DSRC의 원래 목적은 통행료 수집이었으나, 최근 한국도로공사는 DSRC 기반의 하이패스시스템을 교통정보체계에 응용하여 노변기지국간의 링크통행시간과 기 종점의 경로통행시간을 수집하는데 활용하고 있다. 기 종점을 통과한 차량을 통해 경로통행시간을 추정하는 경로기반방식(PBM: Path-based Method)은 수집표본수가 적고, 통과차량이 없을 경우 경로통행시간을 산출할 수 없는 문제점이 있는바, 링크기반방식(LBM: Link-based Method)을 제시하였다. 이는 실제 차량 궤적과 상이할 수 있는 문제점이 있으나 본 연구에서는 하이패스 DSRC 자료의 특성을 고려한 고속도로 경로통행시간 추정 모형 개발을 목적으로 개발되었다. LBM과 PBM의 경로통행시간 비교를 시도하였고, 그 결과 MAPE가 3% 이내로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 LBM을 통해 신뢰성 있는 경로통행시간을 추정할 수 있는 것으로 판단된다. 약간의 한계와 장래연구항목에 대해서도 제시하였다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터 기반 경로 예측 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문의 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
Ad hoc 네트워크는 고정된 기반구조 없이 이동 노드들로만 구성된 네트워크를 가리킨다. 노드들의 이동으로 인해 네트워크 토폴로지는 예측할 수 없게 자주 변할 수 있다. 그 결과로 기 설정되어 있는 경로의 단절이 발생할 수 있으며, 새로운 경로가 설정될 때까지 데이터가 손실될 수 있다. 존재하는 경로의 단절로 인해 손실되는 패킷의 수를 줄이기 위해, 본 논문은 multiple-reply Ad hoc On-demand Distance Vector (mrAODV) 방식을 제안한다. 본 논문의 알고리즘은 발신지와 수신지 사이에 다중 경로를 설정한다. ns-2 시뮬레이션을 사용하여 제안된 방식에 대한 성능을 평가한다.
다중 경로 라우팅 방식은 유선 네트워크에서 주로 연구되었으며 유선 네트워크에서의 엔드 시스템들 사이의 전송률을 증가시키고 load balancing을 유지하는데 효율적이다. 하지만 이런 장점들은 무선 다중 흡 네트워크에서는 그대로 적용되지는 않는다. 그 이유는 무선 네트워크에서 여러 개의 다중 트래픽 경로가 서로 간섭을 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 무선 다중 홉 네트워크에서 동작하는 "클러스터 기반의 다중 경로 라우팅"이라고 하는 새로운 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 이 라우팅 방식에서는 홉 기반의 라우팅 방식을 확장하여 클러스터에서 클러스터로의 라우팅 방식을 사용한다. 클러스터 기반의 네트워크에서 각 클러스터들은 서로 독립적으로 통신을 진행할 수 있고 또 서로 다른 클러스터들과의 신호간섭을 피할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 클러스터의 특징을 이용하여 소스 노드와 목적지 노드 사이에 서로 간섭이 없는 다중경로 방식을 연구하였으며 또한 제안된 방식을 적용할 경우에 엔드 시스템들 사이에 전송률이 증가하는 것을 시뮬레이션을 통하여 알아보았다.
무선센서네트워크는 전력 공급이 제한적인 대규모의 센서 노드들로 구성되어 있다. 에너지 비용의 최소화와 여러 홉을 거쳐 싱크 노드까지 안정적으로 데이터전송의 신뢰성을 높이는 것은 매우 중요한 요소이다. 데이터 전송의 신뢰성을 높이는 방안으로 다중경로 라우팅 방안이 제시되고 있다. 플러딩 기반의 다중경로 라우팅 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서도 효과적으로 다중경로를 구성할 수 있는 장점이 있지만 전원 공급에서 제약이 많은 무선센서네트워크에서는 적합하지 않은 라우팅 방식이다. 그러나 최소의 오버헤드를 가진 지역 위치정보를 이용하는 위치기반 라우팅 방식은 비플러딩 방식으로 무선센서네트워크에서 효율적인 방식이지만 다중경로 구성 시 데이터 패킷의 충돌을 유발할 수 있다. 패킷 충돌을 제어할 수 있는 방안으로 다중경로 파이프라인 개념을 도입하였지만 홀과 같은 불규칙적 네트워크에서는 파이프라인을 구성하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가상 그리드 좌표 상에서 위치기반 포워딩 방식과 다중경로 상의 홀 회피 알고리즘이 결합된 새로운 다중경로 라우팅 방식을 제안한다. 제안된 다중경로 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서 효율적이고 전송 신뢰성을 높일 수 있는 노드 분리된 다중경로(multipath) 파이프라인을 구성할 수 있는 방식이다. 시뮬레이션 결과는 이러한 주장의 타당성을 제공한다.
본 연구에서는 구미시 일부지역을 대상으로 소개(疏開, 혹은 대피) 계획(evacuation planning)수립 기초연구를 위해 가능한 한 실제 네트워크 및 교통특성 자료를 기반으로 미시적 교통시뮬레이션을 이용하여 대안별 특성을 분석하였다. 긴급 상황이 발생했을 경우를 가정한 시뮬레이션을 통해 기존 교통신호 체계를 그대로 유지하는 경우에서의 소개시간과 본 연구에서 제안한 차로기반 경로유도(lane-based routing) 방식을 비교한 결과, 긴급 상황이 발생했을 시 기존 신호체계를 그대로 유지하는 경우에 있어 소개명령의 차이는 모든 차량을 소개시키는데 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그에 비해 본 연구에서 제시한 차로기반 경로유도 방식의 경우 기존 방식에 비해 소개시간과 총 통행시간에서 각각 28~54%와 82~90%의 단축효과가 있음을 확인하였으며, 특히 소개시간을 짧게 해야 하는 급박한 상황이 발생했을 때 소개를 위한 시간단축을 확인하였다.
본 논문에서는 웜홀 스위칭 방식을 이용하는 메쉬 구조를 갖는 네트워크에서 경로를 기반으로 하는 효율적인 다중전송 알고리즘을 제안한다. 제안한 다중전송 알고리즘은 웜홀 스위칭 방식의 경로 기반 다중전송이 갖는 특성을 이용하고, 종래의 하나의 해밀톤 경로만 이용한 알고리즘의 단점을 극복한다. 제안한 다중전송 알고리즘은 2개의 각 가상채널에 해밀톤 경로를 사용하여 다중전송 메시지가 트래픽의 양에 따라 임의의 해밀톤 경로를 선택하여 전송하기 때문에 기존의 단일 해밀톤 경로를 사용한 방법보다 링크를 보다 효율적으로 사용하여 전반적인 성능을 향상시킨다. 그리곤 본 논문에서 제안한 다중전송 알고리즘이 교착 상태가 없음을 증명하고 기존의 방법에 비해서 약 15∼20%의 성능 향상을 보임을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
위치기반서비스(LBS)는 차량 항법 시스템(CNS)이나 위치추적, 여행안내 등의 다양한 목적에서 사용되고 있다. 최근에는 모바일 하드웨어의 발전으로 인하여 소형 모바일 핸드셋에서 수행되는 다양한 위치기반 서비스 응용 소프트웨어가 개발되고 있다. 현재 개인용 컴퓨터나 셋탑박스, PDA 환경에서는 차량 항법 시스템이 널리 사용되고 있지만 모바일 핸드셋은 제한된 크기의 디스플레이 환경으로 인하여 위치기반 도로안내 시스템에서 사용하기에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 모바일 핸드셋 환경에 적합한 새로운 라우트맵 시각화 시스템을 제안한다. 이 방법은 기존의 경로표시 방법인 turn-by-turn 방식과 line drive방식이 가지는 단점을 해결하여 작은 크기의 핸드셋 디스플레이 환경에서도 효과적으로 경로를 표시하고 손쉽게 인식할 수 있도록 한다. 이를 위하여 전체 적인 경로가 유지되면서도 경로를 요약하여 볼 수 있는 간략화 알고리즘을 사용하였으며, 다단계 경로 시각화를 통하여 복잡한 형태의 경로를 확대/축소하는 방법을 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 turn-by-turn 방식의 단점인 전체 경로를 살펴볼 수 없다는 문제점을 해결하였으며, 또한 다중 레이어에 의한 경로 표시방법으로 라인 드라이브 방식보다 편리한 사용자 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 온톨로지에 기반한 주행로봇의 경로 설정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 로봇 컴포넌트 구성시 기존의 방식인 단순한 지식 저장소(데이터베이스)를 이요하는 것을 벗어나 온톨로지 추론을 통해 주행로봇의 경로를 설정한다. 즉 로봇이 주어진 임무에 미리 움직일 경로를 설정한 뒤 경로에 따른 이동중 필요한 컴포넌트를 구성하게 된다. 기존 방식인 단순한 지식 저장소의 경우 주어진 경로에 따라 움직이지만 온톨로지 추론을 통해 경로를 재설정해 준다면 로봇은 주어진 임무를 좀 더 빠르고 완벽하게 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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