XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.
교통분야에서 이용되는 최단경로 알고리듬은 분할탐색 기법에 기초를 두고 있다. 분할탐색 기법이란 기점으로부터 일정 영역을 분할하여 경로를 탐색, 종점가지의 경로를 구축하는 방법으로써 수형망(Tree Building)알고리듬이나 덩굴망(Vine Building) 알고리듬 등이 여기에 속한다. 그러나 이러한 분할탐색기법의 경우 교통망내에서 복수 수단간의 환승비용이 고려될 경우나 동적 최단경로를 탐색하는 경우에는 교통망을 확장하지 않으면 기종점간의 올바른 최단경로를 찾을 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 본 연구에서는 탐색 영역 문제(Searching Area Problem)라고 정의하였다. 본 연구에서는 탐색영역문제를 교통망 확장없이 해결할 수 있는 전역 탐색기법으로 유전 알고리듬을 이용하여 개발하였다.
로봇 경로 탐색은 주어진 시작 지점으로부터 목표 지점까지 장애물에 부딪히지 않는 경로를 찾는 것이다. 본 연구에서는 시간 제약이 있는 상황에서 로봇 경로 탐색을 위한 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 적은 세대 수에서도 해를 찾을 수 있도록 수렴에 집중한 초기화, 유전자 연산자, 자연선택 방법을 사용하였다. 기존 유전 알고리즘들과의 비교 실험은 제안하는 유전 알고리즘이 경로 탐색을 위해 적은 세대 수를 사용하면서도 가장 짧은 경로를 찾을 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 SOM 알고리즘을 적용하여 효율적으로 경로를 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 경로 탐색 방법은 효율적인 경로 탐색에 앞서 유전자 알고리즘에 의해 도출된 각각의 결과 좌표를 뉴런으로 설정하고 각 뉴런들의 모든 거리 값을 SOM 알고리즘에 적용하여 거리에 대한 가중치를 구한다. 뉴런 선택 조건(가장 적은 거리 가중치, 이전에 선택되지 않았던 뉴런)을 만족하는 뉴런 및 해당 뉴런의 이웃 반경 내에 존재하는 뉴런들의 연결 강도를 가우시안 분포(오차율 분포)에 적용하여 변경하고, 가장 강한 연결 강도를 가지는 승자 뉴런에 해당하는 경로를 선택한다. 이러한 과정을 뉴런의 개수만큼 반복하여 모든 뉴런들의 경로를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 방법보다 제안된 방법이 효율적인 경로를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.
기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.
게임 인공지능 분야중 하나인 경로탐색은 좀더 사실적인 게임을 만들기 위한 중요한 요소이다. 경로탐색 시스템은 한정된 자원을 소비해야만 하는 제약사항 때문에 때때로 단순하게 처리되어 사실적이지 못한 경로를 생성하였다. 기존 연구에서는 정적인 지형과 장애물들을 이용하여 자연스럽게 회피하는 경로생성에 집중하였다. 하지만, 게임 공간에서는 다양한 종류의 움직이는 장애물들이 존재한다. 따라서 이러한 움직이는 장애물을 자연스럽게 회피하는 경로를 생성하는 시스템 이 필요하다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh)로 공간을 표현하며 지형의 특성을 고려한 경로 탐색 방법을 적용하고, 움직이는 물체를 회피하기 위하여 지능적인 밀개와 끌개의 방법을 사용하여 경로 탐색을 수행한다. 제안된 시스템을 통하여 생성된 경로를 살펴보고 실제 게임에서의 활용성을 검증한다.
다수경로 알고리즘은 비루프경로(Loopless Path: 또는 Simple Path)와 루프경로(Loop Path)를 탐색하는 방안으로 대별된다. 알고리즘의 난이도 측면에서 일반적으로 비루프경로를 탐색하는 방안이 루프경로를 탐색하는 방안보다 많은 노력이 소요된다. 바꾸어 말하면, 루프경로 탐색방안이 알고리즘의 이해 및 활용성 측면에서 용이하다는 장점이 존재한다. 루프경로탐색방안에서 경로삭제방식(Path Deletion Method)이 가장 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. 경로삭제방식은 K번째의 최적경로를 탐색하기 위하여 K-1번째의 경로의 탐색금지 상황설정이 필요하며, 이를 네트워크의 변형된 확장형태(Enlarged Transform)를 통하여 추구하는 방식이다. 그러나 이 알고리즘은 경로상에 노드 및 링크의 반복이 허용되는 루프를 생성시켜 교통망에 적용하기에는 한계가 존재하는 단점이 있다. 본 연구에서 링크표지를 활용하여 루프를 제거하는 방안을 개발한다. 이를 위해 K-1번째 확장네트워크에서 링크표지를 갱신하는 과정에서 대상링크와 전 링크의 부분경로와의 관계를 고려하여 루프가 생성되지 않도록 링크표지를 확정하여 원천적으로 루프의 생성을 방지한다. 본 연구에서 제안하는 비루프 알고리즘은 노드비루프와 링크비루프로 구분되며, 노드비루프는 경로 상에서 노드의 반복이 존재하지 않는 일반적인 단순경로(Simple Path)를 의미하며, 링크비루프는 경로 상에 링크의 반복이 존재하지 않는 경로를 의미한다. 특히 링크비루프는 도시 교차로에서 발생하는 U-턴, P-턴의 덩굴망 통행행태를 설명하기 위한 중요개념으로 확대 정의된다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘의 활용성을 검증한다.
동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 $A^*$ 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
도시 내 교통혼잡이 증가됨에 따라 최단경로 탐색방법뿐만이 아니라 동일 목적지까지의 여러 가지 경로(준 최단경로)를 제시해 줌으로써 교통량을 효과적으로 분산시킬 수 있는 대체경로 탐색기법에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 대체 경로의 유효성을 평가하는 성능지표를 제안하고, 복수개의 우수해 탐색에 유리한 진화 프로그램에 기초한 효과적인 대체경로 탐색기법을 제시한다. 기존 방법(k-th 최단경로 방법)의 문제점이었던 대체 경로들간의 유사성이 제안된 방법에서는 해결된다. 가상 도로망을 통한 컴퓨터 시뮬레이션의 결과로서 제안된 방법이 기존 방법보다 교통량 분산(경로들간의 상이성)측면에서 훨씬 더 우수함을 확인하였다.
현재 국내 LBS 가 중요한 서비스로 널리 확산되기 위해서는 서비스간의 상호운용성이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 LBS 서비스간 상호운용성을 제공하는 개방형 LBS 를 위한 경로탐색 서비스에 대한 설계 및 구현기법을 제시한다. 최단경로문제(Shortest Path Problem)는 통신망 및 교통망의 분석, 생산라인의 품질 관리 등의 다양한 분야 등의 네트워크 흐름 최적화 문제 중에서 가장 많이 연구되고 있는 문제다. 도로 교통망에서는 교차로상에서의 회전 제약 문제 등의 제한조건이 존재한다. 본 논문에서 경로탐색은 듀얼 그래프(dual graph)를 이용하여 회전제약조건을 만족하는 경로를 구할 수 있었고, 사용자 경로탐색 기준에 따른 탐색기법도 제시한다. 또한, 구현된 서비스는OpenLS의 표준화된 인터페이스를 구현하여 상호운용성(interoperability)을 지원하며, 자바를 이용한 웹서비스로 구현되어 이식성, 운영체제 및 프로그래밍 언어 독립성을 제공할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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