• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.565-569
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• 2002

본 논문에서는 방향그래프의 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하는 과정을 EMFG를 이용하여 수학적으로 해석하였다. 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하기 위해 방향그래프를 EMFG로 변환하는 방법과 접속행렬을 이용한 EMFG의 수학적 해석[10]을 적용한 최단 경로 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 시스템에 적용하여 알고리듬이 올바르게 동작하는 것을 확인하였으며, 방향그래프를 EMFG로 변환하여 해석하면 최단 시간 및 최단 경로를 파악하는 시스템의 분석 및 설계가 용이하여 시스템의 성능향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.988-995
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• 2009

One of the most popular services of Telematics is a shortest path finding from a starting point to a destination. In this paper, a dynamic shortest path finding system with forecasting result of traffic flow in the future was developed and various experiments to verify the performance of our system using real-time traffic information has been conducted. Traffic forecasting has been done by a prediction system using Bayesian network. It searched a dynamic shortest path, a static shortest path and an accumulated shortest path for the same starting point and destination and calculated their travel time to compare with one of its real shortest path. From the experiment, over 75%, the travel time of dynamic shortest paths is the closest to one of their real shortest paths than one of static shortest paths and accumulated shortest paths. Therefore, it is proved that finding a dynamic shortest path by applying traffic flows in the future for intermediated intersections can give more accurate traffic information and improve the quality of services of Telematics than finding a static shortest path applying by traffic flows of the starting time for intermediated intersections.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.5
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• pp.38-45
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• 2012

Finding shortest paths on time dependent networks is an important task for scheduling and routing plan and real-time navigation system in ITS. In this research, one-to-one time dependent shortest path algorithms based on link flow speeds on urban networks are proposed. For this work, first we select three general shortest path algorithms such as Graph growth algorithm with two queues, Dijkstra's algorithm with approximate buckets and Dijkstra's algorithm with double buckets. These algorithms were developed to compute shortest distance paths from one node to all nodes in a network and have proven to be fast and efficient algorithms in real networks. These algorithms are extended to compute a time dependent shortest path from an origin node to a destination node in real urban networks. Three extended algorithms are implemented on a data set from real urban networks to test and evaluate three algorithms. A data set consists of 4 urban street networks for Anaheim, CA, Baltimore, MD, Chicago, IL, and Philadelphia, PA. Based on the computational results, among the three algorithms for TDSP, the extended Dijkstra's algorithm with double buckets is recommended to solve one-to-one time dependent shortest path for urban street networks.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.309-310
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• 2007

본 논문은 AGV를 사용하는 물류자동화 공장에서 운송 시간을 단축하기 위해 최단 다 경로 알고리즘을 제안한다. 최단 다 경로 알고리즘은 A* 알고리즘을 보완한 것으로써 경로 분기점에서 최단 거리 선택을 위한 휴리스틱 함수($\hat{h}$(n))보다 작은 모든 간을 선택하여 저장하고 이를 재 탐색함으로써 다수의 경로를 생성한다. 생성된 경로를 본 논문에서 제안하는 소요시간 산출 방법을 이용하여 예상 소요 시간을 산출함으로써 최단시간에 목적지에 도달 가능한 최적 경로를 선택할 수 있음을 증명한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.183-185
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• 1999

주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.6
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• pp.269-277
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• 2024

With the advancement of modern IT technologies, the operation of autonomous vehicles is becoming a reality, and route planning is essential for this. Generally, route planning involves proposing the shortest path to minimize travel distance and the quickest path to minimize travel time. However, the quality of these routes depends on the topological characteristics of the road network graph. If the connectivity structure of the road network is not rational, there are limits to the performance improvement that routing algorithms can achieve. Real drivers consider psychological factors such as the number of turns, surrounding environment, traffic congestion, and road quality when choosing routes, and they particularly prefer routes with fewer turns. This paper introduces a simple path algorithm that seeks routes with the fewest turns, in addition to the traditional shortest distance and quickest time routes, to evaluate the characteristics of road networks. Using this simple path algorithm, we compare and evaluate the connectivity characteristics of road networks in 20 major cities worldwide. By analyzing these road network characteristics, we can identify the strengths and weaknesses of urban road networks and develop more efficient and safer route planning algorithms. This paper comprehensively examines the quality of road networks and the efficiency of route planning by analyzing and comparing the road network characteristics of each city using the proposed simple path algorithm.

• 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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• 2005.11a
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• pp.51-54
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• 2005

최근 도로 네트워크 환경에서 날로 증가하는 교통 수요를 충족시키고 각종 교통 문제를 해결하기 위해서 지능형교통시스템(ITS, Intelligent Transportation System)을 적용하고 있다. 특히, 첨단교통정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)은 개별 차량의 주행을 최적화시키는 시스템으로서 운전자에게 출발지에서 목적지까지 빠르고 쾌적한 주행경로를 제공하는 차량 경로계획 수립을 제공한다. 하지만 이러한 시스템은 도로 구간의 비용으로 정적인 값을 이용하므로 동적으로 변화하는 구간 비용을 가지고 도로 네트워크에서 최단 경로를 제공하기는 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 교통 혼잡을 고려한 최단 경로 탐색 연산자를 제안한다. 제안된 연산자는 현재 시간 비용과 과거의 시간 비용 변화 량을 더하여 출발지에서 목적지까지 경로를 탐색하는데 이용한다. 이러한 방법은 시간에 따라 변화하는 도로의 상황을 반영하며 출발지에서 목적지까지의 최단 경로뿐만 아니라 예상 도착 시간을 추정할 수 있다. 또한 제안된 연산자는 효율적인 도로 이용, 물류비용 감소, 응급 상황 대체, 연료 절약 및 환경 오염 감소 등의 장점을 가지며 첨단교통정보시스템에서 응용 될 수 있다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.5
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• pp.609-617
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• 2013

This paper presents a near-minimum time path planning algorithm for autonomous driving. The problem of near-minimum time path planning is an optimization problem in which it is necessary to take into account not only the geometry of the circuit but also the dynamics of the vehicle. The path planning algorithm consists of a candidate path generation and a velocity optimization algorithm. The candidate path generation algorithm calculates the compromises between the shortest path and the path that allows the highest speeds to be achieved. The velocity optimization algorithm calculates the lap time of each candidate considering the vehicle driving performance and tire friction limit. By using the calculated path and velocity of each candidate, we calculate the lap times and search for a near-minimum time path. The proposed algorithm was evaluated via computer simulation using CarSim and Matlab/Simulink.