• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5723-5743
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• 2018

The evolving internet-based services demand high-speed data transmission in conjunction with scalability. The next generation optical network has to exploit artificial intelligence and cognitive techniques to cope with the emerging requirements. This work proposes a novel way to solve the dynamic provisioning problem in optical network. The provisioning in optical network involves the computation of routes and the reservation of wavelenghs (Routing and Wavelength assignment-RWA). This is an extensively studied multi-objective optimization problem and its complexity is known to be NP-Complete. As the exact algorithms incurs more running time, the heuristic based approaches have been widely preferred to solve this problem. Recently the software-defined networking has impacted the way the optical pipes are configured and monitored. This work proposes the dynamic selection of path computation algorithms in response to the changing service requirements and network scenarios. A software-defined controller mechanism with a novel packet matching feature was proposed to dynamically match the traffic demands with the appropriate algorithm. A software-defined controller with Path Computation Element-PCE was created in the ONOS tool. A simulation study was performed with the case study of dynamic path establishment in ONOS-Open Network Operating System based software defined controller environment. A java based NOX controller was configured with a parent path computation element. The child path computation elements were configured with different path computation algorithms under the control of the parent path computation element. The use case of dynamic bulk path creation was considered. The algorithm selection method is compared with the existing single algorithm based method and the results are analyzed.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.393-403
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• 2022

도심지역 교통문제의 해결책으로 제시되고 있는 UAM의 초기 운영 형태는 다양한 연구에서 현재 항공기 중 VTOL 기체와 유사 할 것으로 제시되고 있다. 고정익 항공기가 이·착륙하는 활주로의 방향 결정과 유사한 형태로 VTOL 기체의 이착륙이 이루어지는 버티포트는 기체의 이·착륙 과정의 출발 및 도착의 비행 방향을 바람의 방향을 고려하여 정하도록 하고 있다. 일반적으로 공항이 건설되는 지역과 다르게 도심지의 경우 새로운 건물의 건축 등 지형 또는 장애물 변화 환경에 따라 바람의 특성이 지속적으로 변화될 수 있는 여건이 예상된다. 본 연구에서는 버티포트의 위치가 예상되는 도심 위치에서 이착륙 방향 검토를 위한 장기간의 실제 관측 데이터를 풍배도를 사용하여 비교 후 관측 기간 및 관측 위치에 따라 지상 바람의 특성과 주 바람의 방향이 변화 가능성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.171-178
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• 2016

지상 관제소에 근무하는 항공관제사와 비행중인 항공기는 무전기를 이용하여 음성통신을 한다. 항공기에서 송신하는 음성신호는 전국에 있는 다수의 지상사이트에 동시에 수신된다. 이때 항공관제사는 항공기와의 거리, 속도, 기상상태, 안테나와 무전기 조정상태 등에 따라 다양한 품질의 음성신호를 수신하게 된다. 항공관제사는 매 순간 최적의 음성신호를 찾아 항공기와 최적의 상황에서 음성통신을 수행한다. 그러나, 현재는 입력된 음성의 음량(Gain)을 기준으로 CD(: Carrier Dectect)값이 우수하다고 판단되는 신호를 최적채널로 선택하지만, 이는 잡음이 통화품질에 미치는 영향을 고려하지 않기에 최적채널을 선택한다고 볼 수 없다. 본 논문을 통해 수신된 음성신호에서 잡음을 제거한 후 사용자가 최적채널을 선택할 수 있도록 수치화된 정보 및 개선된 음질의 음성신호를 제공할 수 있었다. 이를 이용하여 항공기 관제 또는 훈련감청시스템 운용 시 향상된 품질의 채널을 선택하여 안전사고 예방, 훈련 능력향상 등을 기대할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.276-290
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• 2023

현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.