• 대한전자공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.734-745
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• 1988

In this paper, it is tried to improve efficiency of the D-algorithm by assigning the logic values effectively on the nodes related to the critical path for back tracing to reduce the number of search nodes when acyclic combinational logic circuits are composed of NAND gates only. For that purpose, LASAR algorithm which is suitable for determining a critical path for back tracing is applied to the D-algorithm and it is implemented by IBM-PC with APL language. The test results on a number of NAND circuits which have multi-fanout, reconvergent and symetric characteristics show that the modified D-algorihtm reduces the number of search nodes in forward and backward tracing and decreases the run time of CPU about 10 percents.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1939-1944
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• 2003

This paper presents a global path planning algorithm based on a visibility graph method, and applies additionally various constraints for constructing the reduced visibility graph. The modification algorithm for generating the rounded path is applied to the globally shortest path of the visibility graph using the robot size constraint in order to avoid the obstacle. In order to check the visibility in given 3D map data, 3D CAD data with VRML format is projected to the 2D plane of the mobile robot, and the projected map is converted into an image for easy map analysis. The image processing are applied to this grid map for extracting the obstacles and the free space. Generally, the tree size of visibility graph is proportional to the factorial of the number of the corner points. In order to reduce the tree size and search the shortest path efficiently, the various constraints are proposed. After short paths that crosses the corner points of obstacles lists up, the shortest path among these paths is selected and it is modified to the combination of the line path and the arc path for the mobile robot to avoid the obstacles and follow the rounded path in the environment. The proposed path planning algorithm is applied to the mobile robot LCAR-III.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권12호
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• pp.204-213
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• 1999

This paper suggests a numerical method of finding optimal geometric path and minimum-time motion for a manipulator arm. To find the minimum-time motion, the optimal geometric path is searched first, and the minimum-time motion is searched on this optimal path. In the algorithm finding optimal geometric path, the objective function is minimizing the combination of joint velocities, joint-jerks, and actuator forces as well as avoiding several static obstacles, where global search is performed by adjusting the seed points of the obstacle models. In the minimum-time algorithm, the traveling time is expressed by the linear combinations of finite-term quintic B-splines and the coefficients of the splines are obtained by nonlinear programming to minimize the total traveling time subject to the constraints of the velocity-dependent actuator forces. These two search algorithms are basically similar and their convergences are quite stable.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1251-1255
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• 2011

본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.147-150
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• 2008

실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2343-2348
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• 2008

개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.97-103
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• 2012

본 논문에서는 MIMO(Multi Input Multi Output) 시스템을 위한 적응형 검색범위 기반 복잡도 감소 QRD-M 기법을 제안한다. 기존의 fixed QRD-M 기법은 각 단계에서 survivor path들을 현 단계의 모든 가능한 성상도 심벌들로 확장하여 그 중 가장 작은 path metric을 가지는 M개를 선택한다. 성능의 저하를 최소화 하기 위해서는 큰 값의 M을 사용해야 하지만, 계산양 또한 증가하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 측정된 평균 잡음 전력 값에 따라 survivor path의 개수나, 검색 범위를 적절히 조절하는 기법들이 제안되었다. 하지만 이 기법들에 채널 상태를 판별하기 위해 사용된 지표는 평균 잡음 전력 정보이므로 잡음 전력 값이 순간적으로 크게 변하는 경우 성능 저하를 가져올 수 있다. 제안된 기법에서는 수신 심벌 벡터와 QRD에 의해 임시적으로 추정된 심벌 벡터와의 Euclidean distance와 채널 행렬의 대각성분을 이용하여 순시적인 채널 정보를 추정하여 검색 범위를 적절히 조절하므로 기존의 기법의 단점을 보완한다. 실험 결과에서는 제안된 기법이 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 성능에 근접하면서, 동일한 성능을 가지는 기존의 QRD-M 기법들에 비해 확연히 작은 복잡도를 가지는 것을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권5호
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• pp.609-617
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• 2013

본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.835-838
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• 2008

계층 경로 탐색 알고리즘의 탐색 기법에 대한 연구는 많은 논문에서 제시되어 왔다. 그러나 효과적인 영역의 분할에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 계층 경로 탐색 알고리즘의 주 영역과 부 영역을 효과적으로 나눌 수 있는 다음과 같은 기법을 제안하고 평가한다: (1) 보로노이 알고리즘 이용하여 하나의 주 노드를 중심으로 영역을 분할하는 방법, (2)고정 그리드를 기반으로 주 영역과 부 영역을 설정하는 방법 제안한 기법의 성능평가를 위해 전통적인 Dijkstra 알고리즘을 주 노드에서 탐색하여 가장 인접한 주 노드 4개를 통해 주 영역을 지정하는 방법과 비교하였다. 실험 평가 항목은 탐색된 경로의 정확도와 연산시간이며, 실험 결과 연산 속도 측면에서는 보로노이 기반 기법이 좋은 성능을 보였으며, 그리드 기반 기법이 정확도 측면에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-98
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• 2010

기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.