선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
무선 애드혹 통신망은 고정된 기간망 없이 이동 기기들이 모여서 형성하는 임시 무선 시스템이다. 무선 애드혹 통신망에서는 이동 기기들이 모여서 통신망을 형성하므로 개개의 이동 기기의 수명이 통신망 자체의 수명을 결정짓는 중요한 요소가 된다. 망의 구조에 따라서 어떠한 경우는 단지 하나의 이동 기기가 자신의 배터리를 모두 소모하고 동작을 멈추었을 뿐인데, 이것이 통신망의 분할(partition)을 가져올 수도 있다. 이처럼 이동 기기의 수명은 각 이동 기기가 가지고 있는 배터리에 의존하므로 될 수 있는 한 소모하는 에너지량을 줄여 모든 이동 기기들이 골고루 오래 살수 있도록 하는 것이 전체 통신망의 수명을 늘릴 수 있는 방안이 된다. 본 연구에서는 모든 이동 기기들이 오랫동안 함께 살 수 있도록 최적의 경로를 선택하여 통신을 하도록 하는 전력 인식 동적 소스 라우팅(Power-Aware Dynamic Source Routing: PADSR) 프로토콜을 제안한다. PADSR에서는 송신 기기가 패킷(packet) 전송을 위한 경로를 선택할 때 어떤 특정 이동 기기의가 에너지를 많이 소모하지 않도록 하기 위하여 경로 선택 시에 경로에 포함되어 있는 이동 기기들의 남아있는 배터리량과 패킷을 전달하는데 소모하게 되는 송신 에너지량을 고려한다. 따라서 PADSR을 사용하게 되면 통신망의 수명이 연장된다.
본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.
최근 개발되고 있는 GIS 기반 교통경로 안내 시스템은 자가 운전자를 위한 시스템이 대부분이다. 대중 교통에 적용된 몇몇 사례들은 환승시에 고려해야 할 시간적 제약 요소들을 반영하고 있지 않아 한계점을 지니고 있다. 대중 교통을 위한 시스템 개발에는 - (1) 이용객들이 목적지까지 이동하면서 서로 다른 교통수단간에 환승할 수 있다는 사실과 (2) 환승 시에는 이동시간, 대기 시간 등의 환승소요 시간이 있다는 것 -이 반영되어야만 한다. 본 연구에서는 다수의 교통수단이 혼재된 대중교통 네트웍에서 최적의 경로를 산출하는 방안을 제시하였다. 시간제약과 기타 서비스 가용시간 등을 고려한 최적해 또는 이에 근사한 해를 찾기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 이를 GIS에서 구현하기 위한 데이터 구조를 제시하였다.
제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선(Cognitive Radio) 네트워크에서는 노드간에 라우팅을 수행함에 있어 주사용자의 출현에 따른 스펙트럼 핸드오버 과정이 라우팅 지연 시간의 대부분을 차지하고, 경로의 신뢰성도 떨어뜨린다. 본 논문에서는 멀티 채널 환경의 인지 무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려한 분산적 라우팅 경호 선택 프로토콜을 제안한다. 각 노드는 경로 탐색시에 노드별 이용가능 채널, 이웃노드의 주사용자 출현 여부등의 정보가 담긴 메시지를 브로드캐스팅하며 이를 받은 중계 노드들은 이 메시지의 정보를 갱신하여 재전송하고 상태테이블을 유지한다. 목적노드는 메시지들을 받으면서 최적의 경로를 결정하고 그 경로로 응답메시지를 보냄으로써 경로선택을 마친다. 데이터 전송중에는 주사용자의 출현확률과 평균 출현시간을 갱신해간다. 그 중 가장 값이 낮은 채널을 선택하여 주사용자의 출현에 따른 영향이 적도록 하고, 주사용자의 출현이 발견될 시에 이용가능채널 리스트를 이용하여 전체경로를 바꾸지 않으면서 채널이동만으로 주사용자에 의한 간섭을 회피할 수 있도록 한다. 모의 실험을 통해 기존의 라우팅 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 선택된 경로의 구간별 신뢰도는 현저히 높아지고 소요되는 비용은 낮아짐을 확인하였다.
본 연구 논문에서는 RTLS(Real Time Location System)를 기반으로 하는 Y/T(Yard Tractor) Multi-Cycle System (RYMS)의 핵심기능으로써 컨테이너터미널 양 적하작업 등 저효율적인 하역 분야 개선에 목적을 둔다. 이와 같은 목적을 달성하는데 있어서는 최적 경로의 탐색과 최단 이동거리를 찾아낼 수 있도록 최적 알고리즘을 적용, Y/T를 선택하고 확정하는 기법이 요구된다. 본 연구논문에서 제안된 방식의 실험결과를 살펴보면, 평균치대비 절감 운전거리율은 12%가 되었고 최대치대비 절감 운전거리율은 23%가 되었음을 확인할 수 있었다.
ATM 네트워크에서 다양한 트래픽을 특성과 QoS 요구사항을 갖는 멀티미디어 서비스의 종단간 품질을 만족시키면서 망 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 가상경로(virtual path : VP) 의 적절한 배치 및 대역 할당을 통한 논리적 망의 구성, 호 접속 시의 종적 경로 설정, 그리고 그와 연계된 효율적인 동적 대역 관리가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 새로운 호가 시도될 때 논리적 망의 설계에서 설정된 가상경로의 대역으로 호의 품질 요구사항을 만족 시킬수 없거나 또는 미리 설정해 놓은 가상경로연결(VP Connection) 이 존재하지 않을 경우에 물리적 링크의 잔여용량을 기반으로 적절한 가상경로를 선택하여 용량을 재조정하기 위한 최적 관리 모델로서 MHR (Minimum Hop Route), MCR(Maximum Capacity Route), 그리고 MRCR (MaxMin Residual Capacity Route)방식을 제안하고 이에 대한 최적화 정식을 제안하였다. 제안된 각 최적화 모델에 대한 해를 노드의 수가 m인 네트워크에서 O(m2)의 복잡도로 구할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안된 최적화 모델이 망의 성능에 미치는 영향을 평균 호 차단률 평균 이용 링크의 수 , 그리고 노드 쌍간의 호 차단률의 분산등에 의해 망 운용의 효율성과 공평성등을 비교분석하였다.
본 논문에서는 환경과 시스템의 상호작용을 통한 경험에 의해 습득된 정보를 개체간 네트워크를 통하여 갱신하는 과정을 구성하는 연구를 하였다. 기존의 연구에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 임의의 구역에 대한 지도 정보를 습득하고 이를 바탕으로 개체들 각각의 최적의 행동 정책을 구성하는 바 이 때 각각의 체개체가 가지고 있는 최단경로에 대한 정보의 우위를 결정하는 과정을 추가하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 선택된 경로에 대한 정보를 업데이트하여 구성 된 네트워크를 통한 개체간 데이터를 동시에 공유하는 과정을 거쳐서 각각의 시스템이 스스로 정보를 갱신하는 방법을 제안하였다 또한 이 제안한 개념의 적합성을 입증하기 위하여 개체간의 정보를 통합하고 비교하는 실험을 수행하여 성공적인 결과를 얻었다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.
본 논문에서는 복잡한 환경에서 휴머노이드 로봇의 영상기반 운동계획을 제안하였다. 먼저 영상전처리 과정을 통해 작업환경에서 경로 계획으로 최적 경로를 탐색하고, 탐색된 경로의 거리와 방향각에 따라 퍼지규칙을 적용하여 보행 프리미티브를 선택하는 운동계획방법을 제안하였다. 다양한 장애물을 갖는 복잡한 환경에서 로봇의 보행 프리미티브를 사용하여 영상기반의 운동계획이 실시간으로 수행 가능하도록 설계하였다. 제안한 운동계획방법은 임베디드 비전 시스템을 사용한 휴머노이드 로봇을 실제 제작하여 실험을 통해 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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