본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 또한, 실험을 통하여 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 real-time 어플리케이션들을 위한 보나 효과적이고 효율적으로 ant-like mobile agent들이 QoS metrics를 고려하여 네트워크상에서 목적지까지 가장 최적화된 route을 찾는 Ant 알고리듬을 바탕으로 한 QoS 라우팅 알고리듬에서의 route 선택 강화 계산방법을 제시한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 방법이 기존의 방법보다 delay jitter와 bandwidth를 우선으로 하는 real-time application에 대한 가장 최적화된 route을 보다 효과적이고 보다 네트워크 환경에 적응적으로 찾아내는 것을 확인하였다.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 모바일 ad-hoc 무선 센서 네트워크에서 전력절약과 안정된 경로의 lifetime을 효과으로 지원하기 위한 위치 기반 협력 도움 라우팅 프로토콜(LACARP : Location-Aided Cooperative-Aided Routing Protocol)을 제안한다. 제안된 라우팅 프로토콜의 기본 아이디어 및 특징은 다음과 같다. 첫째, 전력 절약 전송을 지원하기 위해서 위치기반 정보를 이용하여 경로 탐색 영역을 설정한다. 둘째, 전력 절약 및 효율성 있는 전송을 위해서 설정된 경로 탐색 영역 안에서 스몰 존 기반의 경로 탐색 방법이다. 셋째, 협력도움 전송 방법이다. 설정된 경로위로 데이터를 전송 할 때 전력절약 및 경로의 lifetime을 효과적으로 지원하기 위해서 경로가 설정되지 않은 이웃 노드들로부터 협력도움을 받는다. LACARP의 성능평가는 OPNET(Optimized Network Engineering Tool)을 사용하여 이루어졌으며 성능평가를 통하여 제안된 프로토콜은 경로의 데이터 전송효율과 전력절약 전송 효과적으로 향상 시킬 수 있음을 알 수 있다.
IT 산업이 발달하고, 정보의 양이 넘쳐날수록, 사람들은 획일화되어 제공되는 정보보다는, 스스로 다양한 경로를 통해 정보를 찾아내며, 이를 가공하여 판단하고 반응한다. 그러므로 정보 제공자들은 이러한 개인들의 성향을 만족시키기 위해 서는 획일화된 정보보다는 소비자들이 스스로 판단할 수 있도록 다양한 정보를 제공해 주어야만 할 것이다 이를 위하여 비용의 비교를 통해 경로를 선택하는 기존 알고리즘과 달리 최저비용과의 차이를 통한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구는 기존의 노드 기반 탐색법에 비해 네트워크 구조의 변화 없이 효율적으로 환승이나 회전제약을 표현할 수 있는 링크 기반 탐색법을 기반으로 운전자들의 다양한 needs를 최대한 반영할 수 있는 즉 유연한 탐색 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 이러한 목표를 위해, 기존의 최적 경로와 다경로 탐색 알고리즘을 대상으로 이론적 배경을 고찰하고, 다목적 정보제공을 위한 다경로 탐색기법을 위한 통행원리를 개념화한 후, 이를 알고리즘에 적용하는 방안을 제안하며, 가상의 네트워크에 적용하여 알고리즘 수행과정을 보여주고자 한다
지금까지의 최적경로탐색 알고리즘은 노드표지와 링크표지를 적용하는 방안이 소개되었다. 노드표지는 2개의 노드를 최적경로 탐색과정에서 동시에 고려한다. 링크표지는 2개의 링크를 탐색과정에서 동시에 고려한다. 본 연구는 2개의 회전을 탐색과정에서 동시에 고려하는 회전표지기반 최적경로탐색기법을 제안한다. 회전표지기반 최적경로탐색은 2개의 회전을 탐색과정에서 고려하기 때문에 Bellman(1957)의 최적원리에 근거한 동적프로그래밍의 최적해가 보장된다. 한편 회전표지기반 최적경로탐색은 링크표지의 극한 접근 개념을 동일하게 적용하기 때문에 링크표지를 적용하는 장점을 수용할 수 있다. 따라서 네트워크의 확장없이 노드는 복수의 방문이 허용되면서 링크는 방문이 허용되지 않는 합리적 순환통행을 반영하는 것이 가능하다. 특히 2개의 연속회전에서 나타나는 추가적인 비용구조를 반영하는 특성이 포함되어 통행비용함수의 구조를 보다 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 교통카드 단말기로 구성된 수도권 도시철도 네트워크를 대상으로 시행된 사례연구는 연속된 보행환승이 나타나는 통행에 대한 심리적 저항감을 나타내는 파라메타를 Turn Label 최적경로탐색에 도입하여 연구의 현실적 확장성을 검토하였다. 연속회전에 대한 심리적 저항값이 커지면서 통행시간 및 거리가 늘어나도 연속된 환승을 우회하는 방안으로 시뮬레이션 결과가 도출되어 Turn Label의 비용구조를 반영하는 것이 확인되었다. 향후 도로교통망 및 대중교통망의 통행비용함수에 대해 다양성을 확보하기 위한 추가적인 연구의 진행이 필요하다.
본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 수행 절차를 살펴보면 첫 번째 셀을 만들고 그 위치에서 두 번째 셀과 세 번째 그리고 네 번째 셀을 차례로 만들며 그 포인트에 에이전트를 복제 이전시키고 에이전트로 하여금 각 셀마다 최단 경로를 구하도록 하고 그 후 경쟁하여 가장 나은 요소를 찾도록 하였다.
항공교통관리란 항공교통흐름을 안전하고 신속하며, 질서 있게 소통시키는 것이다. 효율적인 항공교통관리를 위해서는 비행계획 및 비행정보를 이용하여 항공기의 경로 및 거리를 최대한 신속하고 정확하게 탐색하는 능력이 필요하다. 특히 시간에 민감한 항공운송에 있어서 효율적인 항공교통흐름 관리는 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이포인트 및 항로를 네트워크화 하여 최적의 항로를 동적으로 탐색할 수 있는 동적 항로탐색 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식은 정적 알고리즘인 다익스트라 알고리즘을 이용하는 방법으로써 일부의 항로가 기상 등의 이유로 폐쇄되었을 때 전체 항로를 다시 계산하는 문제점이 있었다. 동적 항로탐색 알고리즘은 항로의 가중치가 변경되었을 때, 해당 항로와 관련이 있는 부분만 재계산하기 때문에 기존의 방법에 비해 신속하고 정확하게 최적의 항로를 찾을 수 있다. 성능비교 결과, 동적 항로탐색 알고리즘이 기존의 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 나타났다.
환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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