본 논문에서는, 비교적 제약이 심한 모바일 클라이언트를 위해 구현한 실시간 모바일 GIS에서, 최적의 경로탐색을 위한 최단 경로 탐색 관리자를 추가하였다. CAD파일로부터 추출한 벡터기반의 지리데이터를 사용하여 최단경로 검색의 시간비용을 줄이고자 필요한 정보를 추가하고, 처리비용에 불필요한 부담이 되는 데이터를 제외하는 처리를 한 후. 질의의 빈도가 각각 다른 MBR들간의 특성을 고려하여 상황에 맞는 최단 경로질의 처리 방법을 선택 수행하도록 하여 서버의 부담을 줄이고 처리 속도를 향상시키고자 하였다.
도로교통망과 대중교통망에서 요금을 부과하는 기본방식은 진입-진출요금체계이다. 진입-진출요금체계는 HI-PASS 및 대중교통카드를 이용하는 단말기를 통과하는 방식으로 적용된다. 한편 진입-진출요금을 고려해서 경로를 탐색하는 문제는 경로의 열거를 포함하는 비가산성문제를 포함하고 있다. 이는 모든 경로를 열거해서 최적해를 도출하는 NP-완전문제로 알려져 있다. 지금까지 진입-진출요금에 대한 해법은 도로망을 대상으로 네트워크를 변형하는 기법이 제안되었으며 교통카드가 일반화된 대중교통망과 같이 환승, 다수단, 복수단말기와 같이 네트워크확장이 요구되는 상황에서는 검토되지 않았다. 본 연구는 교통카드단말기로 구성된 대중교통망에 대하여 링크표지를 도입해서 네트워크확장을 우회하면서 One-to-One K-경로탐색을 통해 경로를 열거함으로서 최적해를 선정하는 방안을 마련하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비교적 적은 경로집합을 구성하기 때문에 컴퓨팅 파워의 부담없이 최적해를 도출하는 것이 가능하며, 경로간 민감도를 비교하기 용이한 측면에서 보다 일반화된 최적경로해법으로 활용이 가능하다.
본 논문에서는 기본적으로 라우팅(routing) 메커니즘을 이용하는 개미 알고리즘(ant algorithm)을 이용하여 실시간으로 변화하는 교통 상황과 U턴, P턴 및 회전제약(좌회전 및 U턴 금지)을 고려하여 다수의 최적경로를 제한된 시간내에 탐색제시 할 수 있는 경로 유도 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 기존 최적경로알고리즘과 비교하여 회전 제약 상황을 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 장점이 있다.
게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.
도로면 크랙실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 공법으로 국내외에 서는 1990년대 초반부터 기존 도로면 크랙실링 작업의 생산성, 안전성 및 품질의 균일성 확보를 목적으로 크랙실링 자동화 장비의 개발을 위한 지속적인 연구개발 노력을 수행해 왔다. 도로면 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 특히 경로계획은 주어진 작업 영역 내에서 개발 장비로 하여금 실링될 크랙 네트워크를 시간 효과적으로 횡단할 수 있도록 하는 운항 정보를 제공하게 되므로 이는 개발 장비의 성능을 결정 짖는 매우 중요한 연구주제라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 작업 영역 내 경로계획 데이터의 효과적인 모델링을 통해 크랙실링 자동화 장비의 최적 경로계획 알고리즘을 개발하는 것으로써, 경로 집합전체를 완전 탐색하는 2단계 트리 알고리즘과 크랙의 순열만을 탐색하는 1단계 트리 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 성능 측정 및 분석을 통해 최적 경로계획 알고리즘의 적용 범위와 그에 따른 성능 향상 정도를 평가하였다. 이 연구의 결과는 도로면 크랙실링 자동화 장비의 생산성 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 Localized Aptive QoS 라우팅을 위해 POMDP(Partially Observable Markov Decision Processes)와 Exploration Bonus 기법을 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, POMDP 문제를 해결하기 위해 Dynamic Programming을 사용하여 최적의 행동을 찾는 연산이 매우 복잡하고 어렵기 때문에 CEA(Certainty Equivalency Approximation) 기법을 통한 기댓값 사용으로 문제를 단순하였으며, Exploration Bonus 방식을 사용해 현재 경로보다 나은 경로를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 다중 경로 탐색 알고리즘(SEMA)을 제안했다. 더욱이 탐색의 횟수와 간격을 정의하기 위해 $\phi$와 k 성능 파라미터들을 사용하여 이들을 통해 탐색의 횟수 변화를 통한 서비스 성공률과 성공 시 사용된 평균 홉 수에 대한 성능을 살펴보았다. 결과적으로 $\phi$ 값이 증가함에 따라 현재의 경로보다 더 나은 경로를 찾게 되며, k 값이 증가할수록 탐색이 증가함을 볼 수 있다.
사용자최적통행배정모형과 확률적 사용자최적통행배정모형에서 통행배정의 기준이 되는 경로의 통행시간은 일반적으로 경로를 구성하는 링크 통행시간과 교차로에서 발생하는 회전지체의 합으로 계산된다. 이러한 통행배정방식에는 운전자의 통행행태가 결정되는 주요원인이 될 수 있는 운전자의 실제적 경로인지과정 및 선택과정이 반영되지 않아 편향된 배정결과가 도출되는 가능성이 존재한다. 확률적 사용자최적통행배정모형에서 링크의 통행시간에 대한 통행분포함수로 가정하여 경로인지비용을 반영하려는 노력은 있었으나, 프로빗(Probit) 모형의 단전된 통행시간분포 함수 또는 로짓(Logit)모형의 링크통행시간의 독립성과 같은 이론적으로 불합리한 가정에 의존하여 시도되었지 경로인지비용 반영에 대한 근본적인 결실은 아니었다. 사용자최적통행배정모형에서 경로인지비용을 반영하지 못했던 가장 중요한 이유는 출발지, 도착지, 경로, 링크에 따라 각기 상이한 통행인지비용의 계산 값이 도출되기 때문이다. 따라서 최적의 경로를 선택하기 위해서는 각 기종점을 연결하는 모든 경로의 통행시간을 비교해야 하는 경로열거문제가 대두되며, 교통망의 규모가 증가됨에 따라 지수적으로 증가하는 경로의 수는 계산을 실패하게 되는 원인이 된다. 본 연구에서는 출발지와 목적지 간에 경로를 열거하지 않고 사용자 최적 통행배정모형에 경로인지비용을 반영하는 방안 을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 방안은 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크표지기반 최적경로 탐색알고리즘에서 두 링크의 탐색을 진행하면서, 이미 출발지에서 탐색이 진행된 부분경로와의 비교를 통해 경로의 인지비용이 통행비용에 내재되는 방법이다. 종양(2군)으로 나누어 보면 악성 진단율은 각각 37%와 11.6%로 현저한 차이가 있었다. 이들중 조직학적 진단이 가능 하였던 9예의 경우 세포 병리 진단율은 각각 50%(1군)와 20%(2군)로 역시 현저한 차이가 있었다 임상진단이 양성 질환 이었던 예들은 전예에서 세포 병리학적으로 양성으로 진단되어 담즙 세포 병리검사의 임상진단과의 일치율은 27.6%, 특이도는 100%이었다. 이상으로 이 담즙세포 검사의 악성 진단율은 그리높지 않으나, 경피 경간 담즙 배출술로 환자의 증상을 완화 시키면서 부수적으로 진단도 얻을 수 있는 유용한 방법이라 하겠고, 그중 담도유래의 종양군에서 외인성으로 담도를 압박하게 되는 종양군에 비해 현저히 높은 진단율을 보였다.일 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. did not showed any characterized sign of acute or subacute liver damage or intestine lesion. So it is supposed that there is not any tocixants originated from some molds in fermented Korean domestic Meju which is prepared traditionally in winter.의 배설량은 10배 정도 증가하게 되어 진동만의 오염부하를 가중하게 된다. 진동만은 여름철 빈산소수괴 및 적조가 빈번하게 발생하고 있으므로 미더덕 양식장을 새로이 시설할 경우 오염부하가 가중될 것으로 판단되어, 앞으로 진동만의 양식장 수용능력을 파악하여 적정량의 양식물량이 시설되어야 할 것이다.25 psu에서 가장 높게 나타났다.인
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.
위험물 운송차량은 사고발생 시 위험물의 종류에 따라 일반차량의 사고와는 비교도 안 될 정도의 인명, 재산, 환경피해를 유발한다. 또한 산업화와 도시화의 심화에 따른 위험물의 양과 종류의 증가는 시민의 안전을 위해 위험물의 안전한 운송과 처리 문제를 매우 민감한 사항으로 대두시켰다. 하지만 국내에서는 최첨단 통신장비가 실용화되고 있음에도 불구하고, 선진국과는 달리 위험물 운송차량의 체계적인 관리와 연구 및 투자가 아직까지는 초보적인 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 실시간으로 운행될 위험물 운송차량의 스케줄과 경로를 관리하는 방안을 제시하기 위한 핵심이 되는 경로탐색기법을 제안하고자 한다. 동시에 서울시와 같은 도시를 대상으로 현실적인 적용의 가능성을 평가하고자 한다. 구체적으로는 시간창 속성을 고려하기 위해 시간-공간 네트워크 변형을 하였으며, 다목적 속성이 존재하는 동적 교통망에 대하여 동적 계획법에 근거한 다목적 최적경로탐색 알고리즘의 수행을 통해 스케줄을 고려하는 비지배경로를 탐색하는 기법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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