최근 인터넷은 전 세계적으로 대중화되고 다양한 분야에서 많이 응용되고 있다. 특히 인터넷을 이용한 Telerobot 시스템의 연구가 활발히 진행되면서, 인터넷상에서의 네트워크 상태나 대역폭에 따른 시간지연 문제가 중요한 이슈가 되고 있다. 이는 조작자가 의도하는 데로 이동로봇을 제어하기 위해 반드시 해결되어야할 문제이다. 따라서 본 논문에서는 원격지의 조작자가 지시하는 데로의 원활한 주행을 위하여 이동로봇에 전송되는 명령에 신간정보를 함께 보냄으로써, 이를 수신한 이동로봇이 지연시간을 계산하여 시간지연에 따른 경로오차를 보상하거나, 이전의 경로를 이용하여 앞으로의 경로를 예측함으로써 이동로봇이 적절한 경로를 주행할 수 있도록 함을 목적으로 한다.
net-VE 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 확장 칼만필터를 이용해 객체 이벤트의 가변적 경로예측을 한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 공간 정보공유는 가상환경에 대한 상태정보를 중앙 서버에서 관리하므로 일관성 유지가 용이하다는 장점이 있으나 네트워크에 과중한 부담을 주며, 메시지 병목현상, 확장성이 부족하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동되어져온 궤적의 유클리디 실즉치와 칼만 예측치와의 오차 정보인 이노베이션을 사용하여 가변적 경로예측을 하고, net-VE 공유 및 이벤트 필터링 과정을 제안한다.
본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
사물인터넷 기기를 이용한 감시 시스템에 대한 연구가 증가함에 따라 특정 객체의 위치를 추적하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 빠른시간 안에 실시간으로 객체의 이동을 감지하고 이동 경로를 예측하는 것을 목표로 한다. 움직이는 객체를 명확하게 인식하고 검출하는 연구는 많이 이루어졌지만 객체를 인식하는 카메라 간의 정보의 공유를 필요로 하지 않는다. 본 논문에서는 카메라의 기기정보와 카메라에서 촬영하는 영상정보를 이용하여 객체의 이동반경을 예측하고 반경 내의 카메라에 대해 정보를 공유하여 객체의 이동 경로를 제공한다.
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.
Won-Hee Lee;Seung-Won Yoon;Da-Hyun Jang;Kyu-Chul Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권3호
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pp.1-10
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2024
해상 운송의 대부분을 차지하고 있는 선박의 경로를 예측하는 연구는 해상의 위험을 사전에 탐지하여 사고를 예방할 수 있다. 도로와 달리 해상에는 신호체계가 따로 존재하지 않고, 교통 관리가 어렵기에 해상 안정성을 위해 선박 경로 예측은 필수적이다. 그러나 선박의 경로 데이터셋의 시간 간격은 통신 장애로 인해 불규칙하다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 선박 경로 예측에 적합한 보간법을 사용하여 데이터의 시간 간격을 조정하는 방법을 제시한다. 또한, 선박의 경로를 예측하기 위한 선박 경로 예측 딥러닝 모델을 개발하였다. 본 연구의 모델은 선박의 실시간 경로 정보를 담고 있는 AIS 데이터를 통해 선박의 이동패턴을 파악하여 이후에 위치할 선박의 GPS 좌표를 예측하는 LSTM 모델이다. 본 논문은 선형 보간법을 사용한 데이터 전처리 방법과 선박 경로 예측에 적합한 딥러닝 모델을 제시하고, 실험을 통해 MSE 0.0131, Accuracy 0.9467로 본 논문에서 제시하는 방법의 예측 성능이 우수함을 나타낸다.
무선 ATM 망은 광대역 멀티미디어 서비스 제공을 위해 셀의 크기가 작은 마이크로/피코 셀 구조를 채택하므로 단말의 이동성 지원을 위한 핸드오버 기능은 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선 ATM 망에서 이동교환기간 핸드오버를 신속하게 처리하기 위한 동적 경로 예약 핸드오버 기법을 제안한다 제안한 기법은 이동교환기간 핸드오버를 위해 최대근접공통노드로부터 인접 이동교환기까지 가상 채널을 미리 설정하므로 실제 핸드오버 시에 연결의 재라우팅에 소요되는 시간을 단축할 수 있다 특히 일정 주기마다 예측 알고리즘을 수행하여 다음 주기에 발생할 핸드오버 호의 수를 예측하여 가상 채널을 예약함으로써 기존 DVCT 기법에 비하여 예약 채널 수, 예약 채널 이용률 및 시그널링 복잡성을 개선하였다.
서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.
바람에 의해 해외지역에서 국내로 유입되는 비래해충들은 주요 작물에 상당한 피해를 초래할 수 있다. 바람에 의한 비래해충의 이동 경로를 추정하기 위해 기상 모형들이 사용되는데, 본 연구에서는 비래해충이 도달할 수 있는 지역을 예측할 때 입력설정이 미치는 영향을 분석하였다. 벼멸구가 중국에서 국내로 유입된다는 가정하에 입자의 바람이동 경로를 추적하기 위해 개발된 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) 모형을 사용하여 바람의 이동경로를 예측하였다. 중국, 한국 및 일본이 포함된 중규모 수치기상모형 자료를 사용하여 순간 및 평균 풍속자료가 포함된 기상입력자료를 생성하였다. 또한, 이동 경로 계산을 위해 계산 시간 간격을 1, 30, 60분으로 설정하였다. 중국에서 벼멸구가 관측된 지점에서 2019년과 2021년 6월 상순 기간 동안 바람의 이동 경로를 계산한 결과, 순간 풍속과 평균 풍속자료를 사용함에 따라 비래해충 도달지점에 큰 차이가 나타났다. 계산 시간에 따른 이동 경로 결과값들의 공간적 분포는 상대적으로 유사도가 높았으며, 순간풍속을 사용한 경우 벼멸구 관측지역과 비교적 유사한 경향이 나타났다. 이러한 결과는 바람 경로를 추적하여 비래해충 도착지점을 추정할 때 사용되는 입력자료의 특성을 파악하고 이들로부터 발생하는 불확도에 대한 고려가 필요함을 시사한다.
서비스 반경이 1이내인 마이크로셀 방식은 기지국의 송신출력을 가능한 작게 하고 안테나의 위치를 주변 건물의 높이보다 낮게 설치하기 때문에 셀 반경내에 있는 지형과 구조물들은 전파특성에 매우 큰 영향을 주므로 셀 내 지형지물의 특성에 따라 기지국의 최적 출력을 구할 수 있는 전파예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이동국이 가시거리 영역의 전파 음영지역 또는 가시거리 영역과 일정 경사각으로 기울어져 있는 비가시거리 영역에 위치한 경우로 구분하고, 기지국으로부터 송신된 신호가 이동국까지 일정 직진경로를 전파하는 동안, 전파의 반사첫수와 전파경로를 계산할 수있는 연산처리 알고리즘을 개발하여, 이를 웅용하므로써 임의 지점에 위치한 이동국에 도래하는 수신전력을 예측할수 있는 모델을 제안한다. 그리고, 마이크로셀 이동통신 전파환경에서 개발 알고리즘과 제안 전파예측 모델을 시뮬레이션하여, 그 결과를 분석함으로써 마이크로셀 기지국의 최적 위치선정 조건과 기지국 출력에 따른 가입자 서비스 조건을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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