최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.
게임지도상에서 에이젼트 이동을 위한 경로탐색에 A+를 이용하는 경우에 실시간 게임진행에 지장을 주고 있다. 다른 경험적 탐색방법은 경로에 대한 최적성 보장이 없어서 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 현 위치, 목표위치, 최적경로위치로 정의되는 행으로 구성되는 경로표를 제안하였다. 이 경로표를 게임개발시에 미리 작성하여 게임진행시에 이를 이용한다. 이 경로표는 목표위치로의 이동을 위한 최적의 경유위치를 가지고 있어서 최적의 경로도 보장이 되며 탐색으로 인한 시간의 부하도 없다는 장점을 가지고 있다. 그러나 경로표 저장에 메모리가 많이 소요되는 단점이 있다. 이 논문에서는 이 같은 단점을 해소하기 위해 경로표는 생략하는 방법을 이용해도 데이터압축효과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
중앙집중형 도로교통정보시스템은 실시간 교통정보를 수집하고, 사용자의 요청을 받아 경로탐색, 위치정보, 목적지탐색 등의 정보를 전달해주는 시스템이다. 이러한 시스템에서 서버는 매우 많은 클라이언트로부터 경로탐색 요청을 받게 되며, 이 요청을 서버에서 효율적으로 처리해야 하는 다중경로탐색 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 다중경로탐색을 수행하기 위하여, 주기적으로 연산된 이웃노드의 최단경로탐색 결과를 이용하여 클라이언트의 경로탐색 수행시간을 감소시키는 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘은 많은 경우에 최단과 동일한 결과를 나타내며, 최단이 아닌 경우에도 최단경로 값과 오차가 크지 않으면서도 연산시간을 많이 줄일 수 있는 알고리즘이고, 도로교통과 같은 토폴로지(Topology) 형태에 효과적으로 적용되고, 계층을 이루는 형태의 모델에서도 효율적인 결과를 나타낸다. 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘의 경로탐색시간은 다른 꼬리표설정 알고리즘과 꼬리표개선 알고리즘보다 50배 이상 빨랐으며, 경로탐색 결과가 최단이 아닌 경우 0.1%이하의 거리오차가 발생했다.
Among the technologies of the 4th industrial revolution, drones that have grown rapidly and are being used in various industries can be operated by the pilot directly or can be operated automatically through programming. In order to be controlled by a pilot or to operate automatically, it is essential to predict and analyze the optimal path for the drone to move without obstacles. In this paper, after securing and analyzing the pilot training dataset through the unmanned aerial vehicle piloting training platform designed through prior research, the profile of the dataset that should be preceded to search and derive the optimal route of the unmanned aerial vehicle was designed. The drone pilot training data includes the speed, movement distance, and angle of the drone, and the data set is visualized to unify the properties showing the same pattern into one and preprocess the properties showing the outliers. It is expected that the proposed big data-based profile can be used to predict and analyze the optimal movement path of an unmanned aerial vehicle.
기론 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여 받았을 때, 수동적 라우팅 스케줄 지정에 따라 많은 트래픽이 발생한 시점에서 노드 간을 이주하며 작업을 처리한 후 작업 결과를 서비스하기까지 분산 노드들에 대한 순회 작업 처리 시간 비용이 증가하게 된다. 따라서 기존 이동 에이전트 시스템들은 에이전트 시스템들 간의 에이전트의 크기 증가나 상호 호환성 결여를 해결하기 위한 이주 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 이동 에이전트의 노드 이주시 네트워크 트래픽 감지를 통한 최적 경로 탐색에 의해 분산된 노드들로의 호율적 작업 처리를 위한 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CORBA-based Mobile Agent Model : CMAM)을 설계 및 구현한다.
Being able to quickly locate valuable medical equipment is critical inside hospitals. In order to utilize limited budget and resources efficiently, accurate locating or tracking is required in many fields. In this research, we focus on how to find the location of missing assets by using RFID in real time indoors to track equipment. When equipment needs to be searched, the purpose of a RFID device is to minimize the time, investment cost and effort spent searching for the equipment. Thus, this research presents a mathematical model of using RFID (both handheld reader and stationary reader) for efficient asset location. We derive the expected time of locating RFID-tagged objects in a multi-area environment where hand-held RF readers are used. We then discuss where to deploy stationary RF readers in order to maximize the efficiency of the search process.
개미군락시스템 (Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 방문한 도시간의 거리와 해당 에지의 방문 횟수를 이용하여 페로몬을 부여한다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 기존 유전 알고리즘과의 성능 분석에 대한 결과는 비용면에서나 지연시간면에서 제안한 알고리즘이 우위에 있는 것으로 나타났다. 또한, 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.
잠수함은 수중에서 임무를 수행하며, 은밀성을 강점으로 하는 매우 위협적인 무기 체계이다. 하지만 잠수함 센서에 의해 탐지되거나 수면 위로 부상하여 노출될 경우 적으로부터 공격을 받을 수 있는 위협에 직면하게 된다. 본 연구는 적 수상함정의 탐색활동과 잠수함의 잠항능력을 고려하여 생존율을 극대화하는 최적의 이동경로를 계획하였다. 잠수함의 생존율을 극대화하기 위한 이동경로 계획 수리모형을 구축하고, ILOG CPLEX를 이용하여 수리모형을 검증하였다. 잠수함의 생존율을 보장하고, 목표지점으로 이동하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 이동경로, 이동 단위시간(거리), 생존율, 계산시간을 도출하였다.
The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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