본 논문은 Client & Server 모델을 기반으로 선로 이용률과 응답시간을 분석, 조합하여 웹 상에서 해당 목적지 경로 사이에 있을 수 있는 bottleneck 구간을 탐지하기 위한 시스템을 설계하였다. 이를 위해 traceroute를 이용하여 사용자와 해당 목적지 경로 사이의 인터페이스들을 추적하였다. 추적된 인터페이스들의 IP로 TCP/IP 표준 네트워크 망 관리 프로토콜인 SNMP Polling을 하여 인터페이스로부터 각종 MIB 정보들을 가져와 각 인터페이스간의 선로 이용률을 분석해냈으며, 또한 정확한 bottleneck 구간을 알아내고자 각 라우터로 ping을 실행시켜 응답시간을 계산하였다. 이렇게 얻은 선로 이용률과 응답시간으로 보다 정확한 트래픽 정보와 bottleneck 구간을 분석해낼 수 있었다. 이러한 분석 시스템으로 인해 사용자들은 전문적인 지식 없이 단지 자신의 컴퓨터의 웹브라우저를 통한 서버 분석 시스템 접속만으로도 해당 구간의 어떤 부분이 bottleneck 구간인지를 탐지, 분석할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 네비게이션 시스템 사용 시 교통 체증 등의 상황이 발생하여 최적 경로를 따라 가는 경우의 소요시간이 실제 예상시간보다 크게 증가하게 되는 경우 주변의 샛길을 이용하여 보다 빠른 시간에 체증 구간을 회피하여 목적지에 도착 할 수 있게 하는 알고리즘을 제안하고 이를 항법서버에 구현한다. 교통 체증상황이 발생하는 경우 경로 탐색시의 각 길에 대한 weighting 을 조절함으로써 원래 최적경로와 다른 우회로를 찾아 낼 수 있도록 한다. 상용화 되어있는 네비게이션 단말기를 사용하였으며 PC 시뮬레이터와 개발 서버를 이용하여 샛길 탐색 기능을 구현하였다. 최적경로 탐색에는 A* 알고리즘을 응용하였으며 최적경로에서 샛길 탐색구간을 구하여 전체 경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다.
헬리콥터를 공간상에서 비교적 가까운 거리에 불규칙하게 주어진 여러 경로점을 따라 비행하는 것은 아주 실제적인 임무인데 이러한 임무에서 최적의 경로를 찾는 것은 어려운 문제에 속한다. 역제어나 직접법을 사용하는 전통적 접근은, 역제어의 경우에는 전 구간의 경로를 시간의 함수로 미리 설정해야 한다거나, 직접법의 경우 계산시간이 너무 많이 소요 된다는 등의 제약으로 그 활용성이 제한적이었다. 본 논문에서는 최적제어기법을 적용하여 다중경로점이 주어진 문제에 대해 최적경로를 구하는 알고리듬을 개발하고 이를 이용하여 slalom 운동과 전체적으로 곡선이 경로에서 일부구간만 선형으로 주어지는 문제 등에 있어서의 헬리콥터의 최적경로를 구하고 그 효용성을 검증하였다.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
본 논문에서는 음향반향제거기에서 상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 검출하는 방법에서 검출 오류로 인해 발생되는 문제점에 대해서 다룬다. 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 DT 검출 방법에서 동시통화 구간과 반향경로의 변화를 명확하게 구분 짓는 문턱값 설정이 어렵기 때문에 때때로 검출 오류가 발생한다. 즉, 동시통화 중간에 반향경로가 변함으로써 동시통화 구간의 끝점 검출에 실패하거나 반항경로 변화를 DT로 잘못 인식하는 경우가 발생하는데, 이럴 경우 더 이상 적응필터의 계수를 갱신을 할 수 없는 상태에 빠지기도 한다. 본 논문에서는 반향제거기에 보조필터를 사용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 이는 보조필터가 기준입력신호(reference signal)를 이용하여 변화된 반향신호 성분은 추정할 수 있지만 근단화자 신호는 추정할 수 없다는 점을 이용한다 실험을 통해 제안한 알고리즘이 검출 오류로 인해 발생되는 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
Mobile Ad hoc network에서 이동 노드들의 안정적이고 신뢰성이 높은 데이터 전송을 하기 위해서 multipath routing을 통하여 소스 목적지 노드간에 다중 경로를 구하고 기존의 라우팅 방법과 비교해 본다. 또한 다중 경로를 활용하는 방법과 경로구간의 링크 다운 시에 보다 빠른 복원을 할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 모바일 노드들의 이동성과 낮은 대역폭으로 인한 데이터 손실을 줄이는 방법으로 데이터 트래픽을 다중경로에 분산시키는 Traffic Load Balancing 방법과 데이터 전송 중에 발생하는 링크 다운 시에 새로운 경로를 찾는 메커니즘이 아닌 중간 경로에서 기존에 유효한 경로를 이용하는 Local recovery 방법을 소개하고자 한다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
최근 도로 네트워크 환경에서 날로 증가하는 교통 수요를 충족시키고 각종 교통 문제를 해결하기 위해서 지능형교통시스템(ITS, Intelligent Transportation System)을 적용하고 있다. 특히, 첨단교통정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)은 개별 차량의 주행을 최적화시키는 시스템으로서 운전자에게 출발지에서 목적지까지 빠르고 쾌적한 주행경로를 제공하는 차량 경로계획 수립을 제공한다. 하지만 이러한 시스템은 도로 구간의 비용으로 정적인 값을 이용하므로 동적으로 변화하는 구간 비용을 가지고 도로 네트워크에서 최단 경로를 제공하기는 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 교통 혼잡을 고려한 최단 경로 탐색 연산자를 제안한다. 제안된 연산자는 현재 시간 비용과 과거의 시간 비용 변화 량을 더하여 출발지에서 목적지까지 경로를 탐색하는데 이용한다. 이러한 방법은 시간에 따라 변화하는 도로의 상황을 반영하며 출발지에서 목적지까지의 최단 경로뿐만 아니라 예상 도착 시간을 추정할 수 있다. 또한 제안된 연산자는 효율적인 도로 이용, 물류비용 감소, 응급 상황 대체, 연료 절약 및 환경 오염 감소 등의 장점을 가지며 첨단교통정보시스템에서 응용 될 수 있다.
도심지내 이동시 지점 간 속도는 시간대와 해당 지점에 따라 차이가 발생한다. 또한 두 지점 사이에는 수많은 신호대기와 병목 구간 등으로 인한 지체가 빈번히 발생한다. 이러한 지체 시간은 차량 경로를 계획함에 있어서 상당히 중요한 요소로 작용한다. 하지만 기존 차량 경로 문제 중 지점 간 이동 거리와 이동 시간에 초점을 맞춘 연구에서 지점 이동시 발생하는 지체에 대해서는 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 지체 시간을 고려한 현실적인 차량 경로 문제에 접근한다. 이를 위해 신호 대기 간 발생하는 지체 시간과 병목 구간에서 발생하는 지체 시간을 추정하는 모델을 제시한다. 추정된 결과를 반영한 최적 차량 경로를 도출하여 지체 시간을 고려하지 않은 경로와 결과를 비교해 봄으로써 본 연구에서 제시하고 있는 방법이 우수하며 효율적임을 제시한다.
터널 내 직선구간과 곡선구간에 대한 전파특성을 분석하였다. 전파특성 분석모델로는 직선구간에서는 Ray-tracing 기법을 사용하였고, 곡선구간에서는 혼합도파관 모드와 Geometrical Optic(GO)을 결합하여 해석하는 모델을 이용하였다. 단면적이 3.5 m $\times$ 6 m이고 , 벽치 두께가 유한한 구조의 터널 내 송ㆍ수신 안테나 사이의 거리에 따른 수신전력 측정값을 회귀 분석한 결과 직선구간의 경로손실은 0.19 dB/m이었고, 곡선구간의 경로손실은 0.68 dB/m이다. 터널 내 수신전력 측정값은 터널전파 모델의 시뮬레이션 결과와 잘 일치함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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