• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.6-9
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.821-824
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• 2014

선박경제운항이란 예보된 기상정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 지리적 운항경로를 바꾸거나 적절하게 엔진 출력을 조절하는 방법이 필요하다. 그러나 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 지리적 운항 경로의 결정은 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 5개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.41%, 최대 1.45% 개선시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.2
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• pp.195-201
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• 2010

Recently, the necessity of the autonomous mobile robot is emphasized in order to enlarge the scope of activity and actively cope with the change of work environment. This paper proposes the algorithm which enables the mobile robot to avoid obstacles and lead it to the destination by the shortest path. And we verify the usability by a simulation. We made the algorithm with micro-GA and $\lambda$-geometry MRA. The area of simulation is limited to 320(width)$\times$200(length) pixels and one pixel is one centimeter. When we planned the path with only $\lambda$-geometry MRA, we could find the direction for path planning but could not find the shortest path. But when we planned the path with $\lambda$-geometry MRA and micro-GA, we could find the shortest path. So the algorithm enables us to find the direction for path planning and the shortest path.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.941-947
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• 2018

Station transfers for smart card based railway networks refer to transfer pedestrian movements that occur at the origin and destination nodes rather than at a middle station. To calculate the optimum path for the railway network, a penalty for transfer pedestrian movement must be included in addition to the cost of within-car transit time. However, the existing link label-based path searching method is constructed so that the station transfer penalty between two links is detected. As such, station transfer penalties that appear at the origin and destination stations are not adequately reflected, limiting the effectiveness of the model. A ghost node may be introduced to expand the network, to make up for the station transfer penalty, but has a pitfall in that the link label-based path algorithm will not hold up effectively. This research proposes an optimal path search algorithm to reflect station transfer penalties without resorting to enlargement of the existing network. To achieve this, a method for applying a directline transfer penalty by comparing Ticket Gate ID and the line of the link is proposed.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.349-354
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• 2004

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.3
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• pp.493-502
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• 2021

A Vegetative Propagation by Runner(VPR) Algorithm-based on MPPT Algorithm that can track MPP by adapting to external environmental changes is presented. VPR is an optimization algorithm that mimics the plant ecology of movement and reproduction based on vegetation organs. The VPR algorithm includes a procedure for aging and a procedure for searching the surroundings by rhizomes. Accordingly, it is possible to continuously search around the optimal point. Therefore, the VPR-based MPPT algorithm can continuously search for an optimal point by adapting the changes in the external environment in the process of executing the MPPT algorithm. In this paper, we analyzed the performance of the VPR-based MPPT algorithm by a number of simulations. In addition, the superiority of performance was compared by performance comparison in the same environment as MPPT algorithm based on PSO.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.10
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• pp.1248-1253
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• 2019

Using current evacuation methods, a crew describes the physical location of an accident and guides evacuation using alarms and emergency guide lights. However, in case of an accident on a large and complex building, an intelligent and effective emergency evacuation system is required to ensure the safety of evacuees. Therefore, several studies have been performed on intelligent path finding and emergency evacuation algorithms which are centralized guidance methods using gathered data from distributed sensor nodes. However, another important aspect is effective rescue guidance in an emergency situation. So far, there has been no consideration on the efficient rescue guidance scheme. Therefore, this paper proposes the genetic algorithm based emergency rescue guidance method using distributed wireless sensor networks. Performance evaluation using a computer simulation shows that the proposed scheme guarantees efficient path finding. The fitness converges to the minimum value in reasonable time. The density of each exit node is remarkably decreased as well.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.367-369
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• 2001

GSPA(Generic Shortest Path Algorithm)은 각종 정보통신 네트워크 상에서 멀티미디어 정보전송시 요구되는 QoS 기반의 라우팅을 위한 새로운 라우팅 알고리즘이다. 전체적인 동작은 원시노드(Source Node)에서 목적노드(Destination Node) 사이에서 이전 단계의 재귀호출에서 찾은 최단 경로를 기준으로 해서 이웃 노드들을 대상으로 재귀호출을 통해서 QoS 요구조건을 만족하는 경로정보를 기록하면서 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. GSPA는 기존 Distance Vector 알고리즘이 경로를 설정하기 위해 많은 시간과 대역폭을 낭비하며 네트워크 형상이 수시로 변경될 때 “Counting to Infinity”현상을 발생시키는 단점을 보완하고, Link-State 데이터 베이스를 이용해서 함수 재귀호츨을 통해서 최단 경로를 찾아냄으로써 구현하기가 쉬운 알고리즘이다. 또, Distance-Vector와 Link-State 알고리즘의 장점을 수용하였으며, 이 알고리즘을 분산 네트워크 환경에서 동작하도록 수정하면 분산 네트워크 환경에서의 Hierarchical Routing, Multi-Path Routing, QoS Routing을 위한 기본 알고리즘으로 매우 좋은 특성들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 소개하고 간단한 예를 통해 기본 동작에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.886-889
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• 2014

본 논문에서는 사용자로부터 실시간으로 전송 받은 교통정보 이용하여 강화학습에 의한 최적 경로탐색을 제안한다. ITS(Intelligent Transportation Systems)를 서비스하기 위한 시스템을 구축하기에는 많은 시간적 비용과 물질적 비용이 소모된다. 이를 보완하기 위해 사용자의 단말기로부터 실시간으로 수집한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용한다. 강화학습의 목표는 환경 내에서의 에이전트가 행동에 대한 보상의 총합을 최대화 하는 것이다. 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 단말기로부터 획득한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용하고, 최단경로탐색 알고리즘을 분석하여 비교한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.4
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• pp.89-95
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• 2012

Recent planning for bicycle use is relatively low compared to other studies. Although studies for the bicycle roads accessibility are actively underway, those considering topographical elements and characteristics of the user behaviors are very limited. Choosing paths of cyclists is typically influenced by slopes and intersections as well as optimal distance. This study presents a method to find optimal paths considering topographical elements in case of choosing paths for school commuting using bicycles. Conversion formulae suggested here are tested on a Songpa area using round-trip directions and compared with traditional optimal path computation.