• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권9호
• /
• pp.862-866
• /
• 2003

조합 최적화 문제인 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］을 이용하여 접근하는 것은 최적 해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로 ACS(Ant Colony system) 알고리즘을 소개하고 새로운 페로몬 갱신 방법을 제시하고자 한다. ACS 알고리즘은 다수의 개미들이 경로를 만들어 가는 과정에서 각 에지상의 페로몬 정보를 이용하며, 이러한 반복적인 경로 생성 과정을 통해 최적 해를 발견하는 방법이다. ACS 기법의 전역 갱신 단계에서는 생성된 모든 경로들 중 전역 최적 경로에 속한 에지들에 대하여 페로몬을 갱신한다. 그러나 본 논문에서는 전역 갱신 규칙이 적용되기 전에 생성된 모든 에지에 대하여 페로몬을 한번 더 갱신한다. 이 때 페로몬 갱신을 위해 각 에지들의 발생 빈도수를 이용한다. 개미들이 생성한 전체 에지들의 발생 빈도수를 페로몬 정보에 대한 가중치(weight)로 부여함으로써 각 에지들에 대하여 통계적 수치를 페로몬 정보로 제공할 수 있었다. 또한 기존의 ACS 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해를 찾아내며 더 많은 에지들이 다음 번 탐색에 활용될 수 있게 함으로써 지역 최적화에 빠지는 것을 방지할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.886-889
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.312-315
• /
• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.81-82
• /
• 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.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권9호
• /
• pp.751-764
• /
• 2013

인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서는 노드 간에 라우팅을 수행함에 있어 제어패킷의 전송을 위한 협소대역인 공통 제어 채널을 사용할 경우 무분별한 제어 패킷의 방송형 전송으로 인해 공통제어 채널의 과부화를 유발하고 패킷간의 충돌을 발생시켜 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키고 신뢰성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷충돌을 감소시키는 효율적인 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. AODV기반의 인지무선 애드혹 네트워크에서 채널을 통한 경로탐색 과정에서 데이터를 전송하기 위한 이웃 노드와의 공통된 채널이 존재하지 않을 경우 제어 메시지를 전송하지 않는다. 그리고 공통된 채널이 존재 할 경우 채널 기여도를 측정하여 채널 기여도가 작을수록 지연 시킨 후 패킷을 전송하게 된다. 또한 제안된 방법에서는 사용가능한 채널의 수와 채널의 안정성 등을 고려한 규칙을 적용하여 제어 메시지 전송을 조절하도록 한다. 이와 같은 세 가지 단계를 통해 경로 탐색에 사용되는 제어 메시지의 수와 제어 메시지 간의 충돌 확률을 감소시킬 수 있고 경로의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 모의실험을 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 경로 탐색할 경우 패킷 충돌이 감소됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.52-54
• /
• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
• /
• pp.870-873
• /
• 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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.49-56
• /
• 2007

무선 센서 네트워크는 전쟁장 탐색, 침입자 추적 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 응용분야는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건 모니터링 하기 위하여 센서 노드로부터 감지된 데이터를 수집한다. 이러한 응용분야에서 가장 중요한 목적은 데이터의 원활한 수집이다. 라우팅 프로토콜에 의존하는 데이터 전달 베이스 스테이션에게 전달되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 센서 노드의 균등한 에너지 소비를 고려하여 데이터 전달 보장을 위한 유전자 알고리즘 기반의 라우팅 방법을 제안 한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 전파 방해 지역, 데이터 전송에 필요한 에너지양 그리고 센서 노드의 평균 잔여 에너지를 고려한 효율적인 라우팅 경로를 탐색한다. 또한 유전자 알고리즘에서 사용하는 적합도는 함수는 퍼지 규칙이 적용되어 정리된다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법을 기존의 LEACH와 계층적 PEGASIS에 대하여 비교 한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지의 효율적인 사용과 데이터 전송 성공률에 대한 효율성을 보여 준다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 1999년도 제36회 학술발표회논문집
• /
• pp.23-28
• /
• 1999

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
• /
• pp.843-851
• /
• 2007