본 논문은 미지의 공간 그래프에 대한 실시간 최단 경로 탐색 알고리즘인 $RTA{\ast}$ 알고리즘과 $PHA{\ast}$ 알고리즘을 소개하고, 예제 그래프를 통해 이들의 특성을 설명한다. 또 3차원 온라인 게임 환경인 언리얼 토너먼트(Unreal Tournament) 게임과 Gamebots 시스템을 이용하여 두 알고리즘 간의 탐색 최적성과 효율성을 비교하였다. 이 실험을 통하여 $PHA{\ast}$ 알고리즘은 언제나 최선의 경로를 탐색하지만 이동경로가 많고, 시간이 많이 걸릴 수 있으며, $RTA{\ast}$는 최적의 경로 혹은 차선 경로를 빠른 시간 내에 탐색함을 확인 하였다. 따라서 이러한 특성을 바탕으로 주어진 탐색 환경의 조건에 따라 두 알고리즘을 선택적으로 적용함으로써 보다 높은 효과를 얻을 수 것으로 기대한다.
본 논문에서는 시작 노드와 목적지 노드 까지의 최단경로를 중점으로 가장 인접한 경유지를 선택하고 경유지가 다수일 경우 하모니서치 알고리즘을 통해 최적의 경로를 탐색하는 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 기존의 사용자의 현 위치에서 인접한 경유지를 추천해주는 시스템과 달리 목적지까지의 경로 전체에서 가장 인접한경유지를 선택해준다는 차별점이 있다. 그렇게 선택된 경유지들은 하모니서치 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 제안한다. 본 논문의 기법은 최단경로의 이탈을 최소화한 경유지 선택으로 거리, 시간, 비용적 측면에서 효율적이며 길을 헤매서 생기는 불필요한 지연을 최소화할 수 있다. 자율주행, 비행기, 선박, 드론 등 최적 경로 이탈시 큰 손실을 안기거나 위험한 시스템에 적용시 큰 효과를 거둘 수 있다.
본 논문에서 우리는 교통 네트워크가 포함된 L$_1$ 평면에서 최단거리 경로를 구하는 알고리즘을 제안한다. 교통 네트워크는 더 빠르게 움직일 수 있는 도로를 나타내는 평행한 선분들로 구성된다. 시작점 s가 주어 질 때, 알고리즘은 최단경로지도(SPM)를 만드는데, 이 지도를 통해서 s 로부터 임의의 평면상의 점 t까지의 최단거리를 O(log n) 시간에 찾을 수 있다. 우리는 이 SPM을 O(nlog n) 시간에 구하는 평면 스윕(plane sweep) 형태의 알고리즘을 설계할 것이다.
최근 넓은 활동 범위를 제공하고 작업 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 자율 이동 로봇에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이 논문은 이동로봇이 장애물을 회피하여 최단 경로를 통해 목적지에 도착할 수 있는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 검증하도록 한다. 제안된 알고리즘은 micro-GA와 $\lambda$-geometry MRA을 사용한 알고리즘이다. 시뮬레이션 영역은 320(가로)$\times$200(세로) 픽셀로 제한하고, 한 픽셀의 단위를 1cm로 하였다. $\lambda$-geometry MRA 만을 사용하여 경로를 계획했을 경우에는 경로 계획을 위한 방향성은 제공하였지만 최단 거리 경로는 제공하지 못했다. 반면 micro-GA를 함께 사용했을 경우에는 최단 경로 탐색이 가능하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 경로의 방향성과 함께 최단 경로 탐색을 제공하고 있다.
다각형 내부에 위치한 두 점 사이의 최단 경로는 다각형의 외부를 지나지 않는 경로 중에서 길이가 가장 짧은 경로를 말한다. 일반적인 단순 다각형에서 최단 경로를 구하는 선형 시간 알고리즘은 매우 복잡한 과정으로 알려진 삼각분할을 전처리과정으로 수행해야 한다. 따라서 이론적으로는 최적인 시간복잡도를 갖지만, 실제적으로는 구현이 어려울 뿐만 아니라 입력의 크기가 매우 크지 않은 한 수행 시간이 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 다각형 내부의 모든 점들을 볼 수 있는 선분이 존재하는 다각형 부류인 선분가시 다각형의 내부에 위치한 두 점 사이의 최단 경로를 구하는 선형 시간 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 삼각 분할을 필요로 하지 않으며, 볼록 외피 구축 등 단순한 절차만으로 구성되어 있어 구현이 용이할 뿐만 아니라 수행 속도도 빠르다
본 연구에서는 최단경로 탐색 소요시간을 줄이기 위한 목적으로 탐색영역을 축소하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 출발노드와 목적노드를 최소의 노드 수로 연결하면서 직선거리의 합이 최소인 임시경로를 구축하고, 구축된 임시경로의 부하량 보다 적은 부하량의 경로를 연결할 가능성이 있는 노드들을 찾는 것이다. 하나의 노드에서 출발노드까지의 직선거리와 목적노드까지의 직선거리 합이 임시경로의 부하량을 최소 가로 부하량 원단위로 나눈 값보다 적을 경우, 그 노드는 임시경로 보다 더 적은 부하량을 가질 수 있는 경로를 구성할 가능성이 있는 노드가 된다. 이와 같은 노드들만을 탐색영역으로 하면 탐색영역이 축소됨에 따라 최단경로 탐색 소요시간을 줄일 수 있게 된다. 개발된 알고리즘은 큰 탐색영역에서 출발노드와 목적노드가 가까울 경우 더욱 효과적이다.
최단 경로 문제는 통신 강이나 로봇 경로 계획등과 같은 다양한 응용분야에 적용이 가능한 벤치 마크 문제로서 많은 효율적인 알고리즘들이 개발되어 왔다 그러나 기존의 방법들이 고전적인 컴퓨팅 모델에 기반하여 설계된 반면에 본 논문에서는 최단 경로 문제를 풀기 위하여 microfluidics기반의 MEMS 기술을 사용한 새로운 형태의 계산 모델(fluidic computing)을 제 시 하고 실험, 분석하였다.
교통 네트워크에서 하나의 노드로부터 다른 노드로 가는 최단 경로 탐색은 탐색속도와 함께 정확성도 매우 중요시되고 있다. 기존 $A^*$ 알고리즘은 빠른 탐색속도가 큰 장점이기는 하지만, 분석네트워크가 다소 복잡하고, 링크수가 많은 대규모 네트워크에서는 최단 통행경로를 가까운 노드의 순서대로 단계적으로 찾아내는 데 정확도가 다소 낮은 약점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 $A^*$ 알고리즘의 평가함수와 알고리즘을 수정하여 정확성을 높일 수 있도록 하였다. 구체적으로는 평가함수를 선적인 개념에서 면적인 개념으로 전환하였고, 계산단계의 진행과정에서 실제 부하량이 적을수록 무조건 좋은 것이 아니라, 부하량이 커도 목표노드에 가까운 것이라면 더욱 최단경로에 유리하다는 개념을 도입한 것이다. 마지막으로 평가함수 값은 반복계산을 수행할수록 적어야 하는데, 이렇지 못할 경우, 피드백 기능을 부가하여 탐색 정확도를 높이도록 알고리즘을 수정하였다. 이렇게 개선된 알고리즘을 실제 네트워크상에서 적용해 본 결과, 유용성이 있는 것으로 밝혀졌다.
최신 IT 기술의 발달로 자율주행 자동차의 운행이 현실화되고 있으며, 이를 위해 경로 탐색은 필수적이다. 일반적으로 경로 탐색에서는 이동거리를 최소화하는 최단거리 경로와 이동 시간을 최소화하는 최단시간 경로가 제시된다. 그러나 이러한 경로의 품질은 도로망의 그래프 위상적 특성에 따라 달라진다. 도로망의 연결구조가 합리적이지 않으면 라우팅 알고리즘의 성능 개선에 한계가 있다. 실제 운전자들은 회전 횟수, 주변 환경, 교통체증, 도로 품질 등의 심리적 요소를 고려하며, 특히 회전이 적은 경로를 선호한다. 본 논문에서는 도로망 특성을 평가할 때 최단거리와 최단시간 경로뿐 아니라 회전이 가장 적은 경로를 찾는 단순 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 국내외 20개 주요 대도시 도로망의 연결 특성을 비교 평가하고, 도로망의 강점과 약점을 파악하여 효율적이고 안전한 경로 탐색 알고리즘을 개발할 수 있다. 제안된 단순 경로 알고리즘을 활용하여 각 도시의 도로망 특성을 비교 평가함으로써 도로망의 품질과 경로 탐색의 효율성을 종합적으로 검토한다.
기존 경로 탐색 알고리즘은 최단거리, 최단시간 등 교통지표를 계수로 활용한 최단경로탐색 알고리즘에 국한되어 있다. 본 연구에서는 이용자 선호도에 따른 안전, 환경 비용을 추가한 대중교통 경로 탐색 알고리즘을 도출하였다. 알고리즘 적용 및 평가 방안으로 Macro Simulation인 VISUM으로 분석을 시행하였다. 안전, 환경 저항값에 따라 버스보다 지하철을 이용한 경로를 더 선호하였으며, 우회하더라도 안전하고 환경적인 경로를 선택하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 안전, 환경을 고려한 타 경로탐색 알고리즘 검증 시 활용이 가능하며, 향후 스마트폰 Application에 이용자 선호에 따른 경로탐색 알고리즘을 도입할 시 안전, 환경에 대한 경로를 선택하여 이용자들에게 매우 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 이를 통해 이용자 친화적인 측면의 정보제공 질 향상을 도모할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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