• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.795-802
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• 2002

We present a new dynamic routing scheme for multiple autonomous guided vehicles (AGVs) systems. There have been so many results concerned with scheduling and routing of multiple AGV systems; however, most of them are only applicable to systems with a small number of AGVs under a low degree of concurrency. With an increased number of AGVs in recent applications, these AGV systems are faced with another problem that has never been occurred in a system with a small number AGVs. This is the stop propagation problem. That is, if a leading AGV stops then all the following AGVs must stop to avoid any collision. In order to resolve this problem, we propose a nonstop preferential detour (NPD) algorithm which is a new dynamic routing scheme employing an election algorithm. For real time computation, we introduce two stage control scheme and propose a new path searching scheme, k-via shortest path scheme for an efficient dynamic routing algorithm. Finally, the proposed new dynamic routing scheme is illustrated by an example.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-8
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• 2015

교통 네트워크에서 하나의 노드로부터 다른 노드로 가는 최단 경로 탐색은 탐색속도와 함께 정확성도 매우 중요시되고 있다. 기존 $A^*$ 알고리즘은 빠른 탐색속도가 큰 장점이기는 하지만, 분석네트워크가 다소 복잡하고, 링크수가 많은 대규모 네트워크에서는 최단 통행경로를 가까운 노드의 순서대로 단계적으로 찾아내는 데 정확도가 다소 낮은 약점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 $A^*$ 알고리즘의 평가함수와 알고리즘을 수정하여 정확성을 높일 수 있도록 하였다. 구체적으로는 평가함수를 선적인 개념에서 면적인 개념으로 전환하였고, 계산단계의 진행과정에서 실제 부하량이 적을수록 무조건 좋은 것이 아니라, 부하량이 커도 목표노드에 가까운 것이라면 더욱 최단경로에 유리하다는 개념을 도입한 것이다. 마지막으로 평가함수 값은 반복계산을 수행할수록 적어야 하는데, 이렇지 못할 경우, 피드백 기능을 부가하여 탐색 정확도를 높이도록 알고리즘을 수정하였다. 이렇게 개선된 알고리즘을 실제 네트워크상에서 적용해 본 결과, 유용성이 있는 것으로 밝혀졌다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.133-140
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• 2012

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^2)$을 선형인 O(n)으로 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 모든 노드를 방문하여 최소 경로 길이를 계산한다. 따라서 "노드 수 -1"회를 수행하야 하기 때문에 복잡한 도로로 구성된 도시에서 실시간으로 최단경로 정보를 제공할 수 없는 경우도 발생한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프를 트리로, 출발 노드를 근 노드로 치환하여 트리의 각 레벨에 해당하는 외부근방 (Out-Neighbourhood) 노드 집합을 구성하고, 외부근방간과 외부근방 내부의 최소 경로 길이를 계산하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 양방향과 일방통행로로 구성된 복잡한 2개 그래프에 대해 알고리즘을 적용한 결과 Dijkstra 알고리즘과 동일하게 모든 노드의 최소 경로 길이를 얻는데 성공하였다. 또한, 알고리즘 수행속도를 "노드 수 -1"회에서 "레벨 수 -1"회로 약 4배 정도 단축시키는 효과를 얻었다. 제안된 알고리즘을 GPS 실시간 시스템에 적용하여 러시아워나 차량 사고로 인한 병목현상이 발생하였을 때, 최단 경로 우회 도로 정보를 실시간으로 제공할 수 있다면 운전자의 만족도를 크기 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.585-586
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• 2009

홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. Ali에 의해 제안된 최적 경로 탐색 알고리즘을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있다. 노드의 제곱인 브랜치수의 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문은 계산량은 줄이면서 효과적으로 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.329-336
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• 2000

임의의 체눈 모양에서 어떤 절점에서 출발하여 출발한 절점으로 되돌아 오는 최단 경로를 탐색함으로써 2차원 유한요소의 연결관계를 자동추출할 수 있는 방법을 개발하였다. 한 절점에서 가능한 여러 경로 중에서 가능성이 큰 경로만을 탐색하게 하였고 추출된 경로에 대하여 요소로서의 유일성 및 적합성을 검사하였다. 제안된 방법이 완전함을 증명하였으며 예제를 통하여 일반적인 자동발생 기능의 적용이 어려운 체눈 모양에 대해서도 정확하게 요소를 추출할 수 있음을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권1호
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• pp.59-66
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• 2002

산업구조의 급속한 변화로 인해 물류비가 증대되고, 물류체계의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 한정된 도로상황에서 날로 심해져가는 교통체증은 물류비의 20%이상을 차지하는 물류배달 비용의 비중을 더 더욱 높이고 있는 현실에서 물류배달을 위한 최단 및 최적경로 탐색 시스템의 요구는 기업뿐 아니라 많은 시간을 차 속에서 허비해야하는 현대인들에게 긴요한 것이다. 이러한 경로탐색을 위한 시스템의 필요로 최단경로 알고리즘을 GIS와 접목시켜 최단경로 탐색을 위한 시스템을 개발하고, 이 시스템에 도시교통 및 도시 가로망의 특성을 고려하여 보다 현실성을 갖춘 최단경로 시스템을 개발하고자 하였다. 또한 향후에 실시될 실시간 교통정보 제공 등의 교통상황의 동적변화를 고려하여, 최신의 교통상황을 경로탐색에 반영할 수 있도록, 경로탐색에서 고려될 경중률 데이터의 동적 갱신을 가능하게 하였다. 이렇게 구축된 시스템을 최종적으로 웹 상에 서비스할 수 있도록 MapObjects IMS를 이용하여 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.127-135
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• 2015

본 논문에서는 Space Syntax 이론을 적용한 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 애플리케이션을 제안하고 구축한다. 이 애플리케이션은 일반적인 네비게이션이 우선순위로 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 다르게, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색하게 된다. 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 추천경로를 생성하고 여성의 여가활동에 있어 다양한 위험요소를 염두에 두게 된다. 결과적으로 Space Syntax 알고리즘을 통해 여성 사용자들의 주관적 선택사항이 적용된 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.

• 대한교통학회지
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• 제21권6호
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• pp.89-99
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• 2003

회전제약(Turn Penalty and Prohibition)을 포함하는 방향성 그래프(Directed Graph)에서 두 지점(One-To-One)간 덩굴망(Vine)을 포함한 다수의 경로를 순차적으로 탐색하는 알고리즘(K-Shortest Path Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 Yen이 제안한 다경로탐색알고리즘을 기반으로 교차로의 방향별 통행에서 발생되는 회전지체와 금지의 표현이 가능한 링크표지(Link-Labeled)탐색방식을 적용하는 기법을 개발한다. 사례연구를 통해 제안된 알고리즘은 교차로의 회전특성뿐만 아니라 U-Turn, P-Turn과 같은 덩굴망(Vine) 통행특성의 고려가 가능하며, 운전자의 인지비용(Perceived Cost)을 반영한 합리적인 대안경로(Reasonable Alternative Route)의 정보 제공 가능성을 입증했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.537-540
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• 2000

The Distribution System consist of many tie-line switches and sectionalizing switches, operated a radial type. When an outage occurs in Distribution System, outage areas are isolated by system switches, has to restored as soon as possible. At this time, system operator have to get a information about network topology for service restoration of outage areas. Therefore, the searching result of restorative topology has to fast computation time and reliable result topology for to restore a electric service to outage areas, equal to optimal switching operation problem. So, the problem can be defined as combinatorial optimization problem. The service restoration problem is so important problem which have outage area minimization, outage loss minimization. Many researcher is applying to the service restoration problem with various techniques. In this paper, advanced Dijkstra algorithm is applied to searching a restoration topology, is so efficient to searching a shortest path in graph type network. Additionally, fuzzy rules and operator are applied to overcome a fuzziness of correlation with input data. The present technique has superior results which are fast computation time and searching results than previous researches, demonstrated by example distribution model system which has 3 feeders, 26 buses. For a application capability to real distribution system, additionally demonstrated by real distribution system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) which has 8 feeders and 140 buses.

• 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.