In this paper, we introduce a reinforcement learning-based algorithm for personalized tourist path recommendations. The algorithm employs a reinforcement learning agent to explore tourist regions and identify optimal paths that are expected to enhance tourism experiences. The concept of tourism experience is defined through points of interest (POI) located along tourist paths within the tourist area. These metrics are quantified through aggregated evaluation scores derived from reviews submitted by past visitors. In the experimental setup, the foundational learning model used to find tour paths is the Deep Q-Network (DQN). Despite the limited availability of historical tourist behavior data, the agent adeptly learns travel paths by incorporating preference scores of tourist POIs and spatial information of the travel area.
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.
A path planning is one of the main subjects in a mobile robot. It is divided into two parts. One is a global path planning and another is a local path planning. This paper, using the formal two methods, presents that the mobile robot moves to multi-targets with avoiding unknown obstacles. For the shortest time and the lowest cost, the mobile robot has to find a optimal path between targets. To find a optimal global path, we used GA(Genetic Algorithm) that has advantage of optimization. After finding the global path, the mobile robot has to move toward targets without a collision. FLC(Fuzzy Logic Controller) is used for local path planning. FLC decides where and how faster the mobile robot moves. The validity of the study that searches the shortest global path using GA in multi targets and moves to targets without a collision using FLC, is verified by simulations.
본 논문에서는 스마트폰의 GPS기능과 안드로이드 시스템에 기본적으로 탑재되어 있는 Google map을 이용하여 내 주변 위치(학교)와 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 한다. 내주변 목적지 위치를 검색할 때 최단 경로 알고리즘을 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 이러한 어플리케이션 개발을 통해서 공공 장소 및 목적지를 쉽고 빠르게 찾아갈 수 있도록 하는 용도로 활용하고자 한다. 학교 시설은 입학 시험, 각종 자격 시험, 재난시 대피소 등으로 활용되는 경우가 많다. 스마트 폰을 능숙하게 사용하는 젊은 층이 아니라도 누구나 어려운 조작 없이 학교의 위치를 쉽게 찾아갈 수 있도록 도와주는 어플리케이션을 개발한다.
Recent research in animal behavior has shown that gradient information plays an important role in finding food and home. It is also important in optimization of performance because it indicates how the inputs should be adjusted for maximization/minimization of a performance index. We introduce perturbation as an additional input to obtain gradient information. Unlike the typical approach of calculating the gradient from the derivative, the proposed processing is very robust to noise since it is performed as a summation. Experimental results prove the validity of the process of spatial gradient acquisition. Quantitative indices for measuring the effect of the amplitude and the frequency are developed based on linear regression analysis. Drones are very useful for environmental monitoring and an autonomous path planning is required for unstructured environment. Guiding the drone for finding the origin of the interested physical property is done by estimating the gradient of the sensed value and generating the drone trajectories in the direction which maximizes the sensed value. Simulation results show that the proposed method can be successfully applied to identify the source of the physical quantity of interest by utilizing it for path planning of an autonomous drone in 3D environment.
네트워크 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 등이 작동하는 네트워크 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 패킷의 적절한 경로를 발견하기 위하여 라우터간에 정보를 교환하는 라우팅 프로토콜이 사용되고 있으나 관리자의 실수로 만들어진 비정상적인 라우팅 테이블로 인하여 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트워크 디자인의 관점에서 비효율적인 경로로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP, MIB로부터의 정보를 사용 계층적 네트워크 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시하고. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 미리 선언된 데이터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 $A^*$ 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
The measured vibration on a machine or a structure is shaped by the excitation waveform and the path transfer function. Mechanism diagnostics tends to focus on retrieving source featurce by minimzing the effects of the structural path, while in structural diagnostics we are more interested in minimizing source effects and retrieving path parameters. In structural diagnostics, therefore, there are experimental issues of gathering data that are independent source effects and finding a transfer function signature that reveals structural defects. This paper describes how the transfer function can be obtained more accurately by experiment using the compatibility relationship which is newly discovered.
Finding shortest path technique running time differs depending on applying of the algorithm and data, and also used a lot of difference in effectiveness depending on the environment occurs. Therefore, the algorithm and environment based on this study, the relationship between optimal solutions and compare running time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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