이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
양상태 소나는 해양환경, 송·수신기의 위치(위도, 경도)와 수심에 따라 탐지성능이 크게 변동한다. 따라서 해양환경을 고려한 양상태 소나 최적 배치 연구가 필요하다. 본 연구에서는 동해 울릉분지 지역에서 공간적으로 분리된 수상함 2척에서 각각 단상태 소나와 양상태 소나를 운용하는 경우, 송·수신기의 위치와 수심을 최적 배치하는 알고리즘을 제안한다. 탐색구역 내 탐지가 가능한 면적을 최대화하는 송·수신기의 위치와 수심을 탐색하기 위해 입자 군집 최적화 알고리즘이 사용되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘으로 배치를 수행한 결과, 모델 반복 횟수의 증가에 따라 탐지면적이 증가하였으며 수상함 2척의 송·수신기가 최적의 위치와 수심에 수렴하는 것이 확인되었다.
본 논문에서는 3차원 가상 공간을 탐험하는 사용자가 가상 물체들 사이의 충돌 위험 영역을 정밀하게 관찰할 수 있도록 돕는 보조 카메라 최적화 기술을 소개한다. 보조 카메라의 역할은 두 물체 사이의 충돌 위험 영역을 자동으로 감지하고 해당 영역을 현재 메인 카메라가 보여줄 수 없는 새로운 시점에서 관찰하여 사용자에게 보여주는 것이다. 하지만 가상 물체의 기하학적 모양이 복잡한 경우 충돌 위험 주변 공간도 좁고 복잡해진다. 그 결과, 보조 카메라의 위치 설정에 많은 제약이 따르고 최적화 계산의 복잡도 역시 높아진다. 본 논문에서는 보조 카메라의 위치를 두 물체 사이에 계산된 바이섹터-서피스 상의 점으로 제한함으로써 공간적 제약 조건을 지킴과 동시에 최적화의 효율성을 높이는 방법을 제시한다. 검증을 위해 사용자가 핸드 모션 인식 장치를 이용해 3차원 가상 환경을 탐험하게 하는 프로그램을 제작하였으며 사용자 조사를 통해 효용성을 확인하였다.
이 연구는 효율적인 버스운행관리를 위한 운행관리점의 적절한 위치와 적정 개수를 구하는 방법을 제시한다. 운행관리점이란 버스운행관리를 위해 버스노선에 정해놓은 일정한 지점으로, 주로 주요 정류장에 위치하게 된다. 운행관리점에서 버스가 정시성을 이루며 도착하도록 운행관리를 한다. 운행관리점의 적절한 위치와 적정 개수를 구하기 위하여 승객기회손실비용과 운행관리점 운영비용을 최소화하는 최적화모형을 구축하였다. 그리고 이 모형에서 결정된 운행관리점을 시뮬레이션 모형에 적용하여 실제 운행관리의 효율성을 검증하였다.
최적 측정위치 선정 알고리즘을 모델 전력 시스템에 적용하였다. 최적 위치는 LQR에 근거한 최적화 방법으로 선정되었다. 제안된 알고리즘은 복잡한 동적 현상과 다수의 동적 방정식으로 표현되는 전력시스템에 적합하다. 제안된 탐색 알고리즘을 모델 전력시스템에 적용하여 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
일반적으로 배관에서 발생하는 진동은 배관을 파손시키는 문제를 넘어 배관 파손으로 유발되는 다른 위험한 문제의 원인이 된다. 배관 진동의 원인 분석과 이를 줄이기 위한 수많은 연구들이 존재하는데, 그 중 마찰 지지대를 이용한 배관 진동저감에 대한 연구가 소수 진행되고 있다. 하지만 마찰 지지대에 관한 연구들은 마찰 지지대 성능 예측과 평가에만 집중하였고, 지지대 설치 위치에 따라 달라지는 마찰 지지대의 효과는 고려하지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 마찰 지지대의 설치 위치에 따른 배관 진동 저감 효과를 입증하고 전체 시스템의 진동을 줄이기 위한 마찰 지지대 위치 선정 방법을 제시한다. 설계단계에서 최적화 방법을 효과적으로 적용하기 위해 선형 해석으로만 마찰 지지대의 최적 위치를 예측하고, 설계된 마찰 지지대를 시간 영역 해석을 통해 방법론의 타당성을 입증하였다. 또한, 배관 시스템에서 마찰 지지대의 우수한 진동 저감 효과를 정량적으로 해석하여, 지지대 설치 위치를 예측하는 방법의 효용성을 증명하였다.
시간이 변함에 따라 위치 좌표를 변경하는 모바일 환경에서 이동 객체는 자신의 위치를 기준으로 질의를 요청한다. 연속적인 스카이라인 질의 처리를 위한 효율적인 영역 결정 기법에서는 이동 객체의 속도와 방향과는 무관한 최적화된 스카이라인 영역(OSR: Optimal Skyline Region)을 미리 계산하여 질의에 답할 수 있다. 이에 따라 이동 객체의 위치를 중심으로 하고 가장 가까운 영역 변까지의 거리를 반경으로 하는 원(Vcircle: Validity Circle)을 유효 영역으로 결정하여 질의 발생 빈도를 감소하는 기법이 제안되고 있다. 그러나 원은 최초 질의가 발생한 시점의 이동 객체 위치에 따라 면적이 가변적이므로 질의 발생 빈도도 가변적이고, 객체가 최적화된 스카이라인 영역 내에서 이동하는 경우에 재질의가 빈번하게 발생하는 문제점이 발생한다. 예를 들어 사용자는 '현재 위치에서 가깝고 숙박료가 싸고, 해변과의 거리가 가까운 호텔을 검색하라'는 질의를 할 수 있다. 이 경우, 이동 객체와 대상 객체의 거리뿐만 아니라 대상 객체의 다중 속성을 고려해야하고, 스카이라인 질의 결과는 이동 객체의 현재 위치와 대상 객체의 거리에 따라 유효하지 않을 수 있으므로 이동 객체의 위치 변경에 따라 스카이라인을 재계산해야 하며, 새로운 결과를 요청하기 위해 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 항상 볼록 다각형을 형성하는 최적화된 스카이라인 영역의 특징을 이용하여 스카이라인 영역의 최대내부원(IVcircle: Interior Validity Circle)을 정적 유효 영역으로 결정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 영역내의 평균 질의 발생 빈도를 기존의 Vcircle을 이용한 동적 유효 영역 결정 기법보다 평균 52.55%가 감소함을 보인다.
본 연구에서는 고속의 연산이 가능한 인공신경망 시뮬레이터와 SA 알고리즘을 결합하여 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델을 개발하였다. 기존의 사용하는 상용시뮬레이터의 경우 현장 규모의 저류 전산 시뮬레이션을 수행시 시간이 많이 소모되므로 이를 해결하기 위하여 이 모델에서는 인공신경망을 사용하여 짧은 시간내에 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다. 이렇게 얻은 결과를 주관적인 경험에 의거하지 않고 자동으로 최적의 생산정 위치를 선정할 수 있도록 최적화기법인 SA 알고리즘을 적용하였다. 개발된 모델을 사용하여 얻은 결과를 기존 사용 시뮬레이터와 비교하여 예측성능이 양호함을 검증할 수 있었으며, 연산속도 또한 향상됨을 확인하였다. 특히 SA 최적화 알고리즘의 제어변수인 초기온도와 냉각률에 대한 민감도분석을 실시하여 각각에 대한 최적값을 산출하였으며, 이를 통해 개발한 모델의 연산성능을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 개발된 모델을 사용하여 생산정 위치 최적화를 수행한 결과, 생산성이 우수한 지역을 선정하여 최적의 생산정 위치를 도출하였다.
본 논문은 시청자의 위치에 최적화된 입체음향을 제공하는 TV 개발에 관한 것으로 2 개의 TV 스피커만으로 5.1 채널 스피커가 주는 입체음향 효과를 제공해준다. 기존의 Speaker Virtualizer 기술은 시청자가 특정 위치(Sweet Spot)를 벗어나면 입체음향 성능이 현저히 저하된다. 반면, 본 논문에서 제안하는 Adaptive Virtualizer 기술은 초음파가 장착된 리모콘을 사용하여 시청자의 위치를 인식하고 인식된 시청자의 위치 정보를 활용하여 청취위치에 해당하는 HRTF로부터 설계된 Filter를 Update 하고 두 스피커의 출력레벨 및 시간지연 값을 보정함으로써 최적의 입체음향을 재현한다. 본 논문에서는 실시간 구현을 위해 Speaker Virtualizer의 계산량을 최소화하는 기술을 제안하고 다양한 청취 위치에 해당하는 Filter를 설계하고 설계된 Filter를 효율적으로 Update 하는 Adaptive Virtualizer 기술을 제안한다. 또한, 초음파를 이용한 시청자 위치 인식 기술 및 전체 시스템 통합 기술을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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