• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.35-48
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• 2008

이 논문에서는 단말기 기반 시스템에서 경로를 탐색할 때 탐색비용을 줄이고, 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 지속적으로 전송받는 휴리스틱으로, 교통정보를 계산한 데이터이다. 서버 기반의 경로탐색 서비스는 서버에서 경로를 탐색하여 결과를 클라이언트에 제공하지만, 제안하는 방법은 휴리스틱 정보만을 클라이언트에 전송하고 이를 활용하여 경로탐색을 하게 된다. 이 논문에서는 제안하는 동적 휴리스틱을 적용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 동적 휴리스틱은 지도를 그리드로 나누고, 각 그리드는 구역내 간선들의 최저속도 정보를 가진다. 그리드의 최저속도가 기준치에 미달되면 해당 그리드를 제거하고 경로를 탐색한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1615-1622
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• 2009

일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 최근 TPEG와 같은 기술을 이용하여 단말기 기반의 경로탐색 시스템에서도 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서 단말기 기반 시스템에서 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능 실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 A* 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.87-90
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• 2008

동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 $A^*$ 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.159-170
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• 2008

최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2477-2484
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• 1997

$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.486-489
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• 2010

전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.294-297
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• 2011

주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.663-668
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• 2010

차량을 타고 이동할 경우 좌회전, 우회전, U턴 등의 방향 전환은 차량의 속력 감소의 주요한 요인이 된다. 즉, 같은 거리를 이동할 경우 방향전환이 잦은 경로보다 직진 구간이 많은 경로가 보다 빨리 목적지에 도착할 수 있다. 이 논문에서는 직진성이 높은 경로를 탐색하기 위해서 방향전환비용을 고려한 턴 휴리스틱과 이률 적용한 경로탐색 알고리즘(TA* 알고리즘)을 제안한다. 또한 TA* 알고리즘의 탐색비용을 개선하기 위해서 일부 구간에서만 턴 휴리스틱을 적용하는 가변적인 턴 휴리스틱(VTA* 알고리즘)을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.384-386
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• 2012

최근, 온라인 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 크게 늘어나면서 온라인 사용자들의 특성을 연구하기위한 방안으로 소셜 네트워크 분석이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법은 두 노드 사이의 최단경로를 계산해야하므로 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색방법의 하나인 최상우선 탐색 방법을 온라인 소셜 네트워크에 적합하도록 수정한 최단경로 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 그래프에서 아크의 개수를 평가 값으로 사용하는 휴리스틱 함수를 사용하며 탐색의 효율성을 위하여 경사트리를 제거한 후 경로를 탐색한다. 그리고 검증을 위하여 약 16만 사용자로 구성된 실제 온라인 소셜 네트워크를 수집하여 너비우선 탐색 방법과 비교 실험을 하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 너비우선 탐색 방법에 비해 정확도는 80% 정도로 다소 떨어지지만 계산 속도가 약 7.4배 향상됨을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 다양하게 분석하는데 유용하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.179-182
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• 2008

실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 차량이 이동할 때 교차로나 진입도로 등과 같이 방향전환이 있을 경우 교통신호 또는 속력감속으로 인한 운행시간이 지연될 수 있기 때문이다. 만약 경로의 직진성을 높일 경우 실제 이동시간이 줄어들 가능성이 있다. 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘은 이와 같은 경우를 고려한 경로탐색 기법이다. 방향전환에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 이 기법은 경로의 직진성을 높였으나, 탐색 비용이 증가하였다. 이 논문에서는 개선된 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 가변적인 턴 휴리스틱을 사용한다. 즉, 경로탐색 중 일부 구간에 대해서만 턴 휴리스틱을 적용함으로써, 기존연구에 비해 탐색 비용을 줄일 가능성을 높였다.