• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.137-141
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• 2005

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.60-63
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• 2008

본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.77-88
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• 2000

이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로 거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.613-615
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• 2001

최단경로 탐색에 있어서 출발지와 목적지 사이의 최단경로를 계산하는데 있어서 Label-Setting 알고리즘이 Label-Correcting 알고리즘보다 낫다고 믿어왔다. 하지만 특수한 경우에는 Label-Correcting 알고리즘이 GIS기반의 도로에서 더 좋은 결과를 보인다고 Benjamin의 논문에서 밝혔다[1]. 본 논문에서는 Label-Correcting 알고리즘인 Pallottino의 Graph Growth 알고리즘을 수정하여 One-to-One 최단경로탐색에 적합한 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1078-1079
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• 2023

해양 분야에서의 정보기술 발전으로 선박 자율운항의 중요성이 증대되고 있다. 이에 선박 자율운항기술의 핵심인 경로 계획에는 그리드 기반 알고리즘이 주목을 받고 있다. 본 논문은 D* Lite 알고리즘을 선박자율운항에 적합하게 조정한 D* Opt 알고리즘을 소개하며, 기존 알고리즘과의 경로 비용 및 생성 시간을 비교 분석하여 성능을 확인한다. 이를 통해서 D* Opt 알고리즘이 선박 자율 운항경로 핵심기술로 응용 가능성과 기대효과를 제시한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.364-369
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• 2000

지리 정보 시스템은 컴퓨터 능력의 향상으로 제한된 분야에서 일반적인 분야의 업무에 확대 적용되고 있다. 그 예로는 우편경로 최적화 시스템, 차량항법 시스템 등이 있다. 본 논문에서 이러한 분야에서 꼭 필요한 최단 경로 생성 알고리즘에 대해 다양하게 다루어 볼 것이다. 또한 기존에 발표된 최단경로 생성 알고리즘에 대하여 비교 및 분석하고, 추후 연구 방법을 제시하고자 한다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.56-61
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• 2006

최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재 좌표-기반 질의에 대한 연구는 활발히 진행중인 반면, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 경로-기반 질의의 유용성이 매우 증대되므로, 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 In-Route Nearest Neighbor 질의처리 알고리즘을 분석하여 기존 연구에서 고려하지 않은 시간 및 공간제약을 고려한 경로-기반 질의처리 알고리즘을 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.555-556
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• 2023

본 논문에서는 제조/물류 기업 등 제품(물품) 이동 작업 시 효율적인 경로 제공을 위한 경로 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 업무지원 시스템(MES, ERP, WMS 등)이 구축되어있는 기업을 대상으로 공간정보와 업무지원 시스템에 저장되는 제품 데이터를 기준 정보로 하며, 다익스트라(Dijkstra), 개미 집단 알고리즘(Ant Colony Algorithm, ACO)등 경로 탐색 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 공간정보는 공장(현장)의 레이아웃(Layout)과 제품이 적재/출하되는 렉(Rack) 등의 위치 정보가 포함되고, 업무지원 시스템에서 제품의 현재 위치, 공정 상태, 등록 시간, 제품 크기 등을 사용한다. 제안하는 기법은 상기 기준 정보를 경로 탐색 알고리즘에 적용하여 적재/출하, 공정 이동, 보관 장소 변경 등 제품의 위치가 변경되는 경우에 경로를 최적화할 수 있는 기법을 제안한다. 제품 이동 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업으로 경로 최적화 기법을 제안함으로써, 인력 비용 감소와 향후 로봇 기반의 제품 이동 작업에도 적용하여 자동화된 작업효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.24-34
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• 1994

대부분의 컴퓨터 네트워크에서, 각 교환 노드는 데이터 패킷 전송시 최단 경로를 찾기 위해 정확한 경로 정보를 작는 것이 필요하다. 그러나, 분산화된 환경하에서는 전체 네트워크를 통해 항상 일관성 있는 경로정보를 유지하기가 어렵다. 따라서, 시간이 지남에 따라 이미 쓸모없게 된 경로 정보로 인하여 경로상의 루우프가 형성될 수 있으며, 이로 인하여 전체 네트워크의 심각한 성능 저하를 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 경로상의 루우프 형성 문제를 해결하기 위해 새로운 경로 설정 알고리즘에 대해 논하고자 한다. 제안된 알고리즘은 현재 컴퓨터 네트워크에서 경로설정을 위해 가장 많이 이용되고 있는 분산화된 Bellman-Ford 알고리즘에 근거하고 있다. 제안되는 알고리즘은 Bellman-Ford 알고리즘의 간편성을 유지하면서 분산화된 환경하에서 (두 노드간 또는 여러 노드들간의) 모든 종류의 루우프를 일정 시간안에 발견하고 이를 해결한다.