• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 2002

현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용하며, 혼잡 상황을 줄일 수 있는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크들의 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 혼잡 링크 수를 줄이고, 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 다른 경로 선택 알고리즘들에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제29권11호
• /
• pp.634-639
• /
• 2002

최단 경로 탐색 알고리즘 (Shortest Path Algorithm)은 출발지에서 목적지에 이르는 여러 경로 중에서 가장 경제적이고 효율적인 경로를 찾는 알고리즘으로 레이블링 기법에 기초하고 있다. 레이블링 기법에는 레이블 고정(Label-Setting) 기법과 레이블 수정 (Label-Correcting) 기법이 있다. One-to-One 최단 경로 탐색 알고리즘에서 레이블 고정 기법이 빠르다고 알려져 왔으나 최근 연구에서 대용량 도로 데이터에 대한 실험을 통해 레이블 수정이 레이블 고정보다 탐색 씨간이 빠름을 보였다[1,2]. 레이블 수정 기법 중에서 가장 속도가 빠른 것은 그래프 성장 (Graph Growth) 알고리즘인데, 이 알고리즘은 One-to-All 방식을 사용하고 있으므로 One-to-One 최단 경로 탐색에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 One-to-One 방식을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였고, 실험결과 그래프 성장 알고리즘의 성능에 비해 새로 제안된 알고리즘의 성능이 30~40 향상되었음을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
• /
• pp.661-663
• /
• 1999

본 논문에서는 새로운 경로 계획 방법으로 중심 이등에 의한 경로 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 곡률 반경을 이용한 경로 계획의 문제점인 각도오차가 커질수록 우회하는 현상을 보다 효율적으로 해결함을 시뮬레이션을 통하여 보인다. 또한 제안된 경로 알고리즘에 칼만 필터를 이용한 예측기를 적용시켜 로봇이 공을 추정하는데 발생할 수 있는 잡음에 강인함을 보이며 신뢰성 있는 결과를 확인한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.145-154
• /
• 2015

이 논문에서는 기존 경로 예측 알고리즘의 처리 속도를 향상시킬 수 있는 개선된 투영 후보 선택 알고리즘을 제안한다. 지금까지 다양한 사용자 이동 경로 예측 알고리즘이 개발되었으나 실시간 근거리 예측 환경에 적합하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 새로운 예측 알고리즘이 제안되었으나 몇 가지 문제점을 지닌다. 특히 보다 빠른 처리 속도를 제공할 수 있도록 개선되어야 한다. 기존 예측 알고리즘의 높은 처리 시간의 주된 원인은 투영 후보 선택 연산의 높은 시간 복잡도이다. 따라서 이 논문에서는 기존 투영 후보 선택 알고리즘의 처리 속도를 개선할 수 있는 새로운 경로 단편 관리 구조와 향상된 투영 후보 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 평가를 통해 이 논문에서 제안한 알고리즘이 효과적임을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제33권6호
• /
• pp.461-472
• /
• 2006

본 논문에서는 distance vector 라우팅 알고리즘에 경로 지속성에 대한 분석을 적용한 Durable Distance Vector Multicast(DDVM) 알고리즘을 제안한다. DDVM은 기존의 distance vector 알고리즘에 PATHS의 분석 내용을 기반으로 한 경로 지속성 정보를 포함하여 견고한 멀티캐스팅 경로를 구성한다. 또한 경로 정보에 목적지까지의 세부적인 경로의 지속성 정보 역시 포함하여 멀티캐스팅 경로 형성의 실패율을 줄이고 보다 지속성 있는 경로를 멀티캐스팅 경로에 포함시킨다. 이러한 경로들을 통해 멀티캐스팅을 수행함으로서 high mobility 환경에서 기존의 알고리즘보다 높은 전송률을 보이며, 실험 결과를 통해 이를 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.25-32
• /
• 2015

유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.325-326
• /
• 2022

본 연구에서는 자율운항선박이 항만시설 중 정박구역이나 정박지를 항행하는 과정에서 정박 및 묘박 중인 선박들과의 예기치 못한 충돌 사고를 예방하며 안전하게 항행하기 위한 경로 생성 연구를 수행하고 있다. 정박구역과 같은 고밀집 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박들의 안전을 고려하여 자율운항선박의 경로를 생성하는 알고리즘을 설계하는 과정에서 필수적으로 고려되어야 하는 핵심 요소들을 식별하였다. 또한, 식별된 핵심 요소들을 알고리즘에 반영함과 동시에 자율운항선박의 항해 지원 적용 가능성을 검증하기 위한 알고리즘의 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크 내 각 모듈별 관계와 모듈별 입출력 정보의 흐름을 체계화하였으며, 모듈들의 기능적 요소를 포함한 주요 성능을 검증하고자 모의 환경 구축을 위한 요소 모듈들을 식별하였다. 이를 기반으로 고밀집 영역 내에서 충돌을 회피하기 위한 경로 생성 알고리즘의 설계 방향성을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
• /
• pp.189-192
• /
• 2012

게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.71-73
• /
• 2017

논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 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.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2013

A* 알고리즘은 잘 알려진 길찾기 알고리즘이다. 그러나 많은 상호 작용이 있거나 많은 장애물들이 있는 맵에서 A* 알고리즘을 실시간에 사용하는데 한계가 있을 수 있다. 그래서 게임에서는 최단의 경로를 찾는 대신에 게임 플레이어에게 자연스럽게 보이는 경로를 빠르게 찾을 필요가 있다. 본 논문에서는 경로 정보를 사용하는 새로운 휴리스틱 함수를 제안하고, 제안한 휴리스틱 함수를 이용한 길찾기 알고리즘이 다양한 그리드 맵에서 A* 알고리즘보다 상당히 빠르게 경로를 찾을 수 있다는 것을 보여준다.