• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.21 no.5
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• pp.1-6
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• 1984

In this paper, many kinds of heuristic functions were discussed. It's important factor in the path finding algorithm to find an accurate estimator of distance from the goal. Any space for which an accurate estimator exists is a domain of its problem being solves. Only domains with inaccurate estimators are interesting, so this paper deals with these cases for which the efficient use of heuristic information is necessary, It has been productive to use a computational approach to the shortest path problem.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.321-322
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• 2014

게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.457-462
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• 2007

사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.1
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• pp.24-34
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• 1994

In most computer networks, each node needs to have correct routing information for finding shortest paths to forward data packets. In a distributed environment, however, it is very difficult to keep consistent routing information throughout the whole network at all times. The presence of out-dated routing information can cause loop-forming which in turn causes the significant degradation of network performance. In this paper, a new class of routing algorithm for loop detection and resolution is discussed. The proposed algorithm is based on the distributed Bellman-Ford algorithm which is popularly adopted for routing in computer network. The proposed algorithm detects and resolves all kinds( two-node and multi-node) of loop in a distributed environment within finite time while maintaining the simplicity of the distributed Bellman-Ford algorithm.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.361-365
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.6-9
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.77-84
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• 2009

Intracellular signal transduction is achieved by protein-protein interaction. In this paper, we suggest performance algorithm based on Yeast protein-protein interaction and protein location information. We compare if pathways predicted with high valued weights indicate similar tendency with pathways provided in KEGG.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.3
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• pp.671-680
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• 1998

Network services, such as teleconferencing, remote diagnostics and education, and CSCW require multicasting. Multicast routing methods can be divided into two categories. One is the shortest path tree method and the other is the minimal Steiner tree method. The latter has an advantage over the former in that only one Steiner tree is needed for a group. However, finding a minimal Steiner tree is an NP-complete problem and it is necessary to find an efficient heuristic algorithm. In this paper, we present an evolutionary optimization method for finding minimal Steiner trees without sacrificing too much computational efforts. In particular, we describe a tree-based genetic encoding scheme which is in sharp constast with binary string representations usually adopted in convetional genetic algorithms. Experiments have been performed to show that the presented method can find optimal Steiner trees for given vetwork configurations. Comparitivie studies have shown that the evolutionary method finds on average a better solution than other conventional heustric algorithms.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.2
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• pp.10-21
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• 2020

The use of WiFi is gradually increasing through the spread of mobile terminals and the development of data communication. Mobile Internet usage has been steadily increasing from the 2000s to the present. Almost all households in Korea have smart devices, and 90% of the population uses mobile Internet. Due to this trend, the government is currently constructing public WiFi zones in dense urban areas as a way to reduce communication costs. The WiFi usage in the public WiFi zone is increasing every year. Therefore, in this paper, we propose a method for using such public WiFi efficiently. A mobile terminal collects WiFi information and constructs a WiFi zone in a map using a concave hull algorithm. In the map, the mobile terminal provides a route through many public WiFi areas. As a result, the WiFi usage of the mobile terminal is increased through more WiFi regions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.696-698
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• 2022

게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A^* 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A^* 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.