유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.
본 논문에서는, 비교적 제약이 심한 모바일 클라이언트를 위해 구현한 실시간 모바일 GIS에서, 최적의 경로탐색을 위한 최단 경로 탐색 관리자를 추가하였다. CAD파일로부터 추출한 벡터기반의 지리데이터를 사용하여 최단경로 검색의 시간비용을 줄이고자 필요한 정보를 추가하고, 처리비용에 불필요한 부담이 되는 데이터를 제외하는 처리를 한 후. 질의의 빈도가 각각 다른 MBR들간의 특성을 고려하여 상황에 맞는 최단 경로질의 처리 방법을 선택 수행하도록 하여 서버의 부담을 줄이고 처리 속도를 향상시키고자 하였다.
본 논문은 애드 혹 네트워크에서 다중 경로 설정을 위한 탐색 기법을 제안한다. 데이터 경로 설정은 요구기반 방식으로 동작하며, 소스와 목적지 노드 간의 다중 경로는 초기 경로 설정 과정에서 함께 구해진다. 이러한 다중 경로는 데이터 경로의 백업이나 부하 분산에 사용될 수 있다. 제안 방식에서는 소스와 목적지 노드 간 다중 경로를 찾기 위해, 사전 질의 방법을 사용한다. 이 방안은 중간 노드에서 응답 메시지를 처리할 때, 주변 노드와의 정보 교환을 통해 최적의 다음노드를 선택하는 방안이다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 다중 경로 체계가 경로간의 만나는 횟수를 감소시켜 다중경로의 더 좋은 분리도를 주고, 노드들이 이동하는 환경에서 더 높은 경로 생존 확률을 달성함을 알 수 있었다.
본 논문은 지금까지 해결하지 못한 난제 중 하나인 외판원 문제의 최적 해를 구하는 발견적 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기 경로를 결정하기 위해 기존의 DNN을 변형한 SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 제안하였다. 초기 해는 DNN, SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 적용하여 최소 경로 길이를 가진 방법을 선택한다. 초기 해에 대해 최적 해를 구하기 위해 먼저 삭제 대상 간선을 선택하는 방법을 결정하였으며, 이들 간선들에 대해 지역 탐색 방법인 k-opt 중에서 2, 2.5, 3-opt를 먼저 적용하고, 삭제 대상 간선들 중 삭제되지 않은 간선들에 대해 4-opt를 적용하였다. 제안된 알고리즘을 대규모의 TSP인 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 49개의 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 지금까지 발견적 방법으로는 TSP의 최적 해를 구하지 못한다는 미신을 타파하였고, TSP의 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
현재의 라우팅 프로토콜은 다양한 사용자 요구를 만족시켜주기 위해서는 네트워크의 처리량을 최대화하고 동시에 사용자의 요구 시 QoS를 보장해주는 기법이 요구되고 있다. 기존의 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일경로 라우팅으로 인해 병목현상의 단점을 지니고 있다. 즉, 원천과 목적지간 최단경로는 낮은 활용도를 나타내는 경로들이 많이 존재하지만 단일경로를 선택하므로서 폭주(congestion)의 발생확률이 높다. 최근에 들어 사용자의 QoS 요구 시, 다양한 QoS를 패킷 네트워크에서 처리할 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS 등과 같은 패킷 QoS 기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 Diffserv 네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형 (Best effort) 트래픽을 처리하기 위한 트래픽 분산 라우팅 프로토콜 (Traffic-Balanced Rout-ing Protocol''TBRP)을 제안하였으며, 최적의 중간 노드를 선택하여 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(또ierarchicalTra(fic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP)을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 유, 무선망의 통합에 따른 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 계층적 라우팅 알고리즘으로 적합하였다. 본 실험에서는 사용자의 QoS요청 시 제공되는 상호형 또는 스트리 밍 데이터를 위한 HTSRP_Q(Hierarchical Traffic-Scheduling Routing Pro-tocol for QoS)에 대해 성능이 우수함을 입증하였으며, 각 엑세스 단에서 요청하는 QoS 파라미터에 따라 자원을 최적화하여 QoS를 보장하고, 특히 지연에 민감한 트래픽을 처리하였으며, 제안한 프로토콜을 이용하여 사용자 요구 트래픽 종류에 따라 대화형 클래스, 스트리밍 클래스, 높은 순위의 상호형 클래스, 낮은 순위의 상호형 클래스, 그리고 background 클래스등 5개의 서비스 클래스로 분리하여 트래픽 특성에 맞게 처리할 수 있었다. QoS 관련 실험에서는 QoS 요청데이터를 균등하게 1에서 10Mbps 사이에 분포하였고 연결된 호에 대한 지속시간은 5분으로 하였다. 이러한 환경에서 프로토콜을 MaRS에 의해 실험을 하였고 기존의 거리-벡터 라우팅과 링크-상태 라우팅 프로토콜과 비교해서 처리량, 메시지 손실, 블럭킹율 등에서 비교적 우위의 성능을 확인할 수 있었으며, 특히, 차별화된 서비스의 특성에 맞게 라우팅 기법을 적용하므로서 망의 효율성과 안정성을 꾀할 수가 있었다. 연결 수 대 처리량에서는 HTSRP 프로토콜이 연결이 적을 때 DVR, LSR보다 우월하였으며 특히, 선형을 유지하였다. 연결 수 대 패킷 손실에서 HTSRP프로토콜에서 메시지 손실은 연결의 수가 낮거나 높을 때 다른 DVR과 LSR 라우팅 프로토콜과 유사한 결과를 나타내었다. Hotspo에서 TBRP, HTSRP프로토콜은 hotspot 연결의 수가 9일 때까지 DVR, LSR 보다 좋은 처리량를 나타냈고 HTSRP는 연결의 수가 6 이상일 때 가장 높은 처리량을 나타내었다. 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 흔재할 경우는 트래픽이 증가할수록 HTSRP_Q가 가장 월등하였으며 , 로드가 증가할수록 낮은 블록킹률을 나타내었다. 본 논문에서는 점대점 전송을 기반으로 하였다. 앞으로 다양한 응용 S/W는 멀티캐스트 기반이 예상되므로 멀티캐스트 라우팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문의 프로토콜은 원천과 목적지간의 최단경로가 폭주상태가 아닌 해당 중간 노드를 이용한다. 최단경로의 모든 링크상의 트래픽 부하가 낮을 때 중간노드의 사용은 지연을 증가시킨다. 향후 최적의 성능을 위해 보완이 필요하다. 아울러, 2계위에서는 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 혼재할 때 자동으로 네트워크의 효율적을 고려한 방법 선택이 필요하다.
현재의 라우팅 프로토콜은 다양한 사용자 요구를 만족시켜주기 위해서는 네트워크의 처리량을 최대화하고 동시에 사용자의 요구 시 QoS를 보장해주는 기법이 요구되고 있다. 기존의 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일경로 라우팅으로 인해 병목현상의 단점을 지니고 있다. 즉, 원천과 목적지간 최단경로는 낮은 활용도를 나타내는 경로들이 많이 존재하지만 단일경로를 선택하므로서 폭주(congestion)의 발생확률이 높다. 최근에 들어 사용자의 QoS 요구 시, 다양한 QoS를 패킷 네트워크에서 처리할 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS 등과 같은 패킷 QoS 기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 Diffserv 네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형 (Best effort) 트래픽을 처리하기 위한 트래픽 분산 라우팅 프로토콜 (Traffic-Balanced Rout-ing Protocol'TBRP)을 제안하였으며, 최적의 중간 노드를 선택하여 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(또ierarchicalTra(fic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP)을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 유, 무선망의 통합에 따른 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 계층적 라우팅 알고리즘으로 적합하였다. 본 실험에서는 사용자의 QoS요청 시 제공되는 상호형 또는 스트리 밍 데이터를 위한 HTSRP_Q(Hierarchical Traffic-Scheduling Routing Pro-tocol for QoS)에 대해 성능이 우수함을 입증하였으며, 각 엑세스 단에서 요청하는 QoS 파라미터에 따라 자원을 최적화하여 QoS를 보장하고, 특히 지연에 민감한 트래픽을 처리하였으며, 제안한 프로토콜을 이용하여 사용자 요구 트래픽 종류에 따라 대화형 클래스, 스트리밍 클래스, 높은 순위의 상호형 클래스, 낮은 순위의 상호형 클래스, 그리고 background 클래스등 5개의 서비스 클래스로 분리하여 트래픽 특성에 맞게 처리할 수 있었다. QoS 관련 실험에서는 QoS 요청데이터를 균등하게 1에서 10Mbps 사이에 분포하였고 연결된 호에 대한 지속시간은 5분으로 하였다. 이러한 환경에서 프로토콜을 MaRS에 의해 실험을 하였고 기존의 거리-벡터 라우팅과 링크-상태 라우팅 프로토콜과 비교해서 처리량, 메시지 손실, 블럭킹율 등에서 비교적 우위의 성능을 확인할 수 있었으며, 특히, 차별화된 서비스의 특성에 맞게 라우팅 기법을 적용하므로서 망의 효율성과 안정성을 꾀할 수가 있었다. 연결 수 대 처리량에서는 HTSRP 프로토콜이 연결이 적을 때 DVR, LSR보다 우월하였으며 특히, 선형을 유지하였다. 연결 수 대 패킷 손실에서 HTSRP프로토콜에서 메시지 손실은 연결의 수가 낮거나 높을 때 다른 DVR과 LSR 라우팅 프로토콜과 유사한 결과를 나타내었다. Hotspo에서 TBRP, HTSRP프로토콜은 hotspot 연결의 수가 9일 때까지 DVR, LSR 보다 좋은 처리량를 나타냈고 HTSRP는 연결의 수가 6 이상일 때 가장 높은 처리량을 나타내었다. 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 흔재할 경우는 트래픽이 증가할수록 HTSRP_Q가 가장 월등하였으며 , 로드가 증가할수록 낮은 블록킹률을 나타내었다. 본 논문에서는 점대점 전송을 기반으로 하였다. 앞으로 다양한 응용 S/W는 멀티캐스트 기반이 예상되므로 멀티캐스트 라우팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문의 프로토콜은 원천과 목적지간의 최단경로가 폭주상태가 아닌 해당 중간 노드를 이용한다. 최단경로의 모든 링크상의 트래픽 부하가 낮을 때 중간노드의 사용은 지연을 증가시킨다. 향후 최적의 성능을 위해 보완이 필요하다. 아울러, 2계위에서는 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 혼재할 때 자동으로 네트워크의 효율적을 고려한 방법 선택이 필요하다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권8호
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pp.1092-1097
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2011
해상에서 데이터통신은 전통적으로 위성과 RF로 이루어진다. 그러나 전송률과 비용의 제약으로 새로운 통신체계를 필요로 한다. 최근 육상의 광대역 캐리어를 해상에서 활용하고자하는 노력이 경주되고 있다. 이 논문에서는 자율망 기반의 해상통신망 모델에서 다양한 육상의 캐리어를 해상에 적용한 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 그것은 응용과 캐리어의 전송특성의 정규화된 값에 의한 최적 캐리어를 찾은 후 그 캐리어에 의한 최적경로를 선택하는(NTCR) 방식으로 기존의 최다승방식(MWR)과 성능을 비교하였다.
본 논문에저는 MoM 행렬 요소의 해석적 계산이 가능한 새로운 형태의 closed-form 그린함수 유도를 위한 최적의 근사화 경로 선택을 3-단계 근사화 방법 및 SDP(Steepest Descent Path) 방법을 고려하여 제시하였다. 본 논문의 방법으로 유도된 새로운 형태의 closed-form그린함수 계산 결과가 기존의 방법과 달리 파수 영역 그린함수의 사전조사 없이도 넓은 주파수 범위에서 보다 정확한 결과를 주고 있음을 알 수 있었다. 본 논문이 제안하는 방법의 타당성을 확인하기 위하여 몇 가지 수치 결과들을 제시하였다.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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