• 로봇학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.142-149
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• 2018

$RRT^*$ (Rapidly exploring Random $Tree^*$) based algorithms are widely used for path planning. Informed $RRT^*$ uses $RRT^*$ for generating an initial path and optimizes the path by limiting sampling regions to the area around the initial path. $RRT^*$ algorithms have several limitations such as slow convergence speed, large memory requirements, and difficulties in finding paths when narrow aisles or doors exist. In this paper, we propose an algorithm to deal with these problems. The proposed algorithm applies the image skeletonization to the gridmap image for generating an initial path. Because this initial path is close to the optimal cost path even in the complex environments, the cost can converge to the optimum more quickly in the proposed algorithm than in the conventional Informed $RRT^*$. Also, we can reduce the number of nodes and memory requirement. The performance of the proposed algorithm is verified by comparison with the conventional Informed $RRT^*$ and Informed $RRT^*$ using initial path generated by $A^*$.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제17권1_2_3호
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• pp.1-23
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• 2005

The shortest-paths problem is a fundamental problem in graph theory and finds diverse applications in various fields. This is why shortest path algorithms have been designed more thoroughly than any other algorithm in graph theory. A large number of optimization problems are mathematically equivalent to the problem of finding shortest paths in a graph. The shortest-path between a pair of vertices is defined as the path with shortest length between the pair of vertices. The shortest path from one vertex to another often gives the best way to route a message between the vertices. This paper presents an $O(n^2)$ time sequential algorithm and an $O(n^2/p+logn)$ time parallel algorithm on EREW PRAM model for solving all pairs shortest paths problem on circular-arc graphs, where p and n represent respectively the number of processors and the number of vertices of the circular-arc graph.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권8호
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• pp.741-746
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• 2007

In this study, transfer path identification and output estimation are simulated by multi-dimension spectral analysis method (MDSA). Multi -input/single-output system give expression the vehicle suspension which each inputs are correlated reciprocally. In case of correlating with inputs, the system needs separating the each input signal by MDSA. Main simulations are about finding effective input by coherent output spectrum and selecting optimal input's number by multiple coherence function. Also, by shielding transfer path of each input, transfer path characteristic is identified in terms of overall integrated contribution level.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.235-238
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• 1990

This paper presents a method of finding the optimal path of which is considered the switching cost and the reliability index. The problem is formulated as an optimization problem and solved by the maximum flow/mimimum cut method. The objective of this paper is to find the optimal path and minimize the failure cost and switching cost. Presented method has been simulated and the results are discussed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.635-642
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• 1989

We formulated the multi-robot trajectory problem into a series of NLP problem, each of which is that of finding the optimal tip positions of the robots for the next time step. The NLP problem is composed of an objective function and three constraints, namely: a) Joint position limits, b) Joint velocity limits, and c) Collision-avoidance constraints. By solving a series of NLP problem, optimally coordinated trajectories can be determined without requiring any prior path information. This is a novel departure from the previous approach in which either all paths or at least one path is assumed to be given. Practical application of the developed method is for optimal synthesis of multiple robot trajectories in off-line. To test the validity and effectiveness of the method, numerical examples are illustrated.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제16권2호
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• pp.105-117
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• 1990

In the transportation network problems, it is often more desirable to select multiple number of optimal parths to prepare for additional constratints being imposed than to choose single optimal path. This paper addresses 'the problem of finding the k-shortest paths visiting p-specified nodes in a network'. The solution method is derived and the example of application is shown. The keypoint for determining the k-shortest paths via p-specified nodes is to combine the Shier's k-shortest path algorithm and the principle of optimality of dynamic programming method. Finally, for a transportation network problem consisting of national main routes, the k-shortest paths via some specified cites are obtained by using the solution method developed here.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권3호
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• pp.31-40
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• 2006

이동로봇의 경로 설정과 장애물 회피에 관한 문제는 이동로봇을 제어하기 위한 기본적인 문제로서 지금까지 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 다양한 센서들로부터 얻어진 정보는 로봇이 진행하기 위한 경로에 대한 결정과 장애물에 대한 정보를 제공해준다. 제한 조건이 존재하는 경우에서 그 상황에 알맞은 방법들이 대부분이며, 다른 상황을 해결하기에는 어려움이 있다. 또한, 최적화된 경로에 대한 좋은 결과를 만들기 위해서는 복잡한 계산 과정을 통해서 시간 지연이 발생하게 된다. 이와 같은 처리 방법은 움직이는 장애물의 회피와 같이 빠른 처리를 필요로 하는 상황에서 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 장애물과 이동 가능한 경로들의 영역을 작은 영역들이 분포하는 공간으로 변형하고 이와 같이 구성된 공간에서 밀도와 연결 상태를 통해 이동 로봇이 진행 할 수 있는 최단 경로를 결정한다. 제안된 방법을 통해 작은 영역들은 자신의 번호를 가지게 되며, 주변 영역들의 개수를 통해 이동 경로를 결정하게 된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권6호
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• pp.1-8
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• 2006

이동로봇의 경로 설정과 장애물 회피에 관한 문제는 이동로봇을 제어하기 위한 기본적인 문제로서 지금까지 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 다양한 센서들로부터 얻어지는 정보는 로봇이 진행하기 위한 경로에 대한 결정과 장애물에 대한 정보를 제공해준다. 대부분의 연구들은 제한 조건이 존재하는 경우에서 그 상황에 알맞은 방법들이 대부분이며, 다른 상황을 해결하기에는 어려움이 있다. 또한, 최적화된 경로에 대한 좋은 결과를 만들기 위해서는 복잡한 계산 과정을 통해서 시간 지연이 발생하게 된다. 이와 같은 처리 방법은 움직이는 장애물의 회피와 같이 빠른 처리를 필요로 하는 상황에서 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 장애물과 이동 가능한 경로들의 영역을 작은 영역들이 분포하는 공간으로 변형하고 이와 같이 구성된 공간에서 밀도와 연결 상태를 통해 이동 로봇이 진행 할 수 있는 최단 경로를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 작은 영역들은 자신의 번호를 가지게 되며, 주변 영역들의 개수를 통해 이동 경로를 결정하게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.601-606
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• 1998

In this paper, we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller using co-evolutionary concept. In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when the input and/or output variables are going to increase. Futhermore proper fuzzy partitioning is not deterministic ad there is no unique solution. So we propose a co-evolutionary method finding optimal fuzzy rules and proper fuzzy membership functions at the same time. Predator-Prey co-evolution and symbiotic co-evolution algorithms, typical approaching methods to co-evolution, are reviewed, and dynamic fitness landscape associated with co-evolution is explained. Our algorithm is that after constructing two population groups made up of rule base and membership function, by co-evolving these two populations, we find optimal fuzzy logic controller. By applying the propose method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects applying the proposed method to a pa h planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist, we show the validity of the proposed method.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.9-22
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• 2005

교통망에서 경로의 총 통행비용은 통행비용과 인지비용으로 구분된다. 출발지와 도착지간에 상이하게 인지되는 비용을 고려하여 경로를 탐색하는 것은 전체경로를 열거해야 하는 문제 때문에 현실 적용에 한계가 있다. 따라서 현재 활용되고 있는 첨단교통정보체계(ATIS)에서 경로정보를 제공할 때 통행비용 만을 고려하여 경로를 탐색하는 기법을 적용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 경로열거문제 없이 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적 및 K 경로탐색기법을 제안한다. 이를 위해 링크를 경로의 최소단위로 정의하고, 따라서 두 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 링크표지기반경로탐색기법을 활용하며, 도착지를 기반으로 후방향 최적링크인지경로트리를 구축한 후 출발지기반으로 전방향 최적의 링크총비용 경로트리를 구축하는 수식과 알고리즘을 제안한다.