사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 그러나 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천받는 경향이 있다. 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
In South Korea, Jeju Island has a role as a test bed for electric vehicles (EVs). All conventional cars on the island are supposed to be replaced with EVs by 2030. Accordingly, how to effectively set up EV charging stations (EVCSs) that can charge EVs is an urgent research issue. In this paper, we present a case study on planning the locations of EVCS for Jeju Island, South Korea. The objective is to determine where EVCSs to be installed so as to balance the load of EVCSs while satisfying demands. For a public service with EVCSs by some government or non-profit organization, load balancing between EVCS locations may be one of major measures to evaluate or publicize the associated service network. Nevertheless, this measure has not been receiving much attention in the related literature. Thus, we consider the measure as a constraint and an objective in a mixed integer programming model. The model also considers the maximum allowed distance that drivers would detour to recharge their EV instead of using the shortest path to their destination. To solve the problem effectively, we develop a heuristic algorithm. With the proposed heuristic algorithm, a variety of numerical analysis is conducted to identify effects of the maximum allowed detour distance and the tightness of budget for installing EVCSs. From the analysis, we discuss the effects and draw practical implications.
시스템은 관광정보를 효과적으로 제공하여, 관광자의 관광만족도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 개별 관광자들의 여행계획 수립을 돕는 관광안내 시스템을 개발하였다. 관광노선을 네트워크로 검색하고 분석하는 관광노선 안내 시스템을 개발하였다. 다수의 경유지를 최소 거리시간에 방문할 수 있는 TSP (Traveling salesman problem)을 네트워크 분석에 적용하였고, ArcGIS 8.3의 ArcObject 환경에서 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 제주시의 자료에 적용하여 그 효용성을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 관광노선 안내 시스템은 다음과 같은 점에서 의미가 있다. 첫째, 개발된 시스템은 제한된 시간 내에 무엇을 볼 것인가 라는 관광지 선택문제를 해결해준다. 둘째, 효율적 시간관리와 일정관리에 도움을 준다. 셋째, 낯선 장소에서의 활동에 대한 불안감을 낮추어 심리적 안정을 도모한다. 넷째, 그래픽적 표현 익숙한 관광자들에게 공간정보를 효과적으로 습득할 수 있도록 돕는다.
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.
화석연료 사용의 급격한 상승은 연료의 고갈과 막대한 온실가스배출을 초래했다. 특히, 건설 분야는 전체 이산화탄소 배출량의 약 1/4 이상을 차지하는 환경문제의 원천이다. 이에 본 연구에서는 건설 현장의 탄소배출량 감소를 위한 GIS기법의 적용 강화를 목표로 사토장 선정에 네트워크분석기법을 적용하였다. 그 결과 후보지별로 최단거리 및 최소시간에 따라 예상되는 탄소배출량 및 운반단가를 구할 수 있었다. 이 결과를 바탕으로 사토장을 선정할 경우 소나무 한그루를 심는 것과 비슷한 효과의 탄소배출량을 감소할 수 있을 것이다. 또한, 건설 분야 전반에서 발생하는 탄소배출에 영향을 주는 복합적인 요소들을 고려하여 적용한다면 탄소배출량을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다.
인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.
애드 혹 센서 네트워크 환경에서 사용되는 대표적인 라우팅 방식인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)는 무선보안 메커니즘의 부재로 라우팅 정보가 모든 노드에게 노출되어 있다. AODV방식의 문제점은 공격자가 네트워크 내부에 침입하여 임의대로 라우팅 경로를 수정하여 자신을 통과하는 경로를 최단경로로 판단하게 하는 라우팅 정보 변조공격이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 정보 중 공격자가 RREQ(Route Request) 패킷의 소스 시퀀스 번호와 홉 카운트를 변조하여 사용하는 공격을 설계했다. 그리고 설계한 공격을 보안 암호화 및 인증방식이 아닌 AODV의 메커니즘 안에서 공격자를 발견하고 발견된 공격자를 고립시켜 네트워크 성능저하를 막을 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 네트워크 보안을 위해 과도한 보안 알고리즘의 도입으로 생기는 오버헤드를 네트워크 메커니즘을 통하여 줄이고자 한다. 제안된 메커니즘의 성능 평가는 NS-2를 이용하였으며 정상적인 네트워크 상황, 공격 시 네트워크 상황 그리고 제안 메커니즘이 적용된 네트워크 상황하에서 목적지 노드의 데이터 총 수신량을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방식을 도입하였을 경우 데이터의 총 수신량이 정상적인 네트워크 상황과 거의 동일하게 나타남을 확인하였다.
We report the characterization of a massive (mp = 3.9±1.4Mjup) microlensing planet (OGLE-2015-BLG-0954Lb) orbiting an M dwarf host (M = 0.33 ± 0.12M⊙) at a distance toward the Galactic bulge of $0.6^{+0.4}_{-0.2}kpc$, which is extremely nearby by microlensing standards. The planet-host projected separation is a⊥ ~ 1.2AU. The characterization was made possible by the wide-field (4 deg2) high cadence (Γ = 6 hr–1) monitoring of the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet), which had two of its three telescopes in commissioning operations at the time of the planetary anomaly. The source crossing time t* = 16 min is among the shortest ever published. The high-cadence, wide-field observations that are the hallmark of KMTNet are the only way to routinely capture such short crossings. High-cadence resolution of short caustic crossings will preferentially lead to mass and distance measurements for the lens. This is because the short crossing time typically implies a nearby lens, which enables the measurement of additional effects (bright lens and/or microlens parallax). When combined with the measured crossing time, these effects can yield planet/host masses and distance.
모바일 애드혹 네트워크에서는 노드가 이동성을 가지고 한정된 용량의 전지를 사용하기 때문에, 다중 홉으로 통신하는데 있어서 종단 간 경로를 설정하는 것이 매우 중요하다. 그 중에서도 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 많이 사용되고 있는 프로토콜 중 하나이다. 하지만 경로를 탐색하는 과정에서 최단 홉의 수만을 고려하기 때문에, 노드의 이동성이나 전지의 소진 등으로 인해 중간 노드의 경로가 단절이 되는 문제점이 발생하게 된다. 경로의 단절이 발생하게 되면, 중간 노드들은 데이터 패킷을 폐기시키고 송신노드는 경로를 재설정해야 하기 때문에 대역폭의 낭비와 에너지 소비량이 증가되는 문제가 발생한다. 또한 이것은 네트워크의 생존시간을 단축하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 기존의 AODV 라우팅 프로토콜을 기반으로 전지의 남은 에너지양을 비롯하여 신호 세기, SNR(Signal to Noise Ratio) 등의 MAC 레이어의 자원들을 이용하여 경로를 설정하는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
본 논문은 $m$개의 후보 시설과 $n$개의 거주지역이 존재하는 경우, 비용 (주민수 ${\times}$ 최단거리) 측면에서 $p$개의 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 본 논문에서는 각 지역에서의 최소 비용을 선택한 $p=m$의 시설로부터 각 지역을 다음 최소 비용 시설로 이동시킬 경우 최소비용합으로 삭제할 수 있는 후보 시설을 $p=2$가 될 때까지 한 번에 하나씩 제거하는 방법으로 역-삭제 방법이다. 제안된 알고리즘은 다양한 문제들에 적용한 결과 $m{\times}n$이 $5{\times}5$, $7{\times}7$인 경우에는 초기 해로 최적해를 구하였다. Swain의 55-노드 망에 대해서는 $p=4$인 경우 해 개선 과정을 수행하여 최적해를 구하였으며, $p=5$인 경우에는 초기해로 최적해를 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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