이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다.
Permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) is suitable for use in cleanroom environments and have advantages such as high speed, high thrust, and high precision. If the stators are arranged in the entire moving path of the mover, there is a problem in that the installation cost increases. To solve this problem, discontinuous armature arrangement PMLSM has been proposed. In this case, the mover receives a greater detent force in the section where the stator is not arranged. When a large detent force occurs, it appears as a ripple component of the thrust during PMLSM operation. If the shape of the stator is changed to reduce the detent force, the characteristics of the back EMF are changed. Therefore, in this paper, the detent force and the harmonic components of back EMF were reduced through multi-purpose shape optimization. To this end, the FEA model was constructed and main effect analysis was performed on the major shape variables affecting each objective function. Then, the optimal shape that minimizes the objective function was derived through the response surface analysis method.
Proxy MIPv6(PMIPv6)는 이동 노드를 대신하여 액세스 망에서 노드의 이동성을 지원하기 위한 네트워크-기반 이동성 관리 프로토콜이다. 기존의 PMIPv6 프로토콜에서는 이동 노드가 통신하고자 하는 상대 노드가 동일한 PMIPv6 도메인에 있는 또 다른 이동 노드인 경우에는, 두 이동 노드간에는 최적화되지 않은 경로를 따라서 패킷이 교환되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 PMIPv6 기반 망에서의 경로 최적화 기법이 제안되었다. 그렇지만, 이 기법에서는 송신측에서 전송한 패킷이 순서에 어긋나게 수신측에 도착하여 응용 계층에서의 성능 저하 문제가 발생한다. 이 논문에서는 PMIPv6 프로토콜에서 패킷의 순서 어긋남 문제를 해결할 수 있는 flush 기반의 경로 최적화 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘의 성능을 모의실험을 통하여 분석하였으며, 제안된 방법이 기존의 PMIPv6 기반의 경로 최적화보다 우수한 성능을 제공함을 알 수 있었다.
구조물이 대형화되고 복잡해짐에 따라 구조물 내부에서 사고가 발생하였을 경우 많은 인명 피해가 발생하고 있다. 기존에는 안내방송 및 화재경보 비상벨, 비상 유도등과 같이 소리와 빛으로 현재 위치에서 안전한 곳으로 대피하라는 개략적인 신호만 줄 뿐 적절한 탈출 경로를 선택함에 있어서 도움을 주지는 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 경로탐색 방안이 제안되어 왔지만 다양한 위험요소에 대한 고려나 탐색성능의 문제로 인해 실제 시스템에 적용하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 위험요소를 능동적으로 감지하고 $A^{\ast}$알고리즘을 이용하여 가장 적합한 경로로 유도할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 구조물 내 재난 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식의 장점은 높은 주파수 효율, RF간섭에 대한 강인성, 낮은 다중 경로 왜곡 등을 들 수 있다. 다중 사용자 OFDM의 채널용량을 확대하기 위해서는 사용자간의 부채널과 비트 할당의 효율적인 알고리즘을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 다중 사용자의 전송요구량을 만족하는 최적 부채널 및 비트 할당 문제를 0-1 정수계획법 모형으로 형성하고, 원래 문제의 선형계획법 완화 (linear programming relaxation)문제를 dual-decomposition과 subgradient 알고리즘을 사용하여 해를 구하는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 또한 dual-decomposition으로 구한 목적함수값은 원래 문제의 선형계획법 완화문제의 최적목적함수 간과 동일함을 증명하였다 모의실험을 통하여 다수의 문제에 대하여 원래 문제의 최적 목적항수값에 대한 dual-decomposition으로 구한 하한의 성능을 제시하였다. MQAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하고 3개의 독립적인 Rayleigh 다중 경로로 구성된 주파수 선택적 채널을 가정한 경우 MATLAB을 사용한 모의실험에서 0-1 정수계획 법으로 구한 최적해의 성능을 실험하였다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
본 논문은 소프트웨어 정의 네트워크에서 심층강화학습을 활용하여 최적의 경로를 결정하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 학습을 위한 심층강화학습 모델은 DQN 을 기반으로 하고, 입력은 현재 네트워크 상태, 발신지, 목적지 노드이고, 출력은 발신지에서 목적지까지의 경로 리스트를 반환한다. 라우팅 작업을 이산 제어 문제로 정의하며, 라우팅을 위한 서비스 품질 파라미터는 지연, 대역폭, 손실률을 고려하였다. 라우팅 에이전트는 사용자의 서비스 품질 프로파일에 따라 적절한 서비스 등급으로 분류하고, SDN에서 수집된 현재 네트워크 상태로부터 각 링크 별로 제공할 수 있는 서비스 등급을 변환한다. 이러한 변환된 정보를 토대로 발신지에서부터 목적지까지 요구되는 서비스 등급을 만족시키는 경로를 선택하도록 학습을 한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 일정한 에피소드를 진행하게 되면 올바른 경로를 선택하게 되고, 학습이 성공적으로 수행됨을 나타냈다.
확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.
건설산업은 생산성, 인력, 산업재해 측면에서 어려운 과제에 직면해 있다. 4차 산업혁명과 함께 다양한 첨단기술이 대두되면서, 건설분야에서는 이런 문제들을 첨단기술을 활용해 해결하려 노력하고 있다. 그 일환으로 다수 및 다종의 건설장비가 투입되는 토공현장에서 생산성과 안전성을 높이기 위한 건설장비 관제시스템을 개발하고 있는 중이다. 건설장비 관제시스템은 건설장비의 이동경로를 최적화해 생산성을 높이는 기능이 필수이다. 트럭의 현장 내 이동경로를 최적화하려면, 가설도로 위치를 최적화해야만 한다. 하지만 현재 가설도로의 품질에 관한 사항만 규정되어 있을 뿐, 효율적인 방식으로 가설도로의 위치를 결정하는 정형화된 프로세스는 없는 상황이다. 이에 본 논문에서는 현장조사와 면담/설문조사를 통해 가설도로의 위치결정과 관련된 요소 및 그 중요도를 파악한 뒤 이를 기반으로 가설도로의 위치 결정을 위한 방법론을 제시하였다. 이후 사례연구를 통해 해당 방법론이 토공작업의 생산성 향상에 도움이 됨을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2504-2526
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2016
Wireless sensors are always deployed in brutal environments, but as we know, the nodes are powered only by non-replaceable batteries with limited energy. Sending, receiving and transporting information require the supply of energy. The essential problem of wireless sensor network (WSN) is to save energy consumption and prolong network lifetime. This paper presents a new communication protocol for WSN called Dynamical Threshold Control Algorithm with three-parameter Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization based on residual energy (DPA). We first use the state of WSN to partition the region adaptively. Moreover, a three-parameter of particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed and a new fitness function is obtained. The optimal path among the CHs and Base Station (BS) is obtained by the ant colony optimization (ACO) algorithm based on residual energy. Dynamical threshold control algorithm (DTCA) is introduced when we re-select the CHs. Compared to the results obtained by using APSO, ANT and I-LEACH protocols, our DPA protocol tremendously prolongs the lifecycle of network. We observe 48.3%, 43.0%, and 24.9% more percentages of rounds respectively performed by DPA over APSO, ANT and I-LEACH.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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