지난 10년간 우리나라에서 발생한 화재 사건 중 건물 화재가 가장 많고 재산과 인명 피해가 가장 많다. 하지만 기존 소방 시스템은 비상구 위치만 알려주고 안전한 경로를 안내해 사상자들이 원활하게 대피할 수 있도록 도와주지는 않는다. 공간적 특성을 이용하여 수직적 특성과 수평적 특성을 구분하여 성공적인 대피를 돕는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 온도 감지 센서와 연기 센서 값을 이용하여 화재를 예측하고, Dijkstra 알고리즘을 통해 최적의 대피 경로를 계산하여 효과적인 대피 시스템을 제안하였다.
Proposal algorithm in this paper introduced cells, units of router group, for distributed processing of previous genetic algorithm. This paper presented ways to reduce search delay time of overall network through cell-based genetic algorithm. As a result of performance analysis comparing with existing genetic algorithm through experiments, the proposal algorithm was verified superior in terms of costs and delay time. Furthermore, time for routing an alternative path was reduced in proposal algorithm, in case that a network was damaged in existing optimal path algorithm, Dijkstra algorithm, and the proposal algorithm was designed to route an alternative path faster than Dijkstra algorithm, as it has a 2nd shortest path in cells of the damaged network. The study showed that the proposal algorithm can support routing of alternative path, if Dijkstra algorithm is damaged in a network.
This paper presents a fast and effective methodology for service restoration in large-scale distribution systems. The service restoration problem is formulated as a constrained optimization problem and requires the fast computation time and superior solution because the more unfaulted out-of-service area should be restored as soon as possible. The proposed methodology is designed to consider the fast computation time and priority service restoration by dijkstra algorithm and fuzzy theory in large-scale distribution systems. Simulation results demonstrate the validity and effectiveness of the proposed on a 26-bus and 140-bus system.
현재 건조되고 있는 선박들은 선형이 고급화됨에 따라 시스템이 복잡해지고 소요되는 케이블양도 많아지고 있는 추세이다. 선박 전선 관리 시스템에서 가장 큰 비중을 차지하는 케이블 포설에 대한 케이블 최단 경로를 구하기 위하여 본 논문에서는 Dijkstra 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서 개발된 선박 전선 관리 시스템은 조선관련 선박 건조 시 비용 절감 및 업무 능률 향상을 통하여 회사의 경영 목표를 달성 할 수 있도록 지원해 줄 수 있는 시스템으로 사료된다.
The shortest path algorithm for route guidance is implicitly required not only to support geometrical variations of transportation network such as U-TURN or P-TURN but to efficiency search reasonable routes in searching mechanism. The purpose of this paper is to integrate such two requirements ; that is, to allow U-TURN and P-TURN possibilities and to cut down searching time in locating routes between two points (origin and destination) in networks. We also propose a new type of link searching algorithm which can solve the limitation of vine building algorithm at consecutively left-turn prohibited intersections. The test site is a block of Gangnam road network that has some left-turn prohibited and allowed U-TURN intersections. Four models have been identified to be comparatively analyzed in terms of searching efficiency. The Models are as follows : (i) Model 1 - Link Searching Dijkstra Algorithm without Searching Area Extraction (SAE) ; (ii) Model 2 - Link Searching Dijkstra Algorithm with SAE ; (iii) Model 3 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm without SAE ; and (iv) Model 4 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm with SAE. The results of comparative evaluation show that Model 4 can effectively find optimum path faster than any other models as expected. Some discussions and future research agenda have been presented in the light of dynamic route guidance application of the urban ATIS.
본 논문에서는 네트워크 토폴로지 설계방법들(minimum spanning tree와 Dijkstra algorithm)을 사용하여 교통 격자 가로망을 최적화 하는 방안을 다루며, 최소신장트리(minimum spanning tree)에서 직진 교통신호등간의 연동들을 통해 출발지와 목적지간의 지연시간을 최소화 하는 것으로 교통격자 가로망을 최적화한다. 또한 컴퓨터 네트워크에서 사용되어지는 Dijkstra algorithm을 통해 구해진 경로에 따라 차량 운전자들이 그 경로를 준수한다고 가정한다면 격자망에서 교통신호등의 연동을 통해 최적화할 수 있음을 보여준다. 격자 가로망에서의 모의실험결과는 직진 교통신호등의 연동을 통해 망을 가로지는 지연시간을 최소화함을 보여준다.
본 논문에서는 지리정보시스템을 적용하는 우편 업무와 관련하여, 우편 경로에 대한 관리 및 의사 결정을 수행하는 우편 경로 최적화 시스템을 구성하는 주요 모듈 인 최단 경로 생성 알고리즘에 대한 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 최단 경로 생 성 알고리즘 개발을 통하여 효율적인 우편 경로 최적화 시스템을 제시하기 위해 경로 최적화 시스템에 대한 사례 조사와 요구 사항을 분석하였다. 우편 경로 최적화 시스 템의 주요 모듈인 최단 경로 생성 알고리즘은 기존의 그래프 이론에서 제시된 Dijkstra알고리즘뿐 아니라 방향성을 고려한 탐색 방법을 적용하여 시스템이 빠르고 효과적인 경로 탐색을 할 수 있도록 하였다. 우편 경로 최적화 시스템은 최단 경로 생성기, 등거리 생성기, 경로 재배치 생성기의 주요 모듈로 이루어져 있고, 좌표 처 리를 위한 지리정보시스템 엔진과 지형 데이터를 취급하기 위해 공간 데이터베이스를 이용하였다. 이 시스템은 우편 배달 업무의 관리, 배달 구역 및 경로 관리, 경로 재 배치 등에 이용될 수 있으며, 향후에 택배 시스템, 도로 및 교통 정보 안내 등과, GPS(Global Positioning System)와의 연계를 통해 위치 추적 및 자동 운항 시스템에 도 적용될 수 있다.
선박의 최적 항로 계획은 주어진 해양 환경에서 운항 시간 혹은 연료 소모량을 최소로 하는 항로 계획이다. 대양을 운항하는 선박의 최적 항로에 관한 기존 연구와 다르게, 본 연구에서는 연안에서 좌초 위험을 회피하는 선박의 항로 계획을 위한 최적화 방법을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘을 사용하여 항로의 변경 지점을 찾고, 최적화 설계 변수를 엔진 회전수로 설정하여 연료 소모량이 최소가 되도록 최적화를 수행하였다. 엔진 회전수를 설정하는 방법은 출발지에서 도착지까지 고정 회전수로 설정하는 방법과 구간을 나누어 구간별 고정 회전수를 설정하는 방법을 사용하였다. 항로 탐색을 위해 고려한 해양 환경 요소는 바람, 파고, 조류이며 좌초 위험을 계산하기 위해 수심 정보를 사용하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 목포와 제주를 오가는 선박을 대상으로 적용하여 최적의 항로를 결정하였으며, 최적 항로를 기존에 항해했던 항로와 비교하여 연료 소모량이 절감된 것을 확인하였다.
도심부의 도로네트워크에서는 도로구간의 주행시간에 비하여 교차로에서의 신호운영 및 방향별 회전으로 인하여 발생하는 통행시간이 차량주행시간에 더 큰 영향을 끼친다고 판단하는 바 이를 고려한 경로탐색이 필요할 것으로 사료된다. 따라서 신호교차로에서의 비효용을 적용하는 것이 바람직하다고 판단하여 본 연구에서는 경로 탐색시 턴 페널티(Turn Penalty)를 반영하고자 하였다. 적용한 턴 페널티는 하나의 교차로에서 동일한 지체값을 적용하는 것이 아닌 교차로에서의 접근로별로, 또 동일 접근로 내에서도 회전 방향별로 나누어서 지체를 산정하여 적용하였다. 해당 연구에서 적용한 네트워크는 강남구 16개의 교차로를 포함하는 네트워크이며 미시시뮬레이션 프로그램인 PARAMICS V5.2을 이용하여 분석하였다. 분석 네트워크를 통행시간지표, 임의의 턴 페널티를 적용, 산정된 턴 페널티를 적용한 Dijkstra알고리즘의 세 가지 방법으로 경로탐색을 시행하여 이를 비교·분석하였다. 분석 결과 다수의 교차로가 분포한 도심부 네트워크에서의 경로탐색에서는 통행시간지표를 활용한 경로탐색이 바람직하며 턴 페널티를 적용한 통행시간지표 Dijkstra알고리즘을 이용한 경로탐색기법이 타 기법에 비하여 경로통행시간을 단축하는 것으로 산출되었다. 해당 기법의 활용으로 인하여 경로탐색제공에서의 하나의 대안 경로로써 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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