오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
본본 논문에서는 Space Syntax 이론에 기반하여 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 어플리케이션을 제안한다. 이 어플리케이션은 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 한 계산을 통해 추천경로를 만든다. 이는 일반적인 네비게이션이 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 차별성을 가지며, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색한다. 오늘날 늘어난 여가시간에 따라 사람들의 레저 활동이 많아지며, 따라서 여성의 경우도 참여율에 높아진다. 이 때 여성의 경우 안전적 문제에 있어 레저 활동 장소까지의 경로를 추천하고자 한다. 본 논문에서는 제안하는 레저활동과 여성안전에 관련한 어플리케이션은 다양한 위험요소를 염두에 두어 계산을 통해 안전한 경로를 제공하는 알고리듬으로 주관적 선택사항을 적용하여, 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.
대리인증경로관리는 대리인증경로구축과 대리인증경로검증을 함께 지칭하는 개념이다. 휴대폰과 같이 한정된 컴퓨팅 파워를 갖는 클라이언트는 상대적으로 높은 계산능력이 요구되는 인증경로관리기능을 스스로 처리하지 않고 서버로 위임하여 경량화된 클라이언트를 지향할 수 있다. 본 논문에서는 대리인증경로관리 프로토콜의 하나인 SCVP에 대해 RFC 3379에서 정의한 대리인증경로관리 프로토콜 평가기준을 적용하여 그 적합성 여부를 살펴본다. 아울러 개선된 SCVP를 제안하여 평가기준을 만족하지 않는 사항을 보완하는 동시에 프로토콜의 안전성과 확장성을 증대하고자 한다.
본 논문은 무인잠수정의 동특성을 고려하지 않아 실제로 항행이 불가능한 급격히 변화하는 경로를 계획하기도 하는 기존 $A^*$ 알고리즘 기반 경로계획의 단점을 개선하기 위하여, 무인잠수정의 동특성을 고려한 항행궤적에 기반한 개선된 경로계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 $A^*$ 기반 알고리즘은 무인잠수정이 인접노드로 이동하는 경로를 직선으로 가정하여 이동비용을 계산하는 반면, 개선된 경로계획 알고리즘은 경로점 제어에 의하여 생성된 현실적 항행궤적을 노드 간의 이동경로로 설정하고 이동비용을 계산하여 최적의 경로를 계획한다. 모의실험에서 제안한 기법과 기존의 기법의 경로계획을 비교하여 본 논문의 논의가 타당함을 보인다.
본 논문에서는 동적환경의 잠재적 위험 정의와 안전한 전역경로 계획 알고리즘을 제안 하였다. 대부분의 전역경로계획 연구는 시간과 거리의 비용을 최적화 시키는데 집중하고 있다. 하지만 동적환경으로 우리 주변에 많은 위험요소가 작용하고 있다. 본 논문에서 안전한 자율주행을 위한 경로계획방법으로 위험지역에 의해 정의 된 반발력과 S*알고리즘을 이용하여 안전하고 빠른 최적의 경로계획을 이루었다.
본 논문에서는 새로운 경로 계획 방법으로 중심 이등에 의한 경로 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 곡률 반경을 이용한 경로 계획의 문제점인 각도오차가 커질수록 우회하는 현상을 보다 효율적으로 해결함을 시뮬레이션을 통하여 보인다. 또한 제안된 경로 알고리즘에 칼만 필터를 이용한 예측기를 적용시켜 로봇이 공을 추정하는데 발생할 수 있는 잡음에 강인함을 보이며 신뢰성 있는 결과를 확인한다.
장애 복구형 백본 네트워크에서 경로의 짧은 거리 및 빠른 전파 지연시간은 주 경로와 백업 경로의 설정시 활용될 수 있는 중요한 성능 인자이기에 이에 $k$-최단 분리 경로 개념은 이러한 백본 네트워크 환경에서 매우 중요하게 고려된다. 이에 본 논문에서는 선박 장비 간의 중복 메시지 전송 기능을 명세하는 IEC61162-410 표준이 적용된 장애 복구형 선박 백본 네트워크에서 $k$-최단 분리 경로 개념의 적합성을 비교 평가하였다. 성능 평가는 링크 용량, 주경로 및 백업 경로의 홉 및 거리, 트래픽 흐름의 균등 분포, 백업 경로의 장애 복구 시간, 그리고 물리 네트워크 토폴로지의 연결성 측면에서 수행되었다.
영구자석을 사용한 마커가 설치된 자기장 이동 경로에서 이동 로봇의 경로 인식을 위한 위치인식 시스템이다. 저가의 홀센서를 일정 간격의 열로 배치한 센서를 설계 제작하고, 그 센서를 이용하여 측정된 마커의 자계 값을 이용하여 경로상의 위치를 인식할 수 있도록 하였다. 마커의 극성을 인식하는 새로운 방법을 제시하고, 인식된 극성을 코드화하여 경로상의 특이점들에 배치함으로써 경로 이동 중에 그 점들의 위치를 인식하도록 하였으며, 로봇은 그 위치에서 미리 정해진 행동을 하도록 프로그램 하였다. 센서들 간의 통신 방법을 논하였고, 각 센서들에서 얻어진 정보로부터 이동 로봇의 경로상의 위치인 측방향 변위 오차와 방향각 오차를 기하학적으로 산출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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