사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.
기존의 웹 지도 서비스는 방문 횟수가 많은 장소를 알기 어렵고, 사용자에게 여행 경로를 추천하는 기능 또한 찾기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 사진 촬영 분포를 기반으로 한 여행 경로 추천 시스템을 제안한다. 사진이 많이 촬영된 곳이 여행객이 많이 방문한 곳이며, 유명한 장소일 것이라고 가정하여 사진 촬영 분포를 기반으로 여행 경로를 추천하고자 한다. 여행 경로를 추천하기 위해 사진 데이터의 위치 값을 수집하고, 사진 데이터의 위치 값을 기반으로 사진 촬영 분포를 시각화하여 지도 위에 나타낸다. 또한, 여행 지역 내 사진이 많이 촬영된 장소를 유명한 장소로 선정하여 이를 경유하는 여행 경로를 추천한다. 사용자는 시스템을 통해 유명한 장소를 쉽게 인식할 수 있고, 편리하게 여행 경로를 계획할 수 있다.
전자상거래 등 보안을 요구하는 정보보호 시스템 분야에서는 공개키 기반구조(PKI: Public Key Infrastructure)가 폭넓게 사용되고 있다. PKI 도메인들이 더 많이 설립될수록 더 많은 상호 인증을 필요로 하게 된다. 더구나 각국은 더욱 복잡한 상호 인증을 필요로 하는 많은 인증기관을 가지고 있다. 그러므로 상호 인증을 위한 경로 탐색시 가능한 인증 경로를 빨리 찾기 위한 알고리즘이 필요하다. 이것은 PKI 시스템이 커짐에 따라 더욱 필수 불가결한 요건이 될 것이다. 그러므로 본 논문에서는 그러한 요구에 따라 고속 인증 경로 탐색 알고리즘을 설계하고 구현하였으며 또한 설계된 시스템의 동작 특성을 조사하였다.
우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.
본 논문에서는 Ad-hoc 망의 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 ODMRP(On-Demand Multicast Routing Protocol)에서 효율적인 유니캐스트 라우팅 프로토콜을 제안한다. ODMRP는 네트워크 상에서 멀티캐스트그룹의 송신원으로부터 수신원에 이르는 경로상에 있는 노드들을 Fe(Forwarding Group) 노드로 선출하여 이들이 해당 멀티 캐스트그룹에 속하는 패킷을 플러딩 하도록 함으로써 데이터를 전송하는 방안이다. 이러한 ODMRP에서는 어느 한 노드가 유니캐스트 모드로(end-to end) 데이터를 전송해야 하는 경우 경로를 찾기 위해 주기적인 플러딩 과정을 거쳐야 하고 이로 인해 오버헤드가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 유니캐스트 모드에서 송신원에서 찾은 경로를 DR 라우팅 테이블에 저장해두고 데이터를 보련 때 DR 라우팅 테이블의 정보를 참조함으로써 수신원에서의 불필요한 컨트롤 패킷(JOIN QUERY, JOIN REPLY)으로 인한 트래픽을 줄일 수 있는 방안을 제안한다. 또한 제안된 방식이 기존의 ODMRP 방식보다 데이터의 전송 시간과 경로를 찾는 시간에 있어 개선되었음을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
주간에 활용될 수 있는 별 센서의 성능을 알아보기 위해, 주간 별 센서 관측 모델을 개발하였다. 주간 동안 별 센서가 감지하게 될 별들에 대한 중심찾기 오차는 그 모델을 사용해서 계산되었다. 별 센서가 운용되는 주간 환경의 대기 물리량을 계산하기 위해 표준 대기 모델(LOWTRAN7)이 사용되었다. 주간 별 센서 관측 모델에는 별과 태양 사이의 다양한 분리각, 중심찾기 알고리즘, 그리고 별 센서의 다양한 시스템 특성이 고려되었다. 개발된 별 센서 모델은 벡터 관측을 통한 자세결정 성능의 예측에 있어서 보다 현실적인 오차 정보를 제공하게 될 것이다.
무선 Ad-Hoc 망에서는 중심 노드 없이 노드들끼리 경로를 설정하고 데이터를 전송한다. 이 때문에 경로상의 노드들이 기기 장애나 이동으로 인해 경로가 끊어지게 되면 데이터 전송 지연을 초래하고 경로를 찾기 위한 일련의 과정은 네트워크의 오버헤드를 초래하게 된다. 우리는 통신기기의 기능장애로 링크가 손상되었을 경우 MAC 계층에서의 패킷 재전송으로 새로운 경로를 찾는 방법 대신에, 기기가 기능장애를 예상하고 이웃들에게 고정된 형태의 메시지를 보내어 링크가 손상된 것을 알림으로서 효과적으로 경로를 재탐색을 하게 하는 방법을 제안하고, 그 효율성을 NS2를 이용한 시뮬레이터를 구현하고 TCP/IP 단에서 성능 향성을 보였다.
유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 게임에서의 경로찾기, 인공지능 및 레벨디자인 문제에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 퍼즐게임에서의 레벨디자인 문제의 해법으로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다. 본 논문에서 적용한 퍼즐게임은 주어진 그림에 도형 조각을 가능한 빠른 시간 내에 맞추는 게임으로, 스테이지가 진행됨에 따라 높은 난이도의 퍼즐이 나타나도록 하는 것이 중요하다. 제안된 알고리즘을 통해 퍼즐게임의 유의미한 레벨 조절이 가능함을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 게임 등에서 가상객체를 이용해 다양한 환경을 체험하는 것과 유사하게 국방 분야에서도 War-game simulator를 활용한다. 실제 군인과 컴퓨터가 생성한 가상군(Computer Generated Force: CGF)이 전장상황을 3차원의 가상환경 속에서 교육훈련을 실시하고 있다. 하지만 시뮬레이션 모델 구현 기술 중 하나인 길 찾기 알고리즘의 현 수준은 단순히 최단시간 경로만을 고려하기 때문에 군의 특수한 전장상황에서 최적의 경로를 선정하기에는 제한되는 면이 있다. 본 논문의 초점은 주어진 정보를 바탕으로 목적지까지 무조건 짧은 경로나 최단시간 경로만을 찾는 것이 아니라, 여러 가지 다양한 임무조건(METT+TC)에 부합하는 경로를 찾음과 동시에 마감시간이라는 제약요소를 잘 활용하여 가능한 비용이 최소가 되는 경로를 선택하는 것이다. 최단시간만을 선택하는 알고리즘과 METT+TC 요소들 중 하나인 마감시간(Deadline, $d_t$) 내의 최소비용을 선택하는 알고리즘을 대상으로, 가능한 모든 경로에 대한 이동시 소요되는 시간(t)과 가용부대의 전투력(Troops ability, a) 요소의 변화에 따른 이동시 소요되는 총비용(c(t))의 비교를 통해 그 효용성을 검증하였다. 실험결과에 의하면 마감시간을 고려할 경우, 제안 알고리즘이 최대 62.5% 가량의 비용 절감 효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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