• 제목/요약/키워드: 경로 탐색 알고리즘

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위험물 운송차량의 다목적 경로 및 스케줄 관리 방안 (Multiobjective Routing and Scheduling for Vehicles Transporting Hazardous Materials)

  • 신성일
    • 대한교통학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.161-172
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    • 2007
  • 위험물 운송차량은 사고발생 시 위험물의 종류에 따라 일반차량의 사고와는 비교도 안 될 정도의 인명, 재산, 환경피해를 유발한다. 또한 산업화와 도시화의 심화에 따른 위험물의 양과 종류의 증가는 시민의 안전을 위해 위험물의 안전한 운송과 처리 문제를 매우 민감한 사항으로 대두시켰다. 하지만 국내에서는 최첨단 통신장비가 실용화되고 있음에도 불구하고, 선진국과는 달리 위험물 운송차량의 체계적인 관리와 연구 및 투자가 아직까지는 초보적인 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 실시간으로 운행될 위험물 운송차량의 스케줄과 경로를 관리하는 방안을 제시하기 위한 핵심이 되는 경로탐색기법을 제안하고자 한다. 동시에 서울시와 같은 도시를 대상으로 현실적인 적용의 가능성을 평가하고자 한다. 구체적으로는 시간창 속성을 고려하기 위해 시간-공간 네트워크 변형을 하였으며, 다목적 속성이 존재하는 동적 교통망에 대하여 동적 계획법에 근거한 다목적 최적경로탐색 알고리즘의 수행을 통해 스케줄을 고려하는 비지배경로를 탐색하는 기법을 제안하고자 한다.

강화와 다양화의 조화를 통한 협력 에이전트 성능 개선에 관한 연구 (Performance Improvement of Cooperating Agents through Balance between Intensification and Diversification)

  • 이승관;정태충
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권6호
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    • pp.87-94
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    • 2003
  • 휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색(greedy search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 ACO접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능향상기법에 대해 알아본다. 먼저 에이전트들의 방문 횟수 적용을 통한 상태전이는 탐색 영역을 넓힘으로써 에이전트들이 더욱 다양하게 탐색하게 한다. 그리고, 전역 갱신 규칙에서 전역 최적 경로만 갱신하는 전통적인 ACS알고리즘에서 대하여, 경로 사이클을 구성한 후 각 경로에 대해 긍정적 강화를 받는 엘리트 경로를 구분하는 기준을 정하고, 그 기준에 의해 추가 강화하는 방법을 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TSP문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 방법을 비교 평가해, 해의 질과 문제를 해결하는 속도가 우수하다는 것을 증명한다.

역사환승페널티를 고려한 링크표지기반 최적경로탐색 - 교통카드기반 철도네트워크를 중심으로 - (Link Label-Based Optimal Path Algorithm Considering Station Transfer Penalty - Focusing on A Smart Card Based Railway Network -)

  • 이미영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제38권6호
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    • pp.941-947
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    • 2018
  • 교통카드기반 도시철도네트워크에서 역사환승은 중간환승역이 아닌 출발역과 도착역의 노드에서 발생하는 환승보행이동을 의미한다. 철도네트워크에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 차내통행시간 이외에 환승보행이동에 대한 페널티를 반영하는 방안이 요구된다. 그러나 기존 링크표지기반 경로탐색기법은 링크와 링크의 사이에서 나타나는 환승페널티가 인식되도록 설계되었다. 따라서 출발역과 도착역에서 나타나는 역사환승페널티를 반영하지 못하는 한계가 발생한다. 역사환승페널티를 반영하기 위해 가상링크를 도입하여 네트워크를 확장하는 방안이 있으나 링크표지기반알고리즘을 효과적으로 유지하지 못하는 단점이 발생된다. 본 연구는 역사환승페널티를 반영하기 위하여 네트워크확장없이 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 단말기ID와 링크의 노선을 비교하여 노선환승페널티를 직접 적용하는 방안을 제안한다.

환형배열센서를 이용한 근거리 표적의 효율적인 3차원 위치추정 알고리즘 (Efficient 3-D Near-field Source Localization Algorithm Using Uniform Circular Array)

  • 이정훈;박규태;박도현;이균경
    • 한국음향학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.214-220
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    • 2004
  • 본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.

지형 탐색 자율주행 알고리즘과 모니터링 애플리케이션 구현 (Implementation of autonomous driving algorithm and monitoring application for terrain navigation)

  • 강종원;전일수;김명식;임완수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.437-444
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    • 2021
  • 본 논문은 로봇이 다양한 지형 탐색이 가능한 자율 주행 알고리즘을 제안하고, 지형 탐색 중 로봇의 이동 경로를 모니터링 할 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 구현한 애플리케이션은 이동 로봇의 위치, 방향, 속력, 동작을 나타내는 상태부와 지형 탐색을 통해 얻은 지형 정보를 나타내는 지도부, 이동 로봇의 동작을 제어하는 제어부로 구성된다. 로봇의 움직임 제어는 탐색/복귀의 시작과 정지만 애플리케이션으로 명령하고, 탐색을 위한 모든 주행은 자율로 하도록 하였다. 지형 탐색의 기본적인 알고리즘은 적외선 센서를 이용해 좌측, 전방, 우측, 후방 순으로 장애물을 확인하여 장애물이 없는 곳이 이동하고 이동한 경로가 막다른 길이면 이전 위치로 돌아와 다른 방향으로 이동하여 탐색을 계속하는 과정을 반복하여 지형을 탐색한다.

개선된 유전자 알고리즘을 이용한 부재 절단경로 최적화에 관한 연구 (A Study on the Cutting Path Optimization using Improved Genetic Algorithm)

  • 한윤근;장창두
    • 대한조선학회논문집
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    • 제37권3호
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    • pp.90-98
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    • 2000
  • 부재 최적 배치 알고리즘(Nesting)과 절단 경로 최적화 알고리즘은 부재의 원판을 절단, 가공하여 조립하는 조선 공업, 자동차 산업, 의류 산업 등 매우 다양한 산업 분야에 가격 경쟁력 및 생산성 향상에 매우 큰 파급 효과를 미치는 요소 기술이라 할 수 있으나, 부재가 매우 복잡하고 다양하며 절단 공정에서의 높은 정도 관리가 요구되는 조선 산업분야에 효율적으로 적용할 수 있는 절단 경로 최적화 알고리즘 개발에 관한 이론적인 접근은 아직 미진하다. 본 연구에서는 개선된 유전자 알고리즘을 사용하여 2차원 절단에서의 절단 경로 문제를 풀기 위한 새로운 해법을 제시하였으며, 절단 경로 문제와 같은 대규모 최적화 문제를 효과적으로 해결하기 위해 효율적인 아웃해의 생성방법을 도입 적용하여 부재의 절단 순서뿐만 아니라 피어싱점의 위치까지 탐색하는 최적화문제를 모델링 하였다.

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목적지를 고려한 최적 경로탐색 기법 개발 (The Optimization path searching Method Development for Destination)

  • 함영국;김태은
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.55-62
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    • 2005
  • 개인휴대단말기(Personal Digital Assistant : PDA)와 CPS 수신기 및 전자 지도를 결합하여 차량 항법 소프트웨어를 개발하는 연구는 최근 활발하게 연구되고있다[1],[2]. 많은 웹사이트에서 전자 지도를 이용한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이들 서비스 중 사용자가 지정한 두 지점 사이의 최적, 최단 거리를 계산해주는 서비스는 매우 유용하게 사용되고 있는 서비스중의 하나이다. 이러한 최적거리 및 최단거리 계산 서비스는 택배 등 물류부분에서 많이 사용되어진다. 물류시스템에서는 차량관제 시스템을 구축하여 물류차량의 최적 이동경로를 파악하고 관리함으로써 비용절간 차량 및 인력활용의 효율성을 높일 수 있다[2]. 본 연구에서는 물류차량의 이동방향과 배송지의 위치를 고려한 최적경로를 계산함으로써 배송지의 위치에 맞게 최단경로 알고리즘을 개발하였으며, 최적경로 알고리즘은 빠른 시간에 최적경로를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[3]. 이러한 방법을 사용함으로써 많은 경유지를 거치는 경우라도 빠른시간 안에 최적의 경로를 찾을 수 있다.

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멀티미디어 자료 재생을 위한 경험적 탐색 기반 최적 트랜스코딩 경로 생성 알고리즘 (A Heuristic Search Based Optimal Transcoding Path Generation Algorithm for the Play of Multimedia Data)

  • 전성미;이보영;허기중
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.47-56
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    • 2003
  • 이동 단말기와 이동 통신망이 급격하게 발전함에 따라 멀티미디어 자료를 재생하는 환경에서 종단간 서비스 품질이 다른 경우들이 발생하고 있다. 따라서 주어진 트랜스코더와 통신망을 고려하여 근원지 데이터를 목적지에서 요구하는 재생 서비스 품질에 맞게 변환하여 재생하기 위한 트랜스코딩 경로를 생성하는 알고리즘이 연구되었다. 그러나 이 방법은 멀티미디어 스트림이 트랜스코더에서 처리될 때 필요한 매개 변수인 워크로드와 처리량 중에서 워크로드만을 고려하였다. 그러므로 이 방법에 의하여 생성된 트랜스코딩 경로는 목적지에서 요구하는 서비스 품질에 맞게 재생 가능한지 검사하기 위하여 추가적인 계산을 필요로 한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문은 멀티미디어 스트림이 목적지에 도착할 때 필요한 등시성 성질을 평가 함수에 이용한 T 알고리즘을 제안하였다. 즉, 여러 트랜스코딩 경로들 중에서 등시성 성질을 근거로 한 경험적 탐색으로 추적 재생 가능한 경로를 선택하는 방법이다. 제안된 알고리즘을 사용하면 종단간 상이한 서비스 품질로 실시간 전송되는 멀티미디어 데이터를 재생할 수 있는 트랜스코딩 경로를 좀 더 빠르게 생성할 수 있다.

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은닉 마르코프 모델과 레벨 빌딩 알고리즘을 이용한 흘림체 한글의 온라인 인식 (On-line Recognition of Cursive Korean Characters Based on Hidden Markov Model and Level Building)

  • 김상균;김경현;이종국;이재욱;김항준
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권5호
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    • pp.1281-1293
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    • 1996
  • 자소 단위의 HMM을 설계하고 製字 원리에 따라 연결한 한글 인식 네트워크에서 인식속도는 많은 경로수로 인해 상당히 느려진다. 본 논문에서는 탐색 속도를 개선 하기 위해 최적의 네트워크 탐색 방법인 레벨 빌딩 알고리즘을 수정, 적용한 온라인 한글 인식 모델을 제안한다. 한글 인식을 위한 레벨 빌딩은 초성·중성·종성 순의 정해진 필기 한글 구조를 반영한 syntax-directed 레벨 빌딩 탐색 알고리즘으로, 전체 11,172개의 경로를 가지는 방대한 크기의 인식 네트워크 탐색에 서 시간복잡 도가 경로수에 비의존적이고 노드 수 득, 개별 자소 HMM의 수에만 의존하는 효율적인 탐색 방법이다. 제한된 방법의 효용성을 입증하기 위한 인식 실험에서 KAIST의 온라인 한글 데이터, 15,000자를 대상으로 한 자당 0.72초의 인식속도를 보였다.

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