차량을 타고 이동할 경우 좌회전, 우회전, U턴 등의 방향 전환은 차량의 속력 감소의 주요한 요인이 된다. 즉, 같은 거리를 이동할 경우 방향전환이 잦은 경로보다 직진 구간이 많은 경로가 보다 빨리 목적지에 도착할 수 있다. 이 논문에서는 직진성이 높은 경로를 탐색하기 위해서 방향전환비용을 고려한 턴 휴리스틱과 이률 적용한 경로탐색 알고리즘(TA* 알고리즘)을 제안한다. 또한 TA* 알고리즘의 탐색비용을 개선하기 위해서 일부 구간에서만 턴 휴리스틱을 적용하는 가변적인 턴 휴리스틱(VTA* 알고리즘)을 제안한다.
계속적인 교통 흐름을 감안한 최적 경로 탐색 시스템은 목적지로 가기 위한 비용을 줄이기 위해 필요하다. 그러나 낮은 계산 능력을 가진 클라이언트에서 최적 경로를 탐색하는 것은 많은 비용을 요구한다. 따라서 적은 비용과 적절한 최적 경로를 탐색이 가능한 방법이 요구된다. 이 논문에서는 연산시간을 줄이기 위해 가변적인 휴리스틱을 이용하는 경로 탐색 기법을 새롭게 제안한다. 이들 휴리스틱은 하나의 사각형 영역인 그리드 내에 존재하는 자동차들의 평균속도의 변화에 의해 결정된다.
실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 차량이 이동할 때 교차로나 진입도로 등과 같이 방향전환이 있을 경우 교통신호 또는 속력감속으로 인한 운행시간이 지연될 수 있기 때문이다. 만약 경로의 직진성을 높일 경우 실제 이동시간이 줄어들 가능성이 있다. 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘은 이와 같은 경우를 고려한 경로탐색 기법이다. 방향전환에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 이 기법은 경로의 직진성을 높였으나, 탐색 비용이 증가하였다. 이 논문에서는 개선된 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 가변적인 턴 휴리스틱을 사용한다. 즉, 경로탐색 중 일부 구간에 대해서만 턴 휴리스틱을 적용함으로써, 기존연구에 비해 탐색 비용을 줄일 가능성을 높였다.
최적경로를 탐색하기 위해서는 출발지와 목적지간의 거리뿐만 아니라 탐색 되어지는 구간에 존재하는 많은 교통 상황들을 파악하고 이를 경로 탐색에 활용하여야 한다. 그러나 기존의 경로 탐색 알고리즘은 이러한 교통상황들을 적절히 이용하지 못하고 있다. 이 논문에서는 새로운 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 최적경로를 검색하기 위해 교통상황을 충분히 고려하고, 연산비용을 줄이기 위해 도로를 그리드 형태로 나누어 각각의 평균 속도를 가지고 휴리스틱을 부여한다. 또한 알고리즘의 전체 수행시간, 노드 접근 횟수, 최적경로의 정확도를 항목으로 하는 실험을 수행하여 기존의 탐색 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$알고리즘과의 성능평가를 실시하였다. 설험 결과 제안한 알고리즘이 타 알고리즘에 대해 좋은 성능을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 향상된 응용을 지원하는 텔레매틱스 시스템에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
텔레매틱스 시스템에서의 경로 탐색 기법은 교통흐름의 변화에 따라 최단 운행 시간을 갖는 최적 경로가 변하기 때문에 최단 시간 뿐 만 아니라 도로의 교통 흐름까지 고려해야 한다. 기존의 경로 탐색 기법들은 이러한 교통 흐름의 변화에 능동적으로 대처 할 수 없다. 또한 교통 정보를 이용하는 탐색 기법은 기존의 최단 경로 탐색 기법보다 연산 수행시간이 길다. 이 논문에서는 추정치 계산의 단순화를 통한 최적 경로 탐색 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 제안한 기법은 교통흐름에 적응적인 휴리스틱을 위해 고정 그리드를 도입한다. 또한 추정치 계산을 간소화하기 위해 출발지와 목적지 사이의 기울기를 고려하여 실수의 곱셈 연산 대신 단계화 된 정수의 덧셈 연산을 한다. 제안한 알고리즘은 최적 경로 정확도 향상뿐만 아니라 탐색 시간을 줄어듦을 실험으로 입증한다.
본 논문에서는 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 공유 메모리에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 태스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 다중 프로세서로 스케줄링하며, 시스템에서 사용 가능한 프로세서의 수에 맞도록 태스크를 스케줄링 할 수 있다. 시뮬레이션에서는 제안된 알고리즘을 실제 응용프로그램의 태스크 그래프에 적용하였으며, 프로세서 수의 변화에 따른 스케줄링 길이를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보여주었다.
실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 똑같은 출발지와 목적지를 가지는 각각 다른 경로 즉, 직진이 많은 경로와 방향전환이 많은 경로를 비교하면 직진이 많은 경로가 더 빨리 도착할 수 있다. 이 논문에서는 기존에 방향전환에 대해 연구된 $TA^*$ 알고리즘 보다 방향전환횟수는 늘어나지만 탐색비용을 줄일 수 있는 $VTA^*$ 알고리즘을 제안한다. 방향전환을 고려하지 않은 $A^*$ 알고리즘, 방향전환을 고려한 $TA^*$ 알고리즘과 이 논문에서 제안하는 $VTA^*(n)$ 알고리즘을 비교하였다. 그 결과 $TA^*$ 알고리즘보다 탐색비용이 평균 7.31%가량 줄어들고, $A^*$ 알고리즘보다 방향전환 횟수는 27.95% 가량 감소되는 결과를 보였다.
경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.
본 논문은 생산 물류 시스템최적화의 실현에 가장 대표적인 생산수송계획문제인 수송문제(TP: Transportation Problem)에 고정비용을 고려한 고정비용 수송문제(fcTP: Fixed charge Transportation Problem)를 다룬다. 특히 NP-hard문제로 널리 알려진 TP에서 수송량에 비례하는 가변비용과 함께 추가적으로 모든 경로에서 발생하는 고정비용을 함께 고려한 fcTP를 다룬다. 따라서 이러한 fcTP를 해결하기 위해 메타 휴리스틱기법 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(CA: Genetic Algorithm)을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 CA를 이용해 고정비용 수송문제의 해를 우선순위기반 유전자 표현법을 이용해 fcTP에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 연구를 한다.
데스크탑 그리드(Desktop Grid) 환경에서는 자원 제공자인 데스크탑의 자율적 연산 참여와 탈퇴를 허용하기 때문에 기존 데스크탑 그리드 시스템들은 연산 도중 잦은 중단으로 인해 연산의 완료 시간이 지연되고, 연산 수행의 신뢰성이 저하되며 연산의 완료를 보장하지 못하고 있다. 기존의 데스크탑 그리드 시스템들은 이러한 데스크탑의 동적 특성을 반영하지 못하고 있을 뿐만 아니라 데스크탑의 연산 수행 양식을 고려하지 않아 시스템의 안정성과 성능이 저하되었다. 신뢰성 높은 연산 수행을 지원하고, 데스크탑의 비예측적 연산 수행 속성을 극복하기 위해서는 데스크탑의 동적인 특성인 휘발성(volatility)을 고려한 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 휴리스틱 접근을 통해 동적으로 가변하는 데스크탑의 상태를 보다 정확하게 모델링 하는 가용성 기반 마코브 작업 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 기법은 데스크탑의 가용성을 기반으로 과거 연산 수행에 대한 패턴을 확률 모델링하여 미래 연산 수행 유형을 예측함으로써 연산 수행 도중의 불안정한 자원 제공 현상을 완화시키며 안정적인 스케줄링을 지원하여 시스템의 신뢰성과 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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