• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.2002-2007
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• 2006

The path search method in the telematics system should consider traffic flow of the roads as well as the shortest time because the optimal path with minimized travel time could be continuously changed by the traffic flow. The existing path search methods are not able to cope efficiently with the change of the traffic flow. The search method to use traffic information also needs more computation time than the existing shortest path search. In this paper, a method for efficiency improvement of path search is implemented and its performance is evaluated. The method employs the fixed grid for adjustable heuristic to traffic flow. Moreover, in order to simplify the computation of estimation values, it only adds graded decimal values instead of multiplication operation of floating point numbers with due regard to the gradient between a departure and a destination. The results obtained from the experiments show that it achieves the high accuracy and short execution time as well.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.167-170
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• 2023

게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.30 no.5
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• pp.95-95
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• 2003

현재의 라우팅 프로토콜은 다양한 사용자 요구를 만족시켜주기 위해서는 네트워크의 처리량을 최대화하고 동시에 사용자의 요구 시 QoS를 보장해주는 기법이 요구되고 있다. 기존의 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일경로 라우팅으로 인해 병목현상의 단점을 지니고 있다. 즉, 원천과 목적지간 최단경로는 낮은 활용도를 나타내는 경로들이 많이 존재하지만 단일경로를 선택하므로서 폭주(congestion)의 발생확률이 높다. 최근에 들어 사용자의 QoS 요구 시, 다양한 QoS를 패킷 네트워크에서 처리할 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS 등과 같은 패킷 QoS 기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 Diffserv 네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형 (Best effort) 트래픽을 처리하기 위한 트래픽 분산 라우팅 프로토콜 (Traffic-Balanced Rout-ing Protocol''TBRP)을 제안하였으며, 최적의 중간 노드를 선택하여 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(또ierarchicalTra(fic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP)을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 유, 무선망의 통합에 따른 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 계층적 라우팅 알고리즘으로 적합하였다. 본 실험에서는 사용자의 QoS요청 시 제공되는 상호형 또는 스트리 밍 데이터를 위한 HTSRP_Q(Hierarchical Traffic-Scheduling Routing Pro-tocol for QoS)에 대해 성능이 우수함을 입증하였으며, 각 엑세스 단에서 요청하는 QoS 파라미터에 따라 자원을 최적화하여 QoS를 보장하고, 특히 지연에 민감한 트래픽을 처리하였으며, 제안한 프로토콜을 이용하여 사용자 요구 트래픽 종류에 따라 대화형 클래스, 스트리밍 클래스, 높은 순위의 상호형 클래스, 낮은 순위의 상호형 클래스, 그리고 background 클래스등 5개의 서비스 클래스로 분리하여 트래픽 특성에 맞게 처리할 수 있었다. QoS 관련 실험에서는 QoS 요청데이터를 균등하게 1에서 10Mbps 사이에 분포하였고 연결된 호에 대한 지속시간은 5분으로 하였다. 이러한 환경에서 프로토콜을 MaRS에 의해 실험을 하였고 기존의 거리-벡터 라우팅과 링크-상태 라우팅 프로토콜과 비교해서 처리량, 메시지 손실, 블럭킹율 등에서 비교적 우위의 성능을 확인할 수 있었으며, 특히, 차별화된 서비스의 특성에 맞게 라우팅 기법을 적용하므로서 망의 효율성과 안정성을 꾀할 수가 있었다. 연결 수 대 처리량에서는 HTSRP 프로토콜이 연결이 적을 때 DVR, LSR보다 우월하였으며 특히, 선형을 유지하였다. 연결 수 대 패킷 손실에서 HTSRP프로토콜에서 메시지 손실은 연결의 수가 낮거나 높을 때 다른 DVR과 LSR 라우팅 프로토콜과 유사한 결과를 나타내었다. Hotspo에서 TBRP, HTSRP프로토콜은 hotspot 연결의 수가 9일 때까지 DVR, LSR 보다 좋은 처리량를 나타냈고 HTSRP는 연결의 수가 6 이상일 때 가장 높은 처리량을 나타내었다. 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 흔재할 경우는 트래픽이 증가할수록 HTSRP_Q가 가장 월등하였으며 , 로드가 증가할수록 낮은 블록킹률을 나타내었다. 본 논문에서는 점대점 전송을 기반으로 하였다. 앞으로 다양한 응용 S/W는 멀티캐스트 기반이 예상되므로 멀티캐스트 라우팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문의 프로토콜은 원천과 목적지간의 최단경로가 폭주상태가 아닌 해당 중간 노드를 이용한다. 최단경로의 모든 링크상의 트래픽 부하가 낮을 때 중간노드의 사용은 지연을 증가시킨다. 향후 최적의 성능을 위해 보완이 필요하다. 아울러, 2계위에서는 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 혼재할 때 자동으로 네트워크의 효율적을 고려한 방법 선택이 필요하다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.30 no.5
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• pp.551-551
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• 2003

현재의 라우팅 프로토콜은 다양한 사용자 요구를 만족시켜주기 위해서는 네트워크의 처리량을 최대화하고 동시에 사용자의 요구 시 QoS를 보장해주는 기법이 요구되고 있다. 기존의 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일경로 라우팅으로 인해 병목현상의 단점을 지니고 있다. 즉, 원천과 목적지간 최단경로는 낮은 활용도를 나타내는 경로들이 많이 존재하지만 단일경로를 선택하므로서 폭주(congestion)의 발생확률이 높다. 최근에 들어 사용자의 QoS 요구 시, 다양한 QoS를 패킷 네트워크에서 처리할 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS 등과 같은 패킷 QoS 기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 Diffserv 네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형 (Best effort) 트래픽을 처리하기 위한 트래픽 분산 라우팅 프로토콜 (Traffic-Balanced Rout-ing Protocol'TBRP)을 제안하였으며, 최적의 중간 노드를 선택하여 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(또ierarchicalTra(fic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP)을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 유, 무선망의 통합에 따른 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 계층적 라우팅 알고리즘으로 적합하였다. 본 실험에서는 사용자의 QoS요청 시 제공되는 상호형 또는 스트리 밍 데이터를 위한 HTSRP_Q(Hierarchical Traffic-Scheduling Routing Pro-tocol for QoS)에 대해 성능이 우수함을 입증하였으며, 각 엑세스 단에서 요청하는 QoS 파라미터에 따라 자원을 최적화하여 QoS를 보장하고, 특히 지연에 민감한 트래픽을 처리하였으며, 제안한 프로토콜을 이용하여 사용자 요구 트래픽 종류에 따라 대화형 클래스, 스트리밍 클래스, 높은 순위의 상호형 클래스, 낮은 순위의 상호형 클래스, 그리고 background 클래스등 5개의 서비스 클래스로 분리하여 트래픽 특성에 맞게 처리할 수 있었다. QoS 관련 실험에서는 QoS 요청데이터를 균등하게 1에서 10Mbps 사이에 분포하였고 연결된 호에 대한 지속시간은 5분으로 하였다. 이러한 환경에서 프로토콜을 MaRS에 의해 실험을 하였고 기존의 거리-벡터 라우팅과 링크-상태 라우팅 프로토콜과 비교해서 처리량, 메시지 손실, 블럭킹율 등에서 비교적 우위의 성능을 확인할 수 있었으며, 특히, 차별화된 서비스의 특성에 맞게 라우팅 기법을 적용하므로서 망의 효율성과 안정성을 꾀할 수가 있었다. 연결 수 대 처리량에서는 HTSRP 프로토콜이 연결이 적을 때 DVR, LSR보다 우월하였으며 특히, 선형을 유지하였다. 연결 수 대 패킷 손실에서 HTSRP프로토콜에서 메시지 손실은 연결의 수가 낮거나 높을 때 다른 DVR과 LSR 라우팅 프로토콜과 유사한 결과를 나타내었다. Hotspo에서 TBRP, HTSRP프로토콜은 hotspot 연결의 수가 9일 때까지 DVR, LSR 보다 좋은 처리량를 나타냈고 HTSRP는 연결의 수가 6 이상일 때 가장 높은 처리량을 나타내었다. 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 흔재할 경우는 트래픽이 증가할수록 HTSRP_Q가 가장 월등하였으며 , 로드가 증가할수록 낮은 블록킹률을 나타내었다. 본 논문에서는 점대점 전송을 기반으로 하였다. 앞으로 다양한 응용 S/W는 멀티캐스트 기반이 예상되므로 멀티캐스트 라우팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문의 프로토콜은 원천과 목적지간의 최단경로가 폭주상태가 아닌 해당 중간 노드를 이용한다. 최단경로의 모든 링크상의 트래픽 부하가 낮을 때 중간노드의 사용은 지연을 증가시킨다. 향후 최적의 성능을 위해 보완이 필요하다. 아울러, 2계위에서는 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 혼재할 때 자동으로 네트워크의 효율적을 고려한 방법 선택이 필요하다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.3 s.89
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• pp.167-176
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• 2006

An minimum path algorithm for integrated networks with departure time constraints require considering arrival time of arriving mode, transfer time. waiting time, and departure time of next mode. Integrated network with diverse modes commonly include departure time constraints. Because public mode suck as train and airplane have fixed service schedule which provide passengers. This study developed the k-path algorithm in integrated network with time varying conditions and departure time constraints. We proposed the extended method based on entire path deletion method, and examined the application of the proposed algorithm through case study.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.1312-1318
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• 2006

One of the common services of telematics is the car navigation that finds the shortest path from source to target. Until now, some routing algorithms of the car navigation do not consider the real-time traffic information and use the static shortest path algorithm. In this paper, we prosed the method to predict the traffic flow in the future. This prediction combines two methods. The former is an accumulated speed pattern, which means the analysis results for all past speeds of each road by classfying the same day and the same time inteval. The latter is the Kalman filter. We predicted the traffic flows of each segment by combining the two methods. By experiment, we showed our algorithm gave better precise predicition than only using accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.265-270
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• 2010

Reinforcement learning performs learning through interacting with trial-and-error in dynamic environment. Therefore, in dynamic environment, reinforcement learning method like TD-learning and TD(${\lambda}$)-learning are faster in learning than the conventional stochastic learning method. However, because many of the proposed reinforcement learning algorithms are given the reinforcement value only when the learning agent has reached its goal state, most of the reinforcement algorithms converge to the optimal solution too slowly. In this paper, we present GDRLS algorithm for finding the shortest path faster in a maze environment. GDRLS is select the candidate states that can guide the shortest path in maze environment, and learn only the candidate states to find the shortest path. Through experiments, we can see that GDRLS can search the shortest path faster than TD-learning and TD(${\lambda}$)-learning in maze environment.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.234-235
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• 2012

본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘을 적용한 감속률에 따른 동적 상황인식 경로 선정 방법을 제안한다. 최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며, 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 감속률에 따른 동적 상황인식 경로 선정 방법을 제안함으로써, 최단 시간 및 최소 비용의 정보를 제공해 줄 뿐만 아니라 교통정체로 인한 사회적 비용 감소의 효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.821-824
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• 2014

선박경제운항이란 예보된 기상정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 지리적 운항경로를 바꾸거나 적절하게 엔진 출력을 조절하는 방법이 필요하다. 그러나 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 지리적 운항 경로의 결정은 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 5개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.41%, 최대 1.45% 개선시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.494-497
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• 2022

Recently, the damage caused by flash floods caused by extreme weather due to global warming is increasing. In order to reduce the damage, this paper conducted a study on the search for the shortest route of an evacuation route due to a flash flood. For this, we implemented a route search system using GIS and shape files including buildings and roads and Dijkstra's algorithm. In this study, the location of users close to the point where the flash flood occurs is identified, and the evacuation route is searched from the starting point to the destination point without passing through the dangerous point. Evacuate out of the test bed, or designate a building in the test bed as an evacuation shelter, and search for a route to the nearest evacuation shelter. Accordingly, it is expected that human damage will be reduced by providing the shortest evacuation route.