기존 경로 최적화 방안들은 최적화된 경로가 형성되기까지 경로 최적화 소요시간 이외에 3계층 핸드오프 소요시간도 포함되어 이동 라우터(Mobile Router:MR)의 이동이 빈번한 환경에서는 빠른 경로 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 MR이 중첩된 이동 네트워크 환경으로 이동하더라도 별도의 경로 최적화 과정이 없어도 즉시 경로 최적화를 지원하는 3계층 핸드오프 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 제안한 방안에서는 MR과 액세스라우터(Access Router:AR)간의 위치등록과정을 통해 AR로 하여금 MR들의 주소정보를 획득하는 과정을 갖도록 하였다. 이 후 AR은 MR이 수행해야할 홈 에이전트(Home Router:HA)와의 위치등록과정을 대신 수행해줌으로써 AR과 MR의 HA들 사이에 양방향 터널이 형성되고, 패킷들은 해당 목적지 MR의 HA만 경유한 후 AR로 전송된다. 성능평가 결과, 본 논문에서 제안한 3계층 핸드오프 방식은 Reverse Routing Header(RRH), Optimization NEMO(ONEMO) 방안보다 약 $0.6{\sim}1.5[s]$ 감소된 소요시간으로 경로 최적화를 지원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Mobile IPv6(MIPv6)에서 핸드오버가 수행된 후에 Mobile Node(MN)와 Correspondent node(CN)간에 직접 통신하기 위해 RO(Route Optimization)이 수반되어야 하며 이를 위해서는 Binding Update(BU)전에 Return Routability(RR) 과정이 수행되어야 한다. Fast Handover for Mobile IPv6(FMIPv6)에서도 RO를 사용하기 위해서는 MIPv6와 동일하게 Fast 핸드오버 후에 BU전에 RR 과정이 수행되어야 한다. 그러나 RR 과정을 수행하는데 소요되는 시간이 매우 길기 때문에 핸드오버에 많은 지연을 발생하게 한다. 따라서 본 논문은 FMIPv6에서 RO지연을 감소시킴으로써 FMIPv6에서 핸드오버 지연을 감소시키기 위한 방안을 제안한다.
The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
도로의 구조 시설기준에 관한 규칙과 국도의 노선계획 설계지침에 준하여 실행되는 현행 노선선정방법과, 컴퓨터 발전과 함께 국내외에서 연구되고 있는 선형최적화 모형식으로 사례연구 구간의 도로 노선을 선정하여 노선 특성을 비교 분석해본 결과, 현행 노선선정방법은 단계별, 구간별로 순차적인 노선선정이 이루어지는 국지적 최적을 추구하나, 선형 최적화 모형식 선정방법은 모든 설계요소가 동시에 고려된 체계최적(System Optimal)의 노선탐색 능력이 있는 것으로 분석되었다. 또한 선형최적화 모형에서 기존 설계공종별 실제공사비로 비용함수를 보정하여 노선을 선정한 결과 현실에 부합되게 설계되었으며, 경제성이 높은(B/C=1.66) 대안 노선이 탐색되었다. 선형최적화 설계모형은 터널 종단에서 종단 경사가 변화하는 등 보완될 점이 있음에도 타당성조사와 기본설계단계에서 노선선정 도구로서 설계시간 및 비용단축, 다양한 대안 노선의 검토 등의 많은 장점을 지니고 있음이 확인되었다.
대양을 운행하는 선박의 최적 항로에 대한 기존의 연구와는 다르게, 본 연구에서는 연안을 운행하는 선박의 항로 계획을 위한 최적화 방법을 제안하였다. 일반적으로 연안을 운행하는 여객선의 경우 허가 받은 항로를 기준으로 항로에 표시된 변침점을 따라 운행한다. 따라서 본 연구에서는 변침점 사이의 속도를 결정하기 위한 제동 동력과 시간을 고려한 목적 함수를 제안하였고, 목포와 제주를 오가는 여객선의 실제 항로에 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 최적의 속도를 결정하였다.
With the increase of interest in developing Maritime Autonomous Surface Ships (MASS), an optimal ship route planning is gradually gaining popularity as one of the important subsystems for autonomy of modern marine vessels. In the present paper, an optimal ship route planning model for MASS is proposed using a nonlinear MPC approach together with a nonlinear MMG model. Results drawn from this study demonstrated that the optimization problem for the ship route was successfully solved with satisfaction of the nonlinear dynamics of the ship and all constraints for the state and manipulated variables using the nonlinear MPC approach. Given that a route generation system capable of accounting for nonlinear dynamics of the ship and equality/inequality constraints is essential for achieving fully autonomous navigation at sea, it is expected that this paper will contribute to the field of autonomous vehicles by demonstrating the performance of the proposed optimal ship route planning model.
Ship route planning is to find a route to minimize voyage time and/or fuel consumption in a given sea state. Unlike previous studies, this study proposes an optimization method for the route planning to avoid the grounding risk near the coast. The route waypoints were searched using A* algorithm, and the route simplification was performed to remove redundant waypoints using Douglas-Peucker algorithm. The optimization was performed to minimize fuel consumption by setting the optimization design parameters to the engine rpm. The sea state factors such as wind, wave, and current are also considered for route planning. We propose the constraint to avoid ground risk by using under keel clearance obtained from electoronic navigational chart. The proposed method was applied to find the optimal route between Mokpo and Jeju. The result showed that the proposed method suggests the optimal route that minimizes fuel consumption.
네트워크 단위의 이동성을 지원하는 network mobility (MEMO) 기술에서는 중첩된 네트워크 환경 (nested NEMO)에서 전달 지연 시간을 줄이는 경로를 최적화에 관현 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 대표적인 경로 최적화 방안으로는 확장 헤드를 이용하여 경로 정보를 모두 기록하는 RRH (Reverse Routing Header)와 최상위 MR에서 하부에 위치한 MR의 상태 정보를 관리하는 BHT (Bi-directional tunnel between Home agent and Top level mobile route)이 제안되어 있다. 하지만 기존의 방안들은 중첩 깊이가 증가할수록 패킷 전달을 위한 오버헤드가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 중첩된 이동 네트워크 환경에서 지역적 정보를 이용한 경로 최적화 방안 (RIRO; Regional Information-based Route Optimization)을 제안하고자 한다. RIRO 방안에서는 모든 MR들은 자신의 하부에 위치한 MR들의 위치 정보를 관리하고 라우팅 헤더를 이용하여 패킷 전달 경로를 최적화하는 방안으로 중첩된 환경에서도 패킷이 전달을 위한 오버헤더가 증가하지 않는 장점이 있다.
무선 네트워크 이동성 기술에 대한 연구가 수년간 진행되어 오면서 Mobile Network에 PAN(Personal Area Network)과 유사한 형태의 Nested Mobile Network에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이러한 Nested Mobile Network에서의 경로최적화(Route Optimization : RO) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. NEMO(NEtwork MObility)의 RO를 위해 제안된 논문 중에 ORC(Optimized Route Cache Protocol)에 대한 제안이 있었다.[1] NEMO Basic Support가 표준안으로 채택되면서 연구 대상에서 거론되지 않고 있지만, 복잡한 이동성 기술인 Nested Mobile Network상의 RO를 위해 다시 검토해 볼 수 있을 것이다. 또한 동일 저자에 의해 제안된 Nested Mobile Network 내부에 Ad-hoc Routing 알고리즘인 OLSR(Optimized Link State Routing Protocol)을 적용한 제안이 발표되었다.[2] 본 논문에서는 ORC와 Nested Mobile Network상의 OLSR Scheme을 적용하여 RO를 위한 방안을 제안하고자 한다.
선박의 최적 항로 계획은 주어진 해양 환경에서 운항 시간 혹은 연료 소모량을 최소로 하는 항로 계획이다. 대양을 운항하는 선박의 최적 항로에 관한 기존 연구와 다르게, 본 연구에서는 연안에서 좌초 위험을 회피하는 선박의 항로 계획을 위한 최적화 방법을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘을 사용하여 항로의 변경 지점을 찾고, 최적화 설계 변수를 엔진 회전수로 설정하여 연료 소모량이 최소가 되도록 최적화를 수행하였다. 엔진 회전수를 설정하는 방법은 출발지에서 도착지까지 고정 회전수로 설정하는 방법과 구간을 나누어 구간별 고정 회전수를 설정하는 방법을 사용하였다. 항로 탐색을 위해 고려한 해양 환경 요소는 바람, 파고, 조류이며 좌초 위험을 계산하기 위해 수심 정보를 사용하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 목포와 제주를 오가는 선박을 대상으로 적용하여 최적의 항로를 결정하였으며, 최적 항로를 기존에 항해했던 항로와 비교하여 연료 소모량이 절감된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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