데이터베이스에 저장된 맡은 양의 XML 데이터를 빠르게 검색하는 과정에서, 경로식을 만족하는 노드를 추출하는 부분은 가장 많은 비용을 요구한다. 기존 방법은 여러 번의 조인을 통해 이를 처리하기 때문에 많은 비용이 드는 단점이 있다. 본 연구에서는 각 노드의 경로에 대한 시그니처를 만들고, 질의문의 경로식에 대한 시그니처와의 비트연산을 통해 후보 경로 집합을 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 조인 연산 없이 경로식을 처리하기 때문에 기존의 조인 연산비용을 줄일 수 있으며, 기존 관계형 데이터베이스에 쉽게 적용시킬 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 정적 모델에서 로드 밸런싱 기법을 적용한 라우팅 및 파장 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 로드 밸런싱 기법은 파장 할당 및 광 경로 선택 시 모든 링크 및 파장에 광 경로를 균등하게 분배하고 광 경로 선정 순서를 고려하여 망 자원을 효율적으로 사용하는 방법이다. 로드 밸런싱 효과를 극대화하기 위해 파장할당과 광 경로 선정이 결합된 레이어드 그래프에서의 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 기존 우선 선택 방식 알고리즘 보다 낮은 블록킹 확률과 적은 계산 시간을 갖는 효율적인 방법임을 증명한다.
본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.
무선 센서 네트워크의 효율적인 에너지 사용은 무선 센서 네트워크의 수명과 관련된 중요한 요소이다. 무선센서 네트워크의 역동적인 환경에서는 전력량, 간섭 요소를 고려한 신호의 세기, 노드간의 거리 등의 특성을 고려하여 최적의 경로를 선택하는 것은 에너지 사용량에 많은 영향을 준다. TORA(Temporally-Ordered Routing Algorithm)는 이동성이 심한 무선 네트워크 환경에 적합하게 설계되어 있고 다중경로를 이용하여 링크 단절 시 빠른 복구가 가능한 장점이 있지만, 네트워크 생존의 측면에서 전력 사용의 효율성을 개선 및 보완할 필요가 있다. 본 논문에서는 TORA의 다중 경로 중에서 최적의 경로를 선택하는 방법에 대해서 논하고자 한다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.
이동무선통신환경에서의 다중경로 레일레이 페이딩 채널은 선형 필터 모델로 나타내어 질 수 있고, 지연 경로의 특성에 따라 필터 탭 중 일부만이 수신기 설계에 있어 중요하게 고려될 수 있다. 지연경로를 나타내는 탭 계수의 크기에 따라 채널 등화기에서 선택적으로 탭을 사용함으로써 수신기의 복잡도를 감소시키고 사용 전력을 줄이는 효과를 가져오게 된다. 본 논문에서는 주어진 채널의 선형 필터 모델에서 최적의 방법으로 탭을 선택하는 방법을 제시하고, 기존의 방법과 비교하여 성능 향상을 보였다. 또한 잡음 전력 값에 대한 정보가 있는 경우, 제시된 방법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 판별의 장점을 가지게 됨을 보이고, 잡음 전력을 추정했을 시의 성능을 정확한 수식으로 유도하였다. 잡음 전력 추정을 위한 잡음 샘플 수를 증가시킴에 따라 빠른 속도로 최적 성능으로 수렴함을 유도된 수식과 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 차량을 자동으로 주차시키기 위한 시스템을 구현하고 이 시스템을 구동시키기 위한 방법론을 제시한다. 차량이 자동으로 주차하기 위해서는 첫째, 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 파악하고 둘째, 장애물을 피하여 정확한 주차위치에 도달할 수 있는 차량의 이동 경로 산출하고 셋째, 생성된 경로를 따라 차량이 이동할 수 있도록 핸들을 제어해야 한다. 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 판단하기 위하여 카메라로부터 입력 받은 영상의 변환을 통해 평면 지도를 생성하는 기법과 차량의 이동 모델을 통해 차량의 속도와 조향각도를 이용하여 이동한 차량의 위치를 판단하는 관성 항법 기법을 이용하였다. 차량의 이동 경로 산출에 있어서는 차량의 회전 반경을 고려한 Simple path method와 Bezier spline을 이용한 경로 수정 방법을 이용하였다. 또한, Divided arc method를 이용하여 장애물을 피하는 다양한 이동 경로를 생성하였다. 생성된 경로 중 다양한 목적함수를 만족시키는 제일 좋은 경로를 선택하기 위한 방법을 적용하여 하나의 경로를 선택하였다. 차량의 이동 경로 상에 장애물을 피해 정확한 위치에 차량을 위치시킬 수 있는 방법을 테스트 하였다. 생성된 경로를 따라 차량이 움직이기 위한 제어 기법으로는 Virtual road method을 이용하여 기계적인 시간 지연 등의 문제점을 해결하였다.
동적통행배정모형을 이용해서 교통정보를 ㅈ공하기 위해서는 다양한 여행자의 경로선택행태를 고려하는 것이 필요하다. 여행자계층은 일반적으로 3가지 형태로 분류된다: 1) 버스나 지하철과 같은 대중교통의 고정된 경로(fixed route class)를 이용하는 그룹, 2) 자신이 인지하는 경로비용을(perceived route, unguided class) 판단하여 경로를 선택하는 그룹, 3) 정확한 경로선택에 대한 정보를(guided class)기반으로 경로를 선택하는 그룹. 본 연구에서는 이 3그룹의 여행자를 포함하는 동적통행배정모형의 해법을 제안한다. 제안된 해법에서는 링크의 교통량과 유출교통류를 진입교통류 단일변수로 축소하여 시간과 공간을 확장하기 않고 실재의 네트워크에서 최단경로를 도출하는 방법을 적용한다. 따라서 시간종속적인 통행비용함수에 진입교통유율, 교통량, 유출교통유율 3가지 변수를 고려해야 하는 시공간확장방법에 비해 네트워크의 규모와 수행시간에 있어 유리하다.
본 연구는 복합운송경로상 국제물류에 있어서 신규 운송경로가 추가되는 경우, 화주 및 포워더들의 기존 경로를 포함하여 운송경로 선택에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 비용과 시간 요인의 미치는 영향에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 한국과 몽골간의 현재 있는 경로 및 10년후의 신규경로에 대하여 고찰하였으며, 이로서 신규노선에 대한 화주 및 포워더의 새로운 비즈니스 전략 검토가 예상된다.
AS(Autonomous System) 안에서 라우터들끼리 라우팅 정보를 주고 받기 위한 내부용 라우팅 프로토콜(IGP : Interior Gateway Protocol)인 RIP, EIGRP, OSPF에 대하여 metric을 이용한 경로선택 방법들이 연구되고 있으나, 학습자들이 이론으로 이해한 내용을 실습을 통해 검증하는 구현 사례는 많지 않았다. 각 라우팅 프로토콜별로 해당 토폴로지에 기반 한 Cost value를 이론적으로 계산하여 Best Path를 결정한 후, 시뮬레이터 상에서 가상망을 구현하여 각 Routing Protocol 별로 경로선택을 검증한 결과와 서로 일치함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 학습방안을 활용하면 라우팅 프로토콜의 경로선택 과정을 체계적으로 이해할 수 있어 우수한 학습 결과를 성취할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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