• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.212-215
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• 2008

In this paper, we develop the optimal path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. The MAKLINK is a set of edges which consist of the convex set. Some of the edges come from the edges of the obstacles. From the graph, we obtain the Dijkstra path between the starting point and the destination point. From the optimal path, we search the improved Dijkstra path using the graph. Finally, applying the particle swarm optimization to the improved Dijkstra path, we obtain the optimal path for the mobile robot. It turns out that the proposed method has better performance than the result in [1] through the experiment.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.6 no.1
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• pp.55-62
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• 2005

In this paper, we propose the new technique to compute the optimal route by considering the direction of distribution vehicles and the location for delivery, developing the algorithm of the shortest route to approach the location as applying the gemetic algorithm. This approach makes it possible for us to find the best route even under itineraries which include many destinations. Lively studies are currently in progress on the development of vehicle navigation software, combining PDA GPS, and electronic maps. Many web-sites are providing a varier of services which use electronic maps. Popular among these services is one that computes the optimal route between two positions that a user inputs. This service of computing the optimal route plays an important role in distribution industries such as home-delivery. For the distribution system. the construction of a vehicle regulation system enables us to calculate and manipulate the optimal route for distribution vehicles, to enhance the efficiency in making use of vehicles and labor, and to reduce costs.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.2B
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• pp.21-26
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• 2005

A routing algorithm using the Hopfield Neural Netork (HNN) is proposed in this paper. The proposed algorithm modifies the energy function for achieving the optimality of the solution and higher convergence rate. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms convensional methods both in optimality and convergence.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.157-161
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• 2003

본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.3
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• pp.73-85
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• 1999

In metropolitan area, intersections having turn Prohibitions are often found and it is important to consider them in path planning. This Paper presents a new path planning method road networks having turn prohibitions. A new road network model is proposed in which an alter-native route for each turn-Prohibition is constructed in off-line using U-turn or P-turn and then Put into road network database. The proposed network model is efficient since it requires no virtual nodes that are usually used in the conventional road networks to represent turns at intersections. In order to find a shortest path with the proposed network, a new shortest path algorithm is proposed. A knot for the turn-Prohibited node is newly defined and is used in comparing the cost of the alternative route with that of the other path.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.322-325
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• 2004

인터넷 통신과 무선 이동 통신의 발달은 최적 경로 탐색이 인터넷 웹 페이지를 통하여 서비스될 수 있도록 하였으며, CNS(Car Navigation System)를 이용한 서비스도 가능하도록 하였다. 더욱이 개인용 휴대통신 장비인 PDA나 휴대폰을 이용하여서도 그 서비스가 제공되고 있지만, 휴대폰에서의 최적 경로 표현은 화면 크기의 제약성 때문에 많은 정보를 나타내기 어려우며, 휴대폰의 환경에 맞도록 기존의 공간 DB를 수정하는 것 또한 많은 비용과 시간이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 DB를 이용하면서 사용자가 입력한 출발지와 목적지 정보를 이용하여 최적 경로 탐색을 수행하고, 탐색된 최적 경로를 일반화 알고리즘을 이용하여 휴대폰의 작은 화면에서 사용자가 쉽게 인지할 수 있도록 약도화 하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.419-422
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• 2005

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.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.1
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• pp.265-275
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• 2023

The purpose of this paper is to devise an optimal route allocation algorithm for automated vehicle(AV) in monitoring quality of road infrastructure to support the road safety. The tasks of an AV in this paper include visiting node-links at least once during its operation and checking status of road infrastructure, and coming back to its depot.. In selecting optimal route, its priority goal is visiting the node-links with higher risks while reducing costs caused by operation. To deal with the problem, authors devised reward maximizing algorithm for AVs. To check its validity, the authors developed simple toy network that mimic node-link networks and assigned costs and rewards for each node-link. With the toy network, the reward maximizing algorithm worked well as it visited the node-link with higher risks earlier then chinese postman route algorithm (Eiselt, Gendreau, Laporte, 1995). For further research, the reward maximizing algorithm should be tested its validity in a more complex network that mimic the real-life.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.607-608
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• 2016

진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.729-731
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• 2016

The efficiency of genetic algorithm may be improved, as genetic generation increases. However, a number of algorithms are needed until desired results are obtained. In addition, if Hoc unit increases when linked to a network, there may be a need to compare with all the cases, which would result in many algorithms at a time, and if a single process deals with such algorithms, the efficiency will decrease. Therefore, efficiency of overall network will be decreased in the end. Proposal algorithm in this thesis introduced cells, units of router group, for distributed processing of previous genetic algorithm. This thesis presented ways to reduce search delay time of overall network through cell-based genetic algorithm.