the previous ones.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
소화물 일관 운송 과정에서 발생하는 직접비용을 최소화하는 수리 모형과 해법이 제안되었다. 고려되는 비용으로는 화물 운송을 위한 차량 운행에 필요한 제반 비용인 링크 비용과 터미널에서 일어나는 하차, 분류, 재적 재등 하역 작업에서 발생하는 노드 비용을 감안하였고 총비용을 줄이기 위한 화물의 운송 경로가 모형의 결정변수이다. 해법으로는 최종해의 품질은 다소 미흡하나 계산 시간이 짧은 Steepest Descent Method와 최종해의 품질이 우수하나 계산 시간이 많이 소요되는 Simulated Annealing Method를 활용한 두개의 알고리즘이 고안되었다. 최적해를 찾아가기 위한 탐색의 출발점이 되는 초기해는 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 수정하여 찾는다. 예제를 통하여 알고리즘의 계산 과정을 설명하였고 제시된 두 방법의 최종해는 초기해에 비하여 비용 측면에서 각각 12%. 15%의 절감 효과가 있음을, 적재율 측면에서 초기해의 62.6%에서 각각 774%. 87.4% 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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