• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.565-569
• /
• 2007

최적경로 탐색은 텔레매틱스에서 효용가치가 높은 기술이다. 그렇지만 기존 시스템의 최단 경로가 항상 최적 경로라고 볼 수 없다. 즉 도로위에서는 이동시간이 최소인 경로를 최적경로라고 정의할 수 있다. 이런 최적경로를 탐색하기 위한 여러 가지의 기술 및 알고리즘들이 존재한다. 계층 경로 알고리즘은 로드 네트워크를 주, 부 레이어로 나누어 경로를 탐색한다. 2단계로 나누어 경로를 탐색하기 때문에 경로 탐색 연산시간의 성능은 뛰어나다. 탐색되는 경로 또한 최적 경로에 가까운 결과를 가진다. 2단계로 계층을 분할 할 때, 부 도로를 포함하는 주요도로 영역의 할당 방법은 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 계층 경로 알고리즘에서의 주요도로 선정을 위한 탐색 영역 결정 기법에 대하여 제안한다. 그리고 제안한 기법을 계층 경로 탐색에 적용하는 방법을 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
• /
• pp.183-185
• /
• 1999

주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.835-838
• /
• 2008

계층 경로 탐색 알고리즘의 탐색 기법에 대한 연구는 많은 논문에서 제시되어 왔다. 그러나 효과적인 영역의 분할에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 계층 경로 탐색 알고리즘의 주 영역과 부 영역을 효과적으로 나눌 수 있는 다음과 같은 기법을 제안하고 평가한다: (1) 보로노이 알고리즘 이용하여 하나의 주 노드를 중심으로 영역을 분할하는 방법, (2)고정 그리드를 기반으로 주 영역과 부 영역을 설정하는 방법 제안한 기법의 성능평가를 위해 전통적인 Dijkstra 알고리즘을 주 노드에서 탐색하여 가장 인접한 주 노드 4개를 통해 주 영역을 지정하는 방법과 비교하였다. 실험 평가 항목은 탐색된 경로의 정확도와 연산시간이며, 실험 결과 연산 속도 측면에서는 보로노이 기반 기법이 좋은 성능을 보였으며, 그리드 기반 기법이 정확도 측면에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.103-113
• /
• 2003

본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.147-154
• /
• 2010

본 논문은 새로운 도시 교통 정보 시스템의 교통정보에 맞는 경로탐색 비용 산출법을 제시하고, 이 시스템을 전국적으로 운용 하고자 할 때, 운전자에게 효율적인 경로탐색을 지원하는 시스템 및 알고리즘을 제안한다. 새로운 시스템은 차선별로 각기 제공되는 모든 구간속도를 고려하여 비용을 계산 하고, 교통정보의 단위 데이터 양 및 운전자의 생활 패턴에 맞게 교통정보를 처리하는 계층을 논리적으로 나누어서, 각 계층 별로 다른 레벨의 교통정보 서비스를 제공한다. 또한 제시된 알고리즘은 양방향 프로토콜에 맞게 사용자 맞춤형 교통 정보 서비스를 제공하고, 운전자가 선택한 출발지와 목적지의 지리적인 거리와 시스템의 계층에 따라 효율적인 경로 탐색 및 재탐색이 이루어지도록 한다. 또한 본 논문은 추가적으로 이루어질 연구와 현재 경찰청 주도로 이루어지는 단위 도시별 시스템의 상호 연동을 위한 여러 가지 필요한 요구사항을 제시한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.273-274
• /
• 2009

도로네트워크 데이터는 교통 정보, 경로 안내서비스 등 실시간 정보제공을 위해 차량 항법용 데이터에서 가장 핵심적인 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지가 필수적이다. 기존 파일 기반 시스템인 미디어 포맷(KIWI, GDF 등)에서는 콤팩트한 데이터 구성으로 읽기 위주의 빠른 매체 접근 등에 좋은 이점이 있지만, 최근 모바일 시스템 환경에 DBMS를 활용한 위치 기반 서비스(LBS)에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이에 본 연구에서는 임베디드 DBMS를 이용하여 네트워크의 계층성을 지원하는 데이터 모델과 이를 활용한 탐색 알고리듬을 설계하고 프로토타입 시스템을 구현하였다. 특히 대규모 도로망의 원거리 탐색을 대상으로 메모리 구성과 탐색 시간 측면에서 일반 영역 탐색방법과 계층 탐색방법의 검색 결과를 비교하여 계층 탐색 방법의 효율성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권7호
• /
• pp.905-916
• /
• 2004

자율구성 계층구조 에드혹 네트워크(Self-organizing hierarchical ad hoc network, SOHAN)는 편평구조 에드혹 네트워크의 확장성을 향상시키기 위해 설계된 새로운 형태, 즉, 액세스 포인트, 전달 노드, 이동 노드의 3 계층의 애드혹 노드로 구성된 네트워크 구조이다. 본 논문에서는 SOHAN의 자율구성을 위한 토폴로지 탐색과 라우팅 프로토콜을 소개한다. 또한 높은 전송 용량을 갖는 최적의 클러스터 기반 계층구조 토폴로지를 형성하기 위한 링크 품질 및 MAC 지연 시간 기반의 크로스레이어 설계방식의 경로 척도를 제안한다. 토폴로지 탐색 프로토콜은 2.5 계층에서 MAC 주소를 기반으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 위한 기본적인 정보를 제공한다. 이 라우팅 프로토콜은 AODV 프로토콜을 기반으로 하며, 계층구조의 장점을 활용하기 위해 토폴로지 탐색 프로토콜과 상호 연동하도록 설계된다. 시뮬레이션을 통해 전송용량, 종단간 지연시간, 패킷 전달률, 제어 오버헤드 관점에서 SOHAN의 우수한 성능과 확장성을 보인다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.65-76
• /
• 2002

오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.5015-5022
• /
• 2010

기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.413-416
• /
• 2006

최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.