The emergency evacuation support system supports evacuation assistance when an urgent disaster occurs. We have implemented evacuation route search algorithm to assist people's escape when a disaster occurs such as fires or terrorism in the building. The algorithm will guide the escape route at the fastest emergency exit of each region at the emergency state. The algorithm calculates the escape route by applying the weighting factor of age groups and population density around the emergency exit and of other regions. So the system helps escape to bypass the crowded emergency exit and the disaster area, and reduces the congestion of emergency exit and overloading of evacuation route.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.9
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pp.3151-3168
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2021
Internet of Things (IoT) connects several objects with embedded sensors and they are capable of exchanging information between devices to create a smart environment. IoT smart devices have limited resources, such as batteries, computing power, and bandwidth, but comprehensive sensing causes severe energy restrictions, lowering data quality. The main objective of the proposal is to build a hybrid protocol which provides high data quality and reduced energy consumption in IoT sensor network. The hybrid protocol gives a flexible and complete solution for sensor selection problem. It selects a subset of active sensor nodes in the network which will increase the data quality and optimize the energy consumption. Since the unused sensor nodes switch off during the sensing phase, the energy consumption is greatly reduced. The hybrid protocol uses Dijkstra's algorithm for determining the shortest path for sensing data and Ant colony inspired variable path selection algorithm for selecting active nodes in the network. The missing data due to inactive sensor nodes is reconstructed using enhanced belief propagation algorithm. The proposed hybrid method is evaluated using real sensor data and the demonstrated results show significant improvement in energy consumption, data utility and data reconstruction rate compared to other existing methods.
Kim, Jun-Yeong;Jo, Kyeong-Ho;Park, Jun;Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.9
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pp.1108-1121
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2019
As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.
Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.11
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pp.740-745
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2016
Cables are installed for tens of thousands of connections between various pieces of equipment to operate and control a commercial ship. The correct shortest-route data is necessary since these are complicated cable installations. Therefore, an overfill interval commonly exists in the shortest paths for cables as estimated by Dijkstra's algorithm, even if this algorithm is generally used. It is difficult for an electrical engineer to find the overfill interval in 3D cable models because the occupancy rate data exist in a data sheet unlinked to three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD). The purpose of this study is to suggest a visualization method that displays the cable path and overfill interval in 3D CAD. This method also provides various color visualizations for different overfill ranges to easily determine the overfill interval. This method can reduce cable-installation man-hours from 7,000 to 5,600 thanks to a decreased re-installation rate, because the cable length calculation's accuracy is raised through fast and accurate reviews based on 3D cable visualization. As a result, material costs can also be reduced.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.1354-1356
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2012
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.361-365
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2002
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 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 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 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 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
The percolation of interfacial transition zone (ITZ) in cementitious materials is of great importance to the transport properties and durability issues. This paper presents numerical simulation research on the ITZ percolation threshold of mortar specimens at meso-scale. To simulate the meso-scale model of mortar as realistically as possible, the aggregates are simplified as ellipsoids with arbitrary orientations. Major and minor aspect ratios are defined to represent the global shape characteristics of aggregates. Some algorithms such as the burning algorithm, Dijkstra's algorithm and Connected-Component Labeling (CCL) algorithm are adopted for identification of connected ITZ clusters and percolation detection. The effects of gradation and aspect ratios of aggregates on ITZ percolation threshold are quantitatively studied. The results show that (1) the ITZ percolation threshold is mainly affected by the specific surface area (SSA) of aggregates and shows a global decreasing tendency with an increasing SSA; (2) elongated ellipsoidal particles can effectively bridge isolated ITZ clusters and thus lower the ITZ percolation threshold; (3) as ITZ volume fraction increases, the bridging effect of elongated particles will be less significant, and has only a minor effect on ITZ percolation threshold; (4) it is the ITZ connectivity that is essentially responsible for ITZ percolation threshold, while other factors such as SSA and ITZ volume fraction are only the superficial reasons.
Spatial neighborhoods are spaces which are relate to target space. A 3D spatial query which is a function for searching spatial neighborhoods is a significant function in spatial analysis. Various methodologies have been proposed in related these studies, this study suggests an adjacent based methodology. The methodology of this paper implements topological data for represent a adjacency via using network based topological data model, then apply modifiable Dijkstra's algorithm to each topological data. Results of ordering analysis about an adjacent space from a target space were visualized and considered ways to take advantage of. Object of this paper is to implement a 3D spatial query for searching a target space with a adjacent relationship in 3D space. And purposes of this study are to 1)generate adjacency based 3D network data via network based topological data model and to 2)implement a 3D spatial query for searching spatial neighborhoods by applying Dijkstra's algorithms to these data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.6
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pp.68-76
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2008
It is difficult to maintain mutes in the mobile ad hoc network (MANET) due to the high probability of disconnected routes break by frequent change of topology. The links can have the different reliability about data transmission due to these characteristics. Hence a measure which can evaluate this reliability and a algorithm which reflects this are required. In this paper, we propose routing algorithm based on reliability about transmission. First the bayesian inference which infers the hypothesis by past information is considered to obtain the link's transmission reliability. The other is that the link-based reliability estimation model which considers each link's reliability additionally is proposed while the standard uses only Dijkstra's shortest path algorithm. the simulation results using NS-2 show that the performance of proposed algorithm is superior to the standard OLSR in terms of throughput and stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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