본 논문은 현재 경찰청 및 각 지자체의 주도하에 수도권을 중심으로 새롭게 보급되고 있는 도시 교통 정보 시스템 (UTIS)과 국토해양부 및 한국 도로 공사 등을 중심으로 한 DSRC 기반의 교통 정보 시스템을 모두 활용하는 시스템 및 효율적인 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 도시 교통 정보 시스템은 무선랜과 같은 프로토콜을 이용해서, 기존 단방향 방식인 TPEG의 주요 도로 위주의 제한된 교통 정보 단점을 극복하고 많은 지선를 포함한 교통 정보를 제공하고 있다. 그러나 대부분의 운전자들이 단지 도심 내에서만 운전하는 것이 아니고 고속도로 등을 통해서 장거리 운전도 하기 때문에 고속도로 상의 DSRC 기반의 서비스도 동일 단말에서 지원해야 하나의 단말에서 다양한 서비스를 지원받을 수 있다. 따라서 본 논문의 두 개의 다른 통신 모듈의 통합된 단말 시스템을 제안하고 기존에 제안된 UTIS 기반의 분산 경로 탐색 방식을 DSRC 기반의 고속도로 교통 정보를 활용해서 새로운 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 향후 추가적으로 이루어질 연구와 현재 다른 주체들의 주도로 이루어지는 서비스를 제도적으로 보완할 수 있는 방안도 제시한다.
추적 레이다 시스템은 대양에서 운용 중인 함정 표적에 대하여 실시간으로 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 펄스방식의 추적 시스템이다. 함정에서는 추적 레이다를 혼란 또는 기만하기 위한 소프트 킬 동작을 통하여 스스로를 방어한 다. 소프트 킬 동작에는 수동적으로 동작하는 채프 등이 있고 능동적으로 동작하는 잡음 재밍 등 여러 동작들이 있다. 본 논문에서는 전자전에 대한 기본적인 개념을 이해하고 함정에서 운용중인 다양한 기만체계에 대하여 설명한다. 또한 각각의 기만체계를 대응하기 위한 레이다 시스템 설계에 대하여 설명한다.
IoT 기반 센서네트워크에서 사용자 또는 센서노드가 원하는 서비스에 접근하기 위해서는 기본적으로 서비스 탐색이 요구된다. 기존의 서비스 탐색 관련 연구는 중앙집중적인 Resource Directory(RD) 서버나 P2P 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식들은 point-of-failure나 서비스 탐색 메시지 플러딩(flooding)을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CoAP 기반 서비스 탐색 방식에 Social Web of Things(SWoT) 개념을 접목함으로써 기존 방식의 단점을 극복하고 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 바탕으로 키워드 기반 탐색과 위치 기반 탐색 등의 기능을 새롭게 추가하여 편의성을 제고하였다. 제안하는 SWoT 서비스 탐색 기술의 검증을 위해 테스트베드를 구축하여 시험하고 평가하였다.
교통분야에서 이용되는 최단경로 알고리듬은 분할탐색 기법에 기초를 두고 있다. 분할탐색 기법이란 기점으로부터 일정 영역을 분할하여 경로를 탐색, 종점가지의 경로를 구축하는 방법으로써 수형망(Tree Building)알고리듬이나 덩굴망(Vine Building) 알고리듬 등이 여기에 속한다. 그러나 이러한 분할탐색기법의 경우 교통망내에서 복수 수단간의 환승비용이 고려될 경우나 동적 최단경로를 탐색하는 경우에는 교통망을 확장하지 않으면 기종점간의 올바른 최단경로를 찾을 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 본 연구에서는 탐색 영역 문제(Searching Area Problem)라고 정의하였다. 본 연구에서는 탐색영역문제를 교통망 확장없이 해결할 수 있는 전역 탐색기법으로 유전 알고리듬을 이용하여 개발하였다.
진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 패턴 인식 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수가 증가할수록 그에 따른 차원의 증가로 인하여 기하급수적으로 늘어나는 탐색공간에 약하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 DeJong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 잇점을 얻고, 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 몇 가지 벤치마크 함수 최적화 문제와, 상품 재고 제어문제로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘 보다도 효율적인 것을 보여준다.
레이더 기술의 발전 추세 및 나날이 증가하는 대공 위협에 대한 대응시간의 단축을 위해 함정에 3차원 탐색레이더의 탑재가 선호되고 있다. 본 논문에서는 3차원 탐색레이더가 2차원 탐색레이더 대비 대응시간이 얼마나 단축되는지 실험을 통해 확인하였고 함정의 임무, 성능, 주변국 위협 현황, 경제적 여건 등 최적의 레이더 선택을 위한 고려 요소에 대해 제안하였다.
본 논문에서는 네비게이션 시스템 사용 시 교통 체증 등의 상황이 발생하여 최적 경로를 따라 가는 경우의 소요시간이 실제 예상시간보다 크게 증가하게 되는 경우 주변의 샛길을 이용하여 보다 빠른 시간에 체증 구간을 회피하여 목적지에 도착 할 수 있게 하는 알고리즘을 제안하고 이를 항법서버에 구현한다. 교통 체증상황이 발생하는 경우 경로 탐색시의 각 길에 대한 weighting 을 조절함으로써 원래 최적경로와 다른 우회로를 찾아 낼 수 있도록 한다. 상용화 되어있는 네비게이션 단말기를 사용하였으며 PC 시뮬레이터와 개발 서버를 이용하여 샛길 탐색 기능을 구현하였다. 최적경로 탐색에는 A* 알고리즘을 응용하였으며 최적경로에서 샛길 탐색구간을 구하여 전체 경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다.
본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.
영상 자료는 일반적으로 많은 정보량을 가지기 때문에 저장 공간과 전송 시간의 문제 등이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 영상 압축 기법이 사용되며 그 방법 중의 하나로 벡터 양자화가 있다. 벡터 양자화는 압축률은 높지만 시간이 많이 걸리는데, 전체 처리 시간 중에서도 영상의 각 블록에 해당하는 코드벡터를 찾기 위해 주어진 코드북을 탐색하는 단계에 소요되는 시간이 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 코드북 탐색에 소요되는 시간을 줄여 벡터 양자화를 빠르게 하기 위한 방법으로 삼각 부등식을 이용하는 빠른 코드북 탐색법을 제안한다. 제안된 방법은 삼각 부등식을 이용해 구한 하한값을 기준으로 불필요한 계산을 줄여서 탐색 속도를 증가시킨다. 제안된 방법의 평가를 의해 100장의 256$\times$256, 256 레벨 흑백 영상을 사용하였고, 기존의 전체 탐색 방법에 비해 배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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