The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.4
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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.
In the context of multi-protocol label switching (MPLS) traffic engineering, this paper proposes a scalable constraintbased shortest path first (CSPF) routing algorithm with multiple QoS metrics. This algorithm, called the multiple constraint-based shortest path first (M_CSPF) algorithm, provides an optimal route for setting up a label switched path (LSP) that meets bandwidth and end-to-end delay constraints. In order to maximize the LSP accommodation probability, we propose a link weight computation algorithm to assign the link weight while taking into account the future traffic load and link interference and adopting the concept of a critical link from the minimum interference routing algorithm. In addition, we propose a bounded order assignment algorithm (BOAA) that assigns the appropriate order to the node and link, taking into account the delay constraint and hop count. In particular, BOAA is designed to achieve fast LSP route computation by pruning any portion of the network topology that exceeds the end-to-end delay constraint in the process of traversing the network topology. To clarify the M_CSPF and the existing CSPF routing algorithms, this paper evaluates them from the perspectives of network resource utilization efficiency, end-to-end quality, LSP rejection probability, and LSP route computation performance under various network topologies and conditions.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.6
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pp.269-277
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2024
With the advancement of modern IT technologies, the operation of autonomous vehicles is becoming a reality, and route planning is essential for this. Generally, route planning involves proposing the shortest path to minimize travel distance and the quickest path to minimize travel time. However, the quality of these routes depends on the topological characteristics of the road network graph. If the connectivity structure of the road network is not rational, there are limits to the performance improvement that routing algorithms can achieve. Real drivers consider psychological factors such as the number of turns, surrounding environment, traffic congestion, and road quality when choosing routes, and they particularly prefer routes with fewer turns. This paper introduces a simple path algorithm that seeks routes with the fewest turns, in addition to the traditional shortest distance and quickest time routes, to evaluate the characteristics of road networks. Using this simple path algorithm, we compare and evaluate the connectivity characteristics of road networks in 20 major cities worldwide. By analyzing these road network characteristics, we can identify the strengths and weaknesses of urban road networks and develop more efficient and safer route planning algorithms. This paper comprehensively examines the quality of road networks and the efficiency of route planning by analyzing and comparing the road network characteristics of each city using the proposed simple path algorithm.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3100-3116
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2016
With the rapid development of urban traffic system and fast increasing of vehicle numbers, the traditional centralized ways to generate the source-destination shortest path in terms of travel time(the optimal path) encounter several problems, such as high server pressure, low query efficiency, roads state without in-time updating. With the widespread use of smart cameras in the urban traffic and surveillance system, this paper maps the optimal path finding problem in the dynamic road network to the shortest routing problem in the smart camera networks. The proposed distributed optimal path generation algorithm employs the delay routing and caching mechanism. Real-time route update is also presented to adapt to the dynamic road network. The test result shows that this algorithm has advantages in both query time and query packet numbers.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.494-497
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2022
Recently, the damage caused by flash floods caused by extreme weather due to global warming is increasing. In order to reduce the damage, this paper conducted a study on the search for the shortest route of an evacuation route due to a flash flood. For this, we implemented a route search system using GIS and shape files including buildings and roads and Dijkstra's algorithm. In this study, the location of users close to the point where the flash flood occurs is identified, and the evacuation route is searched from the starting point to the destination point without passing through the dangerous point. Evacuate out of the test bed, or designate a building in the test bed as an evacuation shelter, and search for a route to the nearest evacuation shelter. Accordingly, it is expected that human damage will be reduced by providing the shortest evacuation route.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.4
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pp.89-96
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2007
The amount of home deliveries are increasing day by day owing to the increment of the on-line market. This environment brings along generating many delivery companies and keen competition with each other in its customer hold Therefore, this study aims at the development of a shortest delivery route search demonstration system using Ant Algorithm. The developed system reduces the time consumption significantly in search of delivery path and time of the products for the novice delivery driver as well as experienced driver. Ultimately, the developed system will give the customer reliability and satisfaction, knowing a delivery route in advance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.2
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pp.78-97
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2010
Route discovery in wireless mobile networks requires a considerable amount of resources due to the mobility of the hosts. Therefore, it would be wise to utilize the effort already invested in existing paths. This paper proposes an efficient way to reuse, whenever possible, existing paths when a new path is being established. In our proposed algorithm, called Route Reutilization Routing (RRR), the reusability is accomplished by the notion of the dynamic proactive zones (DPZ), through which nearby existing path information is disseminated. By utilizing the information stored in DPZs, RRR can achieve considerable savings over other on-demand routing algorithms that use flooding. The unique feature of the proposed algorithm is that DPZs are created and destroyed dynamically around the existing paths, whereas proactive zones are formed around the nodes throughout the network in other route finding algorithms. Even though using DPZs may not result in the shortest path between source and destination, simulation results show the considerable reduction in traffic needed to find a path and therefore increases the available bandwidth for data transmission.
When it comes to the process of information storage, people are likely to organize individual information into the forms of groups rather than independent attributes, and put them together in their brains. Likewise, in case of finding the shortest path, this study suggests that a Hierarchical Road Network(HRN) model should be selected to browse the most desirable route, since the HRN model takes the process mentioned above into account. Moreover, most of drivers make a decision to select a route from origin to destination by road hierarchy. It says that the drivers feel difference between the link travel tine which was measured by driving and the theoretical link travel time. There is a different solution which has predicted the link travel time to solve this problem. By using this solution, the link travel time is predicted based on link conditions from time to time. The predicated link travel time is used to search the shortest path. Stochastic Process model uses the historical patterns of travel time conditions on links. The HRN model has compared favorably with the conventional shortest path finding model in tern of calculated speeds. Even more, the result of the shortest path using the HRN model has more similar to the survey results which was conducted to the taxi drivers. Taxi drivers have a strong knowledge of road conditions on the road networks and they are more likely to select a shortest path according to the real common sense.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.4
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pp.624-632
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2022
Relationship networks such as an interpersonal relationship network or navigation route search can be expressed in graph form. However, as the amount of data increase, there is a problem that it is difficult to search for the desired data when it is displayed on one screen. In this paper, we propose a visualization method for searching for people, searching for the shortest path between people, and using graphs to express an interpersonal relationship network with many nodes. Unlike the search for the shortest path in the routing table, the shortest path in the interpersonal relationship network should be changeable according to the intension or importance of the researcher or user who is analyzing it. To this end, the BFS algorithm was modified to apply the characteristics of the interpersonal relationship network. For the verification of the results, the data in the character relationship information of the Korean Classics DB in the Korean Classics Translation Institute was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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