이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
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.
기상수치예보모델의 강수물리과정은 강수 발생과 연관된 입자의 낙하속도, 부착 및 자동전환, 입자크기분포 등의 과정을 다룬다. 하지만 수치예보모델의 미세물리과정과 모수에는 상당한 불확실성이 내포되어 있다. 수치예보모델의 불확실성을 줄이기 위하여 일반적으로 모수 추정을 사용한다. 이 연구에서는 모수 추정을 위한 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전알고리즘과 하모니탐색 알고리즘을 사용하고 우리나라에서 발생한 강수사례에 대해 통합모델의 강수물리과정에서 사용하는 모수를 최적화하였다. 두 알고리즘의 서로 다른 특성으로 인해 최적화 과정 중의 차이가 보였다. 마이크로 유전알고리즘은 440회 수행 후 약 1.033의 적합도로 수렴하였고 하모니탐색 알고리즘은 60번 수행 후 약 1.031의 적합도로 수렴하였다. 이를 통해 하모니탐색 알고리즘이 마이크로 유전알고리즘보다 더 빨리 최적의 모수를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 따라서 계산비용이 방대한 기상수치예보모델의 최적화 문제에서 빠른 시간 내에 최적의 모수를 탐색해야 한다면 하모니 탐색 알고리즘이 더 적합하다는 것을 확인하였다.
다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.
주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 복층 건물에서 실내 재난상황이 발생했을 때 적절한 대피경로들을 산출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방안은 Disaster Evacuation Graph(DEG)를 도입하여, 탐색시간을 크게 단축시킨다. 또한, 대피 경로 상의 인원수용능력과 그에 따른 인원 분산을 동시에 고려한다. 경로를 탐색하는 과정은 크게 두 단계로 구성된다. 이 때 각 단계는 Horitzontal Tiering(HT)과 Vertical Tiering(VT) 단계라 한다. HT 단계에서는 특정 층 임의의 공간으로부터 계단으로 향하는 가능한 최적의 경로를 산출한다. 그리고 모든 층에 대해 HT 단계를 수행한 이후, 각 층의 모든 공간으로부터 건물 입구나 옥상과 같은 안전지대로 향하는 경로를 결정하기 위해, VT 단계에서 HT 단계의 결과들을 통합한다. 이러한 단계별 과정에서 각각, 층 내 모든 공간으로부터 계단으로 향하는 경로와 각 계단으로부터 안전지대로 향하는 경로가 산출된다. 그리고 이러한 과정에서 경로를 탐색하기 위한 그래프의 범위를 결정하기 위해 티어링(tiering) 기법이 이용된다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 빠른 탐색과 인원 분산을 위해 기존에 연구되었던 경로탐색 알고리즘들과, 경로탐색에 소요된 시간 및 사용자 대피시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 더 짧은 시간 내에 빠르게 대피할 수 있는 경로를 산출한다. 특히 경로탐색을 위한 시간복잡도 성능이 뛰어나기 때문에, 높은 층으로 구성된 큰 규모의 건물에서 유용하게 활용할 수 있다.
멀티미디어 데이터 처리나 암호화 알고리즘과 같은 계산양이 많고 빠른 시간 안에 처리되어야하는 어플리케이션들을 처리하기 위하여 재구성 가능한 논리소자와 내장형 마이크로 프로세서등이 하나의 칩에 통합된 재구성 가능한 SoC가 폭넓게 활용되고 있다. 이러한 컴퓨팅 환경의 시장적응성을 높이기위해서는 프로토타입을 제작하기 전에 설계변수에 따른 성능수치를 이미 예측하여 최소의 비용으로 시스템의 수행 시간 및 자원제약사향을 만족할 수 있는 구조를 찾아내는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 Y-chart 설계 방법의 기본 개념을 재구성 가능한 SoC에 적용가능하도록 확장하여, 시스템 수준의 설계공간 탐색 도구를 개발하였다. 구현된 설계 공간 탐색을 통한 시뮬레이션 결과는 시스템 설계자들에게 실제 포로토타입을 구축하지 않고 최적의 설계변수를 결정할 수 있게 하여 설계시간과 설계비용을 현저하게 줄여줄 것으로 기대된다.
최근 GIS 분야에서 공간 정보를 효과적으로 사용하기 위하여 다양한 원천 자료를 통합하는 것이 중요한 화두로 대두되고 있다. 일반적으로 공간 정보의 통합은 대응 공간 객체를 탐색하고 각 객체와 연동되어 있는 정보를 결합함으로써 수행된다. 하지만 어떤 공간 객체에 대응되는 다른 공간 객체를 탐색하는 것은 매우 어려운 문제로, 서로 다른 공간 객체를 탐색하기 위한 매칭 방법이 많이 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 서로 다른 건물 데이터 셋의 통합 과정에서 좌표 변환 이후에도 잔존하는 국지적 위치 오차를 고려하여 대응 공간 객체를 탐색할 수 있는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해 두 지도를 좌표 변환하고 중첩 및 위치 오차가 유사한 단위 구역을 생성한 후, 위치 오차가 유사한 단위 구역 내의 건물들을 매칭하기 위하여 유사도와 ICP(iterative closest point) 알고리즘을 이용하였다. 그리고 이러한 제안된 방법의 활용 가능성을 실험을 통하여 알아보았다.
탐색기 적용 전술유도무기의 탐색기는 전술유도무기 개발 간 제한된 직경과 무게로 설계된다. 이러한 경우, 하드웨어 특성에 의해 탐색기 시야각, 분해능, 추적 알고리즘 등의 탐색기 성능에 제한이 존재하게 되고, 이로 인해 최대 표적포착 가능거리가 정해지게 된다. 장사거리용 전술유도무기의 경우 최대 표적포착 가능거리 이전까지는 INS 순수항법 또는 GPS/INS 통합항법으로 항법 유도비행을 수행하는데, INS 순수항법은 비행시간이 증가함에 따라 항법성능이 급격하게 감소하고, GPS/INS 통합항법의 경우 재밍상황에서 항법성능이 급격하게 감소한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 최대 표적포착 가능거리와 항법장치 성능등 다양한 변수를 고려하여 전술유도무기 체계 관점에서 탐색기 영상 내 표적존재확률에 대해 분석할 수 있는 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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