• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.989-996
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• 2021

배터리를 동력원으로 사용하는 무인항공기의 경우 배터리 용량이 한정적이기 때문에 임무 수행에 제약이 발생할 수 있다. 이를 최소화하기 위해 임무 지역으로 이동하는 동안 소모되는 배터리를 최소화 하는 것이 중요하다. 또한 임무 계획 단계에서 배터리 소모량 예측 모델을 이용하여 임무 수행 가능성을 사전에 판단할 수 있으며 복귀 시점 선정에 기준이 될 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 환경 요소를 반영한 배터리 사용량 예측 모델을 제안한다. 무인항공기의 비행 기하 관계에 따라 요구 동력을 산출하고 이를 통해 배터리 사용량을 예측하였으며 기존에 제안된 배터리 사용량 예측 기법과 비교를 통해 검증한다. 또한 이를 목적함수로 하여 배터리 사용량을 최소화 하는 비행경로를 생성하고 최단 거리를 목적함수로 하였을 때의 결과와 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1A호
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• pp.90-95
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• 2000

Ordered Core Based Tree (OCBT) 프로토콜에서 core 스위치의 위치는 성능에 영향을 끼치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 여러 level의 core 스위치를 어디에 둘 것인가에 대한 방법을 연구한다. 제안된 알고리즘은 전체 네트워크는 3개의 논리적 계층-Small, Medium, Large-으로 나누어, 네트워크의 각 노드(라우터)들은 자기 이와의 다른 노드들로부터 자신의 노드까지의 최단경로 비용의 합을 계산한다. S지역에서 최소의 비용을 가지는 노드를 core노드로 만들고, 같은 M지역에 속한 S지역의 core 노드들은 다른 core 노드들로부터의 최단 경로 합을 계산해서 그 값이 가장 작은 노드가 레벨이 하나 높은 core 노드가 된다. 그리고 M지역에서의 core노드에서 같은 방법으로 가장 높은 레벨을 가지는 core노드를 정한다. 제안한 방법을 네트워크에서 core 노드를 정하는 두 가지 일반적인 방법과 비교한다. 첫 번째 방법은 random 방법으로 같은 수의 core 노드를 random하게 선정하는 방법이다. 두 번째 방법은 center 방법으로 각각의 S지역에서 중심에 가까운 노드를 core 노드로 만들고, M지역이나 L 지역에서의 core는 하위 레벨 core 중에서 해당 熾だ\ulcorner중심에 가까운 core로 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 mean tree cost와 join latency관점에서 비교된 다른 방법들 보다 우월한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권1호
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• pp.126-133
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• 2003

기존 능동 네트워크 기술에서의 능동 네트워크 라우팅은 정적인 토폴로지 구성을 가정하고 있다. 그러나 능동 네트워크도 기존 IP 네트워크와 마찬가지로 동적이기 때문에 네트워크의 상태에 따라 능동 패킷을 동적으로 라우팅해야 할 필요가 있다. 이와 관련해서 현재까지 PLAN 프로젝트에서 SLRP와 TCOM500 프로토콜들을 제시했으나, 두 프로토콜 모두 정적으로 구성되어 있는 토폴로지를 기반으로 하기 때문에 완전한 의미에서의 동적 라우팅 프로토콜이라고 볼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 좀 더 동적이고 기존 프로토콜과의 호환성을 갖춘 능동 네트워크 라우팅 프로토콜인 AOSPF(Active Open Shortest Path First)를 제안한다. AOSPF는 능동 네트워크 라우팅을 위해 새로운 LSA(Link State Advertisement)를 추가함으로써 OSPF를 확장한 것으로 새로 정의된 LSA는 해당 라우터가 능동 라우터임을 명시하며 이를 위해 LSA 패킷내에 OPT10N 필드에서 사용되지 않는 비트중 하나를 능동 라우터 명시 비트로 사용한다. 이러한 OSPF의 확장 방법은 멀티캐스트를 위해 OSPF를 확장한 MOSPF와 유사하다. 본 논문에서는 AOSPF의 동작 과정과 AOSPF를 통해 구성된 능동 네트워크 토폴로지 정보를 기반으로 하는 능동 패킷의 전달 방법에 대해 기술한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권6호
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• pp.458-464
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• 2013

본 논문에서는 무인 항공기의 활주로 자동 접근 알고리즘에 대해 기술하였다. 본 연구에서 자동 접근의 주요 목적은 야간에 항공기의 안전한 착륙을 돕기 위함이다. 자동 접근 기능을 사용하게 되면 항공기가 어느 위치에 있던 초기 위치를 기준으로 경로 명령이 생성된다. 경로 명령은 최단거리를 가지는 원호-직선-원호로 구성되어있다. 경로 명령을 통해 생성된 경로를 따라 이동한 다음 활주로에 접근하도록 알고리즘을 설계하였다. 항공기의 다양한 초기 위치에 대한 경로 생성 알고리즘의 시뮬레이션을 통해 1차 검증을 하였으며 이를 기반으로 실제 비행시험을 수행하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 타당성을 실증적으로 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.671-680
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• 1998

화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12B호
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• pp.1066-1080
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• 2003

본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지원하기 위한 확장가능한 2단계의 QoS 라우팅 방식을 제안한다. QoS 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다. 계층적 통신망을 위하여 제안된 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫번째 단계는 특정 응용의 요구와 관계없이 모든 수준의 도메인에서 들어오는 경계노드와 나가는 경계노드 쌍간에 도메인을 경유하는 횡단트래픽을 위한 경로의 QoS distance 값을 정기적으로 선계산한다. 두번째 단계는 응용에서의 요구가 왔을때 실행되며, 계층적 완전경로 계산에 필요한 그래프 구축을 위한 분산알고리즘이 실행된다. 이와같이 자원가용성 정보를 공시하지 않고 조회방식을 사용함으로써 정보의 flood로 생성되는 많은 통신 오버헤드를 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘에서는 또한 기존의 방식에서 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려하여 계층적 완전경로의 불완전성을 보완하였다. 마지막으로 대략적으로 계산된 계층적 완전경로부터 QoS 라우팅 문제를 체계적으로 분할하여 수준1 도메인의 경로로 확장하는 분산 알고리즘을 제안하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.870-874
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• 2018

선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.239-247
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• 2014

현대 사회의 교통은 체증, 안전, 에너지, 환경 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 이에 대한 해결방안 마련이 시급하다. 최근 해외 선진국은 차량의 증가로 인한 문제 해결을 위한 하나의 대안으로 카쉐어링 시스템에 주목하고 있다. 카쉐어링 시스템은 개인 차량의 운행 억제뿐만 아니라 교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키는 교통시스템이다. 본 논문은 카쉐어링 시스템 중 단방향 서비스 방식의 문제점 중의 하나인 차량 간 동적 불균형 문제를 개선하기 위한 대여소간 차량 재배치 알고리즘의 개발과 검증에 초점을 맞추었다. 차량 대여소간 차량 재배치 알고리즘은 카쉐어링 기관 운영자 편익을 최대화하기 위해 고안되었다. 대여소간 차량 재배치 알고리즘 적용을 위한 공간적 범위는 부산시 해운대구로 선정하였다. TransCAD를 사용하여 각 존별 Centroid를 대여소로 가정하였으며, 대여소간 최단 시간을 산출하였다. 차량 재배치 알고리즘 구현을 위한 시뮬레이션은 MATLAB을 사용하였다. 시뮬레이션은 운영 중 차량 재배치와 운영 후 차량 재배치로 각각 수행하였다. 그 결과 운영 후 총 차량 재배치 소요 시간은 59.9분으로 산출되었다. 차량 재배치 알고리즘은 Decision Tree 기법과의 비교를 통해 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2018

In South Korea, Jeju Island has a role as a test bed for electric vehicles (EVs). All conventional cars on the island are supposed to be replaced with EVs by 2030. Accordingly, how to effectively set up EV charging stations (EVCSs) that can charge EVs is an urgent research issue. In this paper, we present a case study on planning the locations of EVCS for Jeju Island, South Korea. The objective is to determine where EVCSs to be installed so as to balance the load of EVCSs while satisfying demands. For a public service with EVCSs by some government or non-profit organization, load balancing between EVCS locations may be one of major measures to evaluate or publicize the associated service network. Nevertheless, this measure has not been receiving much attention in the related literature. Thus, we consider the measure as a constraint and an objective in a mixed integer programming model. The model also considers the maximum allowed distance that drivers would detour to recharge their EV instead of using the shortest path to their destination. To solve the problem effectively, we develop a heuristic algorithm. With the proposed heuristic algorithm, a variety of numerical analysis is conducted to identify effects of the maximum allowed detour distance and the tightness of budget for installing EVCSs. From the analysis, we discuss the effects and draw practical implications.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1239-1251
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• 1999

본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지워하기 위한 효율적인 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식을 제안하고 그 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. QoS-근거 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다[21, 30]. 제안되는 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단P에서 고려중인 통신망을 그래프로 변형한다. 제안된 변형 방법은 기존의 라우팅 방식에서는 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려한다. 두 번째 단계에서는 응용이 요구하는 QoS를 만족하는 가용한 경로를 구축된 그래프 상에서 찾기 위하여 원시 노드를 나타내는 vertex로부터 출발하여 깊이우선방식과 비슷하게 탐색하는 경험적 알고리즘이 연결단위로 수행된다. 또한 그래프상의 각 vertex에서 edge를 방문하는 순서를 결정하기 위한 규칙을 제안한다. 이 규칙은 각 QoS 파라미터의 요구되는 QoS 수준에 대한 최소 정규화된 여유도에 근거한다. 제안된 라우팅 방식은 PNNI-형태의 계층적 라우팅 방식을 확장한 것으로 다중척도를 가지는 경로 선택을 구체적으로 언급하였다.