본 연구에서는 SLM(Square Lattice Model)과 HLM(Hexagonal Lattice Model)을 개선하여 만든 RHLM(Rotated Hexagonal Model)을 제시하고, 이를 이용하여 양방향 보행 교통류의 시뮬레이션 모형을 개발하였다. $20{\times}20$의 400개 셀에서 진행되었으며, 시간의 변화에 따른 속도, 밀도, 교통류율로 평가하였다. 본 모형을 같은 조건에서 SLM과 비교해본 결과, 기존의 모형이 보행자의 움직임이 불필요한 동작과 비논리적 방향으로 이동하는 것을 모형에 반영하였다면, 본 모형은 보행자의 직진 움직임과 자연스러운 회피 방법을 통해 보행교통류의 최단경로 움직임을 표현할 수 있었다. 또한 보행교통류의 더 높은 곳에서 용량을 가지고 보행을 할 수 있는 현상을 반영할 수 있었고, 보행교통류의 경우 밀도가 높아지더라도 속도가 0이 되는 상황은 잘 일어나지 않는 것을 반영할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 교통모형의 기술적인 단점을 보완하기 위하여 교통모형과 지리정보시스템을 결합하는데 있어서 교통모형의 입력자료를 지리정보시스템의 위상구조에서 추출하여 교통모형의 단점을 극복해 보는데 있다. 또한, 그래픽 기능을 이용하여 교통모형의 결과치를 화면상에서 직접 보여줌으로서 의사결정과정에 효율적으로 대처할 수 있을 것으로 보인다. 이 시스템은 특정도시나 지역에 쓰여질 수 있고, 하드웨어 발달에 따른 컴퓨터 사용시간 및 자료 입력시의 오류의 절감과 지리정보시스템의 교통에로의 응용을 가능케 할 것이며, 여행자 정보시스템(ATIS: Advanced Traveler Information Systems)에 활용할 수 있는 주행안내시스템(Route Guidence System) 또는 차량항법시스템(Vehicle Navigation System)의 기초적 자료 및 시스템 개발에 기여할 것이다.
OSPF(Open Shortest Path First)는 유선 통신망에서 주로 사용되는 라우팅 프로토콜로 유선 링크의 상태를 코스트로 환산하여 트래픽의 경로를 결정하는 알고리즘이며, 차세대 전술 통신망의 라우팅 프로토콜로 고려되고 있다. 그러나 기존의 OSPF는 유선망 환경을 고려하여 설계된 프로토콜이므로 노이즈, 재밍 등의 무선 전술 환경에 능동적으로 반응하지 못하는 취약점이 있다. 즉, 데이터 전달 과정에서 링크의 성능이 저하되어도 경로를 그대로 유지하여 통신의 효율성과 신뢰성을 보장하지 못한다. 이에 본 논문에서는 OSPF 비용함수를 재정의 하여 무선 전술 환경에서 네트워킹 시 효율성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 한다. 재정의하는 비용함수에는 네 가지 파라미터로 상대적인 전송 속도, 링크 가중치, 라우터의 이용률, 링크 평균 BER(Bit Error Rate)이 포함된다. 이 파라미터를 통하여 무선 전술환경의 특성을 반영할 수 있다. 또한, OSPF의 Hello 패킷을 개선함으로 각 기반노드의 무선 링크상태를 주기적으로 파악 할 수 있도록 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 OSPF가 기존의 OSPF보다 능동적으로 경로를 변경하고 네트워크를 부하를 줄여 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
최근 교통 기술의 발전과 여가생활에 대한 관심이 늘어남에 따라 여행이 주요 여가 활동으로 자리 잡고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 인해 사용자의 위치를 실시간으로 수집하는 것이 가능해졌다. 이런 환경을 바탕으로 번거로운 여행 일정 계획을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 연구들은 사용자들의 비용이나 시간에 대한 제약사항을 고려해 짧은 경로를 포함하는 여행 일정을 추천하거나 여행 목적지에서 가장 인기 있는 지역을 가장 많이 포함하는 일정을 추천하는 것을 목적으로 하기 때문에 개인의 만족도를 높이기 위한 개인화된 여행 일정 추천시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 사용자들의 만족도를 높이기 위한 개인화 서비스 연구의 일환으로 그 동안 다른 연구에서는 간과되었던 사용자들의 체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템을 제안한다.
개미 시스템(Ant System)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 개미 시스템을 이용한 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 멀티캐스트 라우팅은 하나의 송신자에서 다수의 수신자로 데이터를 전송하는 것으로 스타이너 트리(Steiner Tree)를 구성해 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 멀티캐스트 라우팅 문제는 모든 노드를 방문하는 순회 판매원 문제와 접근법이 다르므로, 순회 판매원 문제를 해결하기 위한 개미 시스템의 전략을 수정한 엘리트 에이전트에 의한 개미 멀티캐스트 라우팅 모델을 제안한다. 이 모델은 이웃노드를 선택할 경우 해당 에지와 선택될 다음노드의 전체 비용까지 모두 고려해 이웃노드를 선택한다. 또한, 엘리트 에이전트에 의해 선택된 에지에 대해서는 추가 페로몬 갱신을 수행한다. 이러한 전략을 통해 제안한 모델의 성능을 평가한다.
고도화된 현대 산업사회는 대형 건축물과 각종 사회기반 시설물의 밀집화로 예기치 못한 각종 재난과 재해가 늘어나고 있다. 따라서 이러한 재난과 재해에 대한 예방과 예보를 통하여 피해를 최소화하고 신속한 수습과 복구 등을 과학적으로 할 수 있는 능률적인 사고대응 체계의 필요성이 절실한 요구되고 있다. 신고자 위치표시 시스템 개발의 목적은 ANI(자동전화번호식별), GPS(범지구측위시스템)등의 첨단기술을 GIS와 연동하여 신속하게 재난과 재해를 대처하는데 있다 개발된 시스템으로 신고 즉시 사고 위치와 사고지점까지의 최단거리를 표시 할 수 있어 신속한 수습과 대책이 가능하였다.
구조물이 대형화되고 복잡해짐에 따라 구조물 내부에서 사고가 발생하였을 경우 많은 인명 피해가 발생하고 있다. 기존에는 안내방송 및 화재경보 비상벨, 비상 유도등과 같이 소리와 빛으로 현재 위치에서 안전한 곳으로 대피하라는 개략적인 신호만 줄 뿐 적절한 탈출 경로를 선택함에 있어서 도움을 주지는 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 경로탐색 방안이 제안되어 왔지만 다양한 위험요소에 대한 고려나 탐색성능의 문제로 인해 실제 시스템에 적용하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 위험요소를 능동적으로 감지하고 $A^{\ast}$알고리즘을 이용하여 가장 적합한 경로로 유도할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 구조물 내 재난 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였다.
최근 개발되고 있는 GIS 기반 교통경로 안내 시스템은 자가 운전자를 위한 시스템이 대부분이다. 대중 교통에 적용된 몇몇 사례들은 환승시에 고려해야 할 시간적 제약 요소들을 반영하고 있지 않아 한계점을 지니고 있다. 대중 교통을 위한 시스템 개발에는 - (1) 이용객들이 목적지까지 이동하면서 서로 다른 교통수단간에 환승할 수 있다는 사실과 (2) 환승 시에는 이동시간, 대기 시간 등의 환승소요 시간이 있다는 것 -이 반영되어야만 한다. 본 연구에서는 다수의 교통수단이 혼재된 대중교통 네트웍에서 최적의 경로를 산출하는 방안을 제시하였다. 시간제약과 기타 서비스 가용시간 등을 고려한 최적해 또는 이에 근사한 해를 찾기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 이를 GIS에서 구현하기 위한 데이터 구조를 제시하였다.
본 논문에서는 파장 분할 다중화(WDM)망에서 중앙 집중식 제어 방식을 연구해 왔던 기존의 논문과는 달리 분산 제어 방식으로 동작하는 휴리스틱 파장 라우팅 알고리즘을 제안한다. 동적 트래픽 요구에 적절히 대응하기 위해 파장의 일부를 사용하여 필요한 연결성을 가지는 불완전 가상 망 형상을 효율적으로 설계하는 방식을 제안한다. 이러한 연결성은 하나 이상의 광경로를 경유하여 임의의 시작 노드에서 임의의 목적 노드로 데이타 전송을 가능하게 한다. 또한 불완전 가상망 형상을 바탕으로 동적 트래픽 요구에 적응하는 고속 분산 파장 라우팅 알고리즘을 제안하고 파장의 평균 사용률에 대한 일반적인 임계 값을 분석한다. 끝으로, NSFNET[1]과 동적 핫-스팟(hot-spot) 트래픽 모델을 사용하는 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능이 고정된 최단 경로 파장 라우팅 알고리즘보다 더 좋음을 보이고, 블록킹(blocking) 성능, 제어 트래픽 부하, 그리고 계산상의 복잡도의 관점에서 분산 파장 분할 다중화 망을 위한 효율적인 파장 라우팅 알고리즘임을 보인다.
인터넷의 발전은 네트워크 기술과 응용의 확장적 배치와 더불어 성공적으로 고무되어 왔다. 하지만, 요즘에는 인터넷의 사용은 심각한 트래픽 과부하를 야기 시킨다. 따라서, 우리는 효율적인 자원 할당을 위해 네트워크 가상화의 지속적인 연구와 발전이 필요하다. 본 논문은 Piecewise Linear 비용함수를 이용한 비용 최소화 가상 네트워크 매핑 알고리즘을 제안 한다. 노드 매핑에는 선형 프로그래밍을 이용한 알고리즘과 D-VINE을 이용하였고, 링크 매핑에는 선형 프로그래밍 솔루션을 기반으로 최단 경로 알고리즘을 이용하였다. 이와 같은 방법으로 네트워크상에서 Linear와 Tree 구조로 형성된 VN request의 도착률에 따른 평균 비용을 ViNEYard와 비교 분석하였다. 시뮬레이션 구현을 통해 우리의 알고리즘이 ViNEYard 을 사용할 때 보다 발생하는 평균 비용이 낮음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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