The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.1
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pp.24-34
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1994
In most computer networks, each node needs to have correct routing information for finding shortest paths to forward data packets. In a distributed environment, however, it is very difficult to keep consistent routing information throughout the whole network at all times. The presence of out-dated routing information can cause loop-forming which in turn causes the significant degradation of network performance. In this paper, a new class of routing algorithm for loop detection and resolution is discussed. The proposed algorithm is based on the distributed Bellman-Ford algorithm which is popularly adopted for routing in computer network. The proposed algorithm detects and resolves all kinds( two-node and multi-node) of loop in a distributed environment within finite time while maintaining the simplicity of the distributed Bellman-Ford algorithm.
The best coverage problem is finding a path whose worst distance to the sensor-set is the best among all paths. Instead, if the user stays close to its nearest two sensors, then the stability of the wireless connection may be guaranteed. So we consider the problem of finding a second best coverage path; given the sensor set U, a starting point s and a target point t, find a path whose worst distance to the second closest sensor is minimized. This paper presents an O(n logn) -time algorithm to find such a path. We also give experimental evidence showing that the connection to the sensor-set along a second best coverage path is more stable than that along the best coverage path.
An, Dae-Hun;Choe, U-Gyeong;Seo, Jae-Yong;Kim, Seong-Hyeon;Jeon, Hong-Tae
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.161-164
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2007
우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.1145-1148
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2003
본 논문에서는 Ad-hoc 망의 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 ODMRP(On-Demand Multicast Routing Protocol)에서 효율적인 유니캐스트 라우팅 프로토콜을 제안한다. ODMRP는 네트워크 상에서 멀티캐스트그룹의 송신원으로부터 수신원에 이르는 경로상에 있는 노드들을 Fe(Forwarding Group) 노드로 선출하여 이들이 해당 멀티 캐스트그룹에 속하는 패킷을 플러딩 하도록 함으로써 데이터를 전송하는 방안이다. 이러한 ODMRP에서는 어느 한 노드가 유니캐스트 모드로(end-to end) 데이터를 전송해야 하는 경우 경로를 찾기 위해 주기적인 플러딩 과정을 거쳐야 하고 이로 인해 오버헤드가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 유니캐스트 모드에서 송신원에서 찾은 경로를 DR 라우팅 테이블에 저장해두고 데이터를 보련 때 DR 라우팅 테이블의 정보를 참조함으로써 수신원에서의 불필요한 컨트롤 패킷(JOIN QUERY, JOIN REPLY)으로 인한 트래픽을 줄일 수 있는 방안을 제안한다. 또한 제안된 방식이 기존의 ODMRP 방식보다 데이터의 전송 시간과 경로를 찾는 시간에 있어 개선되었음을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementing and testing within the Repast environment. The paper demonstrates the life-cycle of an agent-based simulation software engineering project while providing a documentation strategy that allows specifying autonomous, adaptive, and interactive software entities in a Multi-Agent System. The study demonstrates how evolutionary path planning can be introduced to improve cognitive agent capabilities within an agent-based simulation environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.239-243
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2011
In wireless ad-hoc network, the detection of link breakage and re-establishing the route path causes lots of network overhead and results in communication delay. In the LBN method, the node causing a link breakage actively sends a message to neighbors so that they can instantly start re-establishing process of new path. In this paper we describe the result of network simulation we performed using NS2 to show the effectiveness of LBN method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.753-756
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2014
기존의 웹 지도 서비스는 방문 횟수가 많은 장소를 알기 어렵고, 사용자에게 여행 경로를 추천하는 기능 또한 찾기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 사진 촬영 분포를 기반으로 한 여행 경로 추천 시스템을 제안한다. 사진이 많이 촬영된 곳이 여행객이 많이 방문한 곳이며, 유명한 장소일 것이라고 가정하여 사진 촬영 분포를 기반으로 여행 경로를 추천하고자 한다. 여행 경로를 추천하기 위해 사진 데이터의 위치 값을 수집하고, 사진 데이터의 위치 값을 기반으로 사진 촬영 분포를 시각화하여 지도 위에 나타낸다. 또한, 여행 지역 내 사진이 많이 촬영된 장소를 유명한 장소로 선정하여 이를 경유하는 여행 경로를 추천한다. 사용자는 시스템을 통해 유명한 장소를 쉽게 인식할 수 있고, 편리하게 여행 경로를 계획할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.696-698
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2022
게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A* 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A* 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.1
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pp.17-25
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2011
At the computer games, we can experience a variety of environments using a virtual object. It is similar to that be trained in War-game simulator of the defense. Actual soldiers and a computer-generated virtual group(Computer Generated Force: CGF) in 3-D virtual battlefield environment are training. However, path finding algorithm, one of the techniques of simulation models, to the current level only considers the shortest time path. So, this current level at the special situation of the army in the battlefield for selecting the optimal path is limited. The focus of this paper is to select the least-cost path using the deadline with several different mission conditions(METT+TC). For the only shortest time path algorithm and the least-cost path algorithm using dealine,($d_t$, one of METT+TC elements), Its usefulness is verifying the change of the move spent time(t) for all possible paths and the fighting power of the combat troops(Troops ability, a) through a comparison of the total cost of moves(c(t)). According to the results, when considering the deadline, the proposed algorithm saves about 62.5% of the maximum cost.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.77-84
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2009
Intracellular signal transduction is achieved by protein-protein interaction. In this paper, we suggest performance algorithm based on Yeast protein-protein interaction and protein location information. We compare if pathways predicted with high valued weights indicate similar tendency with pathways provided in KEGG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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