• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.49-56
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• 2011

본 연구는 위험물 수송의 최적경로를 결정하는 방법론을 제안하였다. 위험물 차량의 최적경로를 결정할 때에는 위험도 최소화를 목적으로 하는 공공의 입장과 통행시간 최소화를 목적으로 하는 민간기업의 입장이 서로 상충한다. 본 연구에서는 이러한 다기준 의사결정(Multi-criteria decision making)문제 중 하나인 위험물 수송용 최적경로를 탐색하는 방법론으로 Efficient Vector Labeling(이하 EVL) 알고리즘을 제시하였다. EVL 알고리즘은 위험도와 통행시간을 동시에 고려하여 복수의 Pareto optimal 경로(또는 비지배경로)를 탐색하게 한다. 본 연구는 또한 탐색된 비지배경로간의 중복도를 제어할 수 있도록 설계하였다. 개발된 Efficient Vector Labeling 알고리즘을 Test bed network에 적용하여 기존의 경로탐색 방법론과 비교하였다. 적용 결과 새로운 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 합리적인 대안경로를 탐색할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.687-693
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• 2012

본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.227-233
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• 2010

그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.46.1-46.1
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• 2010

본 연구에서 우리는 폭우로 인하여 도로의 일부 또는 전체가 침수되는 경우 침수정보를 바탕으로 생성된 안전한 경로탐색을 차량 내비게이션 사용자에게 제공하는 서비스를 제안한다. 이를 위하여 수치고도모델(DEM)을 활용한 공간분석과 폭우로 도로침수가 발생된 일자의 이력강수량을 기반으로 도로링크별 침수위험지수를 생성하였다. 이렇게 생성된 침수위험지수를 이용하여 실제 내비게이션 환경에 시나리오별로 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 살펴보았다. 그 결과 기존의 최단경로를 서비스하는 것과 비교시 보다 안전한 경로를 탐색하는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 정교하고 정확한 서비스를 위하여서는 도로침수와 관련된 자료 구축이 요구되며, 해상도가 높은 DEM을 활용하여 침수가 가능한 지역을 분석할 필요가 있으며, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 강수량 예보가 요구된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.596-598
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• 2003

다중홉 (multi-hop) 이동 애드혹 앙 (ad-hoc network)에서 무결정성 (seamless) 통신이 이루어지기 위해 효율적인 라우팅 프로토콜을 필요로 한다. AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 단지 먼저 수신된 경로 요구 (route request) 메시지가 전달되어 온 경로만을 고려 할 뿐, 경로 탐색 과정에 있어 각 노드에서의 에너지 사용량을 반영하지 못하고 있다. 이 논문에서는 AODV 라우팅 프로토콜에 기존에 제안된 MTPR (Minimum Total Transmission Power Routing) 방법을 효율적으로 적용할 수 있는 경로 탐색 방법을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.172-178
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• 2005

순환탐색 알고리즘 및 스택기반 알고리즘 등은 유방향그래프에서 순환과 순환경로를 발견하는 특정 정점으로부터 출발하여 연결된 그래프에서 순환을 탐색하는 것이다. 기존 연구의 단점은 모든 순환을 다 찾아내지지 못하는 경우라든지, 동일한 순환을 중복해서 찾아내는 문제가 있었다. 본 연구에서 제시하는 정점제거 순환탐색 알고리즘은 특정 정점의 순환을 발견한 뒤 그 정점을 삭제하므로 중복된 순환을 발견하지 않고 모든 순환을 찾을 수 있다. 또한 순환을 발견했을 때, 순환경로를 출력하는데 있어서 스택의 인덱스를 이용해, 저장경로를 탐색하지 않고 출력하는 방법을 제안하였다. 실험에서는 임의의 정점과 간선을 생성하여 그래프로 만들고, 각 알고리즘에 따른 모든 정점을 찾을 수 있는지, 그래프 상황에 따라 어떠한 장단점이 있는지, 간선이 많아질수록 인덱스 순환탐색 알고리즘보다 탐색시간이 얼마나 차이를 보이는지를 확인하였다. 웹 구조처럼 일정한 크기의 웹페이지와 많은 수의 링크가 존재하는 그래프에서 정점제거 순환탐색 알고리즘이 순환을 찾는데 적합하다는 것을 입증했다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.60-67
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• 2016

환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.123-132
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• 2017

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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.710-718
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• 2017

그래프 데이터가 대용량화됨에 따라 데이터를 저장 및 유지하기 위한 비용이 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 대용량 그래프에서 최단경로를 탐색하는 것은 빈번한 디스크 I/O와 그래프의 높은 복잡도로 인해 매우 오랜 수행시간을 요구한다. 최근 그래프의 밀집도가 높은 부분그래프를 하나의 슈퍼노드로 표현하여 그래프 크기와 디스크 I/O를 줄이는 그래프 요약 연구가 수행되고 있다. 이와 같은 요약된 그래프에서 효율적으로 최단경로를 탐색하기 위해서는 요약그래프의 복원을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 요약그래프의 복원 성능을 분석하고, 이를 이용하여 오차를 최소화하며 빠르게 최단경로를 탐색하는 근사 기법을 제안한다. 또한 최단경로 탐색과정 중 복원이 요구되는 슈퍼노드가 포함된 경로를 사전에 색인으로 구축하여 정확한 최단경로를 효율적으로 탐색하는 기법을 제안한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 요약그래프에서의 최단거리 탐색기법이 원본 그래프를 고려한 기법들보다 최대 70%로 수행시간이 향상되었음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.943-948
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• 2018

본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.