• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.187-189
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• 2001

이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.415-418
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• 2002

본 논문에서는 최단경로 재구성문제를 해결하는 분산알고리즘을 제안한다. 최단경로 재구성문제란 최단경로가 이미 구성되어 있는 네트워크상에서 네트워크의 토폴로지 변화가 생겼을 때 토폴로지 변화에 따라 최단경로를 재구성하는 문제이다. 본 논문에서는 여러 개의 프로세서와 링크의 추가와 삭제에 대해 최단경로 재구성문제를 효율적인 분산알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2000.10a
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• pp.364-369
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• 2000

지리 정보 시스템은 컴퓨터 능력의 향상으로 제한된 분야에서 일반적인 분야의 업무에 확대 적용되고 있다. 그 예로는 우편경로 최적화 시스템, 차량항법 시스템 등이 있다. 본 논문에서 이러한 분야에서 꼭 필요한 최단 경로 생성 알고리즘에 대해 다양하게 다루어 볼 것이다. 또한 기존에 발표된 최단경로 생성 알고리즘에 대하여 비교 및 분석하고, 추후 연구 방법을 제시하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.6
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• pp.1-9
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• 2013

The studies on the shortest path algorithms based on Dijkstra algorithm has been done continuously to decrease the time for searching. $A^*$ algorithm is the most represented one. Although fast searching speed is the major point of $A^*$ algorithm, there are high rates of failing in search of the shortest path, because of complex and irregular networks. The failure of the search means that it either did not find the target node, or found the shortest path, witch is not true. This study proposed $A^*$ algorithm applying method that can reduce searching failure rates, preferentially organizing the relations between the starting node and the targeting node, and appling it in reverse according to the organized path. This proposed method may not build exactly the shortest path, but the entire failure in search of th path would not occur. Following the developed algorithm tested in a real complex networks, it revealed that this algorithm increases the amount of time than the usual $A^*$ algorithm, but the accuracy rates of the shortest paths built is very high.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.528-531
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• 2001

Finding a shortest path on a graph is a fundamental problem in the area of graph theory. In an application where we cannot exactly determine the weights of edges fuzzy weights can be used instead of crisp weights. and Type-2 fuzzy weight will be more suitable of this uncertainty varies under some conditions. In this paper, shortest path problem in type-1 fuzzy weighted graphs is extended for type 2 fuzzy weighted graphes. A solution is also given based on possibility theory and extension principle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.397-399
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• 2001

IETF에서는 차세대 인터넷 기술인 MPLS를 도입한 망에서의 다중경로 라우팅 및 부하 분산 방식으로서 MPLS OMP(Optimized MultiPath)를 제안하였다. 그런데, MPLS OMP는 다중 경로 집합을 계산하고 이 집합에 속하는 경로들의 활용률이 동일해 지는 것을 목표로 부하를 골고루 분산하기 때문에 긴 경로와 짧은 경로가 동일하게 활용되어 대역폭을 낭비할 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 좀 더 MPLS 네트워크 자원을 효과적으로 사용하는 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 제안한 다중 경로 라우팅 방식은 최단경로의 활용률이 낮을때는 최단경로를 사용하고, 최단경로의 활용률이 높아지면 좀 더 길지만 활용률이 낮은 대체 경로 집합을 계산하여 대체 경로 집합의 경로들 중 흡수와 활용률을 반영해 무작위로 한 경로를 선택한다. 또한, 링크가 낭비되는 것을 막기 위해 링크의 활용률이 클수록 더 짧은 경로에 의해서만 사용되도록 제한한다. 그리고 계산한 대체 경로 집합의 활용률이 임계치 이상인 경우에는 대체 경로 집합의 크기를 늘린다. 시뮬레이션을 통하여 제한하는 방식과 단순한 최단 경로 방식을 비교한 결과, 제안하는 방식의 셀 손실률이 낮고, 연결 수락률이 높음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.65-69
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• 1998

차량주행안내 시스템에서 경로 안내 기능은 사용자에게 출발지와 목적지간의 최단의 경로를 찾아 주는 역할을 수행한다. 그런데 최단경로를 찾는 문제도 중요하지만, 다음과 같이 최단 경로 이외에 대체경로가 필요한 경우가 자주 발생한다. 첫째, 목적지나 출발지가 유사한 차량에 대해서 복수개의 경로를 제시함으로써, 교통량을 분산시킬수 있어, 전체 도로망의 효율을 높일 수 있다. 둘째, 운전자의 선호도가 각기 다르기 때문에 이를 만족시키기 위해서는 복수개의 경로 제시가 필요하다. 본 연구에서는 대체경로의 적합성을 평가할수 있는 지표와 유전 알고리즘 기반의 효율적인 대체경로를 탐색 기법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.3
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• pp.430-448
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• 2001

In navigation system, a primary task is to compute the minimum cost route from the current location to the destination. One of major problems for navigation systems is that a significant amount of computation time is required when the digital road map is large. Since navigation systems are real time systems, it is critical that the path be computed while satisfying a time constraint. In this paper, we have developed a HiTi(Hierarchical MulTi) graph model for hierarchically structuring large digital road maps to speedup the minimum cost path computation. We propose a new shortest path algorithm named SPAH, which utilizes HiTi graph model of a digital road map for its computation. We prove that the shortest path computed by SPAH is the optimal. Our performance analysis of SPAH also showed that it significantly reduces the computation time over exiting methods. We present an in-depth experimental analysis of HiTi graph method by comparing it with other similar works.