• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.176-179
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• 2007

In this paper, we develop the path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. From the graph, we obtain the Dijkstra path between the starting point and the destination point. From the optimal path, we search the improved Dijkstra path using the graph. Finally, applying the particle swarm optimization to the improved Dijkstra path, we obtain the optimal path for the mobile robot. It turns out that the proposed method has better performance than the result in [1].

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.824-830
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• 2010

It is not easy job to find a underwater target using sonar system in the ASW operations. Many researchers have tried to solve anti-submarine search problem aiming to maximize the probability of detection under limited searching conditions. The classical 'Search Theory' deals with search allocation problem and search path problem. In both problems, the main issue is to prioritize the searching cells in a searching area. The number of possible searching path that is combination of the consecutive searching cells increases rapidly by exponential function in the case that the number of searching cells or searchers increases. The more searching path we consider, the longer time we calculate. In this study, an effective algorithm that can maximize the probability of detection in shorter computation time is presented. We show the presented algorithm is quicker method than previous algorithms to solve search problem through the comparison of the CPU computation time.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.43-54
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• 1996

이 논문은 새로운 휴리스틱 탐색(heuristic search)방법을 이용하여, 수평 및 수 직선으로 이루어진 방해 물들이 놓인 가운데 수평 및 수직선으로 구성된 최단 거리 (rectilinear shortestpath)와 꺾이는회수가 가장 적은최소 꺾임경로(link metric shortest path) 및 이 둘을 혼합시킨 혼합형 최단 경로를 구하는 알고리즘을 서술 하고 있다. 최단 경로를 구하는 방법으로 미로 찾기형 알고리즘(maze-running algorithms)과 선형 탐색 알고리즘(line-search algorithms)의 장점만을 이용한 GMD 알고리즘(Guided Minimum Detour algorithm)을 제안하고 있으며 이를 더욱 효율 적으 로 개선한 LGMD 알고리즘 (Line-by-Line Guided Minimum Detour algorithmm)을 개발 하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 기존의 최단 경로를 내포하고 있는 conection group를 이용하지 않고서도 휴리스틱을 사용한 guided A 탐색(guided A* search)을 이용하여 최적의 최단 경로를 구할 수 있는 장점이 있으며 시간과 메모리 면에서 효 율을 극대화하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 각각 O(m＋eloge＋NlogN)와 O(eloge＋ NlogN)의 시간과 O(e＋N)의 메모리를 사용한다. 여기서 m은 탐색에 사용된 지선 (line segment)들의 수이다. 또한 LGMD는 최소 꺾임 경로(link metric shortest path)와 최단 경로와 최소의 꺾임을 조합한 혼합형 최단 경로를 구하는 데에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.177-187
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• 2006

IT 산업이 발달하고, 정보의 양이 넘쳐날수록, 사람들은 획일화되어 제공되는 정보보다는, 스스로 다양한 경로를 통해 정보를 찾아내며, 이를 가공하여 판단하고 반응한다. 그러므로 정보 제공자들은 이러한 개인들의 성향을 만족시키기 위해 서는 획일화된 정보보다는 소비자들이 스스로 판단할 수 있도록 다양한 정보를 제공해 주어야만 할 것이다 이를 위하여 비용의 비교를 통해 경로를 선택하는 기존 알고리즘과 달리 최저비용과의 차이를 통한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구는 기존의 노드 기반 탐색법에 비해 네트워크 구조의 변화 없이 효율적으로 환승이나 회전제약을 표현할 수 있는 링크 기반 탐색법을 기반으로 운전자들의 다양한 needs를 최대한 반영할 수 있는 즉 유연한 탐색 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 이러한 목표를 위해, 기존의 최적 경로와 다경로 탐색 알고리즘을 대상으로 이론적 배경을 고찰하고, 다목적 정보제공을 위한 다경로 탐색기법을 위한 통행원리를 개념화한 후, 이를 알고리즘에 적용하는 방안을 제안하며, 가상의 네트워크에 적용하여 알고리즘 수행과정을 보여주고자 한다

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1538-1551
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• 2021

The current drone flight plan creation creates a flight path point of two-dimensional coordinates on the map and sets an arbitrary altitude value considering the altitude of the terrain and the possible flight altitude. If the created flight path is a simple terrain such as a mountain or field, or if the user is familiar with the terrain, setting the flight altitude will not be difficult. However, for drone flight in a city where buildings are dense, a safer and more precise flight path generation method is needed. In this study, using high-precision spatial information, we construct a drone safety flight map with a 3D grid map structure and propose a flight path search algorithm based on it. The safety of the flight path is checked through the virtual drone flight simulation extracted by searching for the flight path based on the 3D grid map created by setting weights on the properties of obstacles and terrain such as buildings.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.81-88
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• 2009

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 액션 게임에서 지능 캐릭터의 경로 탐색 방법을 제안하였다. 실험방법으로는 유전자 알고리즘의 특성을 살려 이동 캐릭터가 최단 경로를 선택 할 뿐만 아니라 최적경로 탐색이 가능하도록 하였다. 이 때 염색체의 코드화를 그대로 적용할 경우 많은 치사 유전자가 발생하는데 이 문제를 DNA의 행동 특성의 스플라이싱 방법을 이용하여 해결하였다. 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 지능 캐릭터가 경로를 탐색하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.49-54
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• 2017

Pathfinding for pedestrians provided by various navigation programs is based on a shortest path search algorithm. There is no big difference in their guide results, which makes the path quality more important. Multiple criteria should be included in the search cost to calculate the path quality, which is called a multi-criteria pathfinding. In this paper we propose a user adaptive pathfinding algorithm in which the cost function for a multi-criteria pathfinding is defined as a weighted sum of multiple criteria and the weights are learned automatically by Perceptron learning. Weight learning is implemented in two ways: short-term weight learning that reflects weight changes in real time as the user moves and long-term weight learning that updates the weights by the average value of the entire path after completing the movement. We use the weight update method with momentum for long-term weight learning, so that learning speed is improved and the learned weight can be stabilized. The proposed method is implemented as an app and is applied to various movement situations. The results show that customized pathfinding based on user preference can be obtained.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1207-1215
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• 2013

이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.943-948
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• 2018

본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.