• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.101-114
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• 2018

무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.351-356
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• 2022

선박의 운항 경로를 생성하기 위해 사용되는 경로 계획 방법 중, 그래프 기반 탐색 방식은 간결하고 최적해를 보장한다는 장점이 있어 널리 사용되고 있다. 그래프 기반 탐색 방식을 접안 경로 계획에 적용하는 경우, 추종 적합성을 필수적으로 고려 해야 한다. 그 이유는 접안 시 경로 이탈은 접안 시설과의 충돌로 이어질 수 있으므로, 경로의 이탈이 최소화하는 결과를 생성하는 것이 필요하다. 하지만 그래프 탐색 기반 접안 경로 계획의 기존 연구는 접안 시설 직전의 변침이 많은 결과를 생성하기 때문에 실제 운항 환경에 적용하는데 위험이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 경로 추종에 적합한 비용 함수를 개발하고, 이를 적용한 3D A* 알고리즘을 제안한다. 또, 실제 운항 환경에 대한 적합성을 평가하기 위해서 유인 운항으로 수집한 데이터의 항적과 알고리즘의 경로 생성 결과를 비교한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.12-17
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• 2000

본 연구에서는 다 물류센터 문제를 해결하기 위한 통합 차량운송계획모델의 연구로서 다음과 같은 3단계모델을 개발하였다. 첫 번째 단계로서 다 물류센터의 문제를 단일 물류센터 문제로 변환하는 단계로서 물류센터별 공급 가능한 수요지를 선정하기 위한 방법인 구역할당모델(Sector-Clustering Model)을 개발하였으며, 두 번째 단계에서는 구역할당이 이루어진 단일 물류센터별로 차량경로 계획문제를 해결하기 위하여 개선된 Saving 알고리즘을 개발하여 차량종류 및 운송능력 등을 고려한 차량경로계획모델 (VRP)을 개발하였다. 세 번째 단계에서는 차량경로별 차량운송거리 및 시간을 최소화하는 최적차량운송순서계획 모델 GA-TSP을 개발하였다. 또한 객체지향 프로그래밍기법(Object Oriented Programming)을 기반으로 하여 사용자를 위한 GUI-Type 프로그램을 개발하고 다 물류센터의 통합차량운송계획을 위한 실 예를 들어 본 모델의 우수성을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.268-275
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• 2011

본 논문에서는 uDEAS(Univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 이용하여 두 가지의 이동 로봇 최적 전역 경로 계획을 제안한다. 이동 로봇의 자율 주행을 위해서는 빠른 시간 내에 작업 공간에서의 최적 경로를 생성해야 한다. 따라서 본 논문에서는 이동 로봇의 실시간 최적 경로 계획을 위해 전역 경로 계획을 도입하여 장애물 지역과 비장애물 지역을 확인하고, 지도상의 노드점과 노트점을 이용하여 출발 지점과 도착 지점 사이의 기본 경로를 생성한다. 그리고 기본 경로를 사용하여 두 가지의 방법으로 경로를 생성하게 된다. 첫 번째 방법은 기본 경로에서 세 개의 노드점을 이용하여 대각선 경로를 생성하는 방법이다. 두 번째는 혼합 다항식의 파라미터를 uDEAS를 이용하여 탐색하고, 곡선 궤적을 생성하는 방법이다. 시뮬레이션을 통해 두개의 방법에 대해 비교 분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.606-608
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• 1999

본 논문에서는 이동 로봇의 유연하고 짧은 경로 계획을 위하여 기존의 그리드 셀(grid cell)로 구성되는 지도 대신에 삼각형을 이용하여 지도를 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 그리드 셀로 구성되는 지도의 경우 이동 로봇가 현재 셀에서 다음 셀로 진행시 진행 방향이 8 방향이나, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 구성된 새로운 지도는 셀을 삼각형으로 표현함으로써, 이동 로봇의 진행 방향이 12 방향이 된다. 이와 같이 이동 로봇의 진행 방향이 증가한다는 것은 이동 로봇이 더욱 유연하게 장애물을 회피하며 더욱 짧은 경로로 주행할 수 있는 가능성을 의미한다. 한편, 본 논문에서 제안한 삼각형 지도 작성 방법의 효율성을 기존의 그리드 셀을 이용한 경로 계획 알고리즘인 거리 변환(path transform) 경로 계획을 통하여 증명한다. 또한 새로운 삼각형 지도 구성이 메모리의 효율성 위해 이동 로봇의 주행 환경을 장애물이 비어있는 공간을 가능한 하나의 셀로 병합하는 4진트리 방법(quadtree method)에도 적용 가능함을 보인다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.1-9
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• 2007

A major concern for Autonomous Military Robot in the rough terrain is the problem of moving robot from an initial configuration to goal configuration. In this paper, We generate a local path to looking for the best route to move an goal configuration while avoiding known obstacle from world model, not violating the mobility constraints of robot. Trough a Simulator for Unmanned Autonomous Vehicle, We can simulate a traversability of unmanned autonomous vehicle based on steering, acceleration, braking command obtained from local path planning.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.150-158
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• 2009

로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.701-704
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• 2010

무인잠수정의 자율 운항기술을 연구함에 있어 가장 근본적인 기술 중의 하나가 소나를 이용해 실시간으로 획득되는 해저지형이나 장애물에 대한 정보를 이용하여 임무수행을 위한 3차원 경로계획을 수립하는 것이라 할 수 있다. 무인잠수정의 3차원 경로계획은 장애물 회피 제어기술을 기반으로 유도제어, 동역학 모델, 해양환경 및 탐지소나 모델 등이 다양하게 고려되기 때문에, 경로계획을 연구 개발함에 있어 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 시스템은 다양한 해양환경을 설정할 수 있고, 설정된 장애물들을 회피하여 경유지를 지나 목적지까지 이동하는 무인잠수정을 C++와 OpenGL을 이용하여 가시화함으로써 3차원 경로계획 알고리즘을 검증할 수 있다. 또한 어떠한 개발환경에서 연구된 무인잠수정의 경로계획 알고리즘도 검증할 수 있는 범용성을 제공한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권2호
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• pp.127-133
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• 2014

본 논문은 무인기의 생존성을 최대화하기 위한 경로점을 결정하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 초기 경로점을 선정하기 위해 사용된 Voronoi diagram은 위협의 위치와 크기가 주어져 있을 때, 위협으로부터 최대한 멀리 피해서 가는 경로를 계획하는데 많이 이용되고 있는 기법이다. 하지만 위협의 크기가 서로 다르고, 비행경로가 직선경로로 계획되어야 한다면 실제 경로 계획 시 Voronoi diagram으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 Voronoi diagram을 통해 선정한 초기 경로점을 위협의 형태에 맞춰 최적화를 수행하는 방식을 적용하였다. 각 경로점의 인접한 경로점들을 고정시킨 상태에서 경로점을 하나씩 최적화를 수행하는 방식으로 최적화를 수행하였다. 이 방식은 전체 경로점들이 수렴할 때 까지 국소최적화를 반복함으로써, 최적의 경로점을 찾기 위해 소요되는 연산시간을 크게 감소시켰다.