최근 항공교통량의 증가에 따라 보다 효율적인 항공교통흐름제어가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 효율적인 항공관제를 위하여 항공기의 흐름을 유연하게 하기 위한 알고리즘 기법을 연구하였다. 항공교통 환경은 일반 교통 환경과는 다르게 항공기 기종에 따른 수평 및 수직 분리 간격이 존재한다. 빈센티 공식을 이용하여 항로의 거리를 산출하고 다익스트라 알고리즘을 이용하여 항로의 거리에 교통량을 적용하여 가중치를 생성하고 이를 이용하여 항공기가 연료 및 시간의 낭비를 최소화하는 항로를 선택하도록 하였다. 성능평가 결과 기존의 항로 연산 알고리즘의 단순한 최단항로 산출과는 달리 제안된 알고리즘은 교통량 파악을 통한 최적항로를 선택함으로써 효율적으로 항공교통관제를 할 수 있음을 확인하였다.
Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 라우팅기능을 이용하여 목적지 노드까지 패킷을 전송한다. 노드이용 등으로 다음 홉 노드에 대한 링크를 손실하면 계속적인 패킷 전송을 위해서 새경로 탐색이 요구된다. 요구 기반 라우팅 프로토콜 AODV는 노드 이동으로 인한 경로 손실시에 다음 홉 노드의 링크 손실을 이식한 노드가 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 발신지 노드가 새경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 이 경우 새경로 탐색이나 지역 경로 탐색은 패킷의 지연을 가져오고, QoS에 나쁜 영향을 미친다. 본 연구에서는 다음 홉 노드에 대한 링크손실을 예측한 노드가 자신의 이웃 노드 중 적절한 다른 노드를 다음 홉 노드로 선택하여 경로 손실을 예방하고 QoS를 높이는 RPAODV 기법을 제안한다.
모바일 Ad hoc 네트워크에서 AODV와 DSR을 포함한 대표적인 표준 라우팅 프로토콜들은 대부분 난일 최단 경로를 구축하고 사용한다. 이러한 단일 경로 라우팅은 경로가 단절되었을 때 경로를 처음부터 다시 재구축해야 하는 번거로움과 이에 따른 부하 발생이 불가피하다. 이런 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 빠른 대체 경로 이용이 가능한 다중 경로 라우팅 프로토콜에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 AODV 기반의 지역 경로 탐색에 의한 노드 비중첩 다중 경로 검색 기법을 제안한다. 이는 송신지로부터 수신지로의 완전 분리된 노드 비중칩 다중 경로들을 최대한 많이 찾아 구축함으로 경로의 강건함을 확보하고 보다 안정적인 라우팅을 제공한다.
낮은 이동성을 갖는 무선 애드혹 네트워크에서, 에너지 고갈에 따른 링크 단절 없이 네트워크 생존시간을 오랫동안 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 일반적으로 에너지 잔량이 많이 남아 있는 노드는 트래픽 부하가 적은 노드이다. 따라서 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 결정하는 수정 AODV 라우팅 프로토콜을 제안한다. 한편, 기존 AODV에서는 경로 설정을 위해 엄청난 개수의 제어 패킷을 네트워크에 방송함으로써 전체 노드의 에너지 소비가 급격히 늘어난다. 이러한 제어 패킷을 효과적으로 줄이기 위해 발신지 노드는 대체 경로 정보를 자신의 경로 테이블에 저장하도록 하였다. 링크 단절이 발생했을 때, 경로 재설정을 시도하기 전에 발신지 노드는 경로 테이블에 저장된 대체 경로 중에서 해당 경로의 에너지 잔량 총합이 가장 큰 경로를 선택한다. 이렇게 함으로써 불필요한 AODV 제어 패킷 발생 가능성을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방식을 기존 AODV, MMBCR 방식 등과 비교했을 때 네트워크 생존 시간이 최대 40% 증대됨을 알 수 있다.
자동차 보유대수 증가에 따른 고유가와 온실가스 배출로 자전거이용의 중요성이 대두되고 있지만, 자전거이용률은 현저하게 낮은 실정이다. 자전거이용 활성화를 위한 대책으로 전국자전거도로 사업이 진행되고 있으며 각 지방자치단체에서도 자전거도로 기본계획을 수립하여 진행되고 있다. 노선 선정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 자료 처리에 대한 연구는 명확한 결과를 도출하기엔 부족한 실정이다. 자전거도로 설계 기준에 명시되어진 종단경사도 지형상황 등으로 인하여 부득이하다고 인정되는 경우에는 예외로 한다고 되어 있다. 본 연구에선 기존 자전거도로가 여수시의 지형상황을 고려하여 개설되어 졌는지, 종단경사 기준을 고려하여 연결 가능한 자전거도로 노선 선정을 제시했다. 추가요소로 차선 수, 도로 폭을 포함시켜 개설 가능한 자전거도로 중 적합한 자전거도로 노선이 산출되었다. 향후 산지가 많은 지역을 대상으로 자전거도로 선정 시 종단경사 기준의 활용 방안으로 이용될 것이다.
본 연구에서는 triazole계 항진균제인 이트라코나졸의 대량합성을 위한 효과적인 합성법을 제시하였다. Janssen Pharmaceutica에 의해 발표된 기존의 의약화학적 합성경로는 2,4-dichloroacetophenone을 출발물질로 하는 직렬(linear) 합성의 14 단계로서 전체수율이 1.4%에 불과하였고 대량합성에 부적합한 위험물질로서 methanesulfonyl chloride ($CH_{3}SO_{2}Cl$)와 수소기체 및 sodium hydride (NaH)를 사용하고 있다. 또한 고가의 1-acetyl-4-(4-hydroxyphenyl)piperazine 및 팔라듐을 사용함으로써 생산 단가가 높은 문제점이 있었다. 이를 개선하기 위해서 병렬(convergent) 합성 전략을 수립하였는데, 이트라코나졸의 대략 반에 해당하는 중간체 II와 III을 각각 합성한 다음 두 부분을 결합시키는 12단계의 합성공정을 개발하였고 전체 수율은 12.0%로서 합성효율이 크게 개선되었다. 이 과정에서 공정을 간략화하고 위험물질 및 고가의 반응물의 사용을 배제함으로써 생산 원가를 크게 절감시킬 수 있었다.
Ad hoc 환경에서 사용되는 On-demand 방식인 AODV 라우팅 프로토콜은 경로를 찾기 위하여 노드들이 가지고 있는 라우팅 테이블을 우선 검사하고, 만약 적합한 경로가 존재하지 않거나 유효하지 않은 경로, 또는 중간노드에서 경로손실이 발생하였을 경우 Route Discovery Process(RDP)를 수행하여 새로운 경로를 찾게 된다. 하지만 중 / 대형 Ad hoc 환경에서 이러한 RDP의 증가는 네트워크 성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 경로설정을 위해 사용되는 AODV 라우팅 프로토콜에 Zone 개념을 도입한 AOZDV(Ad hoc On-demand Zone and Distance-Vector Routing Protocol)를 제안한다. AOZDV는 노드의 트래픽과 전력정보를 활용하여 소스 / 목적지 노드에 Zone을 형성하고, Zone 내부에서의 라우팅은 Destination-Vector Table을 활용하는 기법으로서, 시뮬레이션을 통해 AOZDV 가 기존의 라우팅 프로토콜들에 비해 노드들의 이동성으로 인해 발생하는 경로손실 및 RDP 가 감소함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크의 특성에 맞게 수정한 라우팅 프로토콜인 MA-CBRP를 제안한다. MA-CBRP는 애드 혹 네트워크의 여러 계층적 라우팅 프로토콜 중에서도 CBRP 프로토콜 구조를 기반으로 하는 프로토콜이다. MA-CBRP에서, 메쉬 라우터는 CBRP의 Hello 메시지와 유사한 ANN 메시지를 주기적으로 전송한다. ANN 메시지는 메쉬 네트워크 내의 모든 클라이언트가 자신의 캐시에 메쉬 라우터로의 경로를 저장하고 주기적으로 갱신하도록 하며, 오버헤드를 줄이기 위해 CBRP의 Hello 메시지와는 다르게 응답을 요구하지 않는다. 메쉬 클라이언트는 ANN 메시지를 수신한 후에 메쉬 라우터에서 자신까지의 경로가 바뀐 경우에만 메쉬 라우터에게 ANN으로 얻은 경로의 역순으로 JOIN 메시지를 보내어 경로정보를 메쉬 라우터에게 등록하여 경로 관리에 따른 부하를 줄이고 경로를 더 빠르게 찾을 수 있다. 결과적으로, 네트워크에 이동하는 클라이언트의 수에 상관없이 CBRP보다 평균적으로 7%정도 낮은 오버헤드를 보여주며, 경로를 찾는데 걸리는 시간은 거의 동일한 수준을 보여주었다.
본 논문에서는 실내 환경에서 시각정보를 기반으로 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로 최적의 경로를 찾아 자율 주행하는 바퀴달린 로봇을 구현한다. 로봇은 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로의 최적의 경로를 딥강화학습으로 얻을 수 있다. 그러나 로봇이 구해진 경로로 자율 주행을 할 때 표면의 굴곡과 이물질 등의 외부적 요인으로 목적지까지 정확하게 주행하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 연구는 카메라만 장착한 로봇이 외부 요인으로 인해 최적의 경로를 이탈할 경우 이를 인지하도록 한다. 이 인지를 토대로 로봇이 스스로 경로를 보정하고 계획된 경유지와 최종 목적지점에 도달할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 위해 파이캠을 탑재한 라즈베리파이와 아두이노로 제어하는 바퀴식 자율 주행 로봇이 제작되었다. 로봇은 실내환경에서 OSX 환경의 서버와 실시간 연동하면서 계획된 최적의 경로로 시험주행을 완료하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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