최근 무선단말은 서로 다른 접속 기술을 가진 네트워크 인터페이스를 장착하고 있다. 또한 인터넷 서비스 제공자(Internet Service Provider: ISP)는 이런 멀티인터페이스 무선단말에 각 접속 네트워크 별로 각각 인터넷 접속 서비스를 제공할 수 있는 멀티네트워크 인프라를 구축하고 있다. 멀티네트워크 인프라는 단대단 연결 시 멀티 경로를 제공할 수 있다. 또한 이런 환경에서는 응용이 요구하는 품질 서비스를 보장하기 위한 경로탐색 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 멀티네트워크 환경에 적용 가능한 멀티인터페이스 기반 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 라우팅 알고리즘은 단대단 경로 탐색 시 멀티경로를 탐색하고 탐색된 경로 중에서 응용이 요구하는 품질을 보장할 수 있는 경로를 선택할 수 있다.
본 논문에서는 사용자로부터 실시간으로 전송 받은 교통정보 이용하여 강화학습에 의한 최적 경로탐색을 제안한다. ITS(Intelligent Transportation Systems)를 서비스하기 위한 시스템을 구축하기에는 많은 시간적 비용과 물질적 비용이 소모된다. 이를 보완하기 위해 사용자의 단말기로부터 실시간으로 수집한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용한다. 강화학습의 목표는 환경 내에서의 에이전트가 행동에 대한 보상의 총합을 최대화 하는 것이다. 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 단말기로부터 획득한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용하고, 최단경로탐색 알고리즘을 분석하여 비교한다.
실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.
Stepwise 환승계수(이하 STC)는 환승회수 증가에 따라 환승비용을 실제보다 많게 인식하도록 한다. 통행시간과 최소환승회수 정보를 제공하는 것은 이러한 경향을 감안하는 취지이다. STC가 포함된 경로탐색문제는 비가산성비용을 포함하며 최적조건의 비성립으로 경로열거가 요구된다. 따라서 대중교통망에서 STC를 고려하는 경로탐색에 대한 이론적 검토를 통해서 경로탐색의 실패를 우회하는 방안이 요구된다. 본 연구는 STC가 포함되는 대중교통망에서 확률적 통행배정모형에 대하여 검토한다. 비가산성 경로문제를 완화하는 방안으로 유입링크기반 전체경로삭제기법을 활용하는 방안을 제안한다. 전체경로삭제기법은 출발지에서 도착지까지 서로 상이한 경로의 구성된 가능경로집합을 구축하기 용이하다. STC를 반영한 경로기반 Logit 모형을 대중교통통행배정기법으로 구축한다.
본 논문에서는 출발지부터 목적지까지 가는 도중에 슈퍼, 주유소, 식당 등과 같은 특정 장소를 경유하면서 거리와 서비스 같은 다중 속성을 고려한 최적경로를 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 최적경로는 기존 연구와 다르게 거리와 같은 단일 속성만 고려하지 않고, 사용자가 지정하는 가중치를 적용하여 다중 속성을 고려해서 사용자 원하는 경유객체들을 하나씩 포함한다. 기존 알고리즘들은 다중 속성과 사용자의 선호도를 고려한 최적경로를 탐색하는 경우에는 적합하지 않다. 이 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 필터링 기법을 이용하여 경유객체를 될 수 없는 객체들을 제거하고 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.
모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 다르게 고정된 기지국 없이 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 또한 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 그렇기 때문에 만일 어느 한 노드가 배터리를 모두 소모하여 다운이 되서, 중간노드의 역할을 하지 못하게 되면 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 모바일 애드혹 네트워크에서 노드들의 한정된 전력에 대한 고려는 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존의 단일 경로 요구 기반 라우팅 프로토콜(on-demand single path protocol)의 단점을 개선하기 위해 제안된 요구 기반 다중 경로 라우팅 프로토콜(on-demand multipath protocol)은 검색했던 모든 경로가 끊어졌을 경우에만 경로를 탐색하기 때문에, 단일 경로 라우팅 프로토콜과 비교해 봤을 때 경로 탐색으로 인한 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 그중 AOMDV(Ad hoc On-demand Multipath Distance Vector)는 AODV 기반의 다중 경로 라우팅 프로토콜로 AODV 보다 경로 탐색 횟수가 40% 가까이 줄어든다. 하지만 AOMDV에서는 모바일 애드혹 네트워크에서의 큰 이슈 중에 하나인 전력문제에 대해서는 전혀 고려하지 않아 전력 고갈에 의한 경로 탐색 횟수에 대한 고려는 전혀 찾아볼 수가 없다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 경로 선택 시 응답하는 패킷(RREP)에 선택 경로상의 각 노드들의 전력량에 대해 평균 전력 값을 구하고 그 값을 본 논문의 제안방법의 최대 전력량 경로 선택 함수를 통해 구한 값이 가장 큰 경로를 동적으로 선택하는 기법을 제시하고 경로상의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.
센터 기반의 경로탐색 시스템은 수집된 도로 정보를 이용하여 최적 경로를 탐색한다. 반면, 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 그러나 추가 요금이 들지 않기 때문에 단말기 기반의 서비스가 선호되고 있다. 일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템의 경우 실시간 도로 정보를 이용할 수 없었지만, 최근 TPEG과 같은 기술을 이용하여 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 경로의 질을 높이고 탐색비용을 줄이기 위해 최고 속력 동적 휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 일정 구역 도로의 최고 속력을 동적 휴리스틱으로 활용하여 경로탐색에 활용한다.
상권 내에 존재하는 여러 개의 주차장을 통합 관리하는 시스템에서는 주차장의 실시간 현황 및 접근 경로를 변화 등과 같은 다양한 실시간 제약 조건을 고려한 최근접 주차장에 대한 경로 안내가 필요하다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 통합 주차관제 시스템의 최적 경로 탐색 기법을 제안 하고자 한다. 구체적으로 고객이 지정한 주차장의 여러 가지 상황(주차거부, 휴업, 공사 중, 도로 통행 금지 등)을 고려한 인접 지역의 경로 재탐색 방법을 상황별로 알아보고, 각 상황에 맞는 최적의 주차장 접근 경로 탐색 기법을 자세히 다룬다.
함정 전투체계는 함정에 탑재되는 다양한 종류의 센서와 무장 및 각종 통신체계들을 통합하여 함정 고유의 작전임무를 수행하는 복합 무기체계로, 급속하게 발전하는 상용 기술을 접목하여 분산형 대형 컴퓨팅 시스템의 특성을 보유하고 있다. 최근에는 함정에 탑재되는 이질적 특성의 다양한 탑재체계들을 효율적으로 통합하고 상호운용하기 위해 상용 기술인 고수준의 통신 미들웨어를 함정 전투체계 개발에 적용하기 위한 활발한 연구가 수행되고 있다. 본 논문은 대형 복합 실시간 시스템의 특성을 보이는 함정 전투체계 시스템에 통신 미들웨어를 적용하기 위해 선행되어야 하는 다수의 노드에서 많은 수의 전투체계 응용프로그램 개체가 상호 운용을 위해 필요로 하는 초기의 상호 경로 탐색 기법에 대해 연구하여 정적 기법과 동적 기법을 결합한 고속의 하이브리드 경로탐색기법을 제시하고, 실험을 통해 체계 적용성을 확인한다.
통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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