• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.798-801
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(SRS, Sensor Registry System)은 이기종 센서 네트워크에서 끊김 없는 의미 처리를 위하여 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서의 원활한 서비스 제공을 위하여 빠른 근거리 사용자 이동 경로 예측 알고리즘(FCR, Fast and Close-Range Prediction) 기반의 SRS가 연구되었다. 이 연구는 경로 예측 기반의 SRS에서 이용되는 FCR 알고리즘이 지니는 한계를 극복하기 위하여 3-간선 패턴(TEP, Three-Edge Pattern) 기반의 경로 예측 알고리즘을 제안한다. TEP 알고리즘은 경로를 그래프로 표현할 때 사용자의 위치를 기준으로 이전 간선, 현재 간선, 다음 간선으로 패턴화 하여 학습하고, 이 패턴을 기반으로 하는 사용자의 이동 경로를 예측한다. 또한 실험 및 비교 평가에서, TEP 알고리즘이 FCR 알고리즘에 비해 높은 정확성을 지님을 보인다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.2
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• pp.196-200
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• 2008

Recently, the query processing algorithm in spatial network database (SNDB) has attracted many interests. However, there is little research on route-based query processing algorithm in SNDB. Since the moving objects moves only in spatial networks, the route-based algorithm is very useful for LBS and Telematics applications. In this paper, we analyze In-Route Nearest Neighbor (IRNN) query, which is an typical one of route-based queries, and propose a new IRNN query processing algorithm with time constraint. In addition, we show from our performance analysis that our IRNN query processing algorithm with time constraint is better on retrieval performance than the existing IRNN query processing one.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.31-34
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• 2015

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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.10
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• pp.102-108
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• 2012

The paper proposes an algorithm which finds a nonlinear cut path for a printed grayscale touching character image. The conventional algorithms were observed to fail in situations of complicated touching. We analyzed those situations, and based on the analysis results we identified problematic issues of the conventional algorithms. We modified the conventional algorithms in two aspects. First we propose a new penalizing term which is probable to guide correctly the cut path for touching situations difficult to separate. Second the preposed algorithm adopts a strategy of producing both the downward and upward paths and selecting better one. The experimental results on actual touching character images showed that the proposed algorithm was superior th conventional algorithms by 3~4% in terms of success ratio of separation.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.487-491
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• 2010

In this paper we propose a new single-query path planning algorithm for working well in high-dimensional configuration space. With the notice of the similarity between single-query algorithms with exploration algorithms, we propose a new path planning algorithm, which applies the Remembering Exploration method, which is one of exploration algorithms, to a path-planning problem by selecting a node from a roadmap, finding out the neighbor nodes from the node, and then inserting the neighbor nodes into the roadmap, recursively. For the performance comparison, we had experiments in 2D and 3D environments and compared the time to find out the path. In the results our algorithm shows the superior performance than other path planning algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.103-107
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• 2010

게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.5
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• pp.425-433
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• 2012

Dijkstra's algorithm is one of well-known methods to find shortest paths over a network. However, more research on $A^*$ algorithm is necessary to discover the shortest route to a goal point with the heuristic information rather than Dijkstra's algorithm which aims to find a path considering only the shortest distance to any point for an optimal path search. Therefore, in this paper, we compared Dijkstra's algorithm and $A^*$ algorithm for bicycle route selection. For this purpose, the horizontal distance according to slope angle and average speed were calculated based on factors which influence bicycle route selection. And bicycle routes were selected considering the shortest distance or time-dependent shortest path using Dijkstra's or $A^*$ algorithm. The result indicated that the $A^*$ algorithm performs faster than Dijkstra's algorithm on processing time in large study areas. For the future, optimal path selection algorithm can be used for bicycle route plan or a real-time mobile services.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.419-422
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• 2005

본 논문은 미지의 공간 그래프에 대한 실시간 최단 경로 탐색 알고리즘인 $RTA{\ast}$ 알고리즘과 $PHA{\ast}$ 알고리즘을 소개하고, 예제 그래프를 통해 이들의 특성을 설명한다. 또 3차원 온라인 게임 환경인 언리얼 토너먼트(Unreal Tournament) 게임과 Gamebots 시스템을 이용하여 두 알고리즘 간의 탐색 최적성과 효율성을 비교하였다. 이 실험을 통하여 $PHA{\ast}$ 알고리즘은 언제나 최선의 경로를 탐색하지만 이동경로가 많고, 시간이 많이 걸릴 수 있으며, $RTA{\ast}$는 최적의 경로 혹은 차선 경로를 빠른 시간 내에 탐색함을 확인 하였다. 따라서 이러한 특성을 바탕으로 주어진 탐색 환경의 조건에 따라 두 알고리즘을 선택적으로 적용함으로써 보다 높은 효과를 얻을 수 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.155-161
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• 2005

3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국제물류에서 이루어지고 있는 복합운송을 고려한 최적수송계획 알고리즘을 제안하고자 한다. 화물과 경유지의 고려는 운송수단에 따라 동적으로 변화하는 NP-hard문제로써 가지치기 알고리즘(pruning algorithm)을 이용하여 문제를 단순화시키고, 운송수단을 제약조건으로 한 휴리스틱 최단경로 알고리즘을 제안하였다. 이를 부산항에서 로테르담항까지 실제로 사용되는 경로문제에 적용해 봄으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.367-369
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• 2001

GSPA(Generic Shortest Path Algorithm)은 각종 정보통신 네트워크 상에서 멀티미디어 정보전송시 요구되는 QoS 기반의 라우팅을 위한 새로운 라우팅 알고리즘이다. 전체적인 동작은 원시노드(Source Node)에서 목적노드(Destination Node) 사이에서 이전 단계의 재귀호출에서 찾은 최단 경로를 기준으로 해서 이웃 노드들을 대상으로 재귀호출을 통해서 QoS 요구조건을 만족하는 경로정보를 기록하면서 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. GSPA는 기존 Distance Vector 알고리즘이 경로를 설정하기 위해 많은 시간과 대역폭을 낭비하며 네트워크 형상이 수시로 변경될 때 “Counting to Infinity”현상을 발생시키는 단점을 보완하고, Link-State 데이터 베이스를 이용해서 함수 재귀호츨을 통해서 최단 경로를 찾아냄으로써 구현하기가 쉬운 알고리즘이다. 또, Distance-Vector와 Link-State 알고리즘의 장점을 수용하였으며, 이 알고리즘을 분산 네트워크 환경에서 동작하도록 수정하면 분산 네트워크 환경에서의 Hierarchical Routing, Multi-Path Routing, QoS Routing을 위한 기본 알고리즘으로 매우 좋은 특성들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 소개하고 간단한 예를 통해 기본 동작에 대해 살펴본다.