• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.862-866
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• 2003

Traveling Salesman Problem(TSP) is a combinational optimization problem, Genetic Algorithm(GA) and Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］that is Local Search Heuristic are one of the most commonly used methods to resolve TSP. In this paper, we introduce ACS(Ant Colony System) Algorithm as another approach to solve TSP and propose a new pheromone updating method. ACS uses pheromone information between cities in the Process where many ants make a tour, and is a method to find a optimal solution through recursive tour creation process. At the stage of Global Updating of ACS method, it updates pheromone of edges belonging to global best tour of created all edge. But we perform once more pheromone update about created all edges before global updating rule of original ACS is applied. At this process, we use the frequency of occurrence of each edges to update pheromone. We could offer stochastic value by pheromone about each edges, giving all edges' occurrence frequency as weight about Pheromone. This finds an optimal solution faster than existing ACS algorithm and prevent a local optima using more edges in next time search.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.886-889
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• 2014

본 논문에서는 사용자로부터 실시간으로 전송 받은 교통정보 이용하여 강화학습에 의한 최적 경로탐색을 제안한다. ITS(Intelligent Transportation Systems)를 서비스하기 위한 시스템을 구축하기에는 많은 시간적 비용과 물질적 비용이 소모된다. 이를 보완하기 위해 사용자의 단말기로부터 실시간으로 수집한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용한다. 강화학습의 목표는 환경 내에서의 에이전트가 행동에 대한 보상의 총합을 최대화 하는 것이다. 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 단말기로부터 획득한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용하고, 최단경로탐색 알고리즘을 분석하여 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.312-315
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• 2012

이 논문은 한 대의 모바일 로봇의 모션 계획 알고리즘인 Bug1과 Bug2를 개선한 알고리즘을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 목표지점까지 도달하기 위한 경로 계획 알고리즘으로 Bug1과 Bug2가 제안되었지만, 이 두 알고리즘은 모두 장애물 형태에 따라 탐사 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있다. Bug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘을 개선한 형태로 제안되었지만 심지어 극적적인 경우에는 무한 루프에 빠진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 한 쌍의 모바일 로봇을 이용한 병렬 탐색 PBug1, PBug2 알고리즘을 제안한다. 제안된 PBug1과 PBug2 알고리즘은 각각 Bug1과 Bug2의 속도를 보장하며 일반적으로 빠른 탐사시간을 보인다. 측히 PBug2 알고리즘은 Bug2와 달리 무한루프에 빠지는 경우가 없다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PBug1, PBug2 알고리즘을 구현하여 Bug1, Bug2 알고리즘과 비교하였다. 실험결과 PBug1 알고리즘은 Bug1 알고리즘보다 탐사 시간이 64.9%로 감소하였고 PBug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘과 비슷한 탐사 시간을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.81-82
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• 2007

자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.9
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• pp.751-764
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• 2013

In cognitive radio ad-hoc networks, common control channel overload and packet collisions are occured due to indiscriminate broadcasting of control packets. So that the path reliability is reduced and control channel is easily saturated. In this paper, we propose a new routing algorithm considering the probability of appearance of primary user and channel status of neighbor nodes. When the source node needs to transmit a data packet to the destination, it performs route discovery process by exchanging control messages using a control channel in ADOV CR Ad-hoc networks. If any intermediate node doesn't have common data channel with previous node to transmit data, it doesn't rebroadcast control packet. And if it has common data channels with previous node, each node determines channel contribution factor with the number of common channels. Based on the channel contribution factor, each node performs different back-off broadcasting. In addition, each node controls control packet flooding by applying to proposed advanced mode using such as number of available channels and channel stability. With the proposed method, the number of control packets to find the data transmission path and the probability of collision among control packets can be decreased. While the path reliability can be increased. Through simulation, we show that our proposed algorithm reduces packet collisions in comparison with the traditional algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.52-54
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• 2003

본 논문에서는 30게임에서 삼각형 내접원을 이용한 이동경로의 곡선화를 제안한다. 일반적으로 게임에서는 맵(map)을 형성하기 위해 그리드(grid) 방식을 채택한다. 그러나 그리드 방식은 지형을 형성할 때 격자를 이용하므로 자연스러운 맵을 형성하기 어려우며, 세밀한 묘사를 위해서는 많은 수의 격자를 이용하여야함으로 경로탐색 시 연산시간과 메모리에 부담을 준다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이포인트(waypoint)를 이용하여 이동경로를 설정하기도 하지만. 이러한 방법은 게임디자이너가 웨이포인트를 미리 설정하여야한다는 단점이 뒤따른다. 근래에는 이러한 문제점 해결을 위해 네비게이션 메쉬(navigation mesh)를 이용하기도 한다. 네비게이션 메쉬를 이용하면 맵을 간소화할 수 있고 빠른 자동 경로탐색을 이룰 수 있다. 그러나 이러한 네비게이션 메쉬에서 A＊ 알고리즘을 적용하여도 이동경로는 꺾은선으로 나타나게 되어 현실감을 떨어뜨리는 원인으로 작용된다. 이러한 이동경로의 곡선화 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 삼각형 내접원을 이용하여 이동경로의 곡선화를 이루었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.16 no.3
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• pp.49-56
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• 2007

There are many application areas of wireless sensor networks, such as combat field surveillance, terrorist tracking and highway traffic monitoring. These applications collect sensed data from sensor nodes to monitor events in the territory of interest. One of the important issues in these applications is the existence of the radio-jamming zone between source nodes and the base station. Depending on the routing protocol the transmission of the sensed data may not be delivered to the base station. To solve this problem we propose a genetic algorithm based routing method for reliable transmission while considering the balanced energy depletion of the sensor nodes. The genetic algorithm finds an efficient routing path by considering the radio-jamming zone, energy consumption needed fur data transmission and average remaining energy level. The fitness function employed in genetic algorithm is implemented by applying the fuzzy logic. In simulation, our proposed method is compared with LEACH and Hierarchical PEGASIS. The simulation results show that the proposed method is efficient in both the energy consumption and success ratio of delivery.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.870-873
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• 2013

본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적이 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1999.10a
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• pp.23-28
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• 1999

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.11a
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• pp.843-851
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• 2007