Ad Hoc 네트워크에서 on demand 라우팅 프로토콜로 대표적인 AODV(Ad Hoc On Demand Distance Vector Routing)는 table driven 기반의 라우팅 프로토콜과 비교해 active route만을 라우팅 테이블에 저장하기 때문에 오버헤드가 작고 경로단절시 경로복구를 통해 경로 재설정할 수 있는 장점을 가지고 있으나 경로복구시 대역폭 낭비가 심하고 복구시간이 길다는 drawback을 가지고 있다. 이러한 단점은 많은 라우팅 패킷의 발생으로 기인하는 점이 있다. 본 논문에서는 Expanding Ring Search 알고리즘에서 time out은 timestamp를 이용하여 네트워크 상황에 맞게 가변적으로 적용하는 알고리즘을 개선하여 hop 수에 따라 node traversal time을 설정하도록 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며 라우팅 패킷의 발생을 줄이고 throughput에서 향상을 보였다.
In case of the big city, choosing the adequate root of which we can reach the destination can affect the driver's condition and driving time. so it is quite important to find the optimal routes for arriving the destination as considering the factors, such as driving conditions or travel time and so on. In this paper, we develop route choice model with considering driving conditions and travel time, and it can search the optimal path which make drivers reduce their fatigues using genetic algorithm.
반응적 Ad hoc 라우팅인 AODV의 경로관리는 노드 이동, 노드 혼잡 등의 원인으로 지정시간 내에 응답을 하지 못할 경우 경로 단절을 감지한 뒤 경로복구 과정을 수행한다. 그러나 이러한 경로관리 방법은 능동적이지 못하여 단절 후 경로 재 설정까지 시간 지연이 발생하기 때문에 신속한 경로 복구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 AODV에 대한 추가적인 제어 패킷을 발생시키지 않고 경로를 구성하고 있는 이웃노드 Hello 패킷의 수신 시간차를 이용하여 경로 불안정을 예측, Expanding Ring Search 알고리즘을 활용한 효율적인 경로관리 기법을 제시한다.
기존 택시 어플리케이션의 방식은 승객이 택시를 이용할 때 승객 근처의 택시들이 승객을 선착순으로 선택하는 방식이다. 이는 승객이 택시의 정보를 알 수 없으며 승객을 선택한 택시를 탑승해야 된다. 또 택시 관련 범죄가 지속적으로 발생하고 있으며 사회적으로 심각한 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 승객이 주변 택시들을 검색하여 선택할 수 있으며 택시의 정보를 제공 받을 수 있다. 그리고 택시 범죄를 예방하기 위해 승객이 여러 경로 중에서 원하는 경로를 선택하면 택시 기사에게 전송하여 이탈 시 감지할 수 있다.
라디오 통신 등의 전통적인 해상통신기술은 단문정보 교환만이 가능한 전송품질을 제공한다. 전송품질의 단점을 극복한 해사위성(Inmarsat) 등을 통한 무선 채널은 경제적 부담으로 접근이 어렵다. 따라서 바다에서 항해, 조업하는 선박들은 육상의 초고속 인터넷 서비스를 이용하지 못하고 있다. 본 논문에서 제안하는, 이 문제를 극복하는 새로운 기술에 핵심은 해상이동통신망을 단일 홉(Single Hop)에서 다중 홉(Multi Hop)으로 구성하는 것이다. 선박과 선박, 선박과 연안(항구)간의 망을 이동 애드 혹 네트워크(MANET) 모델로 해석하고 새로운 선박 애드 혹 네트워크(SANET) 모델을 설계하였다. 항구와 항로 같은 정적인 지리정보를 활용하면서 육지의 이동단말기와는 크게 차별화되는 움직이는 선박의 특성을 고려하면서 대응적으로(Reactive) 경로를 배정하는 부채꼴 탐색구역 경로배정 프로토콜(FSR)을 제안하였다. FSR(Fan-shaped Search Zone Routing)은 최단경로가 있을 수밖에 없는 지엽적 부채꼴 구역을 찾아내 획정하고 그 구역 안에서만 최단경로를 탐색하는 프로토콜이다. 기존의 지리 정보를 이용하는 대표적인 경로배정 프로토콜인 LAR과 성능을 비교하였다. 첫째, FSR은 LAR을 비롯한 다른 지리정보기반 경로배정 프로토콜과 달리 경로배정을 하기 위해 제어 패킷(Beaconing Packet)을 발생시키지 않아 통신채널 품질저하를 전혀 초래하지 않는다. 둘째, FSR은 경로탐색구역의 경계선의 일부분을 전송경로로 확보하기 때문에 경로탐색성공률을 100% 보장한 반면 LAR은 약 64%의 성공률을 보였다. 셋째, 경로가 탐색된 경우에 한하여 그 경로의 최적성을 상호 비교한 결과 FSR이 LAR의 약 97%이었다. 종합적으로는 FSR이 LAR보다 약 50%의 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사·문화·고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문·사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발·조경, ②한국 경제발전(경제원조·소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)·북한경제(빈곤·중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석·제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
지역간 철도는 일반적인 대중교통의 특징 이외에도 노선의 수가 매우 많다는 등의 차별화되는 특징이 있다. 본 연구는 경로구간에 노선선택확률의 개념을 도입하여, 지역간 철도의 특징을 잘 반영할 수 있는 확률적 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 확률적 통행배정모형은 결정적 통행배정모형의 특성을 포함한 보다 일반화된 모형이다. 본 모형은 다양한 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있으며, 기존의 도로 통행배정모형에서 많이 활용되고 있는 탐색알고리즘을 직접 활용하기 위해 대중교통 통행배정모형에서 적용되는 네트워크 확장을 단순화시킬 수 있다. 모형의 검증을 위해서 기존에 대표적으로 이용되는 선형 및 격자형 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해서 본 연구에서 제안한 해법을 사용하여 기존 모형과 비교하였다. 또한, 지역간 철도의 현실을 반영한 소규모 네트워크에서 기존 모형과의 예측 능력을 비교하였으며, 그 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측 능력이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
차량항법장치는 1981년 일본 혼다자동차 관성항법장치에서 개발되었다. 요즈음에는 GPS 및 GIS를 기반으로 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나 아무리 좋은 자동항법장치도 평균 차량 속도가 5~15km일 때에는 최단경로를 상실한다. 그러므로, 승용차 대기시간과 평균 차량 속도를 개선하기 위해서 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수일 때에도 퍼지 적응규칙을 이용해서 평균주행속도를 향상한 알고리즘을 제안한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로 및 공사중인 도로에서도 안전도를 고려한 최적경로 및 현재의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
도시철도 승객의 수입금 정산 배분을 위하여 승객의 경로를 파악할 필요가 있다. 승객의 예상 이동경로를 파악을 위해 다양한 경로탐색기법들이 있지만, 링크기반 k-경로탐색기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 k-경로탐색기법은 통행 및 도보시간, 환승 패널티 등의 변수에 따라 다양한 최적경로가 존재하는 문제점이 있고 특히, 급행열차를 선호하는 승객의 특성, 열차의 특성 등을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기위하여 교통카드자료를 기반으로 실제로 이용한 하나의 경로를 탐색하는 방안을 제시하였다. 또한, 각 철도운영기관의 열차스케줄을 연계하여 최적경로를 탐색하는 방안도 제안하였다.
기업은 경쟁력 강화를 위해 다양한 비용절감에 관한 노력을 하고 있고, 그 중 원가절감을 위한 여러 방법을 강구하고 있다. 효율적으로 원가를 절감하기 위해 원가의 구성요소를 파악해보면 재료비, 노무비, 경비 등으로 구성되어 있다. 이 중 재료비와 경비 등에 속하는 구매비와 재고비, 물류비 등을 절감하는 것이 중요하다. 그러나 물류비에는 제품 포장비, 운송에 관련된 여러 부대비용, 제품의 보관비, 상하역비, 유동비 등 여러 가지 요소로 구성되어 있어서 실제 기업의 물류비를 계산하거나 물류비 절감을 위한 원가절감모델을 구축하는데 많은 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 실제 자사의 물류센터를 두고 상품의 분류, 재고관리, 배송까지 일관하는 방법으로 물류비를 절감하고 있는 의류회사 P사의 실제 데이터를 이용하여 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용해 물류비를 계산하고 비교한다. 본 연구를 통해 P사의 물류비를 분석하여 물류체계의 문제점을 찾고 해결할 수 있는 기회가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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