최근 자전거 이용 활성화를 위한 계획들은 다른 연구들에 비해 비교적 낮다. 또한, 자전거 도로의 접근성 측면의 연구들이 활발히 진행되고 있으나, 지형적 요소와 이용자의 특성을 고려한 연구는 부족하다. 자전거 이용자는 지형적 요소로 경사도와 교차로의 영향을 많이 받으며, 최적 거리의 노선을 요구한다. 본 연구는 자전거 활용에 있어서 통학에서 경로선택을 할 때 지형적 요소를 고려한 최적 노선을 선택하는 경로기법을 제시한다. 이를 위해 최적경로의 연산에 있어서 경사도와 교차로를 고려한 식을 도출하였다. 제시된 변형식은 송파 일대에 적용하여 편도와 왕복으로 실험하였으며, 일반적인 최적경로와 비교하여 제시하였다.
환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권5호
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pp.667-674
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2011
해상 데이터통신망은 앞으로 전통적인 RF과 위성, 그리고 육상의 광대역무선접속(BWA) 기술인 무선랜, WiBro, WiMAX 등 여러 전송매체와 접속기술을 기반으로 중첩되어 형성될 전망이다. 이 논문에서는, 육상의 통신응용 서비스를 해상에서 실현하기 위해 중첩된 자율망(MANET) 기반 데이터통신망 모델과 홉 단위로 최적의 전송매체를 선택하여 최적경로를 찾는 경로배정 프로토콜(OMH-MW)을 새롭게 제안한다. 응용과 매체의 전송특성을 고려하여 개별 특성에 대해 응용에 대한 매체의 최적성을 측정하고 그것의 순위(승수)에 의거하여 매체를 링크로 선택하는 방법을 제시한다. 하나의 매체만으로 구성되는 경로만을 대상으로 최적경로를 찾는 프로토콜(MWR)과 성능 비교하였다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 표정공간으로부터 임의의 표정상태 수 개를 선택하도록 하면, 최적의 표정전이경로를 자동적으로 설정하도록 해줌으로써, 얼굴 표정 애니메이션을 실시간적으로 생성하거나 표정 제어가 가능하도록 하기 위한 기법을 기술한다. 표정공간은 약 2500개의 얼굴 표정상태 간의 거리를 구하고, 다차원 스케일링 기법을 사용하여 2차원 평면에 분포시킴으로서 형성된다. 표정공간에서 최적의 표정전이경로를 설정하기 위해서는 임의의 얼굴 표정상태를 기준으로 사분면처럼 4개의 영역으로 나눈다. 그리고 각 영역별로 최단거리에 존재하는 열굴 표정상태를 결정하고, 그 중에서 가장 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 전이시키고, 전이가 끊어진 얼굴 표정상태에서는 두 번째, 세 번째 혹은 네 번째로 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 순서대로 전이시킴으로써 완전한 표정전이경로가 결정된다. 그리고 애니메이터가 표정공간에서 대표적인 수 개의 표정상태만을 선택해주면 시스템은 자동적으로 최적의 표정전이경로를 설정하여 준다. 본 논문은 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하거나 표정 제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권6호
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pp.823-829
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2012
미래 해상데이터통신망은 광대역무선접속(BWA) 캐리어들이 중첩된 자율망(MANET)으로 모델링될 수 있다. 이러한 망 모델에서 응용 서비스별 캐리어 선호도와 선박의 위치를 함께 이용하고 경로의 홉단위 최적 캐리어를 선택하여 최적경로를 찾는 라우팅방식(CPLR)을 새롭게 제안한다. 이 방식에서는 경로의 각 선박과 목적지 선박간 거리를 고려하기 때문에 최적경로를 찾아가는 수렴성이 개선되어 라우팅 시간을 더 줄였다. 캐리어 선호도만을 고려하여 최적경로를 탐색하는 (CPR)방식과 성능을 비교하여 개선결과를 보였다.
본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
본 연구에서는 운전자들의 경로선택 행태에서 교통정보 수신율이 네트워크 전반에 미치는 영향과 각 경로의 주행조건에 대한 운전자의 학습과정에 대해서 살펴보았으며, 교통상황이 정상성 및 비정상성을 따르는 경우, 공공기관의 유입교통량의 대소에 의해 유도되는 정보의 수신율이 증가함으로써 운전자의 경로선택행동이 네트워크에 미치는 영향을 분석하고 정보의 역효과가 나타남을 밝혔다. 또한, 정보수신율이 최적비율 이하인 경우에는 총통행시간이 정보가 없이 오직 자신의 경험에만 의존하는 경우보다 감소하여 정보제공의 효과가 있었지만, 최적비율 이상으로 유동정보에 따라 경로선택을 하는 운전자가 많아지면 정보의 역효과가 발생함도 증명하였다. 나아가, 교통환경이 정상성을 /따르는 경우에는 모든 운전자의 경로조건에 대한 학습과정과 이 경험을 축적함에 따라 어느 일정한 값으로 수렴해감을 알 수 있었다. 교통환경이 비정상성을 따르는 경우에는 주행조건에 대해 돌발적인 진동과 혼란상태가 발생하고 이 경우에도 무정보 환경보다는 어느정도의 비율로 유도정보가 주어지는 것이 네트워크 전체의 통행시간을 감소시킴으로써 정보의 효과가 있음도 확인하였다. 향후, 다양한 교통류 환경을 적용한 대규모 네트워크를 대상으로 한 운전자의 경로선택과 학습행동에 대한 연구와 정보의 정도에 따른 운전자의 행동을 고려한 정보의 제공방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.
모바일 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅 프로토콜은 기존의 단일패스 라우팅 프로토콜에 비하여 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있고 혼잡을 완화시킬 수 있으며, 데이터 전달의 신뢰성을 제공할 수 있다. 하지만 멀티패스 라우팅 프로토콜에서의 경로 탐색 과정은 오버헤드가 크고 계산의 복잡도 또한 높다. 본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅을 위한 효율적인 노드디스조인트 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 지연된 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하여 최적의 노드 디스조인트 경로를 탐색하고 그중 간섭 및 충돌의 영향이 적은 경로 집합을 선택한다. 이를 통해 빠르게 트래픽을 분산시킬 수 있고 충돌로 인한 오류의 발생을 낮추어 신뢰성을 높일 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 경로 탐색 알고리즘이 최적의 멀티패스를 선택함을 확인하였다.
논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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