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본 논문에서는 탐지영역에 존재하는 이동 표적의 유무 정보만을 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 PDR(Pulse Doppler Radar) 센서 노드 환경에서 인접한 PDR 센서로 부터 이동하는 표적의 경로에 따른 검출 시간차의 통계적 특성을 이용한 표적 경로 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에 사용된 변수는 실측 실험 정보를 기반으로 도출한 표적 검출 시간차와 비검출 시간차이다. 그리고 PDR 센서 탐지 영역에서 발생되는 표적 이동 경로는 센서를 관통하는 경로, 센서와 병렬로 이동하는 경로 그리고 두 센서 사이를 바라보고 진입한 후 한쪽 센서 방 향으로 향하는 3가지 경우이고, 각 경우에 대해 500회의 실험을 수행 하였다. 그 결과 각 경우에 따른 오류 검출 백분 율은 각각 5.67%, 5.83% 그리고 7.17% 으로 제한된 표적 검출 환경에서 정확하게 표적 경로를 검출한다.

This paper proposes the target path detection algorithm using statistical characteristics of an activated time lag along a moving path of target from a neighboring sensor in PDR(Pulse Doppler Radar) sensor node environment based on USN(Ubiquitous Sensor Network) with a limitation detecting only an existence of moving target. In the proposed algorithm, detection and non-detection time lag obtained from the experimental data are used. The experimental data are through repetitive action of each 500 times about three path scenarios such as passing in between two sensors, moving parallel to two sensors, and turning through two sensors. From this experiments, error detection percentages of three path scenarios are 5.67%, 5.83%, and 7.17%, respectively. They show that the proposed algorithm can exactly detect a target path using the limited PDR sensor nodes.

네트웍 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 소프트웨어 등이 작동하는 네트웍 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트웍 디자인의 관점에서 비효율적인 패스로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로 패스를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP MIB로부터의 정보를 사용하여 계층적 네트웍 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 증명하기 위해 미리 선언된 데이터를 가지고 시뮬레이션 한 결과 우회 경로를 발견함을 알 수 있다.

Network Management become more and more important issue in the network environment in which many applications such as Mail, teleconferencing, WWW and database software are operated. It can be possible for The Bridge and flouter forwarding data to select next hop device which results in routing incorrect path from the viewpoint of network design. In this paper we address the problem of finding the detour routing path due to incorrect setting on routing devices. We propose the new algorithm for finding detour routing path based on hierarchical network structure analysis using information from SNMP MIB. To prove the correctness of the proposed algorithm we have done simulation with predefined data. Simulation results show that the algorithm finds detour path correctly

최근 발생하는 자연 재난 중 홍수피해는 여름철에 집중되면서 태풍 장마로 인해 인명 피해나 재산피해로 이어진다. 이러한 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 돌발홍수 발생 시 최단 거리 알고리즘을 사용하여 경로를 검출하고 사용자에게 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 QGIS를 사용하여 트랙과 포인터를 생성한 지형 데이터를 활용하여 경로를 검출한다. 또한 시나리오를 통하여 검출된 경로로 대피하는 과정에서 돌발홍수가 발생 시 다른 최단 경로를 검출하여 사용자에게 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통하여 향후 발생하는 재난 안전 사고 위험에 안전한 대피를 할 수 있을 것으로 사료한다.

Among the recent natural disasters, flood damage is concentrated in the summer, leading to casualties or property damage due to the typhoon's rainy season. Much research is being done to reduce this damage. In this paper, we design and implement a system that detects paths and provides them to users using shortest-distance algorithms in the event of such sudden flooding. The proposed system uses QGIS to detect paths using topographical data that generated tracks and pointers. In addition, other shortest paths are detected and provided to users when sudden flooding occurs during evacuation to routes detected through scenarios. Therefore, it is assumed that the proposed system will allow users to safely evacuate from the risk of future disaster safety accidents.

본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.

In this paper, we propose a real-time obstacle detection and avoidance path generation algorithm for UAV. 2-D Lidar is used to detect obstacles, and the detected obstacle data is used to generate real-time histogram for local avoidance path and a 2-D SLAM map used for global avoidance path generation to the target point. The VFH algorithm for local avoidance path generation generates a real-time histogram of how much the obstacles are distributed in the vector direction and distance, and this histogram is used to generate the local avoidance path when detecting near fixed or dynamic obstacles. We propose an algorithm, called modified $RRT^*-Smart$, to overcome existing limitations. That generates global avoidance path to the target point by creating lower costs because nodes are checked whether or not straight path to a target point, and given arbitrary lengths and directionality to the target points when nodes are created. In this paper, we prove the efficient avoidance maneuvering through various simulation experiment environment by creating efficient avoidance paths.

본 논문에서는 SGML/XML 문서의 구 버전과 신 버전간의 타이를 계산할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 타이는 구 버전의 문서를 신 버전으로 변환하는데 소요되는 편집 스크립트로 간주할 수 있다. 제안된 알고리즘은 상향식과 하향식의 복합적인 접근 방식을 적용한다. 먼저 두 버전을 구성하는 노드간의 대응관계를 상향식으로 생성하며 하향시 너비 우선 탐색을 적용하여 편집 스크립트를 계산한다. 제안된 알고리즘은 모든 노드간의 대응 여부를 모두 조사할 필요가 없기 때문에 대응관계를 보다 빠르게 생성할 수 있다. 또한 삽입, 삭제, 그리고 갱신의 단순한 변화는 물론이고 부트리 이동과 복사의 구조적으로 보다 의미 있는 변화를 탐지할 수 있다.

This paper presents an efficient algorithm to compute difference between old and new versions of an SGML/XML document. The difference between the two versions can be considered to be an edit script that transforms some document tree into another The proposed algorithm is based on hybridization of bottom-up and top-down methods: matching relationships between nodes in the two versions are producted in a bottom-up manner and top-down breadth -first search computes an edit script. Because the algorithm does not need to investigate possible existence of matchings for all nodes, faster matching can be achieved . Furthermore, it can detect more structurally meaningful changes such as subtree move and copy as well as simple changes to the node itself like insert, delete, and update.