본 논문은 Dijkstra 알고리즘에 기초한 최단거리 경로계획을 하며 이 경로를 추적하기 위한 슬라이딩 모드 제어를 제시한다. 슬라이딩 모드 제어기는 동적매개변수 불확실성과 입력외란이 존재 시에도 강인 점근적으로 계획된 경로를 추적하도록 한다. 더불어 작업장 내의 이동로봇의 위치를 USB 카메라에 의해 감지하며, Pin-hole 카메라모델로 하여 카메라에 의해 관측되는 작업장 내의 이륜구동로봇의 위치좌표를 결정하였으며, 이 위치를 정확히 감지하기 위해 Tsai법을 사용하여 카메라 보정한다. 시뮬레이션 결과는 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 검증하기 위해 보였다.
최근 화재 발생 시 인명 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 대형화된 도시에서는 화재 시 Mobile GIS(geographic information system)를 사용한 대피로 안내 서비스를 제공한다. 하지만 기존의 대피로 시스템에 사용되는 알고리즘 중 Dijkstra Algorithm은 비용이 음수일 경우 무한 루프나 정확한 결과값을 구하지 못하고 모든 경로를 탐색하여 적절한 최단 경로 선택함에 도움을 주지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 A* Algorithm 기반 최단 경로 안내 시스템을 제안한다. 화재 발생 시 최단 경로 탐색과 mobile GIS를 사용하여 모바일 기기에서 지도 서비스를 사용하여 최단 경로를 시각화하여 제공한다.
개인휴대단말기(Personal Digital Assistant : PDA)와 CPS 수신기 및 전자 지도를 결합하여 차량 항법 소프트웨어를 개발하는 연구는 최근 활발하게 연구되고있다[1],[2]. 많은 웹사이트에서 전자 지도를 이용한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이들 서비스 중 사용자가 지정한 두 지점 사이의 최적, 최단 거리를 계산해주는 서비스는 매우 유용하게 사용되고 있는 서비스중의 하나이다. 이러한 최적거리 및 최단거리 계산 서비스는 택배 등 물류부분에서 많이 사용되어진다. 물류시스템에서는 차량관제 시스템을 구축하여 물류차량의 최적 이동경로를 파악하고 관리함으로써 비용절간 차량 및 인력활용의 효율성을 높일 수 있다[2]. 본 연구에서는 물류차량의 이동방향과 배송지의 위치를 고려한 최적경로를 계산함으로써 배송지의 위치에 맞게 최단경로 알고리즘을 개발하였으며, 최적경로 알고리즘은 빠른 시간에 최적경로를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[3]. 이러한 방법을 사용함으로써 많은 경유지를 거치는 경우라도 빠른시간 안에 최적의 경로를 찾을 수 있다.
내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.
본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.
n개의 꼭지점을 가진 단조(monotone) 다각형은 2차원 평면상의 임의의 선분에 단조 적인 2개의 체인으로 구성된다. 단조 다각형의 내부를 경로 상에서 모두 감시할 수 있는 최소 링크를 가진 경비원 경로(watchman route with minimum links)는 최소 개수의 선분으로 구성된 경로로서 하나 이상 존재할 수 있다. 본 논문에서는 단조 다각형의 최소 링크를 가진 경비원 경로들 중에서 최단 경비원 경로를 구하는 O(n) 시간의 알고리즘을 제시한다.Abstract A monotone polygon consists of n vertices and is a union of two monotone chains with respect to some line segment in the plane. A watchman route with minimum-links is a polygonal path such that each point in the interior of the polygon can be visible from at least one point along the route. There may be more than one watchman route with minimum links for given monotone polygon. In this paper, we present an algorithm with O(n) time that finds a shortest watchman route among the watchman routes with minimum links in a monotone polygon.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 액션 게임에서 지능 캐릭터의 경로 탐색 방법을 제안하였다. 실험방법으로는 유전자 알고리즘의 특성을 살려 이동 캐릭터가 최단 경로를 선택 할 뿐만 아니라 최적경로 탐색이 가능하도록 하였다. 이 때 염색체의 코드화를 그대로 적용할 경우 많은 치사 유전자가 발생하는데 이 문제를 DNA의 행동 특성의 스플라이싱 방법을 이용하여 해결하였다. 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 지능 캐릭터가 경로를 탐색하였다.
최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.
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.
본 논문은 최단 경로 라우팅 문제의 해결을 위한 새로운 방식의 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 가변길이(variable-length) 염색체(chromosome) 구조와 그에 따른 유전자 부호화(genes coding) 기법을 설계하고, 부분 염색체(partial-chromosome)를 교환하는데 있어서 교차점(crossing-site)에 의존성이 없는 교배(crossover) 기법과 개체군(population)의 다양성(diversity)을 유지하는 돌연변이(mutation) 기법을 개발한다. 또한, 모든 부적합(infeasible) 염색체를 간단하게 치료할 수 있는 복구 함수(repair function)를 제안한다. 제안 교배 기법과 돌연변이 기법의 상호 동작은 제안 알고리즘이 개체군의 다양성을 유지하면서 해-표면(solution-surface)을 효과적으로 탐색할 수 있도록 하여 해의 최적성(optimality) 및 수렴(convergence) 속도의 향상을 도모한다. 제안 알고리즘에 의해 계산된 경로의 최적성은 유전자 알고리즘을 이용하는 기존의 알고리즘보다 우수하고, 수렴 속도도 빠르다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 대부분의 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 유전자 알고리즘 기반의 최단 경로 라우팅 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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