로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.
In this paper, LOD (Level Of Detail) for flocking, which is the real-time simulation on the movement or some groups such as fighting soldiers, moving fishes and flying birds, is presented. And a flocking LOD algorithm that uses factors such as the speed of fish, direction, and shape is proposed. Model data is modified for LOD in advance, so as to reduce strange edge collapse and unwanted holes. The errors of model data were identified by transforming polygonal model into octree-based cubes and revised before rendering. Experimental results show that the proposed algorithm considering flocking characteristics shows fast frame rates as compared with the conventional continuous LOD algorithm.
무리 짓기는 대규모 무리의 사실적인 시뮬레이션으로 게임이나 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다. 이러한 대규모 무리의 실시간 시뮬레이션은 계산 집약적 작업이기 때문에 효율적인 알고리즘에 대한 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 기존의 효율적인 무리 짓기 알고리즘이 불필요한 계산을 포함하고 있다는 사실은 실험적으로 찾아내고, 간단한 휴리스틱으로 이러한 단점을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 많은 실험을 수행하였다. 실험의 결과는 제안하는 알고리즘이 기존의 효율적인 알고리즘에 비하여 평균 약 21%정도 성능을 개선한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 여객선의 승객 비상 탈출 시뮬레이션을 구현하였다. 승객의 행동에 미치는 요인 중 연령, 성별을 고려하여 승객 개인의 보행 속도에 반영하는 속도 기반 모델을 사용하였다. 승객들의 집단 이동을 구현하기 위해 플로킹 알고리즘을 적용하였다. 장애물과의 충돌 회피 및 승객 간의 위치가 겹치는 현상을 방지하기 위해 페널티 보행 속도를 도입하였다. 이 알고리즘을 이용하여 여객선의 승객 탈출 규정인 IMO (International Maritime Organization) MSC (Maritime Safety Committee) Circ.1238에서 정의한 11가지 시험 문제에 적용하였다. 시험 문제를 통해 승객의 위치가 겹치는 현상이 없이 시뮬레이션 되는 것을 확인하였다.
본 논문은 방사기저함수(Radial Basis Function)를 이용한 실시간 군집 시뮬레이션 프레임웍을 제안한다. 제안된 프레임웍에서는 군집이 존재하는 환경을 격자 구조로 모델링 한 후, 격자 구조 각 셀에 하나의 방향 벡터를 할당한 벡터필드를 선형 방사기저함수를 이용하여 실시간으로 합성한다. 방사기저함수를 통한 벡터필드 생성 시, 마우스를 통한 제어라인(Control line)을 이용하며, 이 벡터필드 위에서 군집들은 벡터 필드 흐름에 따라, 자신의 움직임을 결정한다. 방해물과의 충돌회피는 반발벡터필드로 모델링하여, 기존의 벡터필드에 오버레이 하여 이용하고, 다른 캐릭터와의 충돌회피는 lattice-bin 알고리즘에 빠른 충돌회피를 수행한다.
셀룰러 네트워크를 운용하는데 드는 에너지의 대부분은 기지국에 의해서 소비되므로 에너지 효율적인 셀룰러 네트워크를 위하여 기지국의 송신 전력을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 향상시키기 위한 목적으로 플로킹(flocking) 모델에 기반한 분산 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 새 무리에서 각각의 새가 자신의 속도를 인접한 이웃 새들의 평균 속도로 맞춰 날아가는 것과 같이, 제안 방안에서는 각 셀의 단말의전송률이 인접 셀의 같은 채널을 사용하는 단말의 평균 전송률과 같도록 서빙 기지국의 송신 전력을 제어한다. 모의실험 결과 제안한 분산 송신전력제어 알고리즘은 플로킹 모델과 같은 수렴 속성을 가지며, 셀 간 간섭이 증가함에 따라 낮은 아웃티지 확률을 유지하면서도 기지국의 전력 소모를 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다. 이를 통하여 제안 방안은 기지국 수가 20개 이상일 때 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 기존 방식 대비 두 배 이상 향상시킨다.
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 논문은 OFDMA 기반 무선 메쉬 네트워크에서 플로킹 기법을 활용한 분산 시간 및 주파수 동기화 알고리듬을 다룬다. 채널전송 지연의 영향을 고려하지 않는 기존 플로킹 기법과 달리, 본 논문에서는 실제 무선 메쉬 네트워크 환경을 고려하기 위하여 시간 및 주파수 동기를 맞추기 위한 동기화 파라미터를 설정하고, 제안된 시간 및 주파수 동기화 모델의 수렴조건과 동기화 파라미터 설정범위를 분석 도출한다. 그리고 모의실험을 통하여 동기화 파라미터에 설정에 따른 제안된 기법의 시간 및 주파수 동기화의 수렴성능을 검증한다.
선형 네트워크 토폴로지에서 노드간 협력을 이용한 무선 전력공급 기반 멀티홉 전송 방식을 제안한다. 제안 프로토콜은 멀티홉 경로의 생존시간의 최대화를 목적으로 멀티홉 노드의 생존시간을 동일하게 맞추어 주도록 노드별 에너지 전송 시간을 결정한다. 각 노드의 생존시간을 동일하게 만들기 위하여 새떼가 동일 속도로 날아다니는 행동양식을 모방한 flocking 알고리즘을 적용하여 노드의 생존시간을 지역적으로 분산 평균화 시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안 알고리즘이 각 노드의 생존시간을 모두 동일하게 만들어 전체 경로의 생존시간을 최대화할 수 있음을 보여준다.
In this paper, Fundamental rules governing group intelligence "arrangement" behavior of multiple number of autonomous mobile robots are represented by a small number of fuzzy rules. Complex lifelike behavior is considered as local interactions between simple individuals under small number of fundamental rules. The fuzzy rules for arrangement are generated from clustering the input-output data obtained from the arrangement algorithm. Simulation shows the fuzzy rules successfully realizes fundamental rules of the flocking group behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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