• 대한조선학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.99-106
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• 2014

Weather routing of a ship provides an optimal route to the destination by using minimal time or fuel in a given sea condition. These days, weather routing came into a spotlight with soaring fuel price and the environmental regulations of IMO and several countries. This study presents three scenarios of voyaging strategies for a ship and compared them in terms of the fuel consumption. The first strategy fixes the speed of a ship as a constant value for entire sailing course, the second fixes the RPM of the ship as constant for entire course, and the third determines the RPMs of the ship for each segment of the course. For each strategy, a ship route is optimized by using the $A^*$ search method. Wind, ocean current and wave are considered as ocean environment factors when seeking the optimal routes. Based on 7000 TEU container ship's sea trial records, simulation has been conducted for three scenarios, and the most efficient routing scenario is determined in the view of fuel consumption.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.164-172
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• 2019

본 논문에서는 실내 환경에서 시각정보를 기반으로 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로 최적의 경로를 찾아 자율 주행하는 바퀴달린 로봇을 구현한다. 로봇은 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로의 최적의 경로를 딥강화학습으로 얻을 수 있다. 그러나 로봇이 구해진 경로로 자율 주행을 할 때 표면의 굴곡과 이물질 등의 외부적 요인으로 목적지까지 정확하게 주행하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 연구는 카메라만 장착한 로봇이 외부 요인으로 인해 최적의 경로를 이탈할 경우 이를 인지하도록 한다. 이 인지를 토대로 로봇이 스스로 경로를 보정하고 계획된 경유지와 최종 목적지점에 도달할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 위해 파이캠을 탑재한 라즈베리파이와 아두이노로 제어하는 바퀴식 자율 주행 로봇이 제작되었다. 로봇은 실내환경에서 OSX 환경의 서버와 실시간 연동하면서 계획된 최적의 경로로 시험주행을 완료하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.361-366
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• 2006

실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1095-1101
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• 2020

선박이나 항공기의 안정성 유지를 위하여 컨테이너나 화물의 무게 균형을 유지하도록 적재해야 한다. 컨테이너의 적재 알고리즘은 NP 문제로 알려져 있으며 몇 가지 휴리스틱 방법이 연구되었다. 선박이나 비행기에 보관할 컨테이너는 부피와 무게가 균일하다는 특징이 있는데 이를 이용하면 좀 더 쉬운 적재 방법을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 물체의 부피와 무게가 균일할 때 무게 균형을 위한 알고리즘을 제안한다. 적재 공간은 m * n 메쉬의 특수한 구조라고 가정한다 (이때, m과 n은 모두 홀수이다). 이 경우, 본 논문에서는 Greedy 알고리즘을 제안하였고 물체의 개수가 몇 개이든 언제나 무게 균형을 유지하는 적재 장소를 찾을 수 있다는 점에서 그 알고리즘이 최적임을 증명하였다. 제안된 알고리즘은 적재 알고리즘 및 부하 균형 문제와 같은 여러 공학 문제에서 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.565-569
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• 2007

최적경로 탐색은 텔레매틱스에서 효용가치가 높은 기술이다. 그렇지만 기존 시스템의 최단 경로가 항상 최적 경로라고 볼 수 없다. 즉 도로위에서는 이동시간이 최소인 경로를 최적경로라고 정의할 수 있다. 이런 최적경로를 탐색하기 위한 여러 가지의 기술 및 알고리즘들이 존재한다. 계층 경로 알고리즘은 로드 네트워크를 주, 부 레이어로 나누어 경로를 탐색한다. 2단계로 나누어 경로를 탐색하기 때문에 경로 탐색 연산시간의 성능은 뛰어나다. 탐색되는 경로 또한 최적 경로에 가까운 결과를 가진다. 2단계로 계층을 분할 할 때, 부 도로를 포함하는 주요도로 영역의 할당 방법은 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 계층 경로 알고리즘에서의 주요도로 선정을 위한 탐색 영역 결정 기법에 대하여 제안한다. 그리고 제안한 기법을 계층 경로 탐색에 적용하는 방법을 기술한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.85-96
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• 2004

합리적 통행경로는 "경로를 노드 또는 링크의 순서로 표현할 때, 경로를 구성하는 노드의 반복은 존재해도 링크의 반복은 존재하지 않는다"는 원리에 근거한다. 최적경로 탐색과정에서 합리적 통행현상을 포함하는 방법은 링크로 구성된 표지(Link-Based Label)를 적용하는 방안이 적용하기 용이하다. 링크표지를 활용하는 경우 링크의 중복 표현을 허용되지 않는 상황에서 노드의 중복표현이 가능하여 합리적인 통행을 원칙적으로 보장될 뿐만 아니라 목적지에서 출발지로 경로를 역 추적(Backward Trace)하는 과정에서 전 링크(Pvevious Link)의 단일정보만 이용하므로 Bellman의 최적원리(Optimality Condition)에 의한 최적해(Optimal Solution)가 보장된다. 본 연구는 다수의 경로를 선정함에 있어 합리적 통행행태를 고려하기 위한 링크표지고정방식(Link-Based Label Setting)을 제안한다. 기존에 표지고정(Label Setting)을 기반으로 제안되었던 노드기반 다수경로알고리즘을 기반으로 링크표지로 전환하는 방안을 개발한다. 또한 알고리즘의 대규모 교통망에 적용한 수행결과를 통해 대안경로정보제공을 위한 현실적용의 문제점을 도출하고, 도로의 연속주행을 보장하려는 운전자의 경로선택행태를 반영하는 방안에 대해 검토한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-8
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• 2019

Optimal path planning refers to find the safe route to the destination at a low cost, is a major problem with regard to autonomous navigation. Sampling Based Planning(SBP) approaches, such as Rapidly-exploring Random Tree Star($RRT^*$), are the most influential algorithm in path planning due to their relatively small calculations and scalability to high-dimensional problems. $RRT^*$-Smart introduced path optimization and biased sampling techniques into $RRT^*$ to increase convergent rate. This paper presents an improvement plan that has changed the biased sampling method to increase the initial convergent rate of the $RRT^*$-Smart, which is specified as m$RRT^*$-Smart. With comparison among $RRT^*$, $RRT^*$-Smart and m$RRT^*$-Smart in 2 & 3-D environments, m$RRT^*$-Smart showed similar or increased initial convergent rate than $RRT^*$ and $RRT^*$-Smart.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.733-745
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• 2022

In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.

• 산업공학
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• 제11권1호
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• pp.85-95
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• 1998

This study is focussed on an optimal vehicle routing model for multi-supply centers in two-echelon logistic system. The aim of this study is to deliver goods for demand sites with optimal decision. This study investigated an integrated model using step-by-step approach based on relationship that exists between the inventory allocation and vehicle routing with restricted amount of inventory and transportations such as the capability of supply centers, vehicle capacity and transportation parameters. Three sub-models are developed: 1) sector-clustering model, 2) a vehicle-routing model based on clustering and a heuristic algorithm, and 3) a vehicle route scheduling model using TSP-solver based on genetic and branch-and-bound algorithm. Also, we have developed computer programs for each sub-models and user interface with visualization for major inputs and outputs. The application and superior performance of the proposed model are demonstrated by several sample runs for the inventory-allocation and vehicle routing problems.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권4호
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• pp.408-418
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• 2007

In this paper, we address the question of dynamic network provisioning for time-varying traffic rates, with the objective of maximizing the system throughput. We assume that the network is capable of providing bandwidth guaranteed traffic tunnels for an ingress-egress pair and present an approach that (1) updates the tunnel routes and (2) adjusts the tunnel bandwidths, in an incremental, adaptive manner, based on the variations in the incoming traffic. First, we consider a simpler scenario where tunnel routes are fixed, and present an approach for adjusting the tunnel bandwidths dynamically. We show, through simulations, that our dynamic bandwidth assignment algorithm significantly outperforms the optimal static bandwidth provisioning policy, and yields a performance close to that of the optimal dynamic bandwidth provisioning policy. We also propose an adaptive route update algorithm, which can be used in conjunction with our dynamic bandwidth assignment policy, and leads to further improvement in the overall system performance.