• 전기학회논문지P
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• 제64권4호
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• pp.315-320
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• 2015

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.24.2-24
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• 2001

In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.19-27
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• 2007

본 논문은 일반인들이 여행 시 필요한 최적의 경로를 찾아 주는 웹 사이트를 구현하는 방법을 제안한다. 출발지와 목적지만 주어질 때 최적 경로를 찾아 주는 웹 사이트는 이미 많이 존재한다. 그러나 방문할 도시가 여럿일 때 최적 경로를 찾아주는 사이트는 아직까지 존재하지 않는다. 출발 도시에서 출발하여 경유지를 모두 한번씩 방문하고 출발도시로 되돌아오는 최적 경로를 찾는 문제를 외판원 문제라고 하며, 이 문제는 지수 시간복잡도 문제로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 인공지능 탐색 알고리즘을 적용하여 외판원 문제를 푸는 방법을 웹 시스템으로 구현하였다. 지금까지 소개된 외판원 문제를 푸는 알고리즘은 출발지와 도착지가 동일한데 반하여 최적 경로 문제에서는 출발지와 도착지가 서로 다를 수도 있다. 본 논문이 제안하는 방법은 출발지와 도착지가 동일하거나 아니면 다르더라도 최적의 경로를 찾는다는 점이 기존의 연구와는 다르다. 본 논문에서 구현한 웹 사이트는 사용자에게 출발지, 목적지, 그리고 여러 경유지들을 선택하게 한 다음, 출발지를 출발하여 모든 경유지들을 경유하고 도착지로 도착하는데 비용이 가장 적게 드는 방문 순서를 효율적으로 찾아준다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제10권2호
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• pp.43-49
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• 1984

This paper deals with a transportation problem with two objectives, that is, transportation cost and vital-route shipment. In the transportation problem minimizing cost is sometimes conflicting minimizing vital-route shipment. This paper develops an algorithm finding paneto-optimal solutions in minimizing vital-route shipment and cost, and also presents theoretical backgrounds for developing an algorithm.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.145-153
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• 2008

기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.55-62
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• 2005

개인휴대단말기(Personal Digital Assistant : PDA)와 CPS 수신기 및 전자 지도를 결합하여 차량 항법 소프트웨어를 개발하는 연구는 최근 활발하게 연구되고있다[1],[2]. 많은 웹사이트에서 전자 지도를 이용한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이들 서비스 중 사용자가 지정한 두 지점 사이의 최적, 최단 거리를 계산해주는 서비스는 매우 유용하게 사용되고 있는 서비스중의 하나이다. 이러한 최적거리 및 최단거리 계산 서비스는 택배 등 물류부분에서 많이 사용되어진다. 물류시스템에서는 차량관제 시스템을 구축하여 물류차량의 최적 이동경로를 파악하고 관리함으로써 비용절간 차량 및 인력활용의 효율성을 높일 수 있다[2]. 본 연구에서는 물류차량의 이동방향과 배송지의 위치를 고려한 최적경로를 계산함으로써 배송지의 위치에 맞게 최단경로 알고리즘을 개발하였으며, 최적경로 알고리즘은 빠른 시간에 최적경로를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[3]. 이러한 방법을 사용함으로써 많은 경유지를 거치는 경우라도 빠른시간 안에 최적의 경로를 찾을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1346-1357
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• 2021

The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.59-68
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• 2011

최적침투경로 분석은 GIS 기술을 군사적 목적을 위해 유용하게 사용할 수 있는 대표적인 분야 중 하나이다. 그러나 군사목적의 최적경로분석은 일반적인 최적경로분석이 네트워크 데이터에서 이루어지는 것과는 달리 래스터 데이터에서 이루어져야한 필요가 있으며, 래스터 데이터에서의 연산량은 네트워크 데이터를 사용할 때에 비해 급격히 증가하기에, 연산량은 많으나 일반적으로 네트워크 데이터에서 최적경로 탐색을 위해 사용되는 Dijkstra 알고리즘과 같은 방법을 적용시키기 어렵게 만든다. 따라서, 본 연구에는 최적화문제에서 우수한 성과를 거둔 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 최적경로분석에 적용시켜 문제를 해결하고자 하였다. 이를 위해 최적침투경로를 적의 탐지에 발각될 확률을 최소화 시킬 수 있는 경로로 결정하고, 래스터 데이터에서의 침투경로분석에 적합한 2차원 2진 배열 (2D binary array)형태의 유전자형 및 이들의 교차(crossover) 및 변이(mutation) 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 대한 실험은 개체집단의 크기를 500, 1000, 2000, 3000으로 증가시켜가며 각각의 경우에 대해 30번씩 실험을 수행하였다. 실험결과 세대가 거듭될수록 평균 누적탐지확률이 안정적으로 감소하며 성공적으로 최적침투경로를 찾아 수렴하였으며, 개체집단의 크기가 커질수록 그 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.591-595
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• 1998

This paper proposes a new concept of optimal shortest path algorithm which reduce average vehicle wating time and improve average vehicle speed, Electro sensitive traffic system can extend the traffic cycle when three are many vehicles on the road or it can reduce the traffic cycle when there are small vehicles on the road. But electro sensitive traffic light system doesn't control that kind of function when the average vehicle speed is 10km -20km. Therefore, in this paper to reduce vehicle waiting time we developed design of traffic cycle software tool that can arrive destinination as soon as possible using optimal shortest pass algorithm. Computer simulation result proved 10%-32% reducing average vehicle wating time and average vehicle speed which can select shortest route using built in G.P.S. vehicle is better than not being able to select shortest route function.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.169-177
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• 2018

가뭄, 홍수 등의 자연재난으로 인해 인명 손실이 많이 발생되고 있다. 특히 도시지역에 발생되는 집중호우로 인한 침수 피해는 인명 및 구조물에 심각한 피해를 발생시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 침수피해가 높은 도시지역을 대상으로 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 하는 최적 대피경로에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 Flo-2D 모형 및 A*알고리즘에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형을 통해 위험지역을 도출하였으며, 인원수가 많은 시작지점을 선정하고 홍수재난에 대해 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다. 그리고 A* 알고리즘을 활용하여 출발지점에서 안전한 대피지점까지 위험지점을 거치지 않고 최적의 대피경로를 도출하였다. 본 연구를 통해 대피경로 제시뿐만 아니라 도로정비와 대피시설물에 대한 사전 대비 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.