• 정보처리학회논문지C
• /
• 제9C권5호
• /
• pp.647-654
• /
• 2002

Ad-hoc 무선망은 통신을 지원하는 베이스 스테이션과 같은 기반 구조를 가지지 않는 이동 노드들로만 구성된 망이다. 그러므로 노드의 이동으로 인해 Ad-hoc 무선망의 토폴로지가 자주 변하며, 이에 따른 패킷의 손실이 발생한다. 본 논문에서는 대표적인 On-Demand Ad-hoc 라우팅 알고리즘인 DSR 프로토콜을 사용하는 Ad-hoc 무선망에 TCP Tahoe, Sack, Reno 버전을 각각 적용하여, 망의 크기의 변화와 이동 노드의 속도의 변화에 따라 트래픽의 성능을 모의 실험하여 비교 분석하였다 모의 실험 결과로, TCP Reno가 TCP Tahoe와 Sack 버전 보다 높은 처리율을 보였으며, 노드의 이동 속도와 망의 크기에 민감하지 않으므로 성능이 상대적으로 안정적이라는 것을 알 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.3-12
• /
• 2020

5세대 통신기술(5G)의 도입은 4세대 통신기술(4G)에서 발생했던 서비스 트래픽 속도와 용량 문제를 크게 감소시켰다. 이러한 통신환경에서 클라우드 게임의 시장 수요는 높아지고 있으며 향후 모바일 게임을 대체하는 분야로 클라우드 게임이 각광받고 있다. 본 연구에서는 통신기술의 발전에 따른 게임 산업의 변화와 클라우드 게임의 특징 및 시장 현황을 설명한다. 다음으로 클라우드 게임의 경쟁우위 요소로서 독창적인 게임콘텐츠, 안정적인 게임 환경, 높은 플랫폼 접근성을 제시한다. 본 연구는 클라우드 게임에 대한 독자의 이해를 높이며, 클라우드 게임 시장 및 산업을 위한 정책적 지원과 관련된 의사결정을 돕기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 2019

대도시화 및 자동차의 급격한 증가에 따라 발생하는 교통문제를 해결하기 위한 대안으로 Mobility as a Service(이하 Maas)의 개념이 도입되고 있으며, 유럽을 중심으로 관련한 연구와 파일럿 프로그램 등이 추진 및 운영되고 있다. 그러나 국내의 경우 MaaS의 개념 및 도입에 대한 정성적 연구가 주로 수행되고 있으나 도입을 위한 실증적 분석연구는 미흡한 실정이다. MaaS는 다양한 교통정보를 활용해 개인별로 최적화된 이동계획을 제공하여 교통수단의 대기 시간을 줄이고 이용수요를 증가시키며 요금을 일정 수준 할인해도 수입을 줄지 않는다는 특징이 있다. 본 연구의 목적은 수도권에서 MaaS의 도입으로 이동수단의 통행시간 및 비용이 변하면 이용수요 및 수입금에 미치는 영향을 분석하고, 더 나아가 도입 타당성을 확보하기 위한 적정 요금 할인율 수준을 도출하는데 있다. 분석을 위해 KTDB의 전국 여객 기종점 통행실태 조사 전수화 자료를 활용하였고, 점진적 로짓모형을 활용해 MaaS 시행 전후 수담분담률 및 수입금을 산출하였으며 최적화를 통해 적정 할인율을 산정하였다. 분석결과, 통행비용 및 통행 시간 감소 시 각각 비승용차 수단으로 전환수요가 발생하는 것으로 분석되었으며, 통행비용에 비해 통행시간 감소에 따른 이용수요 증진효과가 큰 것으로 나타났다. 또한 통행시간 감축으로 인한 수입금 증가로 인해 손실이 발생하지 않는 최적 요금할인율 수준이 2.56%로 도출되었다. MaaS는 개인화된 교통정보를 활용하여 통행시간 감소 및 수요 증진 등 긍정적인 효과를 보이며, 현 정책 대비 대중교통 수요증진 측면에서 보다 높은 경쟁력을 확보 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.61-73
• /
• 2006

This paper deals with traveling salesman problem(TSP) with the stochastic travel time. Practically, the travel time between demand points changes according to day and time zone because of traffic interference and jam. Since the almost pervious studies focus on TSP with the deterministic travel time, it is difficult to apply those results to logistics problem directly. But many logistics problems are strongly related with stochastic situation such as stochastic travel time. We need to develop the efficient solution method for the TSP with stochastic travel time. From the previous researches, we know that Q-learning technique gives us to deal with stochastic environment and neural network also enables us to calculate the Q-value of Q-learning algorithm. In this paper, we suggest an algorithm for TSP with the stochastic travel time integrating Q-learning and neural network. And we evaluate the validity of the algorithm through computational experiments. From the simulation results, we conclude that a new route obtained from the suggested algorithm gives relatively more reliable travel time in the logistics situation with stochastic travel time.

• 한국항공운항학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.126-132
• /
• 2023

During the COVID-19 pandemic, there have been many changes in the aviation industry as a whole. Passenger traffic has decreased, but on the contrary, the international transport demand for cargo planes has never been higher. Due to their geopolitical location when flying to major cities around the world, Korea's international pilots are bound to have relatively more jet lag-causing routes than their American or European-based pilots. Through this study, we tried to analyze the degree of fatigue and fatigue weighting factors according to operating conditions for domestic pilots. As a result of the study, the following conclusions were drawn. Despite the variety of models, routes, and fatigue between individuals, it was found that the 3 Pilot operation route was concentrated as a representative fatigue route. Most of the individual fatigue improvement request sections showed higher fatigue as the night flight section was longer among the 3Pilot routes for more than 12 hours, and 43 out of 90 participants (Korean Air pilots) focused on 3Pilot (two captains and one pilot) as fatigue-intensive operating conditions. Therefore, it proposes an improvement in the system of applying 12-hour unification standards according to Korea's geopolitical international operating conditions and time difference standards.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.154-163
• /
• 2015

본 연구에서는 한국 항만과 연안해역 수로측량의 변천과 현황, 기존의 문제점을 살펴보고, 문헌연구와 해양선진국 수로측량 사례분석을 통해 잠정기준을 도출하였다. 그리고 전문가 집단에 대한 설문조사 및 분석을 통해 잠정기준의 우선순위와 상대적 중요도를 분석하였다. 연구의 결과, 주요 항만과 연안해역의 수로측량 우선순위로는 해저지형 변화, 해상교통량, 기존 수로측량 실적, 이해당사자 또는 이용자의 요구, 해양사고, 해양환경 및 생태자원 보존 등으로 나타났다. 이러한 기준의 우선순위에 따른 계량모형을 설정하여 한국 주요 무역항에 대한 수로측량 상대적 순위도 도출하였다. 본 연구가 제시한 정량적이고 과학적인 방법에 의한 수로측량의 필요성과 방향은 앞으로 한국 수로측량의 선진화와 해상교통안전의 확보에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권3호
• /
• pp.314-323
• /
• 2002

유선 네트워크 환경을 위해 설계된 경로 설정 프로토콜들은 대역폭의 제한성과 예측할 수 없는 위상의 변화로 인해 이동 애드혹 (ad-hoc) 네트워크 환경에 적용하기에는 부적합하다. 최근 들어 애드혹 네트워크 환경에 적합한 경로 설정 프로토콜들이 많이 개발되었다. 그러나 위상이 급격히 변화하는 애드혹 네트워크에서 멀티미디어 데이타 전송과 같이 실시간 서비스를 지원하기에는 이러한 애드혹 경로 설정 프로토콜로는 한계가 있다. 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서의 위상 변화에 대한 적응력을 향상시키기 위해서 위성 위치 확인 시스템 (GPS: Global Positioning System)을 활용한 가상 지역 (안정 지역, 경고 지역) 개념을 제안하고 있고 AODV의 경로 설립 과정 시 이러한 가상 지역 개념을 도입함으로써 이동 단말의 이동성에 의한 위상의 변화에도 잘 적응할 수 있는 안정된 경로의 설립을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 다양한 트래픽 상태와 단말들의 이동성 형태에 따른 중요 변수들을 설명하였으며 이에 따라 제안하는 경로 설정 프로토콜들의 효율성을 검증하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권3호
• /
• pp.224-232
• /
• 2002

본 논문에서는 ALICE(Architecture for Location Independent CORBA Environment) 구조에 기반한 Mobile CORBA 환경에서 이동 게이트웨이(MG)간의 핸드오프에 따른 문제점을 해결하기 위한 경로 최적화 핸드오프를 제안한다. 이동 호스트가 빠르게 움직이고, 처리시간이 긴 작업의 경우에 핸드오프로 인한 MG간의 긴 터널링 체인이 발생할 수 있고, 이로 인해 메시지들이 불필요한 몇 단계의 라우팅과 재전송 과정을 거치게 된다. 이렇게 비효율적인 경로를 통해서 메시지 전송이 이루어지는 것은 여러가지 제약조건을 가지는 무선망의 환경에서는 커다란 장애요소가 될 수 있다. 본 논문에서 제안한 새로운 핸드오프 알고리즘은 핸드오프시 관련된 MG들이 이동성에 관한 정보를 메시지(binding update message) 형태로 받아서 캐쉬로 관리하도록 한다. 그 결과 핸드오프 이후의 관련 MG는 캐쉬를 이용하여 이동 호스트와 최적의 경로로 통신이 가능하다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.391-393
• /
• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.145-154
• /
• 2004

본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.