• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.10 no.5
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• pp.569-575
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• 2007

This paper presents a study on a Dijkstra algorithm for shortest paths to destinations and a modified algorithm of Multicommodity Network Flow Problem Model with a network transformation for evacuation planning from railroad accident in a directed network.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.155-161
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• 2005

3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국제물류에서 이루어지고 있는 복합운송을 고려한 최적수송계획 알고리즘을 제안하고자 한다. 화물과 경유지의 고려는 운송수단에 따라 동적으로 변화하는 NP-hard문제로써 가지치기 알고리즘(pruning algorithm)을 이용하여 문제를 단순화시키고, 운송수단을 제약조건으로 한 휴리스틱 최단경로 알고리즘을 제안하였다. 이를 부산항에서 로테르담항까지 실제로 사용되는 경로문제에 적용해 봄으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.457-462
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• 2007

사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.163-178
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• 1999

Conventional shortest path searching a1gorithms are based on the partial searching method such as Dijsktra, Moore etc. The a1gorithms are effective to find a shortest path in mini-modal condition of a network. On the other hand, in multi-modal case they do not find a shortest path or calculate a shortest cost without network expansion. To copy with the problem, called Searching Area Problem (SAP), a global searching method is developed in this paper with Genetic Algorithm. From the results of two examples, we found that the a1gorithm is useful to solving SAP without network expansion.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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• pp.111-124
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• 2000

본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.4
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• pp.85-96
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• 2001

This paper discusses the problem of finding the Origin-Destination(O-D) shortest path in urban road networks that have variable special qualifies such as time windows for passing as well as geometrical special qualities such as U-turn and left-turn prohibition. The focus of this paper is motivated by the problem of finding minimum travel time paths for an advanced traveler information system (ATIS) in the context of intelligent transportation system(ITS) application. The transportation network with variable and geometrical special qualities is a more realistic representation of the urban road network in the real word. But, the traditional and existing shortest path algorithms can not search practical shortest path that variable special quality is reflected. This paper presents a shortest path algorithm which can search reasonable shortest path information for the urban ATIS application within a real time. The algorithm is based on genetic algorithm(GA). The high performance of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.3
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• pp.296-309
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• 2003

One of commercial applications of mobile computing is ATIS(Advanced Traveler Information Systems) in ITS(Intelligent Transport Systems). In ATIS, a primary mobile computing task is to compute the shortest path from the current location to the destination. In this paper, we have studied the shortest path re-computation problem that arises in the DRGS(Dynamic Route Guidance System) in ATIS where the cost of topological digital road map is frequently updated as traffic condition changes dynamically. Previously suggested methods either re-compute the shortest path from scratch or re-compute the shortest path just between the two end nodes of the edge where the cost change occurs. However, these methods we trivial in that they do not intelligently utilize the previously computed shortest path information. In this paper, we propose an efficient approximate shortest path re-computation method based on the dynamic window scheme. The proposed method re-computes an approximate shortest path very quickly by utilizing the previously computed shortest path information. We first show the theoretical analysis of our methods and then present an in-depth experimental performance analysis by implementing it on grid graphs as well as a real digital road map.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.161-170
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• 1998

기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.807-810
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• 2009

In this paper, we consider the shortest path problems in a simple polygon. The shortest path between two points inside a polygon P is a minimum-length path among all paths connecting them which don't pass by the exterior of P. A linear time algorithm for computing the shortest path in a general simple polygon requires triangulating a polygon as preprocessing. The linear time triangulating is known to very complex to understand and implement it. It is also inefficient in cases without very large input size. In this paper, we present the customized shortest path algorithms for specific polygon classes such as star-shaped polygons, edge-visible polygons, and monotone polygons. These algorithms need not triangulating as preprocessing, so they are simple and run very fast in linear time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.