유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
하이퍼큐브 노드들의 커뮤니케이션은 메세지 라우팅에 의하여 이루어진다. 그러 므로 효율적인 메세지 라우팅은 하이퍼큐브 병렬컴퓨터의 성능에 매우 중요한 요소가 된다. 그러나 하이퍼큐브 노드들은 하드웨어 혹은 소프트웨상의 문제로 인하여 부분적 으로 결함이 발생할 수 있는데, 이를 손상된 하이퍼큐브라 한다. 신뢰성이 높은 하이 퍼큐브 시스템은 이러한 문제점을 극복 해야만 한다. 손상된 하이퍼큐브상에서 신뢰성을 향상시키기 위한 방법 중의 하나는 오류 회복기능을 갖는 메세지 라우팅 알고리즘을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 독립된 경로를 이용하여 가능한 최단거리를 갖는 메세지 라우팅 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 시뮬레 이션을 통해 평가한다.
언플러그드 컴퓨터과학 활동은 카드, 실, 크래용 등 주변의 물건들을 사용하는 놀이와 퍼즐을 통하여 컴퓨터과학에 대하여 학습하는 활동의 모음이다. 기존의 언플러그드 활동은 알고리즘을 소개하고 실생활에 적용하는 것에 편중되어 문제 해결을 위하여 알고리즘을 적용하기 전에 이루어져야 할 자료의 표현 방법에 대한 활동은 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들에게 그래프 이론의 기본 개념과 실생활에 적용할 수 있는 그래프 알고리즘을 소개하는 언플러그드 수업을 설계하고 수업을 실시한 후에 설문조사를 통하여 수준의 적절성과 수업 효과에 대하여 평가하였다. 설문 응답을 분석한 결과 모든 응답자가 본 연구에서 제시한 수업 내용이 초등학생에게 적합하다고 응답하였고 수업의 효과와 적절성에 대하여 긍정적인 응답을 보였다.
본 논문에서는 CBBA 알고리듬을 이용하여 SEAD 임무를 위한 이종무인기의 분산형 임무할당 알고리듬을 다룬다. SEAD 임무는 다수의 무인기를 다수의 대공 방어망 목표물에 할당 시키는 임무할당문제로 정의 할 수 있으며, 작전에 참여하는 무인기는 대공 방어망 파괴를 주목표 하는 위즐(weasel)과 주요 작전 및 전투 피해 평가를 수행하는 스트라이커(striker)로 구성된다. 본 논문에서는 최단경로생성 알고리듬과 CBBA 알고리듬을 이용하여 지형 장애물(terrain obstacle)이 있는 환경에서의 경로계획이 고려 된 이종 무인기의 분산형 임무할당 기법을 개발하고 SEAD 임무에 적용한다. 수치 시뮬레이션을 통하여 개발 된 기법의 성능과 적용가능성에 대해 검토한다.
본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.
선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 선박경제운항 시스템이 연구되고 있다. 성공적인 선박경제운항을 위해서는 효율적인 최적의 지리적 경로탐색 방법이 필요한데 기존의 시스템에서는 주로 Dijkstra 알고리즘 기반의 최소정적비용 경로탐색 알고리즘으로 접근하고 있다. 그러한 접근법을 적용하기 위해서는 특히 연료소모량으로 정의되는 간선의 비용을 고정해야 하는데 선박이 그 간선을 실제 지날 때의 기상 상황에 따라 연료소모량이 변할 수 있다는 점에서 적절하지 않은 가정이다. 이에 본 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위해 Dijkstra 알고리즘을 변형한 최소동적비용 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 실행시간을 단축하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 활용하여 탐색공간을 효과적으로 줄이기 위한 방법도 제시한다. 총 10개의 테스트 노선에 대해서 본 논문에서 제안된 시스템을 기존의 단순한 최단거리 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 2.36%, 최대 4.82% 개선시킬 수 있었다.
본 연구는 남녀의 병리적 자기애와 데이트폭력 가해의 관계에서 거부민감성의 매개효과를 규명하고, 각 변인에 있어서 성차가 있는지, 매개 경로를 성별이 조절하는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 전국에 거주하는 20대 성인남녀 381명을 모집하여 병리적 자기애, 거부민감성, 네 가지 유형의 데이트폭력 가해 경험에 대한 온라인 자기보고 설문을 실시하였다. 성별에 따른 차이를 검증한 결과 여성은 남성에 비해 자기애적 취약성과 거부민감성 수준이 높고 심리적 폭력, 성적 폭력, 통제행동을 더 많이 하는 것으로 나타났다. 매개분석 결과 병리적 자기애가 심리적 폭력, 통제행동에 미치는 영향에서 거부민감성이 부분매개 역할을 하였으나, 성적 폭력에 미치는 영향에서는 완전매개 효과를 보였다. 반면 병리적 자기애와 신체적폭력의 관계에서 거부민감성의 매개효과는 나타나지 않았다. 다음으로 이 매개 경로에서 성별의 조절효과를 측정한 결과 자기애적 웅대성과 자기애적 취약성이 거부민감성을 매개로 통제행동에 미치는 영향에서 성별의 조절된 매개효과가 검증되었다. 이 같은 결과는 남녀 모두 병리적 자기애가 심리적 폭력, 성적 폭력을 촉진하며 이 과정에서 거부민감성이 매개변인으로 작용한다는 것을 보여준다. 또한 병리적 자기애가 거부민감성을 통해 통제행동 가해에 미치는 영향이 남성보다 여성에서 유의하게 높아 매개 경로에 성차가 있음을 나타낸다. 마지막으로 본 연구의 시사점 및 제한점과 후속 연구를 위한 제언이 논의되었다.
본 논문은 외판원 문제의 해를 쉽게 구하는 알고리즘을 제안하였다. 사전에, n(n-1)개의 데이터에 대해 각 정점에서의 거리 오름차순으로 정렬시켜 최단거리 상위 10개인 10n개를 결정하였다. 첫 번째로, 각 정점 $v_i$의 최단거리인 $r_1=d\{v_i,v_j\}$로 연결된 부분경로를 하나의 지역으로 결정하였다. $r_2$에 대해서는 지역 내 정점간 간선은 무조건 연결하고, 지역간 간선은 연결 규칙을 적용하였다. 전체적으로 하나의 해밀턴 사이클이 형성될 때까지 $r_3$ 부터는 지역간 간선만 연결하는 방법으로 정복하였다. 따라서 제안된 방법은 지역분할정복 방법이라 할 수 있다. 실제 지도상의 도시들인 TSP-1(n=26) TSP-2(n=42)와 유클리드 평면상에 랜덤하게 생성된 TSP-3(n=50)에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 TSP-1과 TSP-2는 최적해를 구하였다. TSP-3에 대해서는 Valenzuela와 Jones의 결과보다 거리를 단축시킬 수 있었다. 전수탐색 방법은 n!인데 반해, 제안된 알고리즘의 수행복잡도는 $O(n^2)$이며, 수행횟수는 최대 10n이다.
다중 프로세서 환경에서의 오류 허용에 대한 적응적 라우팅 기법은 매우 중요한 요소이다. 특히 메쉬 구조를 갖는 다중 프로세서에서의 오류를 허용하는 라우팅 기법은 구현에 있어 간결함을 제공하는 환경으로, 다수의 오류를 허용하기 위해 직사각형 모양의 오류 블록으로 구성하여 라우팅을 수행한다. 이 경우, 블록 내부의 정상적인 노드 역시 오류 노드로 간주되어 전체 노드의 사용율을 저하시키는데, 오류 블록을 몇 개의 확장된 메쉬로 나누고, 구성된 확장된 메쉬들의 관계를 DAG(Directed Acyclic Graph)로 구성하고, 이 DAG에서의 확장된 메쉬간의 최단거리를 구하여 메시지를 전송하는 RIFP (Routing for Irregular Faulty Pattern)기법으로 이를 해결하였다. 그러나, 이 기법은 노드간에 주고받는 메시지가 거치는 hop의 수가 오히려 증가되는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 증가되는 hop의 수를 억제하기 위해 목적 노드와 이웃 노드들로부터 오류 블록 경계 부분까지 직선 경로 SCP(Short-Cut Path)를 찾아 존재하는 경우, SCP를 적용하는 RIFP를 제안한다.
본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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