본 논문에서는 자율적인 작업 처리 능력을 가진 이동 에이전트의 효율적인 이주를 위해 네트워크 트래픽 감지를 이용한 최적의 이주 노드 경로 탐색 및 최적 노드로의 경로조정 기법과 노드 재지정 기법을 제시한다. 기존의 이동 에이전트는 사용자로부터 다양한 작업을 부여받거나 혹은 에이전트의 작업 처리 결과 량이 매우 많을 경우, 에이전트의 크기 증가로 인해 네트워크 과부하 및 트래픽을 가중시킬 수 있다. 또한, 많은 네트워크 트래픽이 발생한 시점에서 사용자가 지정한 라우팅 스케줄(Routing Schedule)에 따라 이주를 수행하면 많은 노드 순회 시간 비용이 소요됨은 물론 통신망 결손 및 노드 장애와 같은 특정한 상황에 능동적으로 대처할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 많은 네트워크 트래픽 발생 경로나 시점에서의 에이전트 이주 시 사용자에 의한 수동적 라우팅 스케줄 지정 방식에서 탈피하여 네트워크 트래픽 감지를 이용한 목적노드까지의 최적 경로 탐색을 통해 자동적인 경로 조정을 수행하는 에이전트의 이주 기법을 제시한다. 최적 이주 경로 탐색 및 조정 기법은 네트워크 트래픽 경로를 회피하는 방식으로 이동 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 단축시키고 분산 노드에 대한 이주 신뢰성을 보장해준다.
인터넷 사용자 수가 급격히 증가되고 사용자들의 요구도 다양해짐에 따라 네트워크 자원의 물리적 증가뿐만 아니라 자원의 제한이라는 상태에서 더 적은 자원으로 만족할 만한 서비스를 제공할 수 있는 트래픽 엔지니어링 기술이 부각되고 있다. 트래픽 엔지니어링은 자원의 효율성을 최적화하는 동시에 네트워크의 성능을 최적화시킬 수 있는 기술로 비용이 많이 드는 대규모 망일수록 중요한 기술이기 때문에 네트워크 관련 사업자들에게 필수 요구사항이 되었다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링 기술의 하나로 MPLS 망에서 경로에 이상이 발생하였을 때 빠른 데이터 전송 복구를 위한 경로 재설정 방법을 제안하였다. 전송 전 대체 경로를 미리 지정하고 주 경로와 대체 경로에 우선순위를 두어 대체 경로를 다른 트래픽에서도 사용할 수 있게 하여 자원 이용률을 높이고 재전송에 따른 지연 시간도 줄였다.
TSP(Traveling Salesman Problem)는 주어진 N개의 City들을 단 한번씩만 거쳐 출발지로 되돌아오는 경로들 중 가장 작은 비용이 소요되는 경로를 찾는 문제이며, 고전적인 최적화 문제로 널리 알려져 있다. City의 수가 증가하면 최적 Tour를 찾기 위한 연산 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 대규모 TSP의 효율적 해결을 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 대규모의 City들의 집합을 두개의 소집합으로 분할하고, 병합을 위해 하나의 Junction City를 지정한다. 분할된 두개의 소집합 각각의 최적 Tour를 구한 후 분할된 두 최적 Tour를 병합하여 하나의 근사 Tour를 구한다. 지정된 Junction City는 병합 시 최적 병합조건을 구하는 연산의 간편화를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.
본 논문에서는 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통한 적응적 이주 경로 기법을 설계한다. 적응적 이주 경로 기법은 이동 에이전트가 사용자로부터 동일한 작업 요청을 부여 받았을 경우 일반적으로 전체 노드를 순회하지 않고 이주할 노드를 선택함으로써 수행되어진다. 그러나 이주 수행시 네트워크 환경 변화 및 부하로 인해 트래픽이 증가된 경우에는 스케줄링된 목적 노드로의 이주가 원활히 수행되지 못하므로 노드 순회 시간 비용이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황을 해결하기 위해 최적으로 이주 노드들의 경로를 지정하는 경로 탐색 알고리즘을 통해 에이전트의 노드 이주 시간 비용을 최소화할 수 있는 이주 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이동 에이전트의 이주 신뢰성을 확보하며 순회 작업 처리 시 효율성을 높일 수 있다.
분기를 가지는 대상객체에 대한 가상 네비게이션 시 네비게이션 경로를 지정하기 위하여 일반적으로 반복적인 형태학적 연산(Iterative Morphological Operation)중 세선화(thining)연산을 기반으로 한 골격화(skeletonization)기법들이 널리 사용되었다. 이러한 방법은 반복적인 세선화 연산 수행과정을 거쳐야하므로 수행효율성이 떨어지고, 잡음에 의하여 잘못된 경로를 생성하기 쉽다. 본 연구에서 수행효율성을 개선하고, 잡음에 안정적으로 네비게이션 경로를 추적하기 위하여 영역 중심점 선형 보간 기법을 기반으로 한 네비게이션 경로추적 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 2 차원 영상 분할 후, 분할 영상에 대한 영역의 수와 영역 중심점을 기반으로 분기위치를 추적하고, 분기영역에서의 영역 중심점 선명 보간을 통하여 자연스러운 네비게이션 경로를 생성한다.
움직이는 UAV는 많은 위치에너지와 운동에너지를 가지므로 지상으로 추락하는 경우 많은 충격량을 가질 수 있다. 이는 인명피해로 연결될 수 있기 때문에 본 논문에서는 UAV 비행경로 상의 인구밀집지역을 위험구역으로 정의하였다. 기존의 UAV 경로비행은 사용자에 의해 미리 설정된 경로만을 운행하는 수동적인 형태였다. 일부 UAV는 경로비행 중 장애물을 회피하는 시스템 등 안전기능을 포함하고 있지만, 비행환경변화에 대응하기에는 부족하다. UAV 경로비행에 공공 데이터를 활용할 경우, 위험구역을 검출하고 회피비행을 수행할 수 있어서 비행환경변화에 대한 대응이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수집된 데이터를 활용하여 위험구역을 회피하는 최적경로 비행 방안을 제안한다. 실험결과, 제안하는 자동경로비행에서 목적지와 목적지에 따른 경로를 지정할 경우, 위험지역을 스스로 판단하여 최적 우회경로로 비행하는 것을 확인하였다. 추후 회피방안에 따라 비행하여 획득하는 영상의 질적 만족도를 높일 수 있는 방안을 연구할 예정이다.
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.
컴퓨터 게임에서 NPC(NonPlayer Character)의 획일적인 경로 이동은 게임 플레이어의 흥미를 떨어뜨리는 요인이 된다. 웨이포인트 그래프를 이용한 길찾기의 경우, NPC가 지정된 위치만을 이용하여 이동하게 되므로 이 문제점은 더욱 두드러져 보인다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 플레이어의 이동을 관찰하여 NPC가 적응적으로 경로를 계획할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선, 플레이어 이동의 포인트 지정을 관찰하여 웨이포인트를 동적으로 수정하고, 수정된 웨이포인트들을 NPC의 경로 탐색에 이용하는 것이다. 또한 플레이어의 지형 선호도를 학습하여 NPC별로 특성에 맞는 경로를 계획하기 위한 알고리즘을 제안한다. 유니티 4.0으로 제작된 RPG(Role Playing Game) 게임으로 구현된 알고리즘을 시뮬레이션하여 NPC 이동이 다양해지고 플레이어의 이동과 유사한 방향으로 개선됨을 확인한다.
본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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