오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.
차량 항법 시스템에서의 경로 탐색은 두 지점 간 최단 경로 탐색을 위한 알고리즘을 이용해서 이루어질 수 있다. 다양한 최단 경로 탐색 알고리즘들에 대한 성능 평가는 알고리즘의 적용 분야에 따라 제각기 달라질 수 있는데 차량 항법 시스템에서는 선정된 경로의 정확성과 경로 탐색에 소요되는 시간이 통합적으로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 다양한 경로 탐색 알고리즘들 중에서 차량 항법 시스템의 경로 안내에 최적의 알고리즘을 판단하기 위하여 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘들의 성능을 비교 측정하였다. 시뮬레이션은 실용성을 위하여 실제의 디지털 도로 지도 데이터 베이스를 이용하여 실시하였다. 실험 결과에 의하면 양방향 탐색을 이용한 Bi-directional Dijkstra 알고리즘과 양방향 탐색과 경험적 탐색 방법을 함께 이용한 Modified Bi-directional A${\ast}$ 알고리즘이 다른 알고리즘들에 비해 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
계층 경로 탐색 알고리즘의 탐색 기법에 대한 연구는 많은 논문에서 제시되어 왔다. 그러나 효과적인 영역의 분할에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 계층 경로 탐색 알고리즘의 주 영역과 부 영역을 효과적으로 나눌 수 있는 다음과 같은 기법을 제안하고 평가한다: (1) 보로노이 알고리즘 이용하여 하나의 주 노드를 중심으로 영역을 분할하는 방법, (2)고정 그리드를 기반으로 주 영역과 부 영역을 설정하는 방법 제안한 기법의 성능평가를 위해 전통적인 Dijkstra 알고리즘을 주 노드에서 탐색하여 가장 인접한 주 노드 4개를 통해 주 영역을 지정하는 방법과 비교하였다. 실험 평가 항목은 탐색된 경로의 정확도와 연산시간이며, 실험 결과 연산 속도 측면에서는 보로노이 기반 기법이 좋은 성능을 보였으며, 그리드 기반 기법이 정확도 측면에서 가장 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 복합교통망의 실시간적 운영전략에 활용 가능한 동적 K최소시간경로탐색알고리즘을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 정적 K경로탐색에 적용되었던 전체경로삭제방안을 동적 최적경로탐색알고리즘에 확장 적용함으로써 복합교통망에서 시간종속적으로 변화하는 수단-링크 통행시간과 수단-링크간의 환승비용에 기초하여 경로를 순차적으로 탐색하는 K경로알고리즘을 제시하였다. 특히, 링크기반동적표지를 적용함으로써 수단간 환승시 발생되는 환승이동, 환승대기 및 기타 환승행태를 용이하게 모사하면서 최적해를 도출하도록 하였다. 최적식과 함께 제시된 알고리즘은 복잡도계산을 통해 효율성을 살펴보았으며. 버스와 지하철로 구성된 소규모 가상네트워크에 대해 적용해 봄으로써 알고리즘의 검증 및 활용성을 검토해 보았다.
기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.
기존의 무선 Ad-hoc 네트워크의 연구는 라우팅기법에 중심으로 이뤄지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 네트워크를 구성하는 각 요소들이 우호적이며 상호 협력적인 상황을 가정하여 연구가 이루어지고 있다. 그러나 최근 연구에는 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성에 집중되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드임에도 불구하고 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하여 최적의 경로를 변경시킴으로서 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중경로 기반의 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 보안경로에서는 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단경로를 통해 데이터전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법을 적용함으로써 노드에 대한 신고가 있을 때 확인과정을 거쳐 불필요하게 경로를 재탐색하는 과정을 줄일 수 있다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
상권 내에 존재하는 여러 개의 주차장을 통합 관리하는 시스템에서는 주차장의 실시간 현황 및 접근 경로를 변화 등과 같은 다양한 실시간 제약 조건을 고려한 최근접 주차장에 대한 경로 안내가 필요하다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 통합 주차관제 시스템의 최적 경로 탐색 기법을 제안 하고자 한다. 구체적으로 고객이 지정한 주차장의 여러 가지 상황(주차거부, 휴업, 공사 중, 도로 통행 금지 등)을 고려한 인접 지역의 경로 재탐색 방법을 상황별로 알아보고, 각 상황에 맞는 최적의 주차장 접근 경로 탐색 기법을 자세히 다룬다.
교통망에서 경로의 총 통행비용은 통행비용과 인지비용으로 구분된다. 출발지와 도착지간에 상이하게 인지되는 비용을 고려하여 경로를 탐색하는 것은 전체경로를 열거해야 하는 문제 때문에 현실 적용에 한계가 있다. 따라서 현재 활용되고 있는 첨단교통정보체계(ATIS)에서 경로정보를 제공할 때 통행비용 만을 고려하여 경로를 탐색하는 기법을 적용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 경로열거문제 없이 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적 및 K 경로탐색기법을 제안한다. 이를 위해 링크를 경로의 최소단위로 정의하고, 따라서 두 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 링크표지기반경로탐색기법을 활용하며, 도착지를 기반으로 후방향 최적링크인지경로트리를 구축한 후 출발지기반으로 전방향 최적의 링크총비용 경로트리를 구축하는 수식과 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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